Nowoczesne technologie są niezbędne w zbieraniu i przetwarzaniu informacji potrzebnych do raportowania zrównoważonego rozwoju. To wymusza zmiany w oprogramowaniu tworzonym dla przedsiębiorstw, aczkolwiek samo zastosowanie najnowszych rozwiązań nie zagwarantuje jeszcze rzetelności samych danych ESG.
Liczba menedżerów dostrzegających biznesowe uzasadnienie dla działań ESG w minionym roku wzrosła trzykrotnie. Już ponad dwie trzecie decydentów biznesowych na całym świecie dostrzega, że korzyści płynące ze zrównoważonego rozwoju przewyższają koszty, i to niezależnie od obowiązku raportowania. Tak m.in. wynika z najnowszego badania Capgemini „A world in balance”. Jednocześnie firmy nadal nie radzą sobie z raportowaniem inicjatyw w zakresie zrównoważonego rozwoju, zwłaszcza w zakresie pomiaru i gromadzenia emisji z zakresu 3.
Eksperci firmy doradczej Capgemini podkreślają, że kluczem do sukcesu w zakresie wdrożenia strategii oraz raportowania ESG jest odpowiednie gromadzenie danych. Zwłaszcza, że korzyści z podejścia data-driven wykraczają poza samo raportowanie pozafinansowe. Szczególnie, gdy chodzi o dane związane z niekorzystnymi skutkami wpływającymi na czynniki zrównoważonego rozwoju, które są określane terminem PAI – Principal Adverse Impact. Do tego typu danych należą m.in.
- Wskaźniki dotyczące klimatu oraz środowiska: emisje gazów cieplarnianych, ślad węglowy, działania mające niekorzystny wpływ na obszary wrażliwe pod względem bioróżnorodności, emisje do wody, czy też wskaźnik odpadów niebezpiecznych i odpadów promieniotwórczych.
- Wskaźniki w zakresie kwestii społecznych i pracowniczych, kwestii dotyczących poszanowania praw człowieka oraz przeciwdziałania korupcji i przekupstwu: przestrzeganie zasad inicjatywy Global Compact i Wytycznych OECD dla przedsiębiorstw wielonarodowych, kontrola luki płacowej między kobietami a mężczyznami, zróżnicowania członków zarządu ze względu na płeć, czy też ekspozycji z tytułu kontrowersyjnych rodzajów broni.
- Wskaźniki mające zastosowanie do inwestycji w obligacje skarbowe i obligacje emitowane na szczeblu ponadnarodowym – dotyczą one intensywności emisji gazów cieplarnianych w przypadku państw, w których obligacje zainwestowano oraz liczby państw, w których obligacje zainwestowano i których dotyczy problem naruszeń w sferze społecznej.
W branży IT ESG staje się równie istotne
Do ich gromadzenia nowoczesne technologie są niezbędne, ponieważ dane te pochodzą z różnych źródeł. Przykładowo, informacje na temat podmiotów, w których dokonano inwestycji, za pomocą europejskiego szablonu EET (European ESG Template) pochodzą od zewnętrznego podmiotu zarządzającego aktywami, natomiast kalkulacja wskaźników dla różnych rodzajów inwestycji może opierać się na danych dostępnych w narzędziach typu serwis MorningStar.
Doświadczenia Capgemini w prowadzeniu projektów ESG wskazują, iż ważnym aspektem jest gromadzenie danych referencyjnych, które są istotne z punktu widzenia obowiązków raportowania dla instytucji finansowych, wchodzących w skład grup kapitałowych. Projektowane są modele wykorzystywane do przetwarzania danych z różnych systemów źródłowych, tak aby możliwe było ich ponowne przetworzenie.
To zmusza rynek oprogramowania IT do modyfikacji narzędzi wspierających firmy w sprawozdawczości, gdyż wiele z nich nie była dopasowana do konkretnego kontekstu danej organizacji, co w przypadku wskaźników ESG jest kluczowe. Według autorów raportu EY „Technologia wsparciem dla zrównoważonego rozwoju” to spore wyzwanie, ponieważ dane związane z ESG są rozproszone w organizacji, a dane zewnętrzne muszą być pozyskiwane i łączone z wewnętrznymi zbiorami danych.
Określanie KPI stanowi wyzwanie
Organizacje nie mają jeszcze zbyt wiele doświadczenia w zakresie wskaźników KPI ESG, a to z kolei wymaga wdrożenia rygorystycznej metodologii określania właściwych wskaźników KPI, identyfikowania podstawowych źródeł danych i przeprowadzania niezbędnych przekształceń danych w celu obliczenia odpowiednich wskaźników.
Trudne jest już samo określenie, które dane mają być gromadzone oraz zintegrowane z systemami analitycznymi. Jednocześnie to warunek, aby dostosować się do nowych przepisów, ale i podejmować bardziej przemyślane decyzje inwestycyjne i lepiej przystosować się do oczekiwań różnych interesariuszy. Ale i osiągać bardzo wymierne korzyści, na przykład poprzez wykorzystanie IoT do oszczędzania energii. Śledzenia takich wskaźników, jak zużycie energii, surowców i przetwarzanie odpadów prowadzi bowiem ostatecznie do redukcji kosztów. Poza tym, minimalizuje ryzyko narażenia na kary, grzywny czy oskarżenia o greenwashing.
Docelowo większość kluczowych aplikacji i systemów będzie prawdopodobnie służyć analizom ESG. W ten obszar coraz częściej będzie też wchodzić sztuczna inteligencja, która pomaga standaryzować i weryfikować dane z wielu źródeł, zapewniając błyskawicznie spójny i transparentny obraz wyników ESG. Jej specyfika rodzi jednak równocześnie ryzyko zakłamań i zafałszowania danych, więc wyniki i tak muszą być sprawdzane i weryfikowane przez ekspertów. Poleganie na stronniczych algorytmach sztucznej inteligencji może bowiem okazać się jednym z największych ryzyk związanych z wykorzystaniem nowoczesnych technologii do budowania strategii, raportowania oraz inwestowania w kontekście ESG.
Czytaj też: