


Observation ESG丨Une vision rationnelle du rôle de l'IA dans les notations ESG
Actuellement, l'intelligence artificielle (IA) est largement utilisée dans divers domaines et est devenue un sujet brûlant dans la communauté technologique et sur le marché des capitaux. De nombreuses agences de notation ESG mentionnent également l’utilisation de l’IA dans la présentation de leurs méthodes de notation. Par exemple, Miaoying Technology utilise des algorithmes d'IA pour estimer des données de base telles que les émissions de gaz à effet de serre et la consommation d'énergie sous plusieurs dimensions afin de combler les lacunes dans la divulgation des informations par l'entreprise ; Weizhong Lanyue utilise l'IA pour réaliser la fusion de données haute et basse fréquence et le traitement automatisé des données ; et des mises à jour de notation, fournissant des scores et indices ESG en temps réel, indépendants et efficaces.
Cela signifie-t-il qu'avec l'aide de l'IA, les points faibles et les difficultés de la notation ESG peuvent être résolus un par un, et le travail associé sera-t-il complètement remplacé par l'IA ?
Il est vrai que l'intégration de la technologie de l'IA dans l'ensemble du processus d'évaluation ESG peut améliorer l'efficacité et la précision de l'évaluation, ce qui se reflète principalement dans les aspects suivants :
La seconde est la notation intelligente. Sur la base de règles de notation expertes, l’application de la technologie de l’IA pour l’analyse et la compréhension sémantiques peut, dans une certaine mesure, résoudre le problème du manque de normes objectives pour la notation des indicateurs qualitatifs dans les notations ESG. Par exemple, dans le système d'évaluation ESG, pour évaluer la gestion environnementale des sociétés cotées, des règles d'experts peuvent d'abord être définies, puis la technologie de l'IA peut être utilisée pour analyser les rapports réguliers de l'entreprise et les rapports ESG afin de déterminer si l'entreprise a des résultats qualitatifs. description des objectifs liés à la gestion ou aux mesures environnementales et note selon les règles. La notation intelligente par l'IA est plus rapide que la notation manuelle et peut améliorer la précision et l'objectivité de la notation.
La troisième est l'analyse intelligente. L'IA peut aider les experts ESG dans leur travail d'analyse, par exemple en utilisant l'apprentissage automatique et la technologie de traitement du langage naturel pour extraire les relations, les modèles et les tendances potentiellement précieux pour la performance ESG à partir de données massives (y compris les informations textuelles lors de la phase de modélisation de l'évaluation) ; peut évaluer le modèle pour effectuer un travail d'optimisation auxiliaire.
Le quatrième est l’affichage visuel intelligent. Lors de la phase d’application des résultats ESG, la technologie de visualisation interactive est utilisée pour visualiser les données ESG sous forme de graphiques, d’images et d’autres formes de présentation interactifs, concis et faciles à comprendre, rendant les informations sur les données plus claires et plus faciles à comprendre et à communiquer.
Cependant, il faut aussi se rendre compte qu'il est encore difficile pour l'IA de remplacer complètement le travail des experts ESG, ce qui se reflète notamment dans les aspects suivants :
Le premier est la collecte de données. Contrairement aux données financières, très standardisées et internationalisées, les données ESG contiennent des informations qualitatives dont la définition et les normes de mesure sont vagues. Actuellement, aucun outil d’IA ne peut remplacer complètement la collecte manuelle de ces informations. Par exemple, au niveau des problèmes des employés, lors de l'évaluation de la satisfaction des employés et de l'identité culturelle de l'entreprise, il est nécessaire d'avoir des communications approfondies avec les employés et d'obtenir des données efficaces grâce à des enquêtes et des recherches approfondies et détaillées.
Le deuxième est la qualité des données. La précision de l’extraction des données qualitatives par l’IA ne peut pas atteindre 100 %. Actuellement, pour certaines informations simples, telles que les objectifs de gestion environnementale d'une entreprise, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour extraire des passages qui, selon lui, pourraient constituer les objectifs de gestion environnementale de l'entreprise, et peut atteindre une précision de 90 %, mais pour certaines informations complexes, telles que ; car le cadre TCFD (Climate-rated Financial Disclosure Working Group), qui extrait des informations sur la gouvernance d'entreprise, la stratégie, la gestion des risques et les objectifs en réponse au changement climatique, ne peut actuellement atteindre qu'une précision de 60 %.
Le troisième est la prédiction des données. Les notations ESG couvrent des dizaines de questions liées à l'environnement, à la société et à la gouvernance, avec plus d'une centaine d'indicateurs clés présentant des caractéristiques non linéaires et sont très incertains. Les changements à venir pourraient dépasser les ensembles de données apprises par la machine. l’exactitude des prédictions des indicateurs manquants utilisant la technologie de l’IA diminuera également avec le temps.
La quatrième consiste à déterminer le poids. Des notations ESG efficaces doivent partir de l’analyse des similitudes et des différences entre les différents secteurs, et définir les questions de fond correspondantes pour les différents secteurs. La pondération est déterminée par l’importance relative de cette question et d’autres questions. Cependant, les algorithmes d’IA ne prennent en compte que les données historiques pour estimer les relations et les pondérations entre les variables, et ne peuvent pas pleinement comprendre l’importance des problèmes spécifiques à un secteur dans différents secteurs.
Le cinquième est la moralité et l’éthique. Les questions ESG telles que les droits de l'homme, l'égalité des sexes et la lutte contre la discrimination impliquent une éthique morale. Juger de la qualité de ces questions est subjectif et nécessite une cognition émotionnelle et une expérience complexes. L'IA ne peut prendre des décisions que sur la base des principes moraux et éthiques intégrés dans l'algorithme. par ses concepteurs. Porter des jugements de valeur ne possède pas en soi la capacité de juger du bien ou du mal.
Le sixième concerne la confidentialité et la sécurité. L'ESG implique des questions environnementales et sociales sensibles. Bien que l'IA puisse anonymiser les utilisateurs lors du traitement des données, il s'agit essentiellement d'un outil qui utilise les systèmes d'IA pour collecter des données lorsque les technologies et les réglementations en matière de sécurité et de protection de la vie privée ne sont pas encore matures. exposer certaines informations sensibles et les problèmes de sécurité de la confidentialité ne peuvent pas être entièrement résolus.
Alors que l'intelligence artificielle continue de se développer, les nouvelles technologies du futur pourraient atténuer, voire atténuer dans une certaine mesure, les problèmes rencontrés par les notations ESG. Cependant, en tant que méthode d'évaluation globale, la notation ESG est très complexe. Les experts ESG doivent encore prendre pleinement en compte le jugement éthique des questions ESG et la définition de sujets spécifiques au secteur. L'extraction de haute qualité d'informations qualitatives doit également s'appuyer sur une analyse approfondie. un grand nombre de talents professionnels ESG. Par conséquent, dans un avenir prévisible, l’IA ne peut pas remplacer complètement le travail des experts ESG.
Editeur : Wan Jianxi
Relecture : Yang Lilin
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Le Array Char stocke des séquences de caractères en C et est déclaré Char Array_name [Taille]. L'élément d'accès est passé par l'opérateur d'indice, et l'élément se termine par le terminateur nul «\ 0», qui représente le point final de la chaîne. Le langage C fournit une variété de fonctions de manipulation de cordes, telles que strlen (), strcpy (), strcat () et strcmp ().

