ESG: программные решения и новые технологии

В последние годы ESG повестка приобретает все большую значимость для компаний во всем мире. Понимание того, что компании несут ответственность не только перед своими акционерами, но и перед обществом и окружающей средой, стало определяющим принципом ведения бизнеса. Чтобы качественно отслеживать и измерять собственную деятельность в области ESG, а также управлять рисками, компании обращаются к специализированному программному обеспечению, и внедряют современные технологии. В данной статье я хочу рассмотреть решения, которые существуют сегодня на рынке ESG программного обеспечения, и возможности, которые технологии предоставляют бизнесу.

Управление ESG-данными и отчетностью

Данные — один из главных инструментов реализации программы устойчивого развития. Программное обеспечение для управления ESG-данными позволяет компаниям собирать и анализировать информацию по широкому спектру ESG-показателей, включая энергопотребление, выбросы парниковых газов, эффективность управления персоналом и уровень оплаты труда руководителей.

На рынке представлено множество различных решений для управления ESG-данными, которые отличаются по набору функций и возможностей. Некоторые инструменты предназначены для отслеживания и измерения конкретных ESG-показателей, таких как выбросы углекислого газа или разнообразие сотрудников, в то время как другие дают более полное представление об общих ESG-показателях в компании. Существуют как специализированные решения для конкретных отраслей, таких как энергетика или финансы, так и более универсальные, которые могут использоваться компаниями в любой отрасли.

Универсальное ПО для управления ESG-данными помогает компаниям собирать, отслеживать и анализировать данные по каждому из ключевых ESG параметров и предоставляет инструменты для управления рисками, повышения эффективности, добровольной отчетности и регулируемого раскрытия информации.

Программное обеспечение для ESG-отчетности, как правило, предоставляет ряд дополнительных инструментов и функций, которые помогают компаниям не только собирать и анализировать данные, но и формировать отчетность в соответствии с принятыми стандартами, такими как GRI или SASB. Это, например, инструменты для сбора, проверки и сопоставления данных, настраиваемые шаблоны отчетности, а также инструменты аналитики и визуализации.

Примеры программных решений в сфере ESG

Enablon — программная платформа, предоставляющая компаниям инструменты для ESG-отчетности, управления рисками и контроля за соблюдением нормативных требований. Модуль отчетности ESG включает в себя функции сбора и анализа данных, а также формирования отчетов по заданным ESG-параметрам.

Sustainalytics — ведущее международное агентство, занимающееся исследованием ESG-профиля компаний, формированием рейтингов и консультированием. Кроме того, Sustainalytics разрабатывает программное обеспечение для ESG-отчетности, представляющее собой комплексное решение для сбора данных, анализа ESG-показателей и оценки рисков, а также создания отчетов и коммуникации.

Accuvio — программная платформа, предоставляющая компаниям инструменты для управления ESG-показателями и отчетности. Платформа включает в себя инструменты для сбора и анализа ESG-данных, создания отчетов и визуализации, а также отслеживания результатов деятельности в соответствии с целями и контрольными показателями. Accuvio — гибкое решение, которое позволяет компаниям адаптировать платформу под собственные задачи и требования к отчетности.

Novisto — платформа для управления и отчетности в области устойчивого развития, призванная помочь компаниям оптимизировать процессы мониторинга собственного ESG-профиля и принятия решений. Платформа представляет собой централизованную приборную панель для отслеживания и управления ESG-данными и показателями эффективности. Функции Novisto включают сбор и консолидацию данных, аналитику данных, инструменты взаимодействия с партнерами и настраиваемые шаблоны отчетности.

RepRisk – поставщик решений по управлению рисками в области ESG. Платформа RepRisk использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа больших объемов общедоступных данных из широкого круга источников, включая новостные статьи, правительственные отчеты и публикации НПО, для выявления рисков и несоответствий ESG-практикам. Платформа также предоставляет компаниям ряд инструментов и отчетов, помогающих им отслеживать и управлять ESG-рисками, включая подробные оценки рисков, отчеты по бенчмаркингу и анализ логистических цепочек. Решения RepRisk используются широким кругом компаний, включая финансовые учреждения, транснациональные корпорации и малые и средние предприятия, для более качественного управления ESG-рисками, снижения репутационных угроз, повышения прозрачности и подотчетности.

Современные технологии в ESG

● Блокчейн

Одно из применений технологии блокчейн в отчетности ESG — отслеживание и управление цепочками поставок. Используя блокчейн для хранения и обмена ESG-данными на каждом этапе цепочки поставок, компании добиваются большей прозрачности.

Кроме того, блокчейн используется в отслеживании и управлении углеродными кредитами и компенсациями. Используя блокчейн для создания прозрачного реестра углеродных кредитов и компенсаций, компании могут отслеживать и контролировать углеродный след и демонстрировать свою приверженность устойчивому развитию.

Блокчейн также гарантирует большую прозрачность ESG-отчетности, предоставляя безопасный и способ хранения и обмена ESG-данными. Используя блокчейн для создания децентрализованной базы данных об ESG-эффективности, компании могут повысить достоверность своей отчетности и доверие к себе, а также обеспечить более эффективное сравнение ESG-показателей различных компаний.

● Анализ спутниковых изображений

Анализ спутниковых изображений позволяет определить причастность той или иной компании к вырубке лесов, нерациональному ведения сельского хозяйства, нерациональному управлению земельными ресурсами, выбросам метана и т. д. Спутниковые данные позволяют снизить уровень контроля над раскрытием информации со стороны компаний.

● IoT

IoT-технологии используются для сбора и анализа данных о выбросах углекислого газа, качестве воды и уровне ее потребления в производстве, условиях труда и производственной безопасности. Собранные данные позволяют выстроить стратегии по оптимизации использования ресурсов и управления процессами, и, как следствие, улучшению ESG-показателей.

● Машинное обучение и предиктивное ESG

Компании используют ML-алгоритмы для анализа больших объемов ESG-данных, чтобы установить степень соответствия бизнеса принципам устойчивого развития и разработать стратегии для решения возможных проблем.

Предиктивная аналитика может использоваться для прогнозирования ESG-показателей на основе исторических данных, а также для выявления потенциальных рисков и возможностей. Это может помочь компаниям проактивно управлять рисками, а также определить перспективные направления деятельности, которые могут выиграть от дополнительного вложения средств и ресурсов.

Помимо анализа собственных данных, компании также могут использовать ML и предиктивную аналитику для анализа внешних источников, таких как социальные сети, новостные статьи и отчеты, чтобы выявить новые тенденции и риски.