Vereinfachung der Compliance für die EU-Taxonomie mit KI

Dieser Artikel befasst sich mit dem Potenzial der KI, die EU-Taxonomie-Berichterstattung für Banken und Unternehmen zu rationalisieren, und beleuchtet die Rolle von Retrieval Augmented Generation (RAG) und Large Language Models (LLMs) als Wegbereiter bei der Verbesserung der Datenerfassung und -analyse für die Compliance.

Die EU-Taxonomie und die Richtlinie über die Nachhaltigkeitsberichterstattung von Unternehmen (CSRD) sind zentrale Elemente des EU Green Deal, der darauf abzielt, Unternehmen durch die Standardisierung der Umwelt-, Sozial- und Governance-Berichterstattung (ESG) zu nachhaltigeren Praktiken zu führen. Diese Vorschriften verbessern die Transparenz, die Rechenschaftspflicht und lenken Investitionen in ökologisch nachhaltige Aktivitäten.

Der Weg zur Einhaltung der Vorschriften ist jedoch mit Hindernissen gespickt – von der Navigation durch komplizierte Vorschriften und der Auslegung der Vorschriften bis hin zur Zusammenführung riesiger Mengen von ESG-Daten und der Konsolidierung von Informationen, die über zahlreiche Abteilungen in verschiedenen Formaten verstreut sind. Diese Herausforderungen stellen erhebliche Hindernisse für Unternehmen, Finanzinstitute und Investoren dar, die sich bemühen, diese Richtlinien zu erfüllen.

Angesichts dieser neuen Komplexität erweist sich die künstliche Intelligenz (KI) als unverzichtbarer Verbündeter. Die Fähigkeit der KI, die Datenerfassung zu automatisieren, unterschiedliche Datenquellen zusammenzuführen und die Genauigkeit der Berichterstattung zu verbessern, macht sie zu einer Säule der Effizienz und Zuverlässigkeit bei der Einhaltung von Vorschriften.

Erforschung von KI-Technologien für die Einhaltung der EU-Taxonomie

Einführung in große Sprachmodelle (LLMs)

LLMs, einschließlich der Generative Pre-trained Transformer (GPT) Serie, stellen einen bedeutenden Fortschritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) dar. Dank ihres Trainings auf verschiedenen internetbasierten Datensätzen sind diese Modelle in der Lage, Texte zu verstehen und zu generieren, die der menschlichen Sprache sehr ähnlich sind. Sie eignen sich hervorragend für verschiedene Anwendungen, von der Zusammenfassung von Dokumenten bis hin zur Interpretation komplexer Rechtsvorschriften, indem sie den Fluss von Wörtern im Kontext vorhersagen.

ChatGPT und praktische Anwendungen

Nehmen Sie ChatGPT, entwickelt von OpenAI, als Paradebeispiel. Es handelt sich nicht um irgendeinen Chatbot, sondern um einen Einblick in das Potenzial der LLM-Technologie. In freundlichen Chats kann er komplizierte Themen auspacken, Sie bei der Lösung von Problemen anleiten oder einfach nur Ihre Fragen beantworten. Diese benutzerfreundliche Oberfläche ist ein großer Schritt auf dem Weg, fortschrittliche KI-Interaktionen zu einem Teil unseres Alltags zu machen. Sie zeigt, wie diese Modelle komplexe, technische Sprache in Unterhaltungen verwandeln können, die so natürlich sind wie die mit einem Freund.

Die Bedeutung von Retrieval Augmented Generation (RAG)

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein KI-Rahmenwerk, das eine Weiterentwicklung bei der Anwendung von LLMs darstellt, indem eine Retrieval-Komponente in den generativen Prozess integriert wird. Mit dieser Technik kann das Modell eine Datenbank mit Informationen abfragen, um Inhalte zu finden, die seine Antworten verbessern.

Wie in diesem informativen Beitrag von IBM beschrieben, bietet die Implementierung von RAG in LLM-basierte Systeme mehrere Vorteile. Sie bietet nicht nur Zugang zu den aktuellsten Informationen, sondern ermöglicht es den Nutzern auch, die Quellen der Behauptungen des Modells zu überprüfen. Indem LLMs auf einer Reihe von externen, überprüfbaren Fakten basieren, minimiert die RAG die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell sich auf potenziell veraltete oder falsche Informationen stützt, die in seinen Parametern enthalten sind.

Die Möglichkeit von RAG, wohlgeformte und mit spezifischen, relevanten Details angereicherte Ausgaben zu erzeugen, macht seine Verwendung besonders nützlich für Aufgaben, die aktuelles Wissen oder domänenspezifische Genauigkeit erfordern, wie z.B. Compliance-Berichte.