Une stratégie pour éviter les erreurs causées par défaut dans les instructions de commutateur C: utilisez des énumérations au lieu des constantes, limitant la valeur de l'instruction de cas à un membre valide de l'énumération. Utilisez Fallthrough dans la dernière instruction de cas pour permettre au programme de continuer à exécuter le code suivant. Pour les instructions de commutation sans tomber, ajoutez toujours une instruction par défaut pour la gestion des erreurs ou fournissez un comportement par défaut.

Il n'y a pas de fonction de somme intégrée dans le langage C, il doit donc être écrit par vous-même. La somme peut être obtenue en traversant le tableau et en accumulant des éléments: Version de boucle: la somme est calculée à l'aide de la longueur de boucle et du tableau. Version du pointeur: Utilisez des pointeurs pour pointer des éléments de tableau, et un résumé efficace est réalisé grâce à des pointeurs d'auto-incitation. Allouer dynamiquement la version du tableau: allouer dynamiquement les tableaux et gérer la mémoire vous-même, en veillant à ce que la mémoire allouée soit libérée pour empêcher les fuites de mémoire.

Dans le langage C, vous pouvez utiliser !! X, mais il n'utilise que deux conversions booléennes, et il est plus concis et efficace pour utiliser x directement.

Le non-opérateur logique (!) A la priorité à côté des parenthèses, ce qui signifie que dans les expressions, il précédera la plupart des autres opérateurs. Comprendre la priorité nécessite non seulement une mémorisation par cœur, mais plus important encore, la compréhension de la logique et des pièges potentiels derrière lui pour éviter les erreurs indétectables dans les expressions complexes. L'ajout de supports peut clarifier l'intention d'expression, améliorer la clarté du code et la maintenabilité et empêcher un comportement inattendu.

! x Compréhension! X est un non-opérateur logique dans le langage C. Il booléen la valeur de x, c'est-à-dire que les véritables modifications sont fausses et fausses modifient true. Mais sachez que la vérité et le mensonge en C sont représentés par des valeurs numériques plutôt que par les types booléens, le non-zéro est considéré comme vrai, et seul 0 est considéré comme faux. Par conséquent,! X traite des nombres négatifs de la même manière que des nombres positifs et est considéré comme vrai.

L'instruction par défaut est cruciale dans l'instruction de cas de commutateur car elle fournit un chemin de traitement par défaut qui garantit qu'un bloc de code est exécuté lorsque la valeur de variable ne correspond à aucune instruction de cas. Cela empêche un comportement ou des erreurs inattendu et améliore la robustesse du code.

Le mot-clé externe est utilisé dans le langage C pour déclarer des variables et des fonctions externes. Il indique au compilateur que la variable ou la fonction est définie ailleurs, demandant au compilateur de rechercher sa définition pendant l'étape de liaison. Lorsque Extern déclare les variables externes, l'espace mémoire n'est pas alloué et sa définition est effectuée dans d'autres fichiers; Lorsque Extern déclare les fonctions externes, elle n'inclut pas les implémentations de fonctions et son implémentation est également effectuée dans d'autres fichiers. L'utilisation de mots clés externes est généralement combinée avec des fichiers d'en-tête, ce qui est propice à la gestion du code et évite les déclarations répétées. Il est très important de comprendre la gestion par Extern des conflits de compilation et de dénomination multi-fichiers, et il joue un rôle clé dans le processus de liaison.
