Die Landschaft des nachhaltigen Finanzwesens befindet sich in einem raschen Wandel, der durch ein Zusammenspiel verschiedener Faktoren bedingt ist. Der zunehmende regulatorische Druck, das gestiegene Bewusstsein der Anleger und die dringende Notwendigkeit, globale ökologische und soziale Herausforderungen anzugehen, tragen zu diesem Wandel bei. Am bemerkenswertesten ist jedoch vielleicht der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) und insbesondere der KI-Agenten, die als die nächste Stufe der generativen KI (Gen AI) gelten und zu den stärksten Katalysatoren für den Wandel gehören.
KI bietet innovative Lösungen für die komplexen Herausforderungen der nachhaltigen Finanzwirtschaft, und Agent AI wird die Art und Weise, wie Unternehmen ESG-Daten verwalten und Nachhaltigkeitsberichte erstellen, verändern. Mit seiner Fähigkeit, autonom zu arbeiten und aus Erfahrungen zu lernen, kann Agent AI Prozesse rationalisieren, wertvolle Erkenntnisse gewinnen und Banken und Unternehmen bei der Einhaltung neuer Vorschriften wie der EU-Taxonomie unterstützen.
Oder, wie Mckinsey es ausdrückt, „Wir stehen am Anfang einer Entwicklung von wissensbasierten, KI-gesteuerten Tools – Chatbots, die Fragen beantworten und Inhalte generieren – hin zu KI-gesteuerten Agenten, die auf der Grundlage von Modellen komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe in einer digitalen Welt ausführen. Kurz gesagt, die Technologie bewegt sich vom Denken zum Handeln“.
Doch obwohl das Potenzial der KI im Bereich der nachhaltigen Finanzen immens ist, werden viele Unternehmen durch veraltete Methoden der Datenverwaltung gebremst. Laut einer kürzlich durchgeführten Umfrage verwaltet fast die Hälfte der Unternehmen ihre ESG-Daten immer noch mit Tabellenkalkulationen, was ihre Fähigkeit einschränkt, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und Prozesse und Veränderungen zu beschleunigen.
Rund 90 % der Unternehmen haben erkannt, wie wichtig es ist, sich in Richtung einer nachhaltigen Finanzwirtschaft zu bewegen, und haben die Grenzen veralteter Ansätze erkannt. Sie planen, ihre ESG-Investitionen in den nächsten drei Jahren zu erhöhen, wobei die Einstellung von engagiertem ESG-Personal und der Kauf von ESG-spezifischer Software als die beiden wichtigsten Bereiche dieser Investitionen genannt werden.
Nachdem wir die wachsende Bedeutung von KI für die Revolutionierung der nachhaltigen Finanzwirtschaft festgestellt haben, wollen wir uns nun näher mit den spezifischen Fähigkeiten von Agent AI beschäftigen. Das Verständnis ihrer einzigartigen Merkmale und Funktionen wird ein klareres Bild davon vermitteln, wie sie die Herausforderungen bei der ESG-Berichterstattung und dem Datenmanagement angehen kann.
KI-Agenten und ihre Anwendungen
Agenten für künstliche Intelligenz (KI-Agenten) sind intelligente Softwareprogramme, die in der Lage sind, mit ihrer Umgebung zu interagieren, Daten zu sammeln und diese zu nutzen, um selbstbestimmte Aufgaben auszuführen. Im Gegensatz zu herkömmlicher Software verfügen KI-Agenten über Autonomie, Lernfähigkeit und eine zielgerichtete Ausrichtung, sodass sie mehrere Funktionen ausführen können.
Wichtigste Merkmale:
- Eigenständigkeit: KI-Agenten können unabhängig agieren, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, ohne dass der Mensch ständig eingreifen muss.
- Lernen: Sie können aus ihren Erfahrungen lernen und ihr Verhalten anpassen, um ihre Leistung mit der Zeit zu verbessern.
- Zielorientiert: KI-Agenten werden von bestimmten Zielen angetrieben und arbeiten darauf hin, diese zu erreichen.
Die Rolle von KI-Agenten kann sehr breit gefächert sein – einschließlich Kundenservice, Risikomanagement, Anlageanalyse, Handel und Betrieb. Trotz des Potenzials ist es wichtig, die ethischen Implikationen, die Einhaltung von Vorschriften, Sicherheitsmaßnahmen und die menschliche Aufsicht für eine erfolgreiche Implementierung zu berücksichtigen.
Kernfähigkeiten von Agent AI für die ESG-Berichterstattung
Obwohl die KI-Agenten ein breites Spektrum von Anwendungen in verschiedenen Branchen bietet, liegt unser Schwerpunkt auf der Schnittstelle zwischen Finanzen und Nachhaltigkeit. Hier hat sie das Potenzial, die ESG-Berichterstattung für Finanzinstitute und Unternehmen erheblich zu verbessern, zum Beispiel durch:
- Nutzung von Natural Language Processing (NLP): KI-Agenten können unstrukturierte Textdaten wie Managementkommentare und Nachhaltigkeitsberichte analysieren, um wichtige ESG-Indikatoren zu extrahieren und tiefere Einblicke zu gewinnen.
