ESG数字化转型：AI技术的机遇与挑战

发布时间：2025-03-20

ESG数字化转型：AI技术的机遇与挑战

AI技术在ESG工作中的应用现状

• 数据采集与处理：有机构推出ESG数据采集管理工具，能在短时间内完成超长文档阅读、提取重点内容并解读财务数据，还能处理万亿参数级别的碳排放数据，提升数据收集效率和广泛性。

• ESG报告编制：部分企业和机构开始借助大模型节省编制报告的人力，通过自然语言处理技术和模板化写作生成高质量的ESG报告初稿，还可根据不同受众需求生成多语言、多版本报告。如责扬天下通过AI技术优化ESG价值核算系统，自动生成核算报表，并开发报告编制系统。

• ESG报告校验：AI技术可辅助进行合规性检查、数据鉴证，提升企业ESG报告可信度。如香港中华总商会推出的“Green360”平台，协助中小企业完成ESG审核及报告程序。

• 企业ESG表现分析与建议：蚂蚁集团与媒体合作推出创新型AI产品，帮助上市公司深度分析和总结ESG报告，评价工作成效并提出建议；勃诺科技借助AI技术预测企业未来ESG评级，分析薄弱环节。

• ESG评级工具优化：AI技术可让评级机构搜集更广泛、有时效性的信息，提升评级结果的公平性、专业性和有效性，还可帮助保险公司等机构更全面地评估企业风险状况，给出更精准的风险定价。

• 赋能日常工作：科技企业通过技术赋能ESG工作，如腾讯依托AI算法模型优化数据中心设备运行，联想集团运用AI技术赋能绿色数据中心等。

AI技术在ESG工作中体现的优势

• 提升工作效率：AI技术可快速处理海量多源数据，节省人工处理时间，如在ESG报告编制方面，可明显提高撰写效率，比原来节省差不多三分之一的时间。

• 优化管理：通过AI技术驱动的ESG数字化管理平台，企业可以实现多源数据的自动化采集和实时监控，提升数据管理效率，还能通过智能分析和预测，为企业制定可持续发展战略提供决策支持。

• 降低成本：运用AI技术可以帮助企业减少对专业ESG分析师的依赖，减少重复性人力投入，从而降低成本。

• 提高数据准确性和客观性：AI工具能更精准地收集和管理数据，如在海事行业，DNV利用AI工具帮助船厂更精准地收集和管理脱碳数据，有效提高报告的客观性和数据准确度。

AI技术在ESG工作中面临的挑战

• 数据基础问题：ESG数据碎片化与标准化缺失，数据分散在企业不同部门，缺乏统一标准，整合难度大。

• 非结构化数据提取精度问题：关键ESG信息常存在于非结构化文本或图像中，AI技术提取的准确性有待提高。

• 供应链数据获取障碍：如电子、纺织等行业，供应链涉及多级供应商，中小企业ESG合规率低，获取次级供应商数据依赖人工填报，存在数据滞后与失真风险。

• 技术对接与逻辑透明性问题：ESG工具与企业现有ERP、CRM系统无法无缝对接，存在数据重复录入情况；AI技术生成的ESG结论缺乏透明逻辑，难以说服管理层或外部鉴证机构。

• 数据安全与组织架构复杂性问题：大型企业组织架构复杂，在部署使用AI技术采集ESG数据时，存在安全性挑战。

• 复合型人才缺口：完成ESG工作需要既懂技术又懂业务的复合型人才，但目前这类人才缺口较大，中小企业问题尤为严重，限制了AI技术的应用深度。

未来发展方向

若能解决诸多应用痛点，AI技术将为企业ESG内部管理提供强大支持，助力企业更好地适应监管部门要求，提升企业可持续发展能力。