在AI技術迅猛發展以及大模型持續優化的背景下，近日有機構推出ESG數據采集管理工具，能在“10秒內完成數十萬字超長文檔的閱讀”“3秒內提取169頁全英文財報中的重點內容并解讀財務數據”，或是對萬億參數級別的不同維度碳排放數據進行處理，提升ESG數據收集的效率和廣泛性。

我國上市公司對環境、社會和公司治理(ESG)工作的重視程度不斷提高，ESG信息披露逐漸成為企業可持續發展的重要抓手。然而面對海量的多源數據、復雜的分析需求，以及日益嚴格的監管要求，傳統的人工處理ESG信息的方式迫切需要被賦能。

記者采訪發現，2024年度ESG報告(也稱“可持續發展報告”)季開啟以來，在ESG報告編制方面，部分機構和企業開始嘗試借助大模型節省編制報告的人力。在ESG評級和風險預測方面，機構運用AI技術使得評價結果更為及時，但內容準確性、數據安全性問題仍是讓“智慧大腦”發揮作用的掣肘。

企業需求催生AI應用

“我們已經讓ESG團隊的所有員工學習使用AI工具，包括縱向比較歷年ESG報告的缺點不足，以及橫向觀察同業ESG報告的優點長處。”一位上市公司ESG工作負責人對記者表示，公司從去年底開啟2024年度ESG報告的編制工作，并開始嘗試運用AI技術提升團隊的工作效率。另一位從業者表示：“通過運用AI工具，可以明顯提高撰寫ESG報告的效率，比原來節省差不多三分之一的時間。”

“市場競爭日趨激烈，需求方希望獲得低價高質的服務。運用AI技術可以幫助降低成本，減少對專業ESG分析師的依賴，減少重復性人力投入。”DNV供應鏈與產品認證大中華區可持續發展服務解決方案總監栗廣宇告訴記者，例如在海事行業，脫碳及其他ESG工作成為船廠關注的焦點，DNV開始利用AI工具幫助船廠更精準地收集和管理脫碳數據，同時自動生成ESG報告初稿。

“這不僅能為船廠減少工作量，還能有效提高報告的客觀性和數據準確度。”栗廣宇說，但機器生成的報告只能作為基礎，仍需要技術人員對報告質量嚴格把關，避免信息偏差給企業決策帶來負面影響。

2024年，披露ESG相關報告的A股上市公司數量超過2200家，占A股上市公司總數的約四成。按照滬深北交易所2024年5月1日起實施的《上市公司可持續發展報告指引》，上市公司ESG報告應當在每個會計年度結束后4個月內披露。2025年是ESG信披政策密集出臺后的第一年，也是首批450余家A股上市公司在2026年執行ESG信息強制披露的前一年。業內人士預計，2025年披露ESG相關報告的上市公司數量將進一步增多，并且隨著更多相關政策的出臺，監管部門對ESG報告的質量要求將逐步提升。

AI技術的引入為ESG工作打開了一扇新的大門。中誠信綠金總裁薛東陽對記者表示，AI技術在ESG信息披露領域的滲透正在不斷加速。

德勤發布的報告表示，78%的企業計劃在2025年增加AI技術投入，其中42%的資金將流向生成式AI技術，重點應用于供應鏈管理、合規審核等與ESG緊密相關的領域。此外，業內人士建議，利用AI技術提升ESG數據透明度。這些充分表明AI技術已成為企業應對ESG挑戰的重要工具。

從數據采集到報告撰寫，從風險評估到戰略規劃，AI技術正在全方位賦能ESG工作，助力企業提升效率、優化管理并更好地適應監管部門要求。

多項工作巧用AI賦能

多位從業者認為，AI技術可以在ESG報告的編制與校驗、企業ESG表現的分析與建議、ESG評分工具優化等領域發揮作用。

ESG報告編制是企業信息披露的重要環節，但傳統的報告編制過程耗時費力，且容易出現內容前后不一致、邏輯不清晰等問題。薛東陽告訴記者，通過運用自然語言處理技術和模板化寫作，能夠生成高質量的ESG報告初稿。此外，還可以根據不同受眾的需求，運用AI技術生成多語言、多版本的ESG報告。責揚天下創始人、中國上市公司協會ESG專業委員會委員殷格非表示，責揚天下通過AI技術優化ESG價值核算系統，自動生成核算報表，并開發了報告編制系統，幫助企業提升報告撰寫效率。

在ESG報告校驗方面，AI技術可以輔助進行合規性檢查、數據鑒證，提升企業ESG報告的可信度。3月14日，香港中華總商會推出了由AI驅動的ESG自我審核及學習平臺“Green360”，協助中小企業完成ESG審核及報告程序。

在企業ESG表現的分析與建議方面，螞蟻集團與媒體合作推出了創新型AI產品，幫助上市公司對ESG報告進行深度分析和總結，并對上市公司在環境治理、社會責任、公司治理等方面的工作成效進行評價、提出建議。勃諾科技借助AI技術，基于抓取的公開ESG數據，對企業未來一段時間的ESG評級作出預測，分析其薄弱環節。

