Como satisfazer os requisitos da regulamentação da taxonomia da UE com dados limitados

Clarity AIA solução de taxonomia da UE ajuda os investidores a colmatar as lacunas de cobertura de dados de sustentabilidade

Há uma desconexão óbvia que ocorre no mercado, entre o que os investidores precisam de comunicar no que diz respeito à taxonomia da UE e que tipo de dados estão disponíveis para informar essa comunicação. A questão que se coloca aos investidores é, como alargar a cobertura dos dados de que dispomos, mantendo a qualidade e satisfazendo os requisitos regulamentares. 

Clarity AI utiliza modelos para tomar a informação disponível e criar a nossa melhor análise de esforço para informar a exigência de relatórios. Para dar vida a esta modelização, criámos um exemplo de como avaliamos a actividade taxonómica da UE (ver ilustração abaixo). Vamos utilizar um exemplo dos critérios técnicos para determinar se o seu investimento está a dar uma contribuição substancial.

O exemplo diz respeito à mitigação das alterações climáticas, especificamente, ao transporte e distribuição de electricidade. Existem 3 critérios diferentes para avaliar se a actividade é ou não sustentável. O primeiro critério no regulamento é se o sistema é um sistema europeu interligado, determinando em que áreas estão a vender e em que sistemas estão a operar. Se a resposta for não, estão a vender para além do sistema europeu interconectado, então passamos ao segundo critério no texto regulamentar, factores de emissão. Analisamos a emissão média para o país em que a empresa está a operar, depois analisamos se esta é inferior a 100gCO2 por KWh. Se o factor de emissão médio não for inferior a este valor, passamos para o terceiro critério, capacidade de geração. Analisamos um período evolutivo de cinco anos, de acordo com o regulamento, e avaliamos qual a capacidade instalada durante este período, se esta cumpre os critérios técnicos de menos de 100gCO2 por KWh. Se cumpre os critérios, então cumpre, se não cumpre, então não contribui para a taxonomia.

Este é um forte exemplo da vida real de como se pode utilizar os dados limitados disponíveis de uma forma sistemática e metódica para alcançar resultados. Reunimos diferentes informações para fazer uma avaliação, actividade por actividade, aproveitando os dados que estão disponíveis. A utilização de tecnologia avançada como a inteligência artificial, a aprendizagem de máquinas e o Processamento de Linguagem Natural torna isto possível com muitos regulamentos específicos diferentes ao avaliar se uma empresa cumpre ou não os requisitos regulamentares.