在全球範圍內，企業在追求永續發展目標的過程中都在努力應對複雜的報告結構。這 企业可持续发展报告指令 (CSRD) 附帶有關非財務的廣泛揭露義務， 環境、社會與治理 (ESG) 訊息，特別是針對在歐盟境內或與歐盟合作經營的企業。 CSRD 於 2024 年開始執行，要求超過 11,000 家公司公開揭露非財務資訊。預計另外 50,000 個在歐盟註冊或交易的實體將被納入此範圍。然而，尋找 CSRD 合規所需的時間和資源對公司構成了重大挑戰。

了解 CSRD 要求的範圍

CSRD 在其前身的基礎上進行了擴展 非财务报告指令 (NFRD)，透過強制執行更全面和標準化的報告實踐。這包括以下方面的詳細披露：

• 環境因素：減緩氣候變遷、資源利用和生物多樣性影響。
• 社會因素：勞動力多樣性、勞動實踐和社區參與。
• 管理：反腐敗措施、內部控制和董事會多元化。

此外，CSRD 還提出了對 ESG 報告進行第三方審計並與 ESG 報告保持一致的要求。 欧洲可持续发展报告标准 (ESRS)。這種更高水準的審查確保了跨行業的透明度和可比性，但顯著增加了企業的報告負擔。

手動 CSRD 合規性的挑戰

對於許多組織來說，遵守 CSRD 涉及：

• 聚合來自不同來源的數據，例如供應鏈、營運和財務系統。
• 確保多個 ESG 指標的數據準確性和一致性。
• 隨時了解不斷變化的法規和標準。

手動處理這些任務非常耗時且容易出錯。較小的公司可能缺乏專門的 ESG 團隊，而較大的公司管理著廣泛的業務，特別容易受到這些 CSRD 合規性挑戰的影響。此外，對 ESG 報告中可行見解的需求不斷增長，這又增加了一層複雜性。

人工智慧如何徹底改變 CSRD 合規性

事實證明，人工智慧 (AI) 能夠改變企業在 CSRD 合規方面的遊戲規則。它提高了效率、準確性和可擴展性，解決了 ESG 報告帶來的獨特挑戰。以下是人工智慧促進合規性的主要方式：

1.人工智慧驅動的數據整合和協調

CSRD 合規性的核心挑戰之一是聚合來自多個來源（金融系統、物聯網設備、供應鏈等）的不同資料流。人工智慧驅動的工具擅長整合和標準化這些數據集。主要能力包括：

• 自動從 ERP、CRM 和其他系統中提取資料。
• 由 NLP 支援從非結構化文字來源（例如 PDF 和電子郵件）中提取 ESG 指標。
• 識別資料孤島並彌合差距以確保完整性。

2. 透過機器學習提高數據準確性

手動資料輸入和匯總通常會導致不準確。機器學習 (ML) 演算法透過以下方式提高資料品質：

• 檢測異常和不一致的情況，例如重複的條目或不可信的數字。
• 使用預測分析填滿缺失的資料點。
• 透過學習歷史數據，不斷提高準確性。

3. 即時監控以主動合規

配備物聯網整合的人工智慧系統可以即時監控 ESG 指標。由人工智慧驅動的儀表板可以：

• 提供有關能源消耗、廢棄物產生和供應鏈效率的最新見解。
• 自動標記合規風險，例如超過排放閾值。
• 發送可操作的警報，允許企業在審計之前糾正問題。

4. 簡化報告流程

CSRD 合規性報告流程非常詳細，需要遵守歐洲永續發展報告標準 (ESRS) 等特定架構。人工智慧解決方案透過以下方式簡化報告工作流程：

• 建立資料以與多個框架保持一致，包括 GRI 和 TCFD.
• 透過內建更新確保法規遵循。

5. 情境分析以做出更好的決策

人工智慧使公司能夠利用情境分析來規劃永續策略，從而超越合規性。數位孿生等工具模擬各種營運決策的影響，例如：

• 轉向再生能源。
• 優化物流以減少碳足跡。
• 評估與氣候變遷相關的長期金融風險。

這些見解有助於企業將永續發展努力與成長目標結合。

6. 加強利害關係人溝通

清晰有效地溝通 ESG 績效是 CSRD 的關鍵要求。人工智慧工具可以透過以下方式促進利害關係人更好地參與：

• 透過有針對性的見解和動態視覺化，為特定受眾（例如投資者、監管機構或客戶）量身定制 ESG 報告。
• 使用自然語言處理將技術 ESG 數據翻譯成易於理解的語言，使非專業利害關係人更容易理解報告。
• 開發互動式儀表板，使利害關係人能夠即時探索 ESG 指標，從而提高透明度和信任。

