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客觀看待AI在ESG定級中的重要性
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【ESG觀查】
對其ESG話題開展倫理道德分辨等多個方面仍有待ESG權威專家考慮。在能夠預見的未來，AI不能完全取代ESG專家工作中。
匡繼雄
人工智能技術（AI）是現階段科技領域和金融市場的熱門話題，被廣泛應用于各個領域。許多ESG信用評級機構則在定級方式描述中，也均談及采用了AI。如妙盈高新科技應用AI優化算法多層次估計例如溫室氣體的排放、能耗等核心業務，填補公司公布缺口；微眾攬月運用AI完成了高頻低頻數據信息的結合、自動化數據處理方法和定級升級，給予即時、單獨、高效的ESG得分與指數值。
這是否意味著依靠AI，ESG定級的痛點難點就會被一一處理，有關工作被AI徹底替代？
實際上，AI技術融合在ESG點評全過程中，能夠提升評估的效率精確度，主要表現在以下幾方面：
一是智能化發掘。ESG信息是開展ESG定級的前提，包含ESG有關匯報、定期報告、招股書、影象、采訪音頻等關系型數據庫源，依靠OCR（圖片文字識別）、ASR（自動語音識別）、NLP（自然語言理解）里的實體識別、信息抽取、文本分析等AI新技術，可以有效發掘有意義的ESG信息內容，豐富多彩ESG定級的層面。
二是智能化評分。根據權威專家打分規則前提下，運用AI技術實現文本挖掘了解，可在一定程度上處理ESG定級中定量指標得分欠缺客觀標準的難題。如果在ESG評價指標體系中，對上市公司的環境安全管理作出評價，應先設置好權威專家標準，隨后應用AI技術性對于企業定期報告和ESG有關匯報開展分析，分辨公司是否存在環境安全管理有關定量研究總體目標或對策，并按照標準評分。對比人力評分，AI智能化評分不僅有著速率優點，還能提高評分準確性、普遍性。
三是數據分析系統。AI能夠幫助ESG權威專家展開分析工作中，可使用機器學習算法和自然語言理解技術性從海量信息（含文本內容）中挖掘對ESG業績考核有稀缺性之間的關系、方式和發展趨勢；在評定模型環節，能夠對評價模型開展協助優化提升。
四是智能化可視化分析。在ESG結果運用環節，應用互動式三維可視化，將ESG大數據可視化成可互動、簡約通俗易懂的數據圖表、圖象等表達形式，促使數據和信息更清楚、更加容易了解和交流。
但是，我們也應該意識到，現階段AI還無法徹底取代ESG專家工作中，具體表現在以下幾方面：
一是數據信息收集。有別于財務報表高度規范化全球化，ESG數據信息包括判定信息內容，其定義與衡量規范比較模糊不清，現在還沒有一款AI專用工具能夠很好地機器代替人工收集這些數據。如果在職工話題方面，評定職工對公司的服務滿意度文化藝術認同感時，必須和員工深入交流，根據認真細致的調查分析后才可以獲得合理數據信息。
二是基礎數據。AI對定性數據的獲取精密度不能達到100%。現在對于一些并不復雜的信息，如公司的生活環境管理計劃，選用機器學習算法，把它覺得有可能是企業環境管理目標文章段落分離出來，可以達到90%的精密度；但對于一些繁雜的信息內容，如對于TCFD（氣侯有關會計公布調研組）架構，把企業全球環境治理治理、發展戰略、風險管控與目標等數據抓取出去，現階段只有保證60%的精密度。
三是分析預測。ESG定級包含自然環境、社會發展、整治等方面的數十個話題，主要指標超一百多個，許多指標值展現離散系統特點，可變性比較高，將來發生的變化可能超過設備以前學過的數據，選用AI設備對缺少指標值預測分析準確性還會隨著時間推移而降低。
四是權重值明確。高效的ESG定級必須從對各種行業不同點剖析考慮，對不同領域設定相對應的實際性話題，權重值由其話題與其它話題的總體必要性尺寸確定。但AI優化算法，只關注歷史記錄來估計自變量之間的關系和權重值，根本無法深刻理解行業特色話題在各個行業里的必要性排列。
五是道德倫理。人民權利、性別平等、反歧視等ESG話題涉及到道德倫理，對這種話題開展優劣判斷出感性的，必須復雜的情感認知工作經驗，AI只有按照其設計師內置在優化算法里的道德倫理規則去進行價值導向，自身不具備優劣判定的水平。
六是個人隱私安全。ESG涉及到比較敏感環境和社會現象，雖說AI在建立模型時能對消費者開展匿名化解決，但是其本質上是一種專用工具，在安全和隱私保護技術和政策法規還不成熟的情形下，應用AI系統軟件搜集、分析與解決這些隱秘數據可能曝露一些隱私信息，個人隱私安全難題不能得到全面解決。
將來，由于AI的穩定發展，新技術可能在一定程度上減輕乃至破譯現階段ESG定級所面臨的一些困擾。但是，作為一種綜合型評價方法，ESG定級比較復雜，對其ESG話題開展倫理道德分辨、行業特色議題設置等多個方面仍需要ESG專家全方位考慮，判定信息內容的高品質獲取也還需要借助很多ESG專業性人才。從而，在能夠預見的未來，AI不能完全取代ESG專家工作中。
（作者系中國資本市場研究院研究員）
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