在AI技术迅猛发展以及大模型持续优化的背景下，近日有机构推出ESG数据采集管理工具，能在“10秒内完成数十万字超长文档的阅读”“3秒内提取169页全英文财报中的重点内容并解读财务数据”，或是对万亿参数级别的不同维度碳排放数据进行处理，提升ESG数据收集的效率和广泛性。
我国上市公司对环境、社会和公司治理(ESG工作的重视程度不断提高，ESG信息披露逐渐成为企业可持续发展的重要抓手。然而面对海量的多源数据、复杂的分析需求，以及日益严格的监管要求，传统的人工处理ESG信息的方式迫切需要被赋能。
记者采访发现，2024年度ESG报告(也称“可持续发展报告”季开启以来，在ESG报告编制方面，部分机构和企业开始尝试借助大模型节省编制报告的人力。在ESG评级和风险预测方面，机构运用AI技术使得评价结果更为及时，但内容准确性、数据安全性问题仍是让“智慧大脑”发挥作用的掣肘。
企业需求催生AI应用
“我们已经让ESG团队的所有员工学习使用AI工具，包括纵向比较历年ESG报告的缺点不足，以及横向观察同业ESG报告的优点长处。”一位上市公司ESG工作负责人对记者表示，公司从去年底开启2024年度ESG报告的编制工作，并开始尝试运用AI技术提升团队的工作效率。另一位从业者表示：“通过运用AI工具，可以明显提高撰写ESG报告的效率，比原来节省差不多三分之一的时间。”
“市场竞争日趋激烈，需求方希望获得低价高质的服务。运用AI技术可以帮助降低成本，减少对专业ESG分析师的依赖，减少重复性人力投入。”DNV供应链与产品认证大中华区可持续发展服务解决方案总监栗广宇告诉记者，例如在海事行业，脱碳及其他ESG工作成为船厂关注的焦点，DNV开始利用AI工具帮助船厂更精准地收集和管理脱碳数据，同时自动生成ESG报告初稿。
“这不仅能为船厂减少工作量，还能有效提高报告的客观性和数据准确度。”栗广宇说，但机器生成的报告只能作为基础，仍需要技术人员对报告质量严格把关，避免信息偏差给企业决策带来负面影响。
2024年，披露ESG相关报告的A股上市公司数量超过2200家，占A股上市公司总数的约四成。按照沪深北交易所2024年5月1日起实施的《上市公司可持续发展报告指引》，上市公司ESG报告应当在每个会计年度结束后4个月内披露。2025年是ESG信披政策密集出台后的第一年，也是首批450余家A股上市公司在2026年执行ESG信息强制披露的前一年。业内人士预计，2025年披露ESG相关报告的上市公司数量将进一步增多，并且随着更多相关政策的出台，监管部门对ESG报告的质量要求将逐步提升。
AI技术的引入为ESG工作打开了一扇新的大门。中诚信绿金总裁薛东阳对记者表示，AI技术在ESG信息披露领域的渗透正在不断加速。
德勤发布的报告表示，78%的企业计划在2025年增加AI技术投入，其中42%的资金将流向生成式AI技术，重点应用于供应链管理、合规审核等与ESG紧密相关的领域。此外，业内人士建议，利用AI技术提升ESG数据透明度。这些充分表明AI技术已成为企业应对ESG挑战的重要工具。
从数据采集到报告撰写，从风险评估到战略规划，AI技术正在全方位赋能ESG工作，助力企业提升效率、优化管理并更好地适应监管部门要求。
多项工作巧用AI赋能
多位从业者认为，AI技术可以在ESG报告的编制与校验、企业ESG表现的分析与建议、ESG评分工具优化等领域发挥作用。
ESG报告编制是企业信息披露的重要环节，但传统的报告编制过程耗时费力，且容易出现内容前后不一致、逻辑不清晰等问题。薛东阳告诉记者，通过运用自然语言处理技术和模板化写作，能够生成高质量的ESG报告初稿。此外，还可以根据不同受众的需求，运用AI技术生成多语言、多版本的ESG报告。责扬天下创始人、中国上市公司协会ESG专业委员会委员殷格非表示，责扬天下通过AI技术优化ESG价值核算系统，自动生成核算报表，并开发了报告编制系统，帮助企业提升报告撰写效率。
在ESG报告校验方面，AI技术可以辅助进行合规性检查、数据鉴证，提升企业ESG报告的可信度。3月14日，香港中华总商会推出了由AI驱动的ESG自我审核及学习平台“Green360”，协助中小企业完成ESG审核及报告程序。
在企业ESG表现的分析与建议方面，蚂蚁集团与媒体合作推出了创新型AI产品，帮助上市公司对ESG报告进行深度分析和总结，并对上市公司在环境治理、社会责任、公司治理等方面的工作成效进行评价、提出建议。勃诺科技借助AI技术，基于抓取的公开ESG数据，对企业未来一段时间的ESG评级作出预测，分析其薄弱环节。