Vereinfachte Einhaltung der EU-Taxonomie

Die Integration von LLMs und RAGs in den Prozess der Einhaltung der EU-Taxonomie stellt eine große Chance dar, die Herausforderungen der Datenerhebung und -analyse zu bewältigen.

Durch die Automatisierung der Extraktion relevanter Datenpunkte aus einer Vielzahl von Dokumenten und die Sicherstellung der Genauigkeit und Relevanz der Informationen besteht die Möglichkeit, den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Compliance-Berichterstattung erheblich zu reduzieren. Damit wird der gesamte Prozess für Unternehmen und Finanzinstitute, die sich an die neuen EU-Vorschriften anpassen und diese einhalten wollen, leichter zu bewältigen.

Dydon AI: Effiziente Einhaltung der EU-Taxonomie mit den neuesten KI-Modellen

Unser Ansatz bei Dydon AI kombiniert LLMs, RAG und fortschrittliche NLP-Technologien, um den Prozess der Einhaltung der EU-Taxonomie zu rationalisieren. Das ist der Grund, warum unser TAXO TOOL, eine KI-gestützte Lösung, die speziell entwickelt wurde, um Finanzinstituten und Unternehmen die Möglichkeit zu geben, ihre Übereinstimmung mit der EU-Taxonomie zu bewerten, so hervorragend ist:

Verbesserte Genauigkeit

Durch die Nutzung von LLMs und RAG holen wir dynamisch relevante Daten ab und analysieren Dokumente, um Fragen zur EU-Taxonomie mit hoher Präzision zu beantworten. Diese Funktion beschleunigt den Prozess der Compliance-Berichterstattung erheblich und gewährleistet Genauigkeit und Effizienz.

Rationalisierte Datenextraktion

Unsere spezielle Kombination von KI-Modellen, die mit Sprache zu tun haben (LLMs, RAG und NLP), kann die Extraktion wichtiger Informationen aus wichtigen Dokumenten, wie z.B. Energieausweisen, automatisieren. Diese Automatisierung unterstützt direkt die Berichtsanforderungen der EU-Taxonomie und vereinfacht den Compliance-Workflow, da die hochgeladenen Dokumente automatisch zur Beantwortung der Fragen der EU-Taxonomie verwendet werden können.

Finden der fehlenden Daten für die technischen Screening-Kriterien

Die technischen Screening-Kriterien (TSC) sind detaillierte Spezifikationen, die festlegen, ob eine wirtschaftliche Aktivität als nachhaltig angesehen werden kann und mit den Umweltzielen der EU-Taxonomie übereinstimmt. Unsere Lösungen helfen Unternehmen, die nicht in der Lage sind, die benötigten Daten zu finden, diesen Prozess zu vereinfachen. Wir tun dies mit unserer Berechnungsbox, die die CO₂-Emissionen oder andere für die Einhaltung der EU-Taxonomie erforderliche TSC berechnen kann.

Umfassende klimatische und geologische Risikobewertungen mit Daten von Munich Re

Wir bieten detaillierte klimatische und geologische Risikobewertungen auf der Grundlage des Standorts, dank der Integration mit zuverlässigen Daten von Munich Re. Diese Integration externer Daten bereichert unsere Compliance-Berichte und bietet neben den erforderlichen EU-Taxonomie-Kennzahlen einen ganzheitlichen Überblick über potenzielle Risiken.

Erklärbare KI: KI mit dem Fokus auf Transparenz einsetzen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Anwendung von künstlicher Intelligenz einen neuen Ansatz bietet, um die Komplexität der Einhaltung der EU-Taxonomie zu bewältigen. Dennoch ist es wichtig zu erkennen, dass KI zwar tiefgreifende Vorteile bietet, aber nicht unfehlbar ist. Aus diesem Grund hat sich Dydon AI für die so genannte „erklärbare KI“ (XAI) entschieden: Es handelt sich dabei um eine Reihe von Prozessen und Methoden, die es menschlichen Nutzern ermöglichen, die von maschinellen Lernalgorithmen erzeugten Ergebnisse zu verstehen und ihnen zu vertrauen.

Im Bereich der Nachhaltigkeitsberichterstattung und Compliance spielt erklärbare KI eine zentrale Rolle. Indem wir für Klarheit und Transparenz bei KI-gesteuerten Bewertungen sorgen, können Organisationen mit Rahmenwerken wie der EU-Taxonomie sicher umgehen. Auf diese Weise können Unternehmen das gesamte Potenzial der KI nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihr Engagement für Nachhaltigkeit und unternehmerische Verantwortung zu demonstrieren.