Taxonomía de la UE: Aprovechar la tecnología para analizar las controversias
Utilizar el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para cumplir los requisitos de información de la taxonomía de la UE a escala
Una vez que haya demostrado que su inversión se dedica a actividades incluidas en los criterios técnicos del reglamento de la taxonomía de la UE, nos centramos en demostrar que las actividades "no causan daños significativos" y cumplen las "salvaguardias sociales" a través de controversias.
Clarity AI tiene un enfoque único del proceso, ya que utiliza el Procesamiento del Lenguaje Natural y el aprendizaje automático para detectar qué controversias pueden estar en juego, qué tipo de controversia y su gravedad. Para ello hemos creado un algoritmo de aprendizaje automático. Este enfoque tiene dos ventajas principales: la escala y la minimización de los sesgos. Podemos procesar grandes volúmenes de información, más de 100.000 artículos al día de más de 30.000 fuentes. La escala a la que podemos procesar los datos es mayor de lo que jamás podríamos haber hecho tradicionalmente. Antes había equipos de personas que leían los artículos, los analizaban y evaluaban en busca de controversias.
La segunda ventaja es minimizar los prejuicios, utilizando cuidadosamente el elemento humano en el análisis de datos. Aprovechar el uso de la tecnología nos ayuda a reducir los sesgos derivados de los antecedentes personales y las habilidades de las personas. Aunque seamos una empresa tecnológica, es importante subrayar que no hemos eliminado el elemento humano de la ecuación.
Nos aseguramos de que todas las soluciones y productos estén anclados en la experiencia humana en el proceso de sostenibilidad. Estos expertos son los que codifican las reglas de nuestros algoritmos y preparan los conjuntos de datos para las entradas del algoritmo. Una parte importante de nuestra experiencia humana se utiliza para validar el sistema y supervisar su rendimiento. En general, este proceso significa que podemos manejar los volúmenes de datos de manera más eficiente, a la vez que utilizamos nuestro capital humano de forma más eficaz.
