Il est de plus en plus urgent d'améliorer la transparence, la fiabilité et la comparabilité des données de performance ESG (environnementales, sociales et de gouvernance) communiquées par les entreprises. Les données ESG sont devenues un facteur important dans la détermination de l'évaluation d'une entreprise et un moyen essentiel pour les entreprises d'évaluer leurs performances. l'accès au financement et au capital. En conséquence, nous constatons une augmentation significative des rapports sur le développement durable, qui ont augmenté de manière significative avec 86% des entreprises de S&P ayant publié un rapport en 2018, contre 20% en 2010.
La difficulté réside dans le fait que les informations ESG communiquées par les entreprises manquent de cohérence et de normalisation. Pour ajouter à la confusion, il existe plus de 600 agences de notation ESG dans le monde, selon la Global Initiative for Sustainability Ratings.
De nombreuses données ESG sont disponibles pour les investisseurs, mais ces derniers ne peuvent pas nécessairement s'y fier pour prendre des décisions éclairées.
La frustration de nombreuses entreprises réside dans le manque général de transparence quant à la manière dont elles sont évaluées pour leurs performances en matière de développement durable. Actuellement, les entreprises qui fournissent des services d'analyse comparative ESG rassemblent des données provenant de sources multiples, allant des listes des "meilleurs" aux agences de notation, mais les notes ne contiennent pas suffisamment d'informations et de contexte pour la plupart des investisseurs. Les investisseurs doivent compléter ces données ESG par des informations supplémentaires provenant de rapports d'actualité, de messages sur les médias sociaux et de sites d'emploi.
À l'avenir, on s'attend largement à ce que l'automatisation et l'intelligence artificielle (IA) soient mises à profit pour générer et évaluer les données ESG. Toutefois, pour que ces systèmes automatiques fonctionnent efficacement, il faudra produire un plus grand volume de données. L'IA fonctionne mieux sur des milliards de points de données que sur des millions.
En réponse, les équipes chargées des relations avec les investisseurs et du développement durable recherchent de nouveaux moyens innovants d'accroître la fiabilité de la collecte de données afin de détecter et de mettre en évidence les informations ESG stratégiques. Les innovations technologiques créent de nouvelles opportunités. Par exemple, les entreprises testent actuellement de nouvelles applications de développement durable auprès de leurs clients, en se concentrant principalement sur la mesure et le suivi de la consommation d'énergie, des émissions climatiques, de la production de déchets et des données environnementales.
Nous prévoyons que l'augmentation de l'automatisation et de la collecte de données par l'IA modifiera considérablement la façon dont les rapports sur le développement durable sont à la fois entrepris et perçus stratégiquement.
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