【ESG觀察】

在對ESG議題進行倫理判斷等方面仍有待ESG專家考量。在可以預見的未來，AI并不能完全代替ESG專家的工作。

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匡繼雄

人工智能（AI）是當前科技界和資本市場的熱門話題，已廣泛應用于各領域。不少ESG評級機構在其評級方法介紹中，也均提及使用了AI。如妙盈科技運用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)，彌補企業(yè)披露空缺；微眾攬月利用AI實現(xiàn)了高低頻數(shù)據(jù)的融合、自動化的數(shù)據(jù)處理和評級更新，提供實時、獨立、有效的ESG評分與指數(shù)。

這是否意味著借助AI，ESG評級的痛點難點就能被一一解決，相關工作被AI完全取代？

誠然，AI技術融合在ESG評價全流程中，可以提升評價的效率和準確度，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

一是智能挖掘。ESG數(shù)據(jù)是進行ESG評級的基礎，涵蓋ESG相關報告、定期報告、招股說明書、影像、訪談錄音等大量非結構化數(shù)據(jù)源，借助OCR（文字識別）、ASR（自動語音識別）、NLP（自然語言處理）中的實體識別、信息抽取、情感分析等AI技術，能夠高效挖掘有價值的ESG信息，豐富ESG評級的維度。

二是智能打分。基于專家評分規(guī)則基礎上，應用AI技術進行語義分析理解，可在一定程度上解決ESG評級中定性指標評分缺乏客觀標準的痛點。如在ESG評價體系中，對上市公司的環(huán)境管理進行評價，可先設定好專家規(guī)則，然后運用AI技術對企業(yè)定期報告和ESG相關報告進行解析，判斷企業(yè)是否有環(huán)境管理相關定性描述目標或措施，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，還可以提高打分的準確性、客觀性。

三是智能分析。AI可以協(xié)助ESG專家進行分析工作，如使用機器學習和自然語言處理技術從海量數(shù)據(jù)(603138)（含文本信息）中挖掘出對ESG績效有潛在價值的關系、模式和趨勢；在評估建模階段，可以對評估模型進行輔助優(yōu)化工作。

四是智能可視化展示。在ESG結果應用階段，使用交互式可視化技術，將ESG數(shù)據(jù)可視化成可交互、簡潔易懂的圖表、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，我們也要認識到，目前AI還很難完全替代ESG專家的工作，具體體現(xiàn)在以下幾個方面：

一是數(shù)據(jù)搜集。不同于財務數(shù)據(jù)的高度標準化和國際化，ESG數(shù)據(jù)包含定性信息，其界定與度量標準較為模糊，目前還沒有一款AI工具能夠完全代替人工搜集這些信息。如在員工議題層面，評估員工對企業(yè)的滿意度和文化認同度時，需要與員工深度交流，通過深入細致的調(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對定性數(shù)據(jù)的提取精度無法達到100%。目前對于一些不復雜的信息，如企業(yè)的環(huán)境管理目標，采用機器學習，將其認為可能是企業(yè)環(huán)境管理目標的段落提取出來，能夠達到90%的精度；但對于一些復雜的信息，如針對TCFD（氣候相關財務披露工作組）框架，將企業(yè)應對氣候變化的治理、戰(zhàn)略、風險管理和目標等信息提取出來，目前只能做到60%的精度。

三是數(shù)據(jù)預測。ESG評級涵蓋環(huán)境、社會、治理方面的數(shù)十個議題，關鍵指標超百個，不少指標呈現(xiàn)非線性特征，不確定性較高，未來發(fā)生的變化可能會超出機器曾經(jīng)學習過的數(shù)據(jù)集，采用AI技術對缺失指標預測的準確性也會隨著時間的推移而下降。

四是權重確定。有效的ESG評級需要從對各類行業(yè)的異同分析出發(fā)，對不同行業(yè)設置對應的實質(zhì)性議題，權重由該議題與其他議題的相對重要性大小決定。但AI算法，只考慮歷史數(shù)據(jù)來估算變量間的關系和權重，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、性別平等、反歧視等ESG議題涉及道德倫理，對這些議題進行好壞判斷是主觀的，需要復雜的情感認知和經(jīng)驗，AI只能根據(jù)其設計者內(nèi)置在算法中的道德倫理準則來進行價值判斷，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)境和社會問題，雖然AI在處理數(shù)據(jù)時能夠對用戶進行匿名化處理，但其本質(zhì)上是一種工具，在安全與隱私保護技術和法規(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)可能會暴露一些敏感信息，隱私安全問題無法得到全面解決。

未來，隨著AI的持續(xù)發(fā)展，新的技術可能在一定程度上緩解甚至破解當前ESG評級面臨的一些痛點。然而，作為一種綜合性評估方法，ESG評級非常復雜，在對ESG議題進行倫理判斷、行業(yè)特色議題設置等方面還有待ESG專家的全面考量，定性信息的高質(zhì)量提取也還需依靠大量ESG專業(yè)人才。由此，在可以預見的未來，AI并不能完全代替ESG專家的工作。

（作者系中國資本市場研究院研究員）

本報專欄文章僅代表作者個人觀點。

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