Compreender os riscos relacionados com a natureza: Porque é que as instituições financeiras precisam de mais do que dados de geolocalização

À primeira vista, os campos ondulantes de soja que cobrem o coração do Brasil parecem uma história de sucesso agrícola. No entanto, a realidade revela riscos significativos e complexos relacionados com a natureza. Os gigantes do agronegócio expandiram-se rapidamente em ecossistemas frágeis para apoiar a crescente necessidade global de produção de carne, desmatando milhares de hectares na Amazónia e no Cerrado, levando à perda de biodiversidade e à degradação dos ecossistemas^.1

Mas não é apenas a expansão que causa devastação - a escala da produção de soja aprofundou os riscos relacionados com a natureza, com impactos ambientais e económicos. Entre 1985 e 2012, a desflorestação causou uma queda média de 12% na produtividade da soja, com algumas regiões a registarem reduções superiores a 20%^.2 Estas perdas evidenciam um desafio crescente para os investidores e instituições financeiras que tentam avaliar com precisão os seus riscos relacionados com a natureza.

Muitos aproveitaram os dados de geolocalização, especificamente utilizando as coordenadas de latitude e longitude das instalações de produção, para avaliar os seus riscos e impactes relacionados com a natureza. Mas esta abordagem apenas arranha a superfície. Os riscos relacionados com a natureza são inerentemente locais. A localização e as caraterísticas únicas de cada ecossistema determinam o impacto das operações na biodiversidade e na disponibilidade de recursos.

Para compreender plenamente os riscos relacionados com a natureza, as instituições financeiras devem integrar métricas de produção - como a quantidade de bens produzidos ou a energia gerada em locais específicos - com dados de geolocalização.

Neste artigo, exploramos a forma como a combinação destes dados proporciona uma compreensão mais profunda dos riscos relacionados com a natureza, ajuda a evitar erros de avaliação dispendiosos, revela dependências ocultas de recursos naturais e identifica potenciais impactes na biodiversidade antes de perturbarem as operações.

De quadros voluntários a quadros obrigatórios: Uma ênfase crescente nos dados de produção

À medida que os quadros de sustentabilidade evoluem, os dados de produção estão a tornar-se fundamentais para a forma como as empresas e as instituições financeiras avaliam os riscos ambientais. Para além do simples conhecimento do local onde se realizam as operações, estes quadros centram-se cada vez mais no que é produzido e em que quantidade, uma vez que isso proporciona uma imagem mais clara das dependências e dos impactos relacionados com a natureza.

Orientações como a abordagem LEAP (Locate, Evaluate, Assess, Prepare) da Taskforce on Nature-related Financial Disclosures (TNFD) sublinham a necessidade de ir além da simples localização dos locais onde as empresas interagem com a natureza.

Embora os dados de geolocalização sejam cruciais para a componente "Localizar", o LEAP defende uma avaliação mais profunda das dependências das empresas em relação aos recursos naturais - como a água, os minerais e os ecossistemas biológicos - e os riscos associados ao seu esgotamento ou degradação. Para compreender a escala e o significado destas dependências, é essencial integrar os dados de produção para uma avaliação de risco abrangente.

Para além dos quadros voluntários, a Diretiva relativa aos relatórios de sustentabilidade das empresas (CSRD) introduziu requisitos obrigatórios para as instituições financeiras. Estas instituições devem agora divulgar os seus impactes materiais, riscos e oportunidades em áreas como a biodiversidade e os ecossistemas. Isto requer uma análise abrangente das actividades para identificar potenciais impactos negativos. Avaliações precisas requerem dados ao nível dos activos, incluindo métricas de produção detalhadas, para avaliar os efeitos a jusante das operações, tanto nas comunidades como nos ecossistemas.

As limitações dos dados de geolocalização na avaliação dos riscos relacionados com a natureza

Embora os dados de geolocalização forneçam informações críticas, são necessárias informações adicionais para avaliar com precisão os riscos e definir objectivos mensuráveis. Por exemplo, saber que uma empresa opera em áreas propensas à escassez de água apenas fornece uma parte do quadro. A questão mais crítica é: qual a quantidade de produção que tem lugar nestes locais com stress hídrico?