- Automatisierung der Datenerfassung und -analyse: Effizientes Sammeln und Verarbeiten von ESG-Daten aus verschiedenen Quellen, wodurch der Zeit- und Arbeitsaufwand für manuelle Aufgaben reduziert wird.
- Einblicke und Vorhersagen Realtime liefern: Analysieren Sie Daten, um Trends, Muster und potenzielle Risiken zu erkennen, damit Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen können.
- Bessere Entscheidungsfindung: Durch die Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse kann Agent AI Entscheidungsträger bei der Festlegung und Erreichung von ESG-Zielen unterstützen.
- Verbesserung der Einhaltung von Vorschriften: KI-Agenten können Unternehmen dabei helfen, die komplexen ESG-Vorschriften einzuhalten, indem sie Meldeprozesse automatisiert und potenzielle Verstöße identifiziert.
- Entwicklung von innovativen ESG-Produkten und -Dienstleistungen: Agent AI kann zur Entwicklung neuer ESG-orientierter Produkte und Dienstleistungen eingesetzt werden, z. B. für nachhaltige Investmentfonds oder CO₂-Rechner.
Diese KI-Agenten können Finanzorganisationen und Unternehmen dabei helfen, durch die Automatisierung von Aufgaben und die Vereinfachung komplexer Prozesse Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern, durch die Nutzung von Erkenntnissen und datengestützten Empfehlungen fundiertere Entscheidungen zu treffen, durch die Verbesserung der ESG-Berichterstattung und -Leistung ihr Engagement für Nachhaltigkeit zu demonstrieren und nicht zuletzt einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, indem sie sich von ihren Konkurrenten abheben und ESG-orientierte Investoren anziehen.
Für ein umfassenderes Verständnis der generativen KI-Anwendung auf dem Gebiet der Nachhaltigkeit hat AWS einen Leitfaden für Führungskräfte mit nützlichen Beispielen erstellt.
Workflow-Beispiel: KI-Agenten für EU-Taxonomieberichte
Um zu veranschaulichen, wie die Nachhaltigkeitsberichterstattung mit Hilfe von Agenten rationalisiert werden kann, hier ein Beispiel, wie Ihr Unternehmen die Berichterstattung der EU-Taxonomie mit Dydon AI einfach gestalten kann, indem es die Extraktion und Analyse von Schlüsseldaten aus dem Jahresbericht eines Unternehmens automatisiert:
Schritt 1: Bericht hochladen
Der Benutzer lädt den Jahresbericht des Unternehmens in das System hoch – normalerweise als PDF- oder Textdokument.
Schritt 2: Verarbeitung durch Agent AI
Der NLP-gestützte KI-Agent scannt den Bericht und identifiziert wichtige Abschnitte wie „Gewinn- und Verlustrechnung“, „Bilanz“, „Kapitalflussrechnung“ und alle relevanten Nachhaltigkeitsangaben. Spezialisierte Unteragenten (z. B. OPEX-Agent, CAPEX-Agent) konzentrieren sich auf bestimmte Datenkategorien und extrahieren wichtige Finanzzahlen wie Umsatz, Betriebsgewinn und Betriebsausgaben.
Außerdem identifiziert der Agent relevante ESG-Daten, um die Einhaltung des EU-Taxonomierahmens sicherzustellen. Er erkennt Abschnitte, die mit nachhaltigen Aktivitäten, Emissionsdaten oder der Umweltleistung verbunden sind.
Schritt 3: Extraktion, Analyse und Berechnung
Sobald die relevanten Daten extrahiert sind, führt der KI-Agent (Kalkulationsagent) wesentliche Berechnungen durch, um die Übereinstimmung mit der EU-Taxonomie zu überprüfen und taxonomiekonforme Betriebskosten (OPEX) und förderfähige Investitionsausgaben (CAPEX) auf der Grundlage der extrahierten Finanz- und Nachhaltigkeitsdaten zu bewerten.
Schritt 4: Benutzerfreundlichen Bericht
Nach der Verarbeitung der Daten erstellt der KI-Agent (Koordinator oder Koordinationsagent) einen zusammenfassenden Abschlussbericht mit Finanzkennzahlen, Metriken zur Einhaltung der EU-Taxonomiekriterien und Jahresvergleichen für Finanz- und ESG-Daten.
Dieser strukturierte Output ist so konzipiert, dass er sowohl für interne Stakeholder als auch für externe Aufsichtsbehörden oder Investoren leicht verständlich ist und Klarheit und Konformität gewährleistet.
Erfahren Sie mehr über KI-gestützte Nachhaltigkeitsberichterstattung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Weiterentwicklung von KI-Technologien wie Agent AI zu einem unverzichtbaren Instrument für Unternehmen werden wird, die ihre finanziellen Leistungsziele und regulatorischen Anforderungen erfüllen wollen.
Vereinbaren Sie noch heute einen kostenlosen Beratungstermin, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen und zu erfahren, wie Dydon AI Ihnen helfen kann, diese Prozesse zu vereinfachen und Ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.
