使用 AI 构建更强大的 ESG 报告的 4 种方法

Trellis 专家贡献者在此表达的观点仅代表他们自己，而不是 Trellis 的观点。​

许多公司已将可持续发展报告转变为披露的“组合”，针对不同受众发布多份报告。这些主题涵盖气候倡议、可持续性、劳工实践和人权等主题。虽然此类报告提供了广泛的信息，但它们往往无法提出满足利益相关者需求的连贯策略。在利益相关者期望不断变化、法规不断变化以及人工智能快速发展的背景下，制作这个高度专业化的报告库也需要大量的努力和费用。

报告的拐点

为了最大限度地发挥可持续发展报告所投入资源的价值，组织必须首先问“谁阅读这些报告？”并采取能够产生有意义影响的披露策略。通过领先于监管变革并利用人工智能提高效率通过数据驱动的洞察，该行业可以重新定义可持续发展信息的收集、开发和共享方式。

一些公司已经擅长将清晰、可操作的数据与引人入胜的叙述相结合，为读者提供有意义的背景。例如，罗技的报告将他们提供的数据与减少其对世界影响的行动、战略和愿望之间的点联系起来。该公司使用一种复杂的方法来计算其许多产品的碳足迹，并提供定量数据来显示其产品如何受到这种方法的影响，例如其中一款无线键盘的碳足迹减少了 37%。

公司可以通过尝试这四个驱动因素来学习如何生成有效的 ESG 报告。

制作动态的、有针对性的内容

我们生活在一个充满动态数字内容的世界，公司需要找到利用可持续发展报告来实现这一目标的方法。而不是生产处理缺乏连贯故事的多个报告，想象一下能够使用人工智能驱动的工具将内容定向和定制到特定的子组，以帮助您确定哪些数据集最适合不同类型的读者。&nbs

例如，投资者可能对财务风险或机遇更感兴趣，而非政府组织代表可能希望查看与公司人权影响数据相关的内容。一些公司还使用 EcoActive 和 Key ESG 等工具来定制可持续发展报告中包含的披露内容。

提供持续的高质量故事讲述 

通过使用人工智能，公司现在可以通过直接数据馈送编译整个组织的能源和温室气体数据的系统，从而向消费者提供近乎实时的数据，而不是使用耗时的手动流程，从而使公司几乎可以即时测量和共享数据。

此实时 vi 的一个示例可持续性数据的可行性来自中大陆独立系统运营商，这是一家美国中部的电网运营商。通过该公司的在线门户，查看者可以看到他们正在发电多少能源以及能源生产产生的实时排放量。

也就是说，公司仍然需要深思熟虑地平衡这种对数据的持续访问。现实情况是，如果数据不能传达关键信息或主题，那么它就毫无意义。如果没有上下文，受众就可以自由地进行解释，这对于维护品牌信息来说是一个风险。

使用自动合规检查器

支持人工智能的系统可以快速扫描文档和输出以确保其符合适用法律、标记缺陷并提出补救措施。随着越来越多的法规发挥作用，例如欧盟的企业可持续发展报告指令（CSRD），公司将不可避免地需要遵守更多的报告框架。使用人工智能工具可以在确保以更快的速度收集和报告正确的数据方面发挥重要作用。

随着监管和报告框架合规性变得越来越重要，Palau、Manifest Climate 或 Unravel Carbon 等数据平台提供了人工智能驱动的解决方案，公司可以分析其披露信息，并就其披露信息与法规或报告框架的一致性程度提供快速反馈。

例如，我们的团队最近与一家德国暖通空调设备制造商在其可持续发展报告流程中合作，我们使用帕劳平台来评估先前披露与当前欧洲标准的一致性，使他们有机会在 CSRD 法规生效之前收集和完善该内容。

连接点

人工智能驱动的实时数据和建模功能还使公司能够将战略决策与其可持续发展绩效之间的联系联系起来军械。通过将人工智能集成到“数字孪生”（流程的数字模型以及这些流程的定量相互依赖性）中，公司可以预测运营、成本和法规的变化如何影响其业务和利益相关者。

例如，一家公司可以对进口钢材征收 10% 关税的影响进行建模，并评估由此产生的财务成本、采购选择的变化以及对其总体温室气体排放的影响。这些信息有可能改变与可持续发展绩效相关的战略决策。它还可以帮助公司解释为什么做出某些决策以及观察到的影响。

通过采用人工智能，公司可以实现一个总体目标：通过支持长期业务战略的有影响力的 ESG 报告，利用数据讲述有效的故事。