A avaliação dos volumes de produção ajuda a revelar a verdadeira dependência de uma empresa em relação a esses recursos limitados. Negligenciar essa camada mais profunda de análise pode levar a decisões de investimento equivocadas e a uma maior exposição aos riscos da natureza e da biodiversidade. Isso vai muito além do exemplo do agronegócio destacado na introdução. Muitos sectores estão sujeitos a riscos únicos relacionados com a natureza.

Para ilustrar este facto, utilizámos a nossa Solução de Avaliação de Activos Geoespaciais para analisar as instalações de produção das 10 principais empresas de produção de eletricidade no que diz respeito à sua exposição a riscos relacionados com a natureza^.3 Os resultados mostram que as classificações das empresas em termos de exposição a riscos mudam significativamente quando os dados de produção são incluídos juntamente com informações de geolocalização (ver Figura 1).

A análise indica que as classificações das empresas podem mudar significativamente quando se incorporam dados de produção juntamente com informações de geolocalização. Em média, as classificações mudaram duas posições quando os dados de produção foram incluídos. Por exemplo, uma empresa de serviços de eletricidade classificou-se originalmente em primeiro lugar com base apenas em dados de geolocalização, com 19% das suas centrais eléctricas em áreas de risco. No entanto, quando os dados de produção foram incluídos, revelando que 53% da sua produção total de eletricidade provinha destes locais vulneráveis, a classificação da empresa caiu para o 4º lugar.

Figura 1. Alteração nas classificações das empresas relativamente à exposição a riscos relacionados com a natureza quando são incorporados na análise dados sobre o nível de produção do ativo

Surgiram padrões semelhantes noutros sectores, como o carvão, o petróleo e o gás, em que a concentração apenas no número de instalações não permitiu identificar os principais riscos associados à elevada produção em zonas vulneráveis. Esta abordagem é particularmente relevante para avaliar a exposição a locais sensíveis e regiões ricas em biodiversidade. As métricas de produção fornecem uma visão mais clara da exposição de uma empresa ao quantificar as actividades nos ecossistemas que podem enfrentar sanções regulamentares ou publicidade negativa.

Por exemplo, uma empresa de mineração pode inicialmente parecer de baixo risco devido ao número limitado de sítios em áreas sensíveis com base apenas em dados de geolocalização. Mas se uma parte substancial da sua extração ocorrer em hotspots de biodiversidade, a empresa enfrenta maiores riscos, mesmo com menos sítios operacionais nessas áreas. Esse conhecimento adicional poderia alterar significativamente a classificação de risco da empresa, enfatizando a importância de compreender não apenas onde a empresa opera, mas também a extensão das suas actividades nessas áreas.

Ao combinar dados de geolocalização e produção, as instituições financeiras podem fornecer uma avaliação de risco mais abrangente. Esta abordagem alinha-se com estruturas voluntárias como a TNFD, ajudando as empresas a antecipar e mitigar os riscos à biodiversidade, evitando penalidades dispendiosas ou danos à reputação.

Clarity AIs Approach: Para além dos dados de geolocalização para riscos relacionados com a natureza

Clarity AIpermite às instituições financeiras obter uma compreensão mais clara dos riscos relacionados com a natureza que as empresas enfrentam. Ao incorporar dados de produção de activos físicos (por exemplo, eletricidade gerada para serviços públicos, petróleo produzido para empresas de energia), determinamos a percentagem das receitas de uma empresa em risco com base na geolocalização e escala de produção das suas actividades principais. Enquanto a maioria dos outros fornecedores de dados se baseia na agregação de activos físicos sem considerar a sua dimensão, Clarity AI utiliza dados de produção para produzir as avaliações mais precisas. Os nossos resultados agregados simplificam a avaliação do risco, fornecendo a precisão de que as instituições financeiras necessitam para se protegerem contra riscos relacionados com a natureza.