“ESG工作涉及海量的多源異構數據，包括企業報告、新聞數據、環境監測數據、員工福利數據等。通過運用自然語言處理技術，能夠快速從非結構化文本中提取關鍵信息，并實現數據的清洗與標準化。”薛東陽表示，伴隨AI技術的進步，中誠信綠金開發的ESG數據采集管理工具可在10秒內完成對數十萬字超長文檔的閱讀，3秒內提煉出169頁全英文財報的重點內容，并解讀財務數據；處理1.5萬億參數級別的碳排放數據，對不同維度的數據進行梳理，以便進行數據分析、模型建立和預測等工作，輔助企業進行可持續發展方面的決策。

在優化ESG評級工具方面，殷格非認為，AI技術可以發揮一定的作用。“它可以讓評級機構搜集到更廣泛、更有時效性的信息，使得評級結果更及時，可提升ESG評級結果的公平性、專業性和有效性。”殷格非預計，各家評級機構會結合大模型持續優化評級系統。

薛東陽認為，AI技術驅動的ESG評級工具可幫助保險公司等機構更全面地評估企業的風險狀況，把企業對環境的影響、履行社會責任的情況以及公司內部治理水平都納入考量，從而給出更精準的風險定價。

商道融綠董事長、商道咨詢首席專家郭沛源告訴記者，在企業ESG評級工作方面，商道融綠會在數據搜索、篩選和整理過程中，借助AI技術對信息作出簡單明了的判斷。“比如判斷一條新聞對企業來說是正面信息還是負面信息。”郭沛源說，“但目前讓AI來判斷收集到的信息并給企業打分，仍缺乏足夠的可靠性。”

郭沛源表示：“總體來說，AI技術在ESG領域起到的主要作用是提升工作效率，簡化人工操作，處理一些比較簡單且費時的工作，但對一些問題的判斷還須結合人工來完成。”此外，為了解決企業的一些困惑，郭沛源在騰訊元器平臺開發了一款AI智能體，參考其微信公眾號過去數年發布的行業文章，利用智能體來回答大眾的日常提問，相當于用AI智能體復制了一位行業專家。

釋放工具潛能 仍有痛點待解

AI技術在ESG領域的應用，還體現在賦能企業環境、社會和公司治理等維度的日常工作上。

科技企業在AI技術研發和應用方面具有天然優勢，許多企業通過技術賦能ESG工作。薛東陽舉例道，騰訊長期投入研發，注重強化AI系統和數據安全，在ESG的各個領域均有創新探索，如依托AI算法模型優化數據中心設備運行；聯想集團運用AI技術賦能綠色數據中心，通過智能供應鏈控制塔，將ESG經驗轉化為服務方案，助力多領域減碳。這些實踐表明，AI技術不僅能提升企業內部管理效率，還能通過技術輸出為行業提供解決方案。

盡管AI技術在ESG領域的諸多工作中體現出顯著優勢，但在實際應用中仍面臨不少挑戰。

首先，要讓AI技術充分發揮潛能，需要企業夯實數據基礎。ESG數據碎片化與標準化缺失問題依然突出。栗廣宇表示，ESG數據分散在企業的財務、生產、供應鏈等不同部門，如能耗數據在工廠管理部門，員工數據在人力部門；缺乏統一標準，導致數據整合難度較大。

其次，非結構化數據提取精度有限，關鍵ESG信息常存在于非結構化文本(如合同)或圖像中，運用AI技術提取的準確性有待提高。

最后，供應鏈數據獲取障礙依然存在。“以電子、紡織等行業為例，其供應鏈通常涉及5至7級供應商，而中小企業的ESG合規率不足15%，雖然運用AI技術能夠實現物聯網對一級供應商實時監測，但獲取次級供應商的數據仍依賴人工填報，存在數據滯后與失真風險。”薛東陽說。

在技術層面，栗廣宇認為，ESG工具與企業現有ERP、CRM系統難以無縫對接，存在數據重復錄入的情況，從而影響工作效率。另外，運用AI技術生成的ESG結論(如風險評級)缺乏透明邏輯，難以說服管理層或外部鑒證機構。一位在大型互聯網企業工作的ESG從業者對記者表示，大型企業的組織架構頗為復雜，在部署使用AI技術采集ESG數據時，在安全性方面存在挑戰。

此外，完成ESG工作需要既懂技術又懂業務的復合型人才，但目前這類人才缺口較大。薛東陽說：“懂碳核算與AI技術的復合型人才缺口超過80萬人，中小企業在這方面的問題尤為嚴重，這在很大程度上限制了AI技術的應用深度。”

業內人士表示，若能解決諸多應用痛點，AI技術將為企業ESG內部管理提供強大的支持。運用AI技術驅動ESG數字化管理平臺，企業可以實現多源數據的自動化采集和實時監控，提升數據管理效率。運用AI技術，還可以通過智能分析和預測，為企業制定可持續發展戰略提供決策支持。例如，企業可以通過AI技術優化供應鏈管理，提升供應鏈的透明度和韌性，降低ESG風險。