【ESG觀察】
在對(duì)ESG議題進(jìn)行倫理判斷等方面仍有待ESG專(zhuān)家考量。在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái),AI并不能完全代替ESG專(zhuān)家的工作。
匡繼雄
人工智能(AI)是當(dāng)前科技界和資本市場(chǎng)的熱門(mén)話(huà)題,已廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域。不少ESG評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)在其評(píng)級(jí)方法介紹中,也均提及使用了AI。如妙盈科技運(yùn)用AI算法多維度估算諸如溫室氣體排放、能源消耗等核心數(shù)據(jù),彌補(bǔ)企業(yè)披露空缺;微眾攬?jiān)吕肁I實(shí)現(xiàn)了高低頻數(shù)據(jù)的融合、自動(dòng)化的數(shù)據(jù)處理和評(píng)級(jí)更新,提供實(shí)時(shí)、獨(dú)立、有效的ESG評(píng)分與指數(shù)。
這是否意味著借助AI,ESG評(píng)級(jí)的痛點(diǎn)難點(diǎn)就能被一一解決,相關(guān)工作被AI完全取代?
誠(chéng)然,AI技術(shù)融合在ESG評(píng)價(jià)全流程中,可以提升評(píng)價(jià)的效率和準(zhǔn)確度,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
一是智能挖掘。ESG數(shù)據(jù)是進(jìn)行ESG評(píng)級(jí)的基礎(chǔ),涵蓋ESG相關(guān)報(bào)告、定期報(bào)告、招股說(shuō)明書(shū)、影像、訪(fǎng)談錄音等大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源,借助OCR(文字識(shí)別)、ASR(自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別)、NLP(自然語(yǔ)言處理)中的實(shí)體識(shí)別、信息抽取、情感分析等AI技術(shù),能夠高效挖掘有價(jià)值的ESG信息,豐富ESG評(píng)級(jí)的維度。
二是智能打分?;趯?zhuān)家評(píng)分規(guī)則基礎(chǔ)上,應(yīng)用AI技術(shù)進(jìn)行語(yǔ)義分析理解,可在一定程度上解決ESG評(píng)級(jí)中定性指標(biāo)評(píng)分缺乏客觀標(biāo)準(zhǔn)的痛點(diǎn)。如在ESG評(píng)價(jià)體系中,對(duì)上市公司的環(huán)境管理進(jìn)行評(píng)價(jià),可先設(shè)定好專(zhuān)家規(guī)則,然后運(yùn)用AI技術(shù)對(duì)企業(yè)定期報(bào)告和ESG相關(guān)報(bào)告進(jìn)行解析,判斷企業(yè)是否有環(huán)境管理相關(guān)定性描述目標(biāo)或措施,并按規(guī)則打分。相比人工打分,AI智能打分不僅具有速度優(yōu)勢(shì),還可以提高打分的準(zhǔn)確性、客觀性。
三是智能分析。AI可以協(xié)助ESG專(zhuān)家進(jìn)行分析工作,如使用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)從海量數(shù)據(jù)(含文本信息)中挖掘出對(duì)ESG績(jī)效有潛在價(jià)值的關(guān)系、模式和趨勢(shì);在評(píng)估建模階段,可以對(duì)評(píng)估模型進(jìn)行輔助優(yōu)化工作。
四是智能可視化展示。在ESG結(jié)果應(yīng)用階段,使用交互式可視化技術(shù),將ESG數(shù)據(jù)可視化成可交互、簡(jiǎn)潔易懂的圖表、圖像等展現(xiàn)形式,使得數(shù)據(jù)信息更清晰、更易于理解和溝通。
不過(guò),我們也要認(rèn)識(shí)到,目前AI還很難完全替代ESG專(zhuān)家的工作,具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
