人工智能革命：扩大可持续投资的范围和影响——Oxford/24 报告

这篇论文是其中的一部分 Fide 基金会的 GET-2 ESG 智库 2024 年牛津大学大会的最终报告，题为“推动变革：探索加速可持续金融的机遇和挑战”。

主要发现 

人工智能（AI）以不同的形式，通过不同成熟度和复杂程度的不同用例，为可持续投资带来多重好处（例如数据收集和处理、预测分析、投资组合优化、数据可视化、图像识别、场景分析，并增强风险分析）。 

高质量数据的可用性至关重要。​人工智能不仅可以以更可扩展的方式收集报告的数据（减少人为错误），还可以来源​替代数据​来验证公司报告的信息，并在需要时通过复杂的​模型​进行​估计​s，由人类训练和监督。 

部署人工智能时还需要考虑风险，越来越多的投资者正在考虑采取负责任的方法。 

私营部门在该领域进行了大量投资和发展，而由一些关键机构领导的公共部门也在贡献有趣的资源和知识。 

抽象 

人工智能与可持续投资的整合正在改变投资者获取、分析和使用可持续发展数据的方式。它带来了许多好处，例如数据分析和预测工具的复杂程度更高。尽管如此，它也带来了某些挑战，例如数据质量、模型透明度或互操作性问题。 

如今，采用人工智能进行可持续投资只有与人类专业知识相结合才能成功，以确保这些工具真正适合目的，最终支持投资者做出更明智的决策，而不会给当前流程增加不必要的复杂性。 

由于其巨大的潜力，私营和公共部门都在加大力度利用人工智能在可持续发展和可持续投资方面的价值。 

关键词 

人工智能、可持续投资、数据质量、数据可用性、人为干预（人在循环中）。  

内容

引言 

在本次小组讨论中，我们探讨了人工智能如何通过克服与 ESG 或更广泛的可持续发展数据和见解相关的传统上未解决的挑战来重塑可持续投资。随着越来越多的公司报告（主要是在全球法规的推动下），人工智能扩展数据收集工作并确保可靠性的能力至关重要。尤其是当数据提供商之间的差异和不完整的公司报告仍然是重大问题时。 

无论如何，人工智能在这一领域的能力远远超出了数据收集和 ESG 报告的范围，还包括广泛的可能性，例如将非结构化数据转换为有用的见解、与您的投资组合进行对话等等，正如我们将在下一节。​​​ 

可持续投资和人工智能：​​​​ 好处和挑战  

在可持续投资方面，人工智能正在成为一种差异化工具¹，如果不解决数据的相关性，就不可能讨论人工智能主题。​​​ 

1. ​​​可持续投资的数据挑战：  

​​投资者仍然面临与用于决策和报告的可持续发展数据相关的挑战。下面我们重点介绍一些与人工智能的作用直接相关的主要内容：​​ 

• 数据可用性和可访问性往往是一个普遍存在的问题。在某些情况下，数据是不可访问的（例如，专有数据、来自公共管理部门的数据尚未作为开放数据共享，或者其范围或质量受到限制）。这是一个相关的问题，特别是考虑到投资者需要超越报告的数据（例如替代数据源）才能公平地反映公司的业绩。 ​ 

• 数据质量（整合和标准化不同数据源的差距、错误、问题）² 也是一个常见问题。从这个意义上说，在谈论数据质量时必须考虑不同的维度（例如及时性、完整性、唯一性、一致性、有效性、准确性）。 ​ 

• ​​​不透明性：关于数据透明度的相关性，2022年， Forrester公司，描述了不透明的 ESG 评级如何不再令投资者、监管机构和企业满意。它还强调了以下方面的重要性：(i) 服务于特定投资和更好的风险管理的数据粒度，(ii) 数据互操作性和标准化，以及 (iii) 出于报告目的的披露能力³。。 

