Taxonomia da UE: Alavancar a tecnologia para analisar controvérsias

Conformidade Regulamentar 19 de Novembro de 2021

Utilização de Processamento de Linguagem Natural e aprendizagem automática para cumprir os requisitos de relatórios de taxonomia da UE à escala

Depois de ter provado que o seu investimento se envolve em actividades que estão incluídas nos critérios técnicos do regulamento da taxonomia da UE, então voltamos a nossa atenção para provar que as actividades "Não causam danos significativos" e satisfazem as "salvaguardas sociais" através de controvérsias.

Clarity AI tem uma abordagem única ao processo, utilizando Processamento de Linguagem Natural e aprendizagem mecânica para detectar que controvérsias podem estar em jogo, que tipo de controvérsia e a severidade. Para o fazer, construímos um algoritmo de aprendizagem automática. Há dois benefícios primários desta abordagem, escala e minimização de enviesamentos. Somos capazes de processar grandes volumes de informação, mais de 100.000 artigos por dia de mais de 30.000 fontes. A escala em que podemos processar dados é maior do que alguma vez poderíamos ter feito tradicionalmente. No passado, teríamos equipas de pessoas a ler artigos, analisando e avaliando cada peça em busca de controvérsias.

A segunda vantagem é minimizar o enviesamento, através de uma utilização ponderada do elemento humano na análise de dados. Alavancar o uso da tecnologia ajuda-nos a reduzir os enviesamentos dos antecedentes pessoais e dos conjuntos de competências das pessoas. Apesar de sermos uma empresa de tecnologia, é importante sublinhar que não retirámos o elemento humano da equação. 

Asseguramos que todas as soluções e produtos estejam ancorados na perícia humana no processo de sustentabilidade. Estes peritos são a forma como codificamos as nossas regras de algoritmos e preparamos os conjuntos de dados para as entradas dos algoritmos. Uma parte importante da nossa perícia humana é utilizada para validar o sistema e monitorizar o seu desempenho. Em geral, este processo significa que podemos lidar com volumes de dados de forma mais eficiente, utilizando também o nosso capital humano de uma forma mais eficiente.

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