O papel da IA para tornar os dados ESG mais fiáveis

Os investidores precisam de dados ESG de qualidade e de automatização à escala para melhorar a tomada de decisões críticas

Tanto os pequenos como os grandes gestores de activos estão a descobrir como podem aproveitar a IA para melhorar a sua tomada de decisões de investimento, ao mesmo tempo que gerem e medem o desempenho ESG. A IA pode ser o elo vital para ligar os pontos no caminho para um futuro mais sustentável. Pode resolver desafios de dados que os investidores e as empresas não conseguiriam resolver sem a tecnologia.

"Quando pensamos em dados ESG, na verdade utilizamos esses dados de várias formas, desde a nossa avaliação de impacto e risco ascendente até aos nossos relatórios regulamentares e de outros clientes, passando pela aplicação dos nossos ecrãs de conformidade", afirmou David Klausner, especialista em ESG na PGIM Fixed Income, num webinar sobre Investidor Responsável patrocinado por Clarity AI. "Acho que é por isso que a IA é tão importante neste processo. Não temos a capacidade de lidar com todos esses dados. Simplesmente não poderíamos fazer nossos processos ESG em escala como um grande investidor institucional.

A capacidade de a IA ajudar a automatizar as funções de dados ESG e de as escalar para as carteiras dos clientes dos investidores significa que significa que os gestores de activos podem passar mais tempo a concentrar-se nas suas funções principais, em vez de se debruçarem sobre os dados. A IA também permite que os gestores de activos mais pequenos acedam a dados que poderão não ter estrutura interna para pesquisar.

Por exemplo, duas empresas sediadas na Flórida podem não estar expostas ao mesmo nível de risco climático físico (por exemplo, devido a uma maior possibilidade de inundações) quando uma delas tomou medidas activas de adaptação, transferindo os sistemas eléctricos para um piso superior, e a outra não. Este contexto, quando integrado nos modelos de investimento, pode melhorar a tomada de decisões. "Penso que a IA desempenha um papel muito importante ao ajudar a reunir essas informações" afirmou David.

Valor de dados ESG fiáveis

A capacidade da IA para se concentrar na qualidade dos dados fornece uma solução para o desafio dos dados fiáveis. Mesmo os dados comunicados pelas empresas podem ser propensos a erros, quer devido a falhas humanas quer a interpretações incorrectas. "Conseguimos identificar, de entre todos os dados comunicados, quais os dados que são fiáveis e, por conseguinte, dignos de confiança, e quais os dados que podem estar sujeitos a erros", afirmou Borja Cadenato, Diretor de Produtos ESG em Clarity AI. "A utilização de modelos estatísticos de aprendizagem automática para comparar os dados de uma empresa com dados de anos anteriores, ou com dados de outras empresas do mesmo sector, ajuda-nos a identificar quais desses pontos de dados podem estar errados."

Para além dos dados comunicados, apontou para uma "enorme lacuna" que precisa de ser preenchida através da análise de todos os dados disponíveis. "A IA também pode fazer a diferença neste domínio". Por exemplo, Clarity AI utiliza modelos de aprendizagem automática para estimar os dados de emissões de mais de 30 000 empresaspara fornecer aos investidores uma visão mais comparável e abrangente das emissões.

O que torna um modelo de dados ESG fiável?

Criar confiança entre o fornecedor e o utilizador dos dados é o primeiro passo para qualquer tecnologia em qualquer sector, salientou Nick Pelosi, Diretor Associado de Envolvimento da Federated Hermes, no webinar. Com a IA, essa confiança começa com a força de trabalho e com a garantia de que os dados estão livres de preconceitos.  

"É muito importante poder explicar os modelos para que as pessoas confiem nos números e, por conseguinte, os integrem nas suas decisões de investimento", afirmou Robert Smith, Diretor de Engenharia de Aprendizagem Automática em Clarity AI. "Para mim, os modelos de aprendizagem automática são uma forma de comparar sistematicamente um número infinito de abordagens diferentes, a que chamamos características, que acabarão por conduzir ao valor estimado, com uma função objetiva que escolhe entre elas e selecciona a melhor", afirmou Robert. Há um resultado estatístico que fornece um intervalo de confiança (um certo nível de percentagem de conhecimento de que os dados são tão exactos quanto possível), oferecendo uma camada adicional de transparência para reforçar a confiança dos nossos utilizadores.

"A ideia não é livrarmo-nos dos humanos, mas sim fazer com que validem os modelos e um número muito mais reduzido de resultados. Estes são aspectos fundamentais para criar confiança nos modelos alimentados por IA. Parte disso pode também exigir uma mudança de mentalidade em alguns sectores."

Muitas formas de tirar partido da IA para ESG

Não existe uma abordagem única à IA. Embora o ChatGPT e a IA generativa sejam atualmente mais familiares para as pessoas, Robert observou que estas abordagens são apenas uma pequena parte de todas as abordagens de IA que estão disponíveis para os investidores e as empresas resolverem os desafios dos dados ESG. 

À medida que mais dados se tornam disponíveis, a IA permitirá uma agregação muito maior e uma maior capacidade de análise e de obtenção de informações para informar as decisões. "Temos modelos de processamento de linguagem natural que lêem centenas de milhares de artigos noticiosos diariamente e são capazes de os classificar numa de 40 categorias diferentes e atribuir-lhes gravidade. Conseguimos mostrar que as empresas que tinham um certo nível de controvérsia levavam a um 2 a 5% de desempenho inferior ao fim de seis meses."

Desde técnicas de PNL (Processamento de Linguagem Natural) a imagens de satélite para rastreio de emissões e IA da biodiversidade para calcular o número de espécies ameaçadas, a IA pode alargar ou abrir a porta a dados ESG melhorados que informem as decisões empresariais.

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