一是數(shù)據(jù)搜集。不同于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的高度標(biāo)準(zhǔn)化和國(guó)際化,ESG數(shù)據(jù)包含定性信息,其界定與度量標(biāo)準(zhǔn)較為模糊,目前還沒(méi)有一款A(yù)I工具能夠完全代替人工搜集這些信息。如在員工議題層面,評(píng)估員工對(duì)企業(yè)的滿(mǎn)意度和文化認(rèn)同度時(shí),需要與員工深度交流,通過(guò)深入細(xì)致的調(diào)查研究后才能獲得有效數(shù)據(jù)。
二是數(shù)據(jù)質(zhì)量。AI對(duì)定性數(shù)據(jù)的提取精度無(wú)法達(dá)到100%。目前對(duì)于一些不復(fù)雜的信息,如企業(yè)的環(huán)境管理目標(biāo),采用機(jī)器學(xué)習(xí),將其認(rèn)為可能是企業(yè)環(huán)境管理目標(biāo)的段落提取出來(lái),能夠達(dá)到90%的精度;但對(duì)于一些復(fù)雜的信息,如針對(duì)TCFD(氣候相關(guān)財(cái)務(wù)披露工作組)框架,將企業(yè)應(yīng)對(duì)氣候變化的治理、戰(zhàn)略、風(fēng)險(xiǎn)管理和目標(biāo)等信息提取出來(lái),目前只能做到60%的精度。
三是數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。ESG評(píng)級(jí)涵蓋環(huán)境、社會(huì)、治理方面的數(shù)十個(gè)議題,關(guān)鍵指標(biāo)超百個(gè),不少指標(biāo)呈現(xiàn)非線(xiàn)性特征,不確定性較高,未來(lái)發(fā)生的變化可能會(huì)超出機(jī)器曾經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)的數(shù)據(jù)集,采用AI技術(shù)對(duì)缺失指標(biāo)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性也會(huì)隨著時(shí)間的推移而下降。
四是權(quán)重確定。有效的ESG評(píng)級(jí)需要從對(duì)各類(lèi)行業(yè)的異同分析出發(fā),對(duì)不同行業(yè)設(shè)置對(duì)應(yīng)的實(shí)質(zhì)性議題,權(quán)重由該議題與其他議題的相對(duì)重要性大小決定。但AI算法,只考慮歷史數(shù)據(jù)來(lái)估算變量間的關(guān)系和權(quán)重,并不能充分理解行業(yè)特色議題在不同行業(yè)內(nèi)的重要性排序。
五是道德倫理。人權(quán)、性別平等、反歧視等ESG議題涉及道德倫理,對(duì)這些議題進(jìn)行好壞判斷是主觀的,需要復(fù)雜的情感認(rèn)知和經(jīng)驗(yàn),AI只能根據(jù)其設(shè)計(jì)者內(nèi)置在算法中的道德倫理準(zhǔn)則來(lái)進(jìn)行價(jià)值判斷,本身并不具備好壞判斷的能力。
六是隱私安全。ESG涉及敏感的環(huán)境和社會(huì)問(wèn)題,雖然AI在處理數(shù)據(jù)時(shí)能夠?qū)τ脩?hù)進(jìn)行匿名化處理,但其本質(zhì)上是一種工具,在安全與隱私保護(hù)技術(shù)和法規(guī)尚未成熟的情況下,使用AI系統(tǒng)收集、分析和處理這些敏感數(shù)據(jù)可能會(huì)暴露一些敏感信息,隱私安全問(wèn)題無(wú)法得到全面解決。
未來(lái),隨著AI的持續(xù)發(fā)展,新的技術(shù)可能在一定程度上緩解甚至破解當(dāng)前ESG評(píng)級(jí)面臨的一些痛點(diǎn)。然而,作為一種綜合性評(píng)估方法,ESG評(píng)級(jí)非常復(fù)雜,在對(duì)ESG議題進(jìn)行倫理判斷、行業(yè)特色議題設(shè)置等方面還有待ESG專(zhuān)家的全面考量,定性信息的高質(zhì)量提取也還需依靠大量ESG專(zhuān)業(yè)人才。由此,在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái),AI并不能完全代替ESG專(zhuān)家的工作。
(作者系中國(guó)資本市場(chǎng)研究院研究員)
本報(bào)專(zhuān)欄文章僅代表作者個(gè)人觀點(diǎn)。