লাভ:
- ব্যয় এবং ঝুঁকি স্তরের উপর ভিত্তি করে সরবরাহকারীদের অগ্রাধিকার দিয়ে এবং প্রকৃত ডেটা এবং প্রক্সি অনুমানের মধ্যে পার্থক্য করে স্কোপ 3 প্রতিষ্ঠা করার ক্ষমতা
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাহায্যে সরবরাহকারীর ঝুঁকির সংকেতগুলিকে পতাকাঙ্কিত করার সময়, তাদের প্রমাণ হিসাবে না করে 'পরীক্ষা করার সংকেত' হিসাবে বিবেচনা করুন
- ক্ষেত্র পরিদর্শন এবং আইনি নিশ্চিতকরণের প্রয়োজন একটি যথাযথ পরিশ্রম প্রক্রিয়ার মাধ্যমে গুরুতর মানবাধিকার/পরিবেশগত দাবিগুলি পরিচালনা করার ক্ষমতা
বেশিরভাগ কোম্পানির জন্য, তাদের টেকসই প্রভাবের সবচেয়ে বড় অংশ তাদের নিজস্ব কারখানায় নয় বরং তাদের সরবরাহ শৃঙ্খলে রয়েছে। একটি পোশাক ব্র্যান্ডের 80 শতাংশের বেশি কার্বন ফুটপ্রিন্ট তার সরবরাহকারীদের কাছ থেকে আসতে পারে, ফ্যাব্রিক প্রস্তুতকারক থেকে শিপিং পর্যন্ত। একইভাবে, সবচেয়ে গুরুতর সামাজিক ঝুঁকি, যেমন শিশুশ্রম, জোরপূর্বক শ্রম এবং পরিবেশগত লঙ্ঘন, প্রায়ই সরবরাহ শৃঙ্খলের গভীরে ঘটে। এই ইউনিটে, আপনি শিখবেন কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ব্যবহার করে সাপ্লাই চেইন ডেটা এবং ঝুঁকির জন্য স্ক্রীন সংগ্রহ ও মূল্যায়ন করতে হয়।
আসুন দুটি ধারণা স্পষ্ট করা যাক। স্কোপ 3, যেমনটি আমরা আগের ইউনিটে দেখেছি, কোম্পানির মান শৃঙ্খলে পরোক্ষ নির্গমন এবং এটি সাধারণত সবচেয়ে বড় কিন্তু আইটেম পরিমাপ করা সবচেয়ে কঠিন। যথাযথ পরিশ্রম হল একটি কোম্পানির সরবরাহ শৃঙ্খলে মানবাধিকার এবং পরিবেশগত ঝুঁকি সনাক্তকরণ, প্রতিরোধ এবং প্রতিকার করার প্রক্রিয়া। EU এর CSDDD (কর্পোরেট সাসটেইনেবিলিটি ডিউ ডিলিজেন্স ডাইরেক্টিভ) এর মতো প্রবিধানগুলি বড় কোম্পানিগুলির জন্য এটি বাধ্যতামূলক করে তোলে৷
সাপ্লাই চেইন ডেটার প্রধান চ্যালেঞ্জ
আপনি আপনার নিজস্ব সুবিধার ডেটা পরিমাপ করতে পারেন; কিন্তু আপনি সরাসরি শত শত সরবরাহকারীদের ডেটা পরিমাপ করতে পারবেন না, আপনাকে তাদের জিজ্ঞাসা করতে হবে। এটি তিনটি সমস্যা তৈরি করে:
- ডেটা আসে না বা অসম্পূর্ণ। বেশিরভাগ ছোট সরবরাহকারীরা কার্বন ডেটা রাখে না।
- তথ্য অবিশ্বাস্য. যখন একজন সরবরাহকারী স্ব-প্রতিবেদন করে, তখন অতিরিক্ত বিবরণ বা কম রিপোর্টিং হতে পারে।
- একটি অনুমান (প্রক্সি) প্রয়োজন৷ প্রকৃত তথ্য উপলব্ধ না হলে, শিল্প গড় বা ব্যয়-ভিত্তিক অনুমান ব্যবহার করা হয়।
এখানেই AI দুটি উপায়ে সাহায্য করে: (1) দ্রুত সমীক্ষার খসড়া তৈরি করা এবং শত শত সরবরাহকারীদের কাছে পাঠানো চিঠিগুলি, (2) বিক্ষিপ্ত প্রতিক্রিয়া গঠন করা এবং ঝুঁকির সংকেতগুলি পতাকাঙ্কিত করা। কিন্তু সরবরাহকারী দ্বারা প্রদত্ত কোন নম্বর যাচাই করা হয় না, কোন ঝুঁকি সংকেত মানুষের পর্যালোচনা ছাড়া উপসংহার করা হয় না.
স্কোপ 3 বিভাগ (উদাহরণ)
তথ্য উৎস
সাধারণ পদ্ধতি
ক্রয়কৃত পণ্য/পরিষেবা
সরবরাহকারী জরিপ / ব্যয়
বাস্তব তথ্য > প্রক্সি
শিপিং এবং বিতরণ
ক্যারিয়ার রেকর্ড
দূরত্ব × লোড × ফ্যাক্টর
ব্যবসা ভ্রমণ
ভ্রমণ ব্যবস্থা
কিমি/ফ্লাইট × ফ্যাক্টর
বিক্রিত পণ্যের ব্যবহার
পণ্য শক্তি ডেটা
ব্যবহারের মডেল
বর্জ্য
বর্জ্য স্থানান্তর নথি
পরিমাণ × গুণনীয়ক
টিপ: স্কোপ 3-এ, