Investire sostenibile: Come la scienza dei dati può migliorare l'affidabilità dei dati riportati
Clarity AI standardizza i dati ESG per creare un database affidabile prima dell'implementazione della rendicontazione CSRD
I dati sulle performance di sostenibilità sono ancora agli albori. La Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) renderà questi dati parte integrante dei rapporti annuali delle aziende, con revisione da parte di terzi. Tuttavia, la CSRD non sarà pienamente attuata prima del 2025 e, nel frattempo, è lecito attendersi una limitata affidabilità dei dati riportati. Questa limitata affidabilità si applica anche a metriche quantitative ampiamente utilizzate, come le emissioni di CO2 dell'Ambito 1, che, pur essendo una metrica altamente rilevante, possono soffrire di un'elevata variabilità tra le fonti di dati. Ciò è dovuto a errori, mancanza di standardizzazione e in generale a una scarsa qualità dei dati da fornitore a fornitore. Questo è vero anche quando si tratta di dati riportati dalle stesse aziende. Maggiore è la variabilità, minore è l'affidabilità dei dati.
Clarity AI sfrutta tre fattori di differenziazione chiave per creare il database più affidabile oggi disponibile:
- Assemblare la più grande raccolta di fonti di dati strutturati e non strutturati in un database globale.
- Utilizzare le competenze tecniche interne ed esterne per aggregare, pulire e standardizzare questo database.
- Sfruttare gli algoritmi proprietari di apprendimento automatico e le tecniche di scienza dei dati per individuare gli outlier e selezionare automaticamente la fonte migliore per i dati sovrapposti, nonché per ottenere stime accurate per i dati non dichiarati.
Fonti dei dati
Clarity AI attinge a più di due milioni di dati di vario tipo (ad esempio, quantitativi, qualitativi e notizie). Dispone di dati proprietari provenienti da modelli di apprendimento automatico che stimano le metriche per integrare le informazioni non divulgate delle organizzazioni, e di fonti di dati esclusive provenienti da partnership Clarity AI con fornitori di dati riconosciuti a livello mondiale (ad esempio, per le notizie controverse) che consentono di generare insight più profondi e ricchi.
Competenza sui dati tecnici
Clarity AII team di Data Engineering e DevOps sono esperti nella gestione del ciclo di vita dei dati e si avvalgono di tecnologie e strumenti all'avanguardia per l'ingestione, l'elaborazione, la convalida e l'archiviazione automatizzate dei dati. Il nostro team è in grado di pulire e standardizzare con competenza gli altri dati di un'azienda, classificandoli in gruppi di pari e identificando metriche operative chiave.
Intelligenza artificiale
I dati confermati sono ottimi; i dati a tripla conferma sono migliori. Clarity AI utilizza le sue molteplici fonti, così come la copertura sovrapposta di metriche chiave, per garantire la coerenza e l'affidabilità dei dati. Per eliminare le potenziali incongruenze all'interno di questo database consolidato, gli algoritmi proprietari di apprendimento automatico di Clarity AIscelgono le fonti migliori e individuano i valori anomali proprio come farebbe un analista in base alla sua esperienza nel settore, ma su scala e senza pregiudizi umani.
Studio di caso
Il numero delle emissioni di CO2 Scope 1 di Salesforce nel 2019 è stato riportato in modo incoerente da diverse fonti di dati. Due fornitori di dati hanno offerto un valore di 5.800 tonnellate. Un terzo fornitore ha indicato 5.000 tonnellate e un quarto ha riportato 50.000 tonnellate. Clarity AIL'algoritmo di Salesforce ha concluso che il valore di 5.000 tonnellate era il più affidabile, e questa conclusione è stata poi confermata dal rapporto annuale di Salesforce.
