L’innovazione tecnologica “chiave” del mercato dei dati ESG

L’Intelligenza Artificiale avrà un peso enorme nel ridefinire i limiti quali-quantitivi in ambito ambientale, sociale e di governance aziendale

Come trattare efficacemente le questioni ambientali, sociali e di governance, collettivamente denominate “ESG”, sta diventando uno degli argomenti più importanti nell’agenda del nostro tempo.
Di conseguenza, le aziende sono sempre più sotto pressione per riferire al mondo dell’impatto che la loro attività ha in termini di “Environmental, Social, and Corporate Governance” .
In altri termini, l’acronimo ESG rappresenta un approccio utile a valutare la misura in cui un’impresa lavora a favore di obiettivi sociali che vanno oltre la classica funzione di massimizzare i profitti a beneficio degli azionisti.
La pandemia di COVID-19 ha dimostrato chiaramente la fragilità del nostro mondo e la sua interconnessione, solidificando ulteriormente l’importanza delle questioni ESG.
Molte aziende si stanno rendendo conto dei benefici derivanti dall’integrazione dei criteri “Environmental, Social, and Corporate Governance” nelle loro principali pratiche imprenditoriali.

Video, “L’Intelligenza Artificiale per il customer service”

 

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Larry Fink: “Non per l’ambiente in sé, ma perché noi siamo dei capitalisti”

Questi benefici includono il miglioramento delle performance di base, l’ottenimento di un vantaggio competitivo, la riduzione dell’esposizione a una serie di rischi e la creazione di valore nel lungo termine.
In linea con questo stato di cose, il CEO del fondo Black Rock, Larry Fink, ha affermato che “ci concentriamo sulla sostenibilità non perché siamo ambientalisti, ma perché siamo capitalisti e abbiamo un rapporto fiduciario con i nostri clienti e partner”.
Nelle more dell’epidemia globale di Coronavirus, più della metà dei fondi d’investimento legati ai “valori ESG”, inclusi nell’analisi “Global Market Intelligence” di Standard & Poor, hanno surclassato la quotatissima graduatoria S&P 500 nei primi mesi del 2021.

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Cinque miliardi di dollari di investimenti nel 2025, uno quattro anni prima

I dati e le analisi sono il fulcro dei rapporti “Environmental, Social, and Corporate Governance”: di conseguenza, con il proliferare della domanda di rapporti sulle tre questioni, aumenta anche la necessità di dati di qualità elevate.
La spesa globale nel mercato dei dati ESG è destinata a raggiungere i 5 miliardi di dollari entro il 2025, da circa un miliardo di USD nel 2021, appena quattro anni prima.
Tuttavia, molte aziende faticano a raccogliere e confrontare i dati sui progressi “Environmental, Social, and Corporate Governance”, così come ad agire sui rischi e le opportunità associate, a causa del basso grado di trasparenza e standardizzazione nelle pratiche di reporting ESG.
Di conseguenza, le aziende hanno lavorato “in silos” e ora non possono condividere efficacemente gli insegnamenti chiave e le migliori pratiche; tutto ciò sta ostacolando i tentativi delle imprese di entrare nel già complesso spazio degli “Environmental, Social, and Corporate Governance”.
Il cosiddetto “effetto silos” è un fenomeno che si verifica nelle aziende ancora legate a un’organizzazione tradizionale del lavoro, in cui il focus è rivolto ai singoli anelli della catena, rappresentati dai reparti coinvolti nel processo, anziché all’organizzazione nel suo insieme e all’obiettivo che si intende raggiungere.
Il risultato è che le imprese hanno spianato la strada ai fornitori esterni di rating ESG per entrare nel mercato, e che molte terze parti stanno demistificando le complessità e le realtà esistenti.

