Il ruolo dell'intelligenza artificiale nel rendere più affidabili i dati ESG

Gli investitori hanno bisogno di dati ESG di qualità e di automazione su scala per migliorare il processo decisionale critico

Sia i piccoli che i grandi gestori patrimoniali stanno cercando di capire come sfruttare l'IA per migliorare il loro processo decisionale in materia di investimenti, gestendo e misurando le performance ESG. L'IA potrebbe essere l'anello di congiunzione fondamentale nel percorso verso un futuro più sostenibile. Può risolvere le sfide legate ai dati che gli investitori e le aziende non sarebbero in grado di affrontare senza la tecnologia.

"Quando pensiamo ai dati ESG, in realtà li utilizziamo in diversi modi, dalla valutazione bottom-up del rischio e dell'impatto alla reportistica normativa e di altro tipo per i clienti, fino all'applicazione dei nostri schermi di conformità", ha dichiarato David Klausner, ESG Specialist di PGIM Fixed Income, in occasione di un webinar sull'Investitore Responsabile sponsorizzato da Clarity AI. "Credo che questo sia il motivo per cui l'intelligenza artificiale è così importante in questo processo. Non abbiamo la capacità di gestire tutti questi dati. Semplicemente non potremmo svolgere i nostri processi ESG su scala come un grande investitore istituzionale".

La capacità dell'IA di aiutare ad automatizzare le funzioni dei dati ESG e di scalarle nei portafogli dei clienti degli investitori significa che i gestori patrimoniali possono dedicare più tempo a concentrarsi sui loro ruoli principali invece che a spulciare i dati. i gestori patrimoniali possono dedicare più tempo a concentrarsi sui loro ruoli principali invece di scrutare i dati. L'IA consente inoltre ai gestori patrimoniali più piccoli di accedere a dati che potrebbero non avere una struttura interna per la ricerca.

Ad esempio, due società con sede in Florida potrebbero non essere esposte allo stesso livello di rischio climatico fisico (ad esempio per l'aumento della possibilità di inondazioni) se una ha adottato misure attive di adattamento spostando gli impianti elettrici su un piano più alto, mentre la seconda non lo ha fatto. Questo contesto, se integrato nei modelli di investimento, può migliorare il processo decisionale. "Credo che l'intelligenza artificiale svolga un ruolo molto importante nell'aiutare a mettere insieme queste informazioni". ha detto David.

Valore di dati ESG affidabili

La capacità dell'intelligenza artificiale di concentrarsi sulla qualità dei dati offre una soluzione alla sfida dell'affidabilità dei dati. Anche i dati riportati dalle aziende possono essere soggetti a errori, a causa di errori umani o di interpretazioni imprecise. "Siamo stati in grado di identificare, tra tutti i dati riportati, quali sono affidabili e quindi attendibili e quali invece potrebbero essere soggetti a errori", ha dichiarato Borja Cadenato, Direttore dei prodotti ESG di Clarity AI. "L'utilizzo di modelli statistici di apprendimento automatico per confrontare i dati di un'azienda con quelli degli anni precedenti o con quelli di altre aziende dello stesso settore ci aiuta a identificare quali di questi dati potrebbero essere errati".

Al di là dei dati riportati, ha sottolineato un "enorme vuoto" che deve essere colmato setacciando tutti i dati disponibili. "Anche l'intelligenza artificiale può fare la differenza". Ad esempio, Clarity AI sfrutta modelli di apprendimento automatico per stimare i dati sulle emissioni di oltre 30.000 aziendeper fornire agli investitori una visione più comparabile e completa delle emissioni.

Cosa rende affidabile un modello di dati ESG?

Creare fiducia tra chi fornisce i dati e chi li utilizza è il primo passo da compiere per qualsiasi tecnologia in qualsiasi settore, ha sottolineato Nick Pelosi, Associate Director for Engagement di Federated Hermes, durante il webinar. Nel caso dell'IA, la fiducia inizia con la forza lavoro e con la garanzia che i dati siano privi di pregiudizi.  

"È molto importante riuscire a spiegare i modelli affinché le persone si fidino dei numeri e li integrino quindi nelle loro decisioni di investimento", ha dichiarato Robert Smith, Director of Machine Learning Engineering di Clarity AI. "Per me, i modelli di apprendimento automatico sono un modo per confrontare sistematicamente un numero infinito di approcci diversi, quelli che chiamiamo caratteristiche, che alla fine determineranno il valore stimato, con una funzione obiettivo che sceglie tra questi e seleziona il migliore", ha detto Robert. Il risultato statistico fornisce un intervallo di confidenza (una certa percentuale di certezza che i dati siano accurati al massimo), offrendo un ulteriore livello di trasparenza per rafforzare la fiducia dei nostri utenti.

"L'idea non è quella di eliminare gli esseri umani, ma di far loro convalidare i modelli e un numero molto più ridotto di risultati. Questi sono aspetti fondamentali per creare fiducia nei modelli alimentati dall'IA. In parte potrebbe anche essere necessario un cambiamento di mentalità in alcuni settori".

Molti modi per sfruttare l'IA per l'ESG

Non esiste un approccio unico all'IA. Sebbene il ChatGPT e l'IA generativa siano oggi i più noti, Robert ha osservato che essi rappresentano solo la superficie di tutti gli approcci all'IA disponibili per gli investitori e le aziende per risolvere le sfide dei dati ESG. 

Con la disponibilità di un maggior numero di dati, l'intelligenza artificiale consentirà un'aggregazione molto più ampia e una maggiore capacità di effettuare analisi e di far emergere intuizioni per informare le decisioni. "Abbiamo modelli di elaborazione del linguaggio naturale che leggono centinaia di migliaia di articoli di notizie su base giornaliera e sono in grado di classificarli in una delle 40 diverse categorie e di assegnare loro una gravità. Siamo stati in grado di dimostrare che le aziende che avevano un certo livello di controversie portavano ad una 2-5% di sottoperformance dopo sei mesi."

Dalle tecniche di NLP (Natural Language Processing) alle immagini satellitari per il monitoraggio delle emissioni, fino all'intelligenza artificiale per la biodiversità per calcolare i numeri delle specie in via di estinzione, l'intelligenza artificiale può ampliare o aprire la porta a dati ESG migliori che informino le decisioni aziendali.

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