2. â€<A <人工智能在加速可持续投资方面的作用：  

“人工智能技术使投资者能够分析 ESG 相关数据、改进决策流程并使投资策略与可持续发展目标保持一致，从而在 ESG 投资中发挥着至关重要的作用。=⁴ 

​​在其带来的好处中，我们发现利用人工智能进行可持续投资：​​​

• 可用于多种目的：预测分析、投资组合优化、数据可视化、图像识别、场景分析和增强风险分析等。 

• 可以组合和分析大量数据（包括来自许多数据源的非结构化数据），识别参数和隐藏的动态、趋势和模式，并在报告数据不存在时执行更精确和深入的分析。人工智能可以帮助寻找替代数据和估计来填补空白。 

• 例如，当连接到实时信息源时，它可以考虑不断变化的 ESG 条件来调整投资组合（动态投资组合优化）。 

根据国际金融联合会⁵ “人工智能通过日益复杂的方法（例如机器学习、用于生成人工智能的大型语言模型和自然语言处理）处理大量数据的能力 可以识别模式并做出预测，以帮助评估可持续投资的影响。这有助于金融公司 做出更明智的决策并更好地衡量可持续投资的风险回报状况——并避免对漂绿和其他声誉问题的指控设立的区域办事处外，我们在美国也开设了办事处，以便我们为当地客户提供更多的支持。“ 

• ​​​可以提高 ESG 和合规团队提交监管报告的效率和效果，将他们的时间转移到产品创新或客户服务等更具附加值的任务上。​​ 

3. â€<A < 在可持续投资中实施人工智能的挑战  

但在可持续投资中使用人工智能也带来了一些挑战，其中许多挑战对于其他人工智能领域来说是常见的： 

• ​​在某些情况下，人工智能模型可以具有复杂的可解释性和可解释性。这可能会影响人工智能模型使用中的风险管理。​​​ 

• ​​​关于透明度和其他涉及“负责任的人工智能”的主题，世界经济论坛分析了不同利益相关者如何从使用负责任的人工智能治理和技术中受益（请参见下图）。​​ 

• ​​​训练人工智能模型时使用的数据质量对于确保输出质量至关重要，并避免所谓的“垃圾输入，垃圾输出”概念，即低质量的输入会产生错误的输出。​​​ 

• ​​​R​监管碎片化（人工智能、数据和 ESG）是一个法律问题，也是一个影响人工智能模型的操作问题。​​​ 

• ​​​人工智能的环境成本必须考虑在内。企业需要清楚地了解人工智能何时是实现避免效率低下和浪费的目标的正确策略。此外，公司可以采取缓解措施，尽量减少人工智能对环境的影响。​​​​ 

来源:   面向投资者的负责任 AI 行动手册⁶ (2024) 

​​​​​人工智能如何帮助扩大可持续投资的影响和范围 

​​人工智能可以通过多种方式促进 ESG 投资。例如，一些人工智能工具用于识别和减轻 ESG 相关风险⁷。其中一些通过场景（例如气候等）利用预测分析的优势，并用于预测未来趋势。考虑到其绩效和财务回报，其他人被用于投资组合优化目的。​​​ 

​​Clarity AI 最近的一项分析调查了影响力基金⁸ 利用联合国可持续发展目标 (SDG) 确定投资重点与最需要关注的领域之间的一致性。研究发现，参与可持续发展目标基金的公司在最需要的国家的销售额不到 1%。人工智能可以支持高级分析，让投资者能够获得更细致、更详尽的分析，以改善资本配置。​ 

​​情感分析也是一个非常强大的工具。例如，分析新闻、社交媒体和其他来源（包括投资者的互动），以衡量公众对公司 ESG 实践的情绪。​​​ 

​​生成式人工智能还可以支持分析师探索方法、解释结果和决定行动方案，从而帮助缩小 ESG 技能的差距。如前所述，它还可以减少监管报告和披露所花费的时间，减少人为错误并提高团队效率。 

最后，其他例子包括根据 ESG 评分和数据提供投资建议的机器人顾问以及 ESG 算法交易。  

公共机构的参与：最近的用例 

除了私营部门提供的许多有价值且可扩展的解决方案之外，值得一提的是公共部门利用人工智能和数据价值的一些举措： 马莱娜 来自世界银行和 盖亚计划, 绿宝石计划 以及 NGFS数据目录2.0 来自国际清算银行（BIS）和其他机构。 

