Die europäische ESG-Reporting-Landschaft
Die Erhebung von ESG-Daten (Umwelt, Soziales und Unternehmensführung) war und bleibt eine Herausforderung für Unternehmen und Finanzinstitute, die unter zunehmendem Druck stehen, die Erwartungen von Regulierungsbehörden und Stakeholdern zu erfüllen. Ob es sich um die EU-Taxonomie, die CSRD oder freiwillige Rahmenwerke wie VSME, CDP oder SBTi handelt, genaue und aktuelle ESG-Informationen sind unerlässlich.
Studien zeigen, dass 83 % der Investoren Nachhaltigkeitsdaten in ihre Fundamentalanalysen integrieren und 79 % formale Nachhaltigkeitsrichtlinien eingeführt haben – ein dramatischer Anstieg gegenüber 20 % vor fünf Jahren. Angesichts des globalen Wirtschaftswachstums durch die Netto-Null-Umstellung, das zwischen 2021 und 2070 auf 43 Billionen US-Dollar geschätzt wird, war die Notwendigkeit einer genauen Nachhaltigkeitsberichterstattung noch nie so groß wie jetzt.
Doch trotz Milliardenausgaben für ESG-Initiativen geben über 80 % der Unternehmen zu, dass sie nicht über prüfungsfähige ESG-Daten für die Einhaltung der CSRD verfügen, und mehr als die Hälfte gibt an, die detaillierten Anforderungen kaum oder gar nicht zu kennen.
Im April 2025 wurden mit der „Stop-the-Clock“-Richtlinie der EU die wichtigsten Meldefristen formell auf 2027/28 verschoben, was eine Atempause für die Praxis bedeutet, aber auch zu rechtlicher Unsicherheit im Vorfeld der nationalen Umsetzung bis Ende 2025 führt.
Ursprünglich sah die CSRD vor, dass große Unternehmen von öffentlichem Interesse und Unternehmen auf EU-regulierten Märkten mit mehr als 500 Mitarbeitern ihre ersten Berichte im Jahr 2025 auf der Grundlage der Daten für das Geschäftsjahr 2024 einreichen müssen. 2026 sollten dann auch börsennotierte KMU ihre Berichte einreichen.
Die Stop-the-Clock-Richtlinie verschiebt die CSRD-Berichterstattung für Unternehmen der Welle 2 auf Geschäftsjahre, die am oder nach dem 1. Januar 2027 beginnen, und für börsennotierte KMU auf den 1. Januar 2028. Die Richtlinie muss nun von den Mitgliedstaaten der Europäischen Union bis zum 31. Dezember 2025 in nationales Recht umgesetzt werden, was zu einer Zeit der Rechtsunsicherheit führt, bis die nationalen Vorschriften in Kraft treten.
In diesem Artikel wird untersucht, wie die Zukunft der Nachhaltigkeitsberichterstattung aussieht und wie Finanzinstitute und Unternehmen KI-Technologien nutzen können, um regulatorische Verzögerungen in Wettbewerbsvorteile umzuwandeln und die Zukunft der nachhaltigen Finanzen mitzugestalten.
Herausforderungen bei der Nachhaltigkeitsberichterstattung und ESG-Daten
Während die „Stop-The-Clock“-Richtlinie zusätzliche Zeit für die Einhaltung der Vorschriften bietet, bleiben die grundlegenden Datenprobleme unverändert. Um diese Zeit effektiv zu nutzen, müssen die Banken zunächst die bekannten Datenprobleme bei der ESG-Berichterstattung angehen. Dazu gehören:
Fragmentierte, unstrukturierte ESG-Daten
ESG-Kennzahlen erstrecken sich auf jeden Teil der Geschäftstätigkeit und der Wertschöpfungskette einer Bank – vom Energieverbrauch und den Emissionen ihrer Gebäude bis hin zum CO2-Fußabdruck ihrer Kunden. Dadurch entstehen „mehr Daten aus mehr Quellen … in unstrukturierterer Form“ als die Banken es gewohnt sind. Ein Großteil der Rohdaten wird in Form von PDF-Dokumenten, Pressemitteilungen und Nachrichtenartikeln geliefert und nicht in Form sauberer numerischer Datenbanken.
Uneinheitliche Metriken
Es gibt keinen einheitlichen Standard für ESG-Messungen. Verschiedene Rahmenwerke und Datenanbieter verwenden unterschiedliche Definitionen und Berechnungen (insbesondere für Scope-3-Emissionen und soziale Indikatoren). Dieser Mangel an Harmonisierung macht es für Unternehmensteams schwierig, eine klare und konsistente ESG-Berichterstattung zu erstellen.
Siloartige Systeme
Traditionell haben die Banken Risiko-, Compliance-, Finanz- und Nachhaltigkeitsdaten in getrennten Silos behandelt. Nur wenige haben eine einheitliche ESG-Datenplattform. Ohne integrierte Systeme ist es nicht einfach, ESG-Daten abteilungsübergreifend zu erfassen und abzugleichen, was die Berichterstattung und die Einhaltung von ESG-Vorschriften verlangsamt.
Mangelnde Datenqualität
Selbst wenn ESG-Daten vorhanden sind, sind sie oft unvollständig oder ungeprüft, was die ESG-Berichterstattung zu einer großen Herausforderung macht. Wie Nachhaltigkeitsexperten anmerken, haben sich Banken „schwer getan, ESG-Daten zu integrieren … weil es den Datensätzen an Standardisierung, Struktur und Nachvollziehbarkeit mangelt“. In der Praxis bedeutet dies, dass Analysten unverhältnismäßig viel Zeit für die Bereinigung und Validierung der Daten aufwenden müssen, bevor aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden können.
KI als strategischer Wegbereiter für ESG-Datenmanagement und Reporting
Die Übergangsfrist, die die Stop-the-Clock-Richtlinie bietet, ist kein Aufschub, sondern eine seltene strategische Gelegenheit für Banken, Finanzinstitute und Unternehmen, eine solide Grundlage für ESG-Daten zu schaffen und KI-gestützte Analysen zu integrieren, bevor die nächste Welle der Berichtspflicht kommt.
Von der automatischen Datenerfassung aus verschiedenen Quellen bis hin zur Zuordnung von Compliance-Lücken: KI-Lösungen können den ESG-Reporting auf unterschiedliche Weise unterstützen.
KI und Automatisierung können diese Daten-Workflows drastisch rationalisieren und ein leistungsfähiges Instrument sein, das die spezifischen Herausforderungen des Datenmanagements und der Berichterstattung angeht, um die ESG-Bemühungen zu fördern. Ein Beispiel:
Automatisierte Aggregation und Bereinigung von ESG-Daten
Systeme für maschinelles Lernen können automatisch ESG-Daten aus internen Aufzeichnungen, öffentlichen Bekanntmachungen, Datenbanken von Drittanbietern und sogar aus unstrukturierten Quellen wie Nachrichten oder sozialen Medien erfassen. Sie normalisieren und kennzeichnen die Informationen in konsistenten Datensätzen und ermöglichen so die Identifizierung relevanter Datenpunkte, wichtiger Leistungsindikatoren und anderer wichtiger Details für die CSRD- und EU-Taxonomie-Berichterstattung, ohne dass eine umfangreiche manuelle Überprüfung erforderlich ist.
KI-gestützte ESG-Analysen und -Berichte
Sobald die Daten zusammengetragen sind, eignet sich KI hervorragend für die Analyse großer ESG-Datensätze und die Erstellung von Berichten für vollständige ESG-Angaben. Algorithmen für maschinelles Lernen können Muster erkennen und sogar Entwürfe für Nachhaltigkeitsangaben erstellen. Unternehmen, die KI für die Verwaltung von ESG-Daten einsetzen, berichten von einer schnelleren Verarbeitung und höheren Genauigkeit: bis zu 40 % weniger Zeit für die Datenverarbeitung und 30 % mehr Genauigkeit bei der Berichterstattung. Dies bedeutet, dass Banken verlässliche Nachhaltigkeitsberichte weitaus effizienter erstellen können als mit menschlichem Einsatz allein.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Text Mining
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es der KI, regulatorische Texte, Forschungsberichte oder jährliche Offenlegungen zu scannen und relevante ESG-Kennzahlen zu extrahieren. So können KI-Tools beispielsweise technische Dokumente analysieren, um Emissionswerte oder Nachhaltigkeitsverpflichtungen von Unternehmen und ESG-Leistungen herauszufiltern.
Fortgeschrittene NLP-Algorithmen können relevante ESG-Kennzahlen ermitteln, Informationen nach bestimmten Rahmenwerken wie der EU-Taxonomieverordnung kategorisieren und sogar die Stimmung zu Nachhaltigkeitsthemen bewerten. Durch die Automatisierung der Extraktion und Analyse von Textdaten reduziert NLP den erforderlichen manuellen Aufwand erheblich und verbessert gleichzeitig die Vollständigkeit und Konsistenz der Daten.
Fortgeschrittene Risikomodellierung
KI kann auch ESG-Faktoren direkt in die Risikobewertung einbeziehen. So kann maschinelles Lernen beispielsweise die Berechnung der finanzierten Emissionen auf der Grundlage von Kundendaten automatisieren oder geolokalisierungsbasierte Analysen nutzen, um Kreditportfolios und physische Klimarisiken (Überschwemmungen, Brände) miteinander zu verknüpfen. Kurz gesagt: Banken können KI nutzen, um ESG-Rohdaten in umsetzbare Risikoerkenntnisse zu verwandeln.
Kontinuierliche ESG- Monitoring & Compliance
Im Gegensatz zu statischen Jahresberichten können KI-gesteuerte Plattformen potenziell in Echtzeit arbeiten. Durch die kontinuierliche Aufnahme neuer Daten – von neuen Emissionszahlen bis hin zu aktualisierten Vorschriften – gleichen diese Systeme interne Richtlinien automatisch mit sich weiterentwickelnden Rahmenwerken wie der EU-Taxonomieverordnung ab und identifizieren Lücken und Unstimmigkeiten, die andernfalls übersehen werden könnten. So sind die Banken den sich entwickelnden Standards und den Erwartungen der Stakeholder immer einen Schritt voraus.
Aufbau einer robusten Strategie zur Nachhaltigkeitsberichterstattung mit KI
Mit Blick auf die Zukunft wird sich KI weiter zu einem Framework-übergreifenden Tool für die Einhaltung von Vorschriften und zu einem strategischen Wegbereiter für die Nachhaltigkeitsberichterstattung entwickeln, der Finanzinstituten dabei hilft, die Nachhaltigkeitsauswirkungen ihres Portfolios zu bewerten, Verbesserungsbereiche zu identifizieren und Produkte zu entwickeln, die den Herausforderungen der Nachhaltigkeit gerecht werden.
Diese technologische Entwicklung kann immer mehr Finanzinstituten dabei helfen, die ESG- und Nachhaltigkeitsberichterstattung von einer regulatorischen Belastung in einen Wettbewerbsvorteil umzuwandeln, indem fortschrittliche KI-Systeme Nachhaltigkeitskennzahlen in finanzielle Begriffe übersetzen und die Auswirkungen von Klimarisiken auf die Performance quantifizieren.
Die Verlängerung der Fristen für die EU-Taxonomierichtlinie, die CSRD und andere EU-Vorschriften zur Nachhaltigkeitsberichterstattung durch die Stop-the-Clock-Richtlinie bietet Banken und Finanzinstituten eine wertvolle Gelegenheit, diese zusätzliche Zeit optimal zu nutzen und vor der Konkurrenz zu handeln.
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