Die Landschaft der Nachhaltigkeitsberichterstattung von Unternehmen entwickelt sich rasch weiter, angetrieben durch eine wachsende Zahl von Vorschriften wie die EU-Taxonomie, die Richtlinie über die Nachhaltigkeitsberichterstattung von Unternehmen (CSRD) und die Europäischen Standards für die Nachhaltigkeitsberichterstattung (ESRS). Auch diese Vorschriften unterliegen einem ständigen Wandel, wie der kürzlich veröffentlichte „Omnibus“-Vorschlag der Europäischen Kommission gezeigt hat, der erhebliche Änderungen an diesen Vorschriften mit sich bringen und Organisationen wie Finanzinstitute und Unternehmen auf ihrem Weg zur Berichterstattung und Einhaltung der Vorschriften herausfordern wird.
KI für die Nachhaltigkeitsberichterstattung: Compliance und Wert
Die Herausforderungen traditioneller Ansätze für die Nachhaltigkeitsberichterstattung, die früher viel manuelle Datenerfassung, -analyse und -interpretation beinhalteten, werden nun noch größer, wenn Unternehmen ihre Berichterstattung mit mehreren Vorschriften wie der EU-Taxonomieverordnung, den CSRD-Berichtsanforderungen und verschiedenen ESG-Rahmenwerken in Einklang bringen müssen.
Um diese neuen Vorschriften einzuhalten und einige neue wichtige Möglichkeiten zu nutzen, die sich ergeben, wenden sich Unternehmen fortschrittlichen KI-Tools zu, die die Datenverwaltung optimieren und die Genauigkeit der Berichterstattung verbessern.
In einer Umfrage auf dem Weltwirtschaftsforum in Davos planten 87 % der befragten Führungskräfte, ihre Investitionen in generative KI zu erhöhen, und 58 % erwarten, dass sie KI-Lösungen noch in diesem Jahr unternehmensweit einsetzen werden.
Die beschleunigte Einführung von Lösungen mit künstlicher Intelligenz ist das Ergebnis einer ausgereiften Technologie und immer ausgefeilterer Lösungen, aber auch eines wachsenden Bedarfs an Compliance-Lösungen, die die Arbeit von Unternehmen und Finanzinstituten rationalisieren können.
Auch wenn die Komplexität der heutigen Berichterstattungsanforderungen zweifellos einen intelligenteren und flexibleren Ansatz erfordert, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden, wird der geschäftliche Nutzen einer fortschrittlichen Nachhaltigkeitsberichterstattung immer deutlicher. Eine effektive Nachhaltigkeitsberichterstattung kann die Leistung eines Unternehmens erheblich beeinflussen, indem sie seine Transparenz und Rechenschaftspflicht verbessert.
Öffentliche vs. private AI-Modelle für die Nachhaltigkeitsberichterstattung
Die Umgestaltung der Nachhaltigkeitsberichterstattung durch private KI-Systeme dürfte einen bedeutenden Fortschritt in der Art und Weise darstellen, wie Finanzinstitute mit ihren EU-Taxonomiedaten und Berichtspflichten umgehen. Das Verständnis der Funktionsweise dieser Systeme und ihrer praktischen Umsetzung ist für Finanzfachleute, die sich in diesem regulatorischen Umfeld bewegen, von entscheidender Bedeutung.
Ein privates GPT-System fungiert als intelligentes institutionelles Gedächtnis für die Nachhaltigkeitspraktiken Ihrer Organisation. Dieses System kombiniert die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) mit einem sicheren, organisationsspezifischen Wissensmanagement. Für Finanzinstitute bedeutet dies, dass sie über ein System verfügen, das die Nachhaltigkeitskennzahlen, den Berichtsrahmen und die Compliance-Anforderungen ihres Unternehmens genau kennt und gleichzeitig eine strenge Datensicherheit gewährleistet.
Die Grundlage dieses Systems ist die Architektur der Wissensbasis. Stellen Sie sich das System als eine ausgeklügelte digitale Bibliothek vor, die alle nachhaltigkeitsrelevanten Unterlagen Ihrer Organisation enthält – von Emissionsdaten und Lieferkettenbewertungen bis hin zu politischen Dokumenten und früheren Berichten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken versteht dieses System den Kontext und die Beziehungen zwischen verschiedenen Informationen und ermöglicht es, Zusammenhänge herzustellen, die für menschliche Analysten nicht sofort ersichtlich sind.
Bei der Verarbeitung von Nachhaltigkeitsdaten verwendet das System eine Kombination aus fortschrittlichen Extraktions- und Analysemethoden, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Berichterstattung zu gewährleisten. Über die grundlegende Datenextraktion hinaus integriert das System mehrere Module, die gemeinsam historische Muster analysieren, Daten aus verschiedenen Quellen abgleichen und die Einhaltung aktueller gesetzlicher Vorschriften überprüfen.
Dieser modulare Ansatz nutzt Techniken wie Context-Aware Retrieval, Intelligent Entity Recognition und Semantic Similarity Analysis – eine Kernkomponente von Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Identifizierung relevanter Textsegmente. Durch die Anwendung von RAG ruft das System dynamisch kontextuell relevante Daten aus internen Wissensdatenbanken und externen regulatorischen Ressourcen ab und erweitert die Compliance-Berichte um präzise und aktuelle Informationen.
Darüber hinaus stellen Methoden wie strukturierte Datenextraktion und dynamische Ranking-Techniken sicher, dass sowohl quantitative Werte als auch qualitative Erkenntnisse mit hoher Genauigkeit verarbeitet werden. Automatisiertes Relevanz-Scoring und Konsistenzprüfungen erhöhen die Zuverlässigkeit der extrahierten Informationen weiter, während integrierte Validierungsmechanismen helfen, Inkonsistenzen aufzudecken, um sicherzustellen, dass die Berichte vollständig und zuverlässig sind. Tiefe neuronale Netze verbessern die Datenverarbeitungsfähigkeiten des Systems, indem sie komplexere Verarbeitungs- und Lernprozesse ermöglichen und dadurch Aufgaben wie Klassifizierung und Mustererkennung verbessern.
Transformation der Nachhaltigkeitsberichterstattung mit privaten generativen KI-Modellen
The evolution of sustainability reporting demands sophisticated technological solutions that can handle complex regulatory requirements while ensuring data security. Private GPT-Systeme stellen eine große Veränderung in der Art und Weise dar, wie Unternehmen ihre Nachhaltigkeitsberichterstattung handhaben.
Diese Systeme dienen als intelligentes institutionelles Gedächtnis und kombinieren fortschrittliche Sprachverarbeitung mit organisationsspezifischem Wissensmanagement. Durch die Verarbeitung von Nachhaltigkeitsdaten in sicheren, dedizierten Umgebungen ermöglichen private GPT-Systeme den Finanzinstituten, die vollständige Kontrolle über ihre sensiblen Informationen zu behalten und gleichzeitig die Leistung der künstlichen Intelligenz für eine genaue Berichterstattung zu nutzen.
Ein wesentliches Merkmal dieser Systeme ist die Fähigkeit, den Kontext und die Beziehungen innerhalb der Nachhaltigkeitsdokumentation zu verstehen. Bei der Erstellung von Berichten zur Anpassung an die EU-Taxonomie analysieren diese Systeme beispielsweise historische Muster, stellen Querverweise zu verschiedenen Datenquellen her und gewährleisten die Einhaltung aktueller gesetzlicher Rahmenbedingungen bei gleichzeitiger Einhaltung strenger Datensicherheitsprotokolle.
Dydon AI’s Ansatz für KI-basierte Nachhaltigkeitsberichte
Aufbauend auf diesen grundlegenden Fähigkeiten schlagen wir bei Dydon AI einen Ansatz für die Implementierung von künstlicher Intelligenz vor, der über die einfache Trennung von Daten hinausgeht und eine innovative Lernarchitektur einführt, die mit jeder Interaktion immer anspruchsvoller wird.
Fortschreitende Spezialisierung durch dedizierte Cluster
Stellen Sie sich eine einzigartige Architektur mit dedizierten Datenclustern vor, die sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln, wobei jeder Cluster über einen spezialisierten Wissensspeicher verfügt, der immer besser in der Lage ist, bestimmte Arten von Nachhaltigkeitsdokumenten zu verarbeiten. Wenn ein Finanzinstitut regelmäßig bestimmte Arten von Berichten einreicht – zum Beispiel über grüne Immobilieninvestitionen oder Projekte im Bereich erneuerbare Energien – speichert das System nicht nur diese Informationen, sondern entwickelt auch ein tieferes Verständnis der Muster, Kennzahlen und Berichtsanforderungen, die für diesen Sektor spezifisch sind.
Wenn beispielsweise eine Bank häufig Energieausweise für Gebäude erstellt, entwickelt ihr spezifisches Cluster besondere Fähigkeiten zur Extraktion und Analyse von Energieeffizienzdaten. Mit der Zeit wird das System immer besser darin, relevante Nachhaltigkeitsindikatoren zu identifizieren, die branchenspezifische Terminologie zu verstehen und Verbindungen zwischen verschiedenen Berichtsanforderungen herzustellen.
Sichere Lernumgebung
Die Dokumentenverarbeitung des Systems beginnt mit dem sicheren Empfang und leitet das Material sofort an diese spezialisierten Client-Cluster weiter. Alle Lernprozesse und Verbesserungen bleiben in der privaten Umgebung des jeweiligen Kunden. Wenn das System neue Muster entdeckt oder bessere Methoden entwickelt, um bestimmte Arten von Nachhaltigkeitsdaten zu analysieren, bleiben diese Verbesserungen ausschließlich in der dedizierten Umgebung des jeweiligen Kunden.
Im Wesentlichen bedeutet dies, dass jedes neue Dokument nicht nur zum aktuellen Berichtsbedarf beiträgt, sondern auch die Fähigkeit des Systems verbessert, ähnliche Dokumente in der Zukunft zu verarbeiten. Je mehr Berichte über die Übereinstimmung mit der EU-Taxonomie das System verarbeitet, desto genauer kann es die relevanten Kriterien ermitteln, die prozentuale Übereinstimmung berechnen und potenzielle Probleme bei der Einhaltung der Vorschriften aufzeigen.
Dr. Hans-Peter Güllich, CEO von Dydon AI, erläutert die Bedeutung dieses Ansatzes: „Finanzinstitute benötigen heute mehr als generische KI-Fähigkeiten – sie brauchen sichere, maßgeschneiderte Lösungen. Wir bei Dydon AI sind davon überzeugt, dass es wichtig ist, private KI-Systeme nicht nur auf die internen Regeln und Standards des Unternehmens zu trainieren, sondern auch auf die komplexen Regeln der Nachhaltigkeitsberichterstattung wie die EU-Taxonomie, um sicherzustellen, dass die sensiblen Daten unter ihrer Kontrolle bleiben“.
Mit KI die Nachhaltigkeitsberichterstattung nach der EU-Taxonomie vereinfachen
TAXO TOOL von Dydon AI ist eine sichere, KI-basierte Lösung, die Finanzinstituten und Unternehmen die Einhaltung der EU-Taxonomie erleichtert. Da die regulatorischen Anforderungen immer komplexer werden, ist die Verwaltung der Nachhaltigkeitsberichterstattung mit sicherer und zuverlässiger KI entscheidend, um Genauigkeit, Effizienz und Compliance zu gewährleisten. TAXO TOOL bietet einen umfassenden Ansatz für die EU-Taxonomie-Berichterstattung, der es Unternehmen ermöglicht, die Anforderungen sicher zu erfüllen. Zu den Hauptfunktionen gehören:
Kohlenstoffemissionen und andere „Technische Screening-Kriterien“ (TSC) Intelligenz
Die Lösung bietet Berechnungen und Algorithmen für die automatische Verarbeitung von Emissionsdaten oder anderen technischen Screening-Kriterien aus den hochgeladenen Dokumenten, wodurch anspruchsvolle Berechnungen auch für Organisationen ohne umfangreiche Daten und Infrastruktur zugänglich werden. Diese Möglichkeit ist besonders wertvoll für Finanzinstitutionen, die KMU und Privatkunden bewerten, bei denen detaillierte Emissionsdaten möglicherweise nicht leicht verfügbar sind.
Klima- und geologische Risikoanalyse
Durch die Integration mit der umfassenden Risikodatenbank von Munich Re bietet TAXO TOOL sofortige standortspezifische Klima- und geologische Risikobewertungen. Der Benutzer muss lediglich die Adresse eines Projekts eingeben, um detaillierte Analysen zu erhalten, die mehrere Umweltfaktoren abdecken und den Prozess der DNSH-Bewertung (Do No Significant Harm) erheblich vereinfachen.
Transparenter und benutzerfreundlicher Bewertungsablauf
Das visuelle Workflow-System des Tools verwandelt die komplexen Anforderungen der EU-Taxonomie in einen intuitiven, schrittweisen Prozess. Anhand von Diagrammen, die die Bewertungsschritte darstellen, können die Benutzer durch die Bewertungsphasen navigieren und gleichzeitig einen klaren Überblick über ihren Fortschritt und die verbleibenden Anforderungen behalten.
Schritt-für-Schritt-Bewertung des wesentlichen Beitrags, des Do No Significant Harm (DNSH) und der Mindestgarantien
Der strukturierte Ansatz von TAXO TOOL führt die Benutzer durch alle kritischen Aspekte der Einhaltung der EU-Taxonomie, einschließlich der Kriterien Substantieller Beitrag, Kein signifikanter Schaden und Mindestgarantien. Jede Bewertungskomponente wird durch klare Anleitungen und den regulatorischen Kontext unterstützt, um eine umfassende Abdeckung der Compliance zu gewährleisten.
—
Sind Sie bereit, die Vorteile der EU-Taxonomie zu nutzen und Ihre Nachhaltigkeitsberichterstattung umzustellen? Kontaktieren Sie uns und buchen Sie eine kostenlose Demo!