结论和建议  

​​将人工智能用于 ESG 投资并不新鲜，但其范围和能力不断增长，并且在投资组合优化、风险管理和数据分析方面的潜力是无与伦比的。虽然人工智能可以帮助解决传统上未解决的数据挑战，但数据可用性和质量反过来对于改善和实现人工智能对可持续投资的影响至关重要。 

每个用例应使用什么技术是一个技术性但重要的问题。在许多情况下，能够检测模式、执行分类和预测的预测工具正在并将继续使用，但生成式人工智能 (GenAI) 等相对较新的技术的影响仍有待观察。⁹​将面向可持续投资领域。​​ 

​​​除了私营部门举措之外，公共部门举措也在不断涌现，旨在为投资者、监管者和整个金融部门乃至所有利益相关者实现这项技术的价值。​​ 

有关面板内容的推荐读物或特定参考书目的链接。 

• 世界经济论坛和 CPP 投资洞察研究所 (2024)。 面向投资者的负责任的人工智能手册白皮书. 

• â€<A <可信的气候转型计划：人工智能驱动的企业披露分析的见解。 Nico Fettes，Clarity AI 气候研究总监。 2024 年 XNUMX 月。​​​ 

• ​​​投资管理的下一个前沿：GenAI 打造更智能、更高效的投资组合。 清晰度人工智能。 2024 年 XNUMX 月 

• ​​​提高可持续基金监管报告的效率。清晰度人工智能。 2024 年 XNUMX 月。​​ 

• ​​​缺失的温室气体排放：卫星数据如何量化石油和天然气公司的真实气候风险。 Clarity AI 产品研究与创新主管 Patricia Pina 和 Clarity AI 前研究总监 Renato Coelho。 2024 年 XNUMX 月。​​ 

• ​​​先进技术如何提高数据可靠性。研究和数据科学团队，Clarity AI。 2022 年 XNUMX 月。​​​​ 

• Abdalmuttaleb MA Musleh Al-Sartawi、Khaled Hussainey 和 Anjum Razzaque。 (2022) 人工智能在可持续金融中的作用. 可持续金融与投资杂志 0:0，第 1-6 页。 

• 惠兰，T.等人。纽约大学斯特恩商学院和洛克菲勒资产管理公司（2021）。 ESG 和财务绩效：通过汇总 1,000 年至 2015 年期间发布的 2020 多项研究证据来揭示二者之间的关系  

• Tiftik, E. 等人，国际金融研究所。 (2020) “IIF 绿色每周洞察：ESG 基金交付=  

• 傅涛和李杰（2023）， ESG对财务绩效影响的实证分析：数字化转型的调节作用。正面。环境。科学 11：1256052。 doi:10.3389/fenvs.2023.1256052 

• 国际金融研究所（IIF）。 （2024）。绿色周刊洞察：利用人工智能实现更好、更快的净零转型  https://www.iif.com/publications/id/5807 

• 克鲁塞斯·鲁福，R. (2020)。数据：未竟事业：引领业务驱动的数据管理和治理转型。 

• 毕马威 (2024)  人工智能在可持续金融中的应用 (kpmg.com) 

• IFC的机器学习ESG分析师+监控新旧基础服务（youtube.com） 

• 支持新兴市场环境、社会和治理一体化的人工智能解决方案 (ifc.org) 

• 盖亚计划： 使用生成式 AI 进行气候风险分析 (bis.org) 

• Project Viridis：金融当局的气候风险平台 (bis.org) 

• NGFS 数据目录：不断增长的气候风险数据资源 (bis.org) 

参与者成员 

此外，本文件以个人身份签署，并不代表作者所属机构或实体的官方立场。 

牛津/24 最终报告：

这篇论文是其中的一部分 Fide 基金会的 GET-2 ESG 智库 总结报告 来自 2024年牛津代表大会相关的一幅素描作品 “推动变革：探索加速可持续金融的机遇和挑战。” 举行于 牛津大学耶稣学院 18 年 19 月 20 日、2024 日和 2050 日，大会汇聚了金融、监管和可持续发展领域的世界领导人。这份综合报告整合了此次活动的重要见解，为金融机构和监管机构提供了有关向低碳经济转型以及到 XNUMX 年实现温室气体净零排放的战略建议。 

完整报告可在以下网址找到： https://bit.ly/oxf24-report