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La vera promessa dell’IA: sbrogliare molteplici matasse finora inesplorate

In questo mercato in espansione, sempre più fornitori di rating “Environmental, Social, and Corporate Governance” di terze parti stanno creando valutazioni basate su dati raccolti attraverso tecnologie di Intelligenza Artificiale.
Questo approccio tecnologico alla raccolta delle informazioni sta fornendo una prospettiva più trasparente e obiettiva delle performance di sostenibilità delle aziende.
Allo stesso tempo, operano una redistribuzione del controllo sui dati ESG attualmente nelle mani di una manciata di potenti attori finanziari.
Una serie di tecniche di IA, tra cui la “analisi del sentimento”, “l’estrazione di relazioni” e la “sintesi automatica”, vengono impiegate per raccogliere dati “Environmental, Social, and Corporate Governance” rilevanti.
Questi esempi utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale o NLP per amalgamare enormi quantità di dati qualitativi non strutturati da Internet e da altre fonti online per assegnare valori quantitativi all’insieme delle predette informazioni qualitative.

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In termini profani, il “Natural Language Processing” giudica essenzialmente ciò che il mondo pensa di un’azienda e traduce questi sentimenti in set di dati analizzabili.
Questa è soltanto una delle sfaccettate tecnologie AI di cui può beneficiare enormemente il mercato dei “Big Data” ESG.
Per esempio, Sensefolio utilizza lo NLP, combinato con algoritmi di apprendimento automatico, per tracciare e valutare il coinvolgimento “Environmental, Social, and Corporate Governance” di oltre 30.000 aziende, sulla base di 150 metriche di riferimento fra gli ESG.
In modo simile, RepRisk identifica sistematicamente i rischi ESG dei materiali, utilizzando l’apprendimento automatico avanzato, per valutare più di 500.000 documenti al giorno.

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L’apprendimento automatico utile a “creare dati”, non soltanto a interpretarli

Prima dell’Intelligenza Artificiale, gli analisti umani conducevano i reporting ESG utilizzando spesso tecnologie relativamente primitive, come i fogli di calcolo, per raccogliere e analizzare manualmente i “Big Data”.
Tuttavia, in ragione dell’enorme volume di informazioni potenzialmente rilevanti che sono disponibili nel mondo, un risultato apprezzabile non può semplicemente essere conseguito in maniera efficace dai soli esseri umani.
Così, l’AI non soltanto aiuta a scovare dati rilevanti dalla mole di informazioni esistenti e dalle fonti disponibili, ma offre anche interessanti opportunità per crearne di nuovi.

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Oggi parecchio “Environmental”, e poco “Social, and Corporate Governance”…

Le tecnologie AI stanno aggiungendo trasparenza e standardizzazione a un panorama di dati disordinato, in un modo da consentire agli investitori e agli altri stakeholder di prendere decisioni informate sulla base delle performance ESG delle aziende.
Tuttavia, non dobbiamo correre il rischio di fare il passo più lungo della gamba: il mondo degli affari è molto lontano dal diventare un’esatta utopia dei dati “Environmental, Social, and Corporate Governance”.
Questi sviluppi innovativi non sono uniformi fra i tre grandi pilastri delle indagini ESG, dove i fattori sociali e di governance sono in netto ritardo rispetto ai progressi fatti nel reporting ambientale.
Questo perché è più facile quantificare la “E” che la “S” e la “G”. Pertanto, è necessario prestare maggiore attenzione all’indagine tecnologica sui dati sociali e di governance.

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Che cosa ci sarà dopo? Per Larry Fink, molti “innovatori sostenibili e scalabili”

Secondo Larry Fink, nella sua annuale lettera del 2022 ai CEO di tutto il mondo, “i prossimi mille unicorni non saranno motori di ricerca o imprese attive nei social media, bensì innovatori sostenibili e scalabili”.
Questa affermazione racchiude ampiamente la promessa delle società di rating “Environmental, Social, and Corporate Governance” guidate dall’impiego dell’AI.
Con il continuo emergere di tecnologie dirompenti, si prevede che il mercato dei dati ESG crescerà in modo esponenziale nei prossimi anni; e questo è un motivo di ottimismo e un ambito che vale la pena osservare con grande interesse…

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