Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per migliorare la reportistica di SFDR
SFDR Soluzione di reporting: il sistema di punteggio delle controversie di Clarity AIfornisce una valutazione coerente degli incidenti.
La maggior parte delle soluzioni disponibili sul mercato per l'analisi del comportamento delle aziende si basa fortemente sulla valutazione manuale delle notizie o sulla sentiment analysis, con conseguenti punti deboli come la valutazione soggettiva, la limitazione dei volumi e la limitata capacità di interpretare le metriche. Queste limitazioni riducono la capacità di fornire informazioni tempestive e significative in modo coerente e trasparente.
Sistema di punteggio per le controversie
Clarity AI affronta queste debolezze e limitazioni con un sistema di punteggio controverso. Ha costruito i punteggi utilizzando come fonte principale di dati un servizio di monitoraggio globale delle notizie, che fornisce accesso a un universo di oltre 8.500 editori di media che coprono 200 Paesi, con 100.000 nuovi articoli aggiunti al giorno da oltre 33.000 fonti. Ciò equivale a circa 70 milioni di articoli relativi all'universo aziendale di Clarity AI negli ultimi tre anni.
Clarity AIIl sistema di valutazione delle controversie si articola in 4 fasi principali:
1- Rilevamento degli incidenti
2- Classificazione dell'incidente
3- Punteggio della gravità dell'incidente
4- Punteggio della gravità dell'evento
Questo sistema identifica l'evoluzione degli incidenti controversi su una linea temporale - nonché la loro gravità - per una determinata azienda in una categoria specifica tra le 39 categorie che valuta. Ad esempio, un'azienda come Tesla ha migliaia di articoli scritti su di essa (23.189 dall'estate 2017 all'inverno 2020). Di questi, 3.767 articoli sono rilevanti per la categoria dell'etica aziendale, ma variano sostanzialmente in termini di gravità. Il modello AI prende in considerazione tutti gli articoli rilevanti per ogni categoria, utilizzando poi la gravità come proxy chiave della violazione del PAI.
Per "evento" si intende l'intera serie triennale di incidenti che si riferiscono a una specifica azienda in una categoria di controversie ESG. Il punteggio dell'evento viene quindi calcolato attraverso la combinazione delle gravità massime risultanti per gli incidenti più rilevanti all'interno dell'evento. Come risultato, si ottiene un punteggio complessivo a livello di categoria aziendale.
Ciascuna delle fasi si basa sui modelli di intelligenza artificiale proprietari di Clarity AI, progettati appositamente per individuare, classificare e assegnare la gravità corrispondente. Questi algoritmi sono il fattore chiave per la nostra analisi obiettiva, essendo stati addestrati su informazioni di esperti in materia attraverso un processo human-in-the-loop, con una selezione di oltre 30.000 articoli che coprono tutte le categorie e i livelli di controversia, consentendo al modello di apprendere i criteri rilevanti da considerare in ogni fase.
La combinazione di questa metodologia e di queste SFDR regole è illustrata nella figura seguente:
