在全球范围内，企业在追求可持续发展目标的过程中，都在努力应对复杂的报告结构。 企业可持续发展报告指令 (CSRD) 涉及非财务方面的广泛披露义务， 环境、社会和治理 (ESG) 信息，特别是针对在欧盟或与欧盟合作经营的企业。CSRD 于 2024 年开始执行，要求超过 11,000 家公司公开披露非财务信息。预计在欧盟成立或开展业务的另外 50,000 家实体将被纳入这一范围。然而，找到遵守 CSRD 所需的时间和资源对公司来说是一个重大挑战。

了解 CSRD 要求的范围

CSRD 是其前身， 非财务报告指令 (NFRD)，要求更全面、更标准化的报告做法。这包括以下方面的详细披露：

• 环境因素：缓解气候变化、资源利用和生物多样性影响。
• 社会因素：劳动力多样性、劳动实践和社区参与。
• 管理：反腐败措施、内部控制和董事会多元化。

此外，CSRD 还引入了对 ESG 报告进行第三方审计的要求，并与 欧洲可持续发展报告标准 (ESRS)这种更高程度的审查确保了跨行业的透明度和可比性，但也大大增加了企业的报告负担。

手动 CSRD 合规的挑战

对于许多组织而言，遵守 CSRD 涉及：

• 汇总来自不同来源（例如供应链、运营和财务系统）的数据。
• 确保多个 ESG 指标的数据准确性和一致性。
• 随时了解不断发展的法规和标准。

如果手动处理这些任务，则非常耗时且容易出错。规模较小的公司可能缺乏专门的 ESG 团队，而规模较大的公司则管理着广泛的业务，因此特别容易受到这些 CSRD 合规挑战的影响。此外，对 ESG 报告中可操作见解的需求不断增长，这又增加了一层复杂性。

AI 如何彻底改变 CSRD 合规性

事实证明，人工智能 (AI) 将成为企业实现 CSRD 合规性的一大变革。它提高了效率、准确性和可扩展性，解决了 ESG 报告带来的独特挑战。以下是 AI 促进合规性的主要方式：

1. 人工智能驱动的数据集成与协调

CSRD 合规性的核心挑战之一是汇总来自多个来源（金融系统、物联网设备、供应链等）的各种数据流。人工智能工具在整合和标准化这些数据集方面表现出色。关键功能包括：

• 自动从 ERP、CRM 和其他系统中提取数据。
• 由 NLP 提供支持，从非结构化文本源（例如 PDF 和电子邮件）中提取 ESG 指标。
• 识别数据孤岛并弥合差距以确保完整性。

2. 利用机器学习提高数据准确性

手动数据输入和汇总通常会导致不准确。机器学习 (ML) 算法通过以下方式提高数据质量：

• 检测异常和不一致之处，例如重复的条目或不合理的数字。
• 使用预测分析填补缺失的数据点。
• 通过学习历史数据不断提高准确性。

3. 实时监控，主动合规

配备物联网集成的 AI 系统能够实时监控 ESG 指标。由 AI 驱动的仪表板可以：

• 提供有关能源消耗、废物产生和供应链效率的最新见解。
• 自动标记合规风险，例如超出排放阈值。
• 发送可操作的警报，允许企业在审计之前纠正问题。

4. 简化报告流程

CSRD 合规报告流程非常详细，需要遵守欧洲可持续发展报告标准 (ESRS) 等特定框架。AI 解决方案通过以下方式简化报告工作流程：

• 构建数据以符合多个框架，包括 GRI 和 TCFD.
• 通过内置更新确保符合法规要求。

5.情景分析有助于更好的决策

通过使用情景分析来规划可持续战略，人工智能使公司能够超越合规性。数字孪生等工具可以模拟各种运营决策的影响，例如：

• 转向可再生能源。
• 优化物流以减少碳足迹。
• 评估与气候变化相关的长期金融风险。

这些见解有助于企业将可持续发展努力与增长目标结合起来。

6. 加强利益相关方沟通

清晰有效地传达 ESG 绩效是 CSRD 的一项关键要求。AI 工具可以通过以下方式促进利益相关者更好地参与：

• 通过有针对性的见解和动态可视化，针对特定受众（例如投资者、监管机构或客户）定制 ESG 报告。
• 使用自然语言处理将技术 ESG 数据翻译成易于理解的语言，使非专业利益相关者更容易理解报告。
• 开发交互式仪表板，让利益相关者能够实时探索 ESG 指标，提高透明度和信任度。

