Don Kasper, Liminal Data Inc的联合创始人和创新执行副总裁 Don Kasper Liminal Data Inc的联合创始人和创新执行副总裁

从合规到竞争优势 – 可持续性数据的未来

公司正在面临越来越大的压力，需要报告其可持续性和环境、社会及治理（ESG）绩效，包括与气候相关的风险。但是，最初作为投资者关注的细分领域，ESG 现已成为企业经营的标准部分。随着加利福尼亚州、欧盟公司可持续性报告指令（CSRD）等新立法的实施，变化的步伐只会加快。然而，在我与各行业公司的合作中，我仍然看到一个共同的模式：ESG 数据被更多地视为报告任务，而不是决策的资源。这种有限的方法留下了大量的价值。可持续性数据通常分散在各个系统中，埋藏在电子表格中，且往往被发现得太晚，无法指导有意义的决策。结果是错失了减轻风险、增加收入、改善运营绩效和吸引优先考虑可持续、数据驱动的商业模式的投资者的机会。答案在于人工智能驱动的可持续性智能。组织开始使用实时分析来识别风险、基准绩效和指导战略——远远超出了监管合规。信息很明确：合规可能是强制性的，但这还不够。具有竞争优势的公司是那些将 ESG 数据视为更好、更快决策工具的公司。为什么 ESG 数据常常不够尽管可持续性和 ESG 报告的普遍性日益增长，但大多数组织仍然使用不适合此任务的数据基础设施。在我与商业领导者和可持续性团队的合作中，我反复遇到碎片化、不一致和过时的可持续性数据管理方法——这些方法使得将非财务信息转化为及时、实用的智能变得困难，如果不是不可能的话。首先，ESG 数据通常分散。关键信息存在于公用事业账单、供应商报告、财务系统和第三方软件中。没有集中收集和对齐这些信息的方法，组织面临缺口、重复和冲突的指标。这是一个容易延迟和错误的设置，而不是为快速、可靠的决策而设计的设置。其次，没有共同的标准。与财务报告不同，财务报告遵循普遍接受的会计规则，ESG 或可持续性指标仍然是竞争框架的拼缝。公司必须在不同的碳核算标准、行业特定关键绩效指标（KPI）和不断演变的全球法规之间导航。这缺乏协调使得内部绩效比较、基准测试或投资者期望变得困难。最后，ESG 报告仍然过于手动。在我们的经验中，大多数公司依赖电子表格、顾问报告和断开的工具来跟踪可持续性数据。这是一个昂贵、耗时的过程，容易出现人为错误，并使领导者反应于问题而不是预防它们。为 ESG 报告带来秩序好消息是，ESG 数据问题是可以解决的。这是一个数据基础设施问题，像许多现代数据挑战一样，可以通过正确的技术来解决。我们看到领先公司在这一领域采取了明确的转变，从静态报告工具转向人工智能驱动的系统，旨在整合、标准化和激活可持续性和 ESG 数据的实时处理。人工智能是转折点。通过自动提取和集成来自各个业务系统的可持续性数据——无论是能源表、供应链审计还是排放报告——人工智能驱动的系统创建了单一的可信来源。这消除了数据重复、关闭报告缺口并减少了历史上困扰 ESG 报告周期的延迟。除了整合之外，人工智能还为非结构化数据提供了结构。ESG 管理中最大的挑战之一是将原始、不一致的数据转换为满足各种报告要求的格式。人工智能系统可以将此信息标准化以符合 GHG 协议、碳披露项目（CDP）、CSRD、科学基于目标倡议（SBTI）和区域性法规等框架，确保报告的准确性、一致性和投资者审查的准备就绪。但真正的优势在于接下来会发生什么。一旦 ESG 数据被清理、连接和协调，人工智能驱动的分析就可以将其转化为实用的洞察。公司可以基准测试其绩效、确定运营效率低下的领域并预测可持续性计划的财务影响——所有这些都可以实时完成。可持续性智能作为竞争优势随着投资者越来越关注可持续性和 ESG 期望的提高，一种明显的分歧正在出现。一些公司仍然将...