Clarity AILa solución EU Taxonomy de la Comisión Europea ayuda a los inversores a colmar lagunas en la cobertura de datos sobre sostenibilidad
Hay una desconexión obvia en el mercado, entre lo que los inversores necesitan informar en relación con la taxonomía de la UE y el tipo de datos disponibles para informar de ello. La cuestión que persiste para los inversores es cómo ampliar la cobertura de los datos que tenemos, manteniendo la calidad y satisfaciendo los requisitos reglamentarios.
Clarity AI utiliza modelos para tomar la información disponible y crear nuestro mejor análisis para informar sobre los requisitos de notificación. Para dar vida a esta modelización hemos creado un ejemplo de cómo evaluamos la actividad de la taxonomía de la UE (véase la ilustración a continuación). Utilizaremos un ejemplo de los criterios técnicos para determinar si su inversión supone una contribución sustancial.
El ejemplo se refiere a la mitigación del cambio climático, concretamente a la transmisión y distribución de electricidad. Existen 3 criterios diferentes para evaluar si la actividad es sostenible o no. El primer criterio del reglamento es si el sistema es un sistema europeo interconectado, determinando qué áreas están vendiendo y en qué sistemas están operando. Si la respuesta es no, están vendiendo más allá del sistema europeo interconectado, entonces pasamos al segundo criterio del texto reglamentario, los factores de emisión. Analizamos la media de emisiones del país en el que opera la empresa, y luego revisamos si está por debajo de 100gCO2 por KWh. Si el factor de emisión medio no está por debajo de esta cifra, pasamos al tercer criterio, la capacidad de generación. Analizamos un periodo móvil de cinco años, según el reglamento, y evaluamos qué capacidad se ha instalado durante este periodo, si cumple los criterios técnicos de estar por debajo de 100gCO2 por KWh. Si cumple los criterios, entonces se cumple, si no, no contribuye a la Taxonomía.
Este es un buen ejemplo real de cómo se pueden utilizar los limitados datos disponibles de forma sistemática y metódica para conseguir resultados. Reunimos diferentes piezas de información para hacer una evaluación, actividad por actividad, aprovechando los datos disponibles. La utilización de tecnología avanzada como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural hace que esto sea posible con muchas normativas específicas diferentes a la hora de evaluar si una empresa cumple o no los requisitos de la normativa.