通过简化和个性化沟通流程，人工智能确保企业能够满足不同利益相关者的期望，同时展示对可持续发展的责任感和承诺。

CSRD 利用人工智能进行双重重要性评估

CSRD 的一个核心原则是 双重重要性评估。该框架要求组织从两个互补的角度分析其可持续发展绩效：财务重要性和影响重要性。财务重要性考察环境、社会和治理 (ESG) 因素如何影响公司的财务健康和绩效，而影响重要性则评估组织的运营如何影响环境、社会和经济。通过解决这两个维度，企业可以提供全面的披露，既能反映其内部 ESG 风险，又能反映其可持续发展计划的外部影响。

人工智能 (AI) 正在改变组织处理双重重要性评估的方式，提高其准确性、效率和深度。对于财务重要性，人工智能驱动的预测模型可以分析 ESG 数据来预测风险，例如极端天气事件可能如何破坏供应链，或者更严格的排放法规可能如何影响运营成本。

对于影响实质性，NLP 等 AI 工具可以处理利益相关者的反馈、分析政策趋势并大规模评估环境或社会指标。机器学习算法还可以识别大型数据集中的隐藏模式（例如运营实践与环境恶化之间的相关性），使组织能够更好地量化和披露其外部影响。借助 AI 的功能，公司可以从静态、合规驱动的报告过渡到动态、数据驱动的战略，以满足 CSRD 要求，同时推动现实世界的可持续性改进。

CSRD 的数字标记和 AI

CSRD 引入 数字标签 作为强制性要求，确保报告的可持续性数据是机器可读且易于访问的。利用欧洲单一电子格式 (ESEF) [1]，公司必须使用标准化分类法标记其披露内容，使利益相关者能够无缝分析和比较跨行业的可持续性绩效。这种方法不仅可以提高透明度，还可以通过使报告的数据与监管期望和市场需求保持一致来简化合规性。

人工智能通过自动化数据处理和分析进一步增强了数字标记的实用性。人工智能工具可以快速验证标记数据的准确性，识别不一致之处，并产生洞察力以提高报告质量。此外，人工智能平台可以将标记数据与外部数据集集成，为公司提供有关趋势、风险和机会的可操作情报。通过将数字标记与人工智能相结合，组织可以将其可持续发展报告从合规任务提升为战略优势。

更广阔的视野：人工智能和 ESG 面临的挑战

2024 年，人工智能的崛起及其与主流企业的融合意义重大。这些企业和众多投资者对人工智能的环境、社会和治理要素有着浓厚的兴趣，他们表达了自己的担忧。作为回应，世界各地的组织正在逐步采取谨慎的行动，以降低与人工智能项目相关的潜在重大风险 [2]。

创建和维护 AI 平台绝非易事。它们需要大量电力来执行学习算法和开发数据集合。据估计，顶级 AI 生成模型 ChatGPT 的训练需要近 1,300 兆瓦时的电力 [3]。

AI 对环境的影响以 Llama 为例，它是 Meta 的主要 AI 基础模型，仅在 2023 年，它就产生了约 300 吨二氧化碳排放量 [4]。这大致相当于 100 个普通人的碳足迹。虽然考虑到地球 80 亿人口，这个数字似乎并不大，但仍然值得关注，尤其是考虑到许多其他大型语言模型的开发。

显然，人工智能对环境的影响，特别是在能源消耗和碳排放方面，越来越令人担忧。训练和运行人工智能模型所需的惊人能源以及相关的碳足迹引发了人们对这些技术可持续性的质疑。虽然人工智能无疑在各个领域提供了许多好处和进步，但解决和减轻其对环境的影响至关重要。该行业必须努力开发更节能的算法，探索可再生能源，并采取负责任的做法，以最大限度地减少人工智能的生态足迹。平衡技术进步与环境责任对于确保人工智能和地球的可持续未来至关重要。

结论

总之，将人工智能融入 CSRD 合规流程，为努力履行可持续发展报告义务的企业带来了变革性机遇。通过自动化数据收集、提高准确性和实现主动合规，人工智能解决了 ESG 报告中固有的复杂性和挑战。除了合规之外，人工智能驱动的工具还使组织能够获得可操作的见解、加强利益相关者沟通并采取前瞻性的可持续发展方法。

然而，当组织利用人工智能来简化 CSRD 流程时，他们必须时刻注意该技术对环境和社会的影响。平衡人工智能的优势与减少其生态足迹的努力对于实现更广泛的可持续发展目标至关重要。

最终，通过负责任地利用人工智能，企业不仅可以简化其 CSRD 合规性，还可以为有意义的环境和社会变革做出贡献，与利益相关者建立信任和透明度，为可持续的未来铺平道路。

参考资料:

[1] https://www.esma.europa.eu/issuer-disclosure/electronic-reporting

[2] https://www.statista.com/topics/11077/esg-and-ai/#topicOverview

[3] https://www.statista.com/statistics/1465348/power-consumption-of-ai-models/

[4] https://www.statista.com/statistics/1465353/total-co2-emission-of-ai-models/