“ESG工作涉及海量的多源异构数据，包括企业报告、新闻数据、环境监测数据、员工福利数据等。通过运用自然语言处理技术，能够快速从非结构化文本中提取关键信息，并实现数据的清洗与标准化。”薛东阳表示，伴随AI技术的进步，中诚信绿金开发的ESG数据采集管理工具可在10秒内完成对数十万字超长文档的阅读，3秒内提炼出169页全英文财报的重点内容，并解读财务数据；处理1.5万亿参数级别的碳排放数据，对不同维度的数据进行梳理，以便进行数据分析、模型建立和预测等工作，辅助企业进行可持续发展方面的决策。
在优化ESG评级工具方面，殷格非认为，AI技术可以发挥一定的作用。“它可以让评级机构搜集到更广泛、更有时效性的信息，使得评级结果更及时，可提升ESG评级结果的公平性、专业性和有效性。”殷格非预计，各家评级机构会结合大模型持续优化评级系统。
薛东阳认为，AI技术驱动的ESG评级工具可帮助保险公司等机构更全面地评估企业的风险状况，把企业对环境的影响、履行社会责任的情况以及公司内部治理水平都纳入考量，从而给出更精准的风险定价。
商道融绿董事长、商道咨询首席专家郭沛源告诉记者，在企业ESG评级工作方面，商道融绿会在数据搜索、筛选和整理过程中，借助AI技术对信息作出简单明了的判断。“比如判断一条新闻对企业来说是正面信息还是负面信息。”郭沛源说，“但目前让AI来判断收集到的信息并给企业打分，仍缺乏足够的可靠性。”
郭沛源表示：“总体来说，AI技术在ESG领域起到的主要作用是提升工作效率，简化人工操作，处理一些比较简单且费时的工作，但对一些问题的判断还须结合人工来完成。”此外，为了解决企业的一些困惑，郭沛源在腾讯元器平台开发了一款AI智能体，参考其微信公众号过去数年发布的行业文章，利用智能体来回答大众的日常提问，相当于用AI智能体复制了一位行业专家。
释放工具潜能 仍有痛点待解
AI技术在ESG领域的应用，还体现在赋能企业环境、社会和公司治理等维度的日常工作上。
科技企业在AI技术研发和应用方面具有天然优势，许多企业通过技术赋能ESG工作。薛东阳举例道，腾讯长期投入研发，注重强化AI系统和数据安全，在ESG的各个领域均有创新探索，如依托AI算法模型优化数据中心设备运行；联想集团运用AI技术赋能绿色数据中心，通过智能供应链控制塔，将ESG经验转化为服务方案，助力多领域减碳。这些实践表明，AI技术不仅能提升企业内部管理效率，还能通过技术输出为行业提供解决方案。
尽管AI技术在ESG领域的诸多工作中体现出显著优势，但在实际应用中仍面临不少挑战。
首先，要让AI技术充分发挥潜能，需要企业夯实数据基础。ESG数据碎片化与标准化缺失问题依然突出。栗广宇表示，ESG数据分散在企业的财务、生产、供应链等不同部门，如能耗数据在工厂管理部门，员工数据在人力部门；缺乏统一标准，导致数据整合难度较大。
其次，非结构化数据提取精度有限，关键ESG信息常存在于非结构化文本(如合同或图像中，运用AI技术提取的准确性有待提高。
最后，供应链数据获取障碍依然存在。“以电子、纺织等行业为例，其供应链通常涉及5至7级供应商，而中小企业的ESG合规率不足15%，虽然运用AI技术能够实现物联网对一级供应商实时监测，但获取次级供应商的数据仍依赖人工填报，存在数据滞后与失真风险。”薛东阳说。
在技术层面，栗广宇认为，ESG工具与企业现有ERP、CRM系统难以无缝对接，存在数据重复录入的情况，从而影响工作效率。另外，运用AI技术生成的ESG结论(如风险评级缺乏透明逻辑，难以说服管理层或外部鉴证机构。一位在大型互联网企业工作的ESG从业者对记者表示，大型企业的组织架构颇为复杂，在部署使用AI技术采集ESG数据时，在安全性方面存在挑战。
此外，完成ESG工作需要既懂技术又懂业务的复合型人才，但目前这类人才缺口较大。薛东阳说：“懂碳核算与AI技术的复合型人才缺口超过80万人，中小企业在这方面的问题尤为严重，这在很大程度上限制了AI技术的应用深度。”
业内人士表示，若能解决诸多应用痛点，AI技术将为企业ESG内部管理提供强大的支持。运用AI技术驱动ESG数字化管理平台，企业可以实现多源数据的自动化采集和实时监控，提升数据管理效率。运用AI技术，还可以通过智能分析和预测，为企业制定可持续发展战略提供决策支持。例如，企业可以通过AI技术优化供应链管理，提升供应链的透明度和韧性，降低ESG风险。