透過簡化和個人化溝通流程，人工智慧確保企業能夠滿足不同利害關係人的期望，同時展現對永續發展的責任和承諾。

CSRD 利用 AI 進行雙重重要性評估

CSRD 的一個核心原則是以下概念： 双重重要性评估。該框架要求組織從兩個互補的角度分析其永續發展績效：財務和影響重要性。財務重要性檢視環境、社會和治理 (ESG) 因素如何影響公司的財務健康和績效，而影響重要性則評估組織的營運如何影響環境、社會和經濟。透過解決這兩個維度，企業可以提供全面的揭露，反映其內部 ESG 風險和永續發展措施的外部影響。

人工智慧 (AI) 正在改變組織進行雙重重要性評估的方式，提高其準確性、效率和深度。對於財務重要性，人工智慧驅動的預測模型可以分析 ESG 資料來預測風險，例如極端天氣事件如何擾亂供應鏈或更嚴格的排放法規如何影響營運成本。

對於影響重要性，NLP 等人工智慧工具可以處理利害關係人的回饋、分析政策趨勢並大規模評估環境或社會指標。機器學習演算法還可以識別大型資料集中的隱藏模式，例如營運實踐與環境退化之間的相關性，使組織能夠更好地量化和揭露其外部影響。借助人工智慧的功能，公司可以從靜態的、合規驅動的報告過渡到動態的、基於數據的策略，以滿足 CSRD 的要求，同時推動現實世界的永續發展改進。

CSRD 的數位標籤和人工智慧

CSRD介紹 數位標籤 作為一項強制性要求，確保報告的永續性數據是機器可讀且易於存取的。利用歐洲單一電子格式（ESEF）[1]，公司必須使用標準化分類法標記其揭露訊息，從而使利害關係人能夠無縫地分析和比較跨行業的永續發展績效。這種方法不僅提高了透明度，而且還透過使報告的數據與監管預期和市場需求保持一致來簡化合規性。

人工智慧透過自動化數據處理和分析進一步增強了數位標籤的實用性。人工智慧工具可以快速驗證標記數據的準確性、識別不一致之處並產生見解以提高報告品質。此外，人工智慧驅動的平台可以將標記資料與外部資料集集成，為公司提供有關趨勢、風險和機會的可操作情報。透過將數位標籤與人工智慧結合，組織可以將其永續發展報告從合規任務提升為策略優勢。

更廣闊的視野：人工智慧和 ESG 的挑戰

2024 年，人工智慧的崛起及其與主導業務的融合意義重大。由於對人工智慧的環境、社會和治理要素有著濃厚的興趣，這些企業與眾多投資者一起表達了他們的擔憂。為此，世界各地的組織正在逐步採取謹慎的行動，以減少與人工智慧專案相關的潛在重大風險[2]。

創建和維護人工智慧平台絕非簡單。他們需要大量的能力來執行他們的學習演算法和開發他們的資料收集。據估計，頂級人工智慧生成模型ChatGPT的訓練需要接近1,300兆瓦時的能量[3]。

Meta 的主要人工智慧基礎模型 Llama 就是人工智慧的環境足跡的一個例子，僅在 2023 年就產生了約 300 噸二氧化碳排放量 [4]。這大約相當於 100 個普通人的碳足跡。儘管考慮到我們地球上的 80 億人口，這似乎並不是一個巨大的數字，但它仍然值得注意，特別是在考慮到許多其他大型語言模型的發展時。

顯然，人工智慧對環境的影響，特別是在能源消耗和碳排放方面，越來越受到關注。訓練和運行人工智慧模型所需的大量能源以及相關的碳足跡引發了人們對這些技術永續性的質疑。雖然人工智慧無疑在各個領域帶來了許多好處和進步，但解決和減輕其對環境的影響至關重要。該行業必須努力開發更節能的演算法，探索再生能源，並採取負責任的做法，以盡量減少人工智慧的生態足跡。平衡技術進步與環境責任對於確保人工智慧和地球的永續未來至關重要。

结论

總之，將人工智慧整合到 CSRD 合規流程中，對於努力履行永續發展報告義務的企業來說是一個改變的機會。透過自動化資料收集、提高準確性並實現主動合規，人工智慧解決了 ESG 報告固有的複雜性和挑戰。除了合規性之外，人工智慧驅動的工具還使組織能夠獲得可行的見解，加強利害關係人的溝通，並採用前瞻性的永續發展方法。

然而，當組織利用人工智慧來簡化 CSRD 流程時，他們必須隨時注意該技術的環境和社會影響。平衡人工智慧的優勢與減輕其生態足跡的努力對於實現更廣泛的永續發展目標至關重要。

最終，透過負責任地利用人工智慧，企業不僅可以簡化其CSRD 合規性，還可以為有意義的環境和社會變革做出貢獻，促進利害關係人的信任和透明度，並為永續的未來鋪平道路。

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/