Ultrapassar as limitações dos dados e classificações do ESG

Alavancar a tecnologia para superar os desafios de dados do ESG

Ser um recém-chegado a um mercado pode ser um desafio significativo, uma vez que podem existir fortes barreiras à entrada. Em 27 de Junho de 2022, a ESMA publicou uma carta que enviou à Comissão Europeia para apresentar as conclusões do seu convite à apresentação de provas sobre as características de mercado dos ESG Rating e dos fornecedores de dados. Uma delas é que: “Para efeitos contratuais, os utilizadores mencionaram dois factores principais: relação preço-qualidade e relações comerciais existentes com a empresa que fornece as classificações ESG”. Considerando, além disso, que os contratos decorrem em média ao longo de vários anos, a entrada no mercado não é tarefa fácil.

Mas dar um novo olhar às práticas do mercado é também uma forma poderosa de criar valor. A perturbação pode fornecer ofertas renovadas com um maior enfoque nas necessidades dos clientes. Não é surpresa que a carta da ESMA destaque várias limitações dos actuais fornecedores de dados e classificações ESG. Estas são bem conhecidas e já foram evidenciadas em estudos da Comissão Europeia, IOSCO e MIT, para citar algumas. 

Estas limitações são a própria razão pela qual Clarity AI foi fundada em 2017. Ultrapassá-las faz parte do nosso ADN. Trazer o impacto social aos mercados é um dos nossos objectivos e para o fazer foi necessária uma nova abordagem baseada na tecnologia e na transparência. Levámos três anos a desenvolver a plataforma que poderia fornecer aos nossos clientes as capacidades que lhes permitissem formar a sua opinião sobre o desempenho sustentável dos seus investimentos. Desde então, temos lutado constantemente para melhorar. 

Centrando-nos nas principais limitações salientadas pela ESMA, eis algumas ilustrações de como temos tentado apresentar soluções relevantes:

1.) Qualidade, cobertura e granularidade dos dados

Utilizamos três fontes principais de dados: fornecedores de dados externos (mais de 70), os nossos próprios processos de recolha de dados e os nossos próprios modelos de estimativa. Isto permite-nos desenvolver conjuntos de dados fiáveis à escala. Comparamos várias fontes e identificamos a mais fiável para cada ponto de dados. Através da tecnologia (Machine Learning e processamento de linguagem natural), expandimos conjuntos de dados e desenvolvemos novas métricas onde não existem dados reportados. Para responder a novos requisitos regulamentares (tais como a notificação dos principais impactos adversos, PAIs ao abrigo do Regulamento de Divulgação de Informação Financeira Sustentável da União Europeia, SFDR), desenvolvemos uma abordagem específica e adaptada para melhor corresponder às expectativas dos reguladores.

Como resultado, a nossa cobertura de dados é duas a três vezes maior do que a dos nossos concorrentes mais próximos e fornecemos uma transparência sistemática única sobre a fonte e o nível de fiabilidade de cada ponto de dados.

2.) Complexidade das metodologias, falta de transparência e confusão agregada

A nossa missão é dar poder aos nossos clientes para que possam formar a sua própria opinião. Reconhecemos o facto de não haver uma abordagem única para a avaliação da sustentabilidade. Para além de dados de alta qualidade, fornecemos, portanto, metodologias transparentes e baseadas na ciência que são acessíveis para cada um dos nossos módulos. Porque os nossos clientes podem ter preferências específicas de sustentabilidade, oferecemos métricas de pontuação personalizáveis para garantir que essas necessidades são satisfeitas. Para o risco ESG, por exemplo, confiamos na matriz de materialidade financeira da SASB, mas oferecemos a capacidade de ajustar cada um dos pesos a nível de pilar, sub-pilar ou KPI, de seleccionar entre uma melhor abordagem na classe ou uma melhor abordagem no universo, e de escolher limiares específicos de relevância de dados. Esta funcionalidade está disponível num só clique, de fácil acesso, para carteiras completas.

3.) Número inadequado de recursos especializados para assegurar um acompanhamento atempado das carteiras e correcções de erros

Como empresa de tecnologia (dois terços ou os nossos 300 funcionários são técnicos), não confiamos em analistas humanos para fazer ajustamentos à escala. Não há outra forma de cobrir eficazmente até 40k emissores e perto de 300k fundos. Esta agilidade também nos permite acompanhar o ritmo da evolução regulamentar. Por exemplo, levámos apenas dois meses a implementar os dois novos objectivos ambientais da taxonomia sobre a biodiversidade e a poluição. De duas em duas semanas actualizamos automaticamente os novos números de alinhamento da taxonomia comunicados publicamente pelas empresas. Finalmente, confiar em modelos robustos de IA (mantidos por uma equipa de mais de 25 cientistas de dados) permite-nos implementar verificações de consistência de dados, identificar outliers e proceder a correcções de erros quando necessário.

4.) Enviesamentos centrados nos EUA ligados à concentração dos principais fornecedores

Clarity AIA sociedade holding da empresa está sediada nos EUA. A maioria do nosso pessoal operacional está, no entanto, localizada na Europa (Espanha e Portugal). Mais importante talvez, todos os nossos dados estão alojados em servidores localizados na Europa, uma garantia importante quando se trata de regulamentação a nível europeu. Finalmente, podemos equilibrar diferentes perspectivas de sustentabilidade: reflectindo a visão mais norte-americana do impacto sobre o valor empresarial através do nosso módulo de risco ESG, bem como o lado do impacto da dupla materialidade, tal como incorporado na regulamentação europeia através dos nossos módulos de impacto. Porque sabemos que existem preconceitos, oferecemos capacidades nas nossas ferramentas para os ultrapassar (como mencionado acima, por exemplo, adaptando o universo de pontuação em função da geografia, tamanho ou disponibilidade de dados). 

5.) Conflito de interesses

As nossas pontuações são resultados de algoritmos e não se baseiam em avaliações qualitativas por parte de analistas. As metodologias subjacentes são transparentes e aplicadas sistematicamente. Além disso, tal como ilustrado acima, os processos de pontuação são personalizáveis pelos nossos clientes. Finalmente, não só nos afastamos de quaisquer serviços de consultoria para empresas, como também nos orgulhamos de sermos totalmente independentes de qualquer fornecedor de soluções de investimento, tendo assim plena capacidade de nos concentrarmos em fornecer o melhor das capacidades de avaliação da sustentabilidade da raça.

Como diz a ESMA, "O mercado para a classificação ESG e fornecedores de dados é indicativo de um mercado imaturo mas em crescimento”. Em Clarity AI descobrimos que a melhor forma de ultrapassar as limitações do mercado para ajudar a indústria do investimento sustentável a crescer em escala numa base sólida, era definirmo-nos não como um dado ESG nem como um fornecedor de classificação ESG, mas sim como uma plataforma tecnológica de sustentabilidade.