Processamento de Linguagem Natural (PNL) para melhorar SFDR Relatórios
SFDR Solução de denúncia: Clarity AI's controversy scoring system provides consistent incident assessment
A maior parte das soluções disponíveis no mercado para a análise do comportamento das empresas depende fortemente da avaliação manual das notícias ou da análise dos sentimentos, levando a fraquezas como a avaliação subjectiva, a limitação do volume e a capacidade limitada de interpretar métricas. Estas limitações reduzem a capacidade de fornecer informação atempada e significativa de uma forma consistente e transparente.
Sistema de pontuação de controvérsia
Clarity AI aborda estas fraquezas e limitações com um sistema de pontuação controverso. Construiu pontuações utilizando um serviço global de monitorização de notícias como principal fonte de dados, o que dá acesso a um universo de mais de 8.500 editores de meios de comunicação que cobrem 200 países, com 100.000 novos artigos adicionados por dia a partir de mais de 33.000 fontes. Isto totaliza aproximadamente 70 milhões de artigos relacionados com o universo de empresas Clarity AI nos últimos três anos.
Clarity AIO sistema de pontuação de controvérsia do sistema divide-se em 4 grandes passos:
1- Detecção de incidentes
2- Classificação de incidentes
3- Pontuação da gravidade do incidente
4- Pontuação da gravidade do evento
Este sistema identifica a evolução de incidentes controversos ao longo de uma linha de tempo - assim como a sua separação - para uma dada empresa numa categoria específica, de entre as 39 categorias que avalia. Por exemplo, uma empresa como Tesla tem milhares de artigos escritos sobre o mesmo (23.189 desde o Verão 2017 até ao Inverno 2020). Destes, 3.767 artigos são relevantes para a categoria de ética empresarial, mas variam substancialmente no seu grau de severidade. O modelo AI considera todos os artigos relevantes para cada categoria, utilizando depois a severidade como um indicador chave da violação PAI.
Um "evento" é considerado a série completa de três anos de incidentes que se referem a uma empresa específica numa categoria de controvérsia do ESG. A pontuação do evento é então calculada através da combinação das severidades máximas resultantes para os incidentes mais relevantes dentro do evento. Como resultado, obtemos uma pontuação global ao nível da categoria da empresa.
Cada uma das etapas baseia-se nos modelos de inteligência artificial de propriedade da Clarity AI, que são propositadamente concebidos para detectar, classificar e atribuir a correspondente severidade. Estes algoritmos são o factor chave para a nossa análise objectiva, tendo sido treinados em inteligência de especialistas da matéria através de um processo "human-in-the-loop", com uma selecção de mais de 30.000 artigos abrangendo todas as categorias e níveis de controvérsia, permitindo ao modelo aprender os critérios relevantes a serem considerados em cada etapa.
A combinação desta metodologia controversa com SFDR regras é ilustrada na figura seguinte:
