Investimento Sustentável: Como a ciência dos dados pode melhorar a fiabilidade dos dados reportados

AI 3 de Fevereiro de 2022

Clarity AI normaliza os dados do ESG para estabelecer uma base de dados fiável antes da implementação dos relatórios do CSRD

Os dados de desempenho de sustentabilidade ainda se encontram nos seus primórdios. A Directiva de Relatórios de Sustentabilidade Empresarial (CSRD) acabará por tornar estes dados parte dos relatórios anuais das empresas com auditoria de terceira parte. Contudo, a CSRD não será totalmente implementada até 2025, e entretanto, é de esperar uma fiabilidade limitada nos dados comunicados. Esta fiabilidade limitada aplica-se mesmo a métricas quantitativas amplamente utilizadas, tais como as emissões de CO2 de âmbito 1, as quais - apesar de serem uma métrica altamente material - podem sofrer de uma elevada variabilidade entre as fontes de dados. Isto devido a erros, falta de padronização, e qualidade de dados globalmente pobre de fornecedor para fornecedor. Isto é verdade mesmo quando se trata de dados reportados pelas próprias empresas. Quanto maior for a variabilidade, menos fiáveis serão os dados.

Variabilidade entre fornecedores de dados utilizados por Clarity AI

 

Clarity AI aproveita três diferenciadores chave para estabelecer a base de dados mais fiável actualmente disponível:

  • Reunir a maior colecção de fontes de dados estruturadas e não estruturadas numa base de dados global.
  • Utilizar os conhecimentos técnicos internos e externos para agregar, limpar e normalizar esta base de dados.
  • Alavancar algoritmos de aprendizagem de máquinas proprietárias e técnicas de ciência de dados para detectar aberrações e seleccionar automaticamente a melhor fonte para dados sobrepostos, bem como para obter estimativas precisas de dados não relatados.

Fontes de dados

Clarity AI recorre a mais de dois milhões de pontos de dados de vários tipos (por exemplo, quantitativos, qualitativos, e notícias). Tem dados proprietários de modelos de aprendizagem por máquina que estimam métricas para complementar a informação não divulgada das organizações, e fontes de dados exclusivas de Clarity AI parcerias com fornecedores de dados mundialmente reconhecidos (por exemplo, para notícias controversas) permitem uma geração mais profunda e mais rica de insight.

Como Clarity AI alcança a base de dados mais fiável

Perícia em Dados Técnicos

Clarity AIAs equipas de engenharia de dados e DevOps são especialistas em gestão do ciclo de vida dos dados, e utilizam tecnologia de ponta e ferramentas para a ingestão, processamento, validação e armazenamento automático de dados. A nossa equipa pode limpar e normalizar de forma especializada os outros dados de uma empresa, classificando-os em grupos de pares e identificando as principais métricas operacionais.

Inteligência Artificial

Os dados confirmados são excelentes; os dados triplamente confirmados são melhores. Clarity AI utiliza as suas múltiplas fontes, bem como a cobertura sobreposta de métricas chave, para assegurar a consistência e fiabilidade dos dados. Para remover potenciais inconsistências dentro desta base de dados consolidada, os algoritmos de aprendizagem de máquinas de propriedade de Clarity AIescolhem as melhores fontes e detectam os valores anómalos, tal como um analista faria com base na perícia do domínio - mas à escala e sem preconceitos humanos.

Estudo de caso

O número das emissões de CO2 do Salesforce 2019 Scope 1 foi reportado de forma inconsistente numa variedade de fontes de dados. Dois fornecedores de dados ofereceram um valor de 5.800 toneladas. Um terceiro fornecedor ofereceu 5.000 toneladas, e um quarto reportou 50.000 toneladas. Clarity AIO algoritmo do Salesforce concluiu que o valor de 5.000 toneladas era o mais fiável, e esta conclusão foi depois apoiada pelo próprio relatório anual do Salesforce.

Aceda aqui ao relatório completo

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