PUNTI CHIAVE
Utilizzo dell'elaborazione del linguaggio naturale e dell'apprendimento automatico per soddisfare i requisiti di rendicontazione della tassonomia dell'UE su scala.
Dopo aver dimostrato che il vostro investimento è impegnato in attività che rientrano nei criteri tecnici del regolamento sulla tassonomia dell'UE, la nostra attenzione si rivolge a dimostrare che le attività "non arrecano danni significativi" e soddisfano le "garanzie sociali" attraverso le controversie.
Clarity AI ha un approccio unico al processo, utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico per individuare le controversie in gioco, il tipo di controversia e la sua gravità. Per fare ciò abbiamo costruito un algoritmo di apprendimento automatico. I vantaggi principali di questo approccio sono due: la scala e la minimizzazione dei pregiudizi. Siamo in grado di elaborare grandi volumi di informazioni, più di 100.000 articoli al giorno provenienti da oltre 30.000 fonti. La scala con cui possiamo elaborare i dati è maggiore di quanto avremmo mai potuto fare tradizionalmente. In passato, avremmo avuto team di persone che leggevano gli articoli, analizzavano e valutavano ogni pezzo alla ricerca di controversie.
Il secondo vantaggio consiste nel ridurre al minimo i pregiudizi, utilizzando in modo ponderato l'elemento umano nell'analisi dei dati. Sfruttare l'uso della tecnologia ci aiuta a ridurre i pregiudizi derivanti dal background personale e dalle competenze delle persone. Anche se siamo un'azienda tecnologica, è importante sottolineare che non abbiamo eliminato l'elemento umano dall'equazione.
Ci assicuriamo che tutte le soluzioni e i prodotti siano ancorati alle competenze umane nel processo di sostenibilità. È grazie a questi esperti che codifichiamo le regole dell'algoritmo e prepariamo i set di dati per gli input dell'algoritmo. Una parte importante delle nostre competenze umane viene utilizzata per convalidare il sistema e monitorarne le prestazioni. Nel complesso, questo processo ci consente di gestire volumi di dati più efficienti e di utilizzare il nostro capitale umano in modo più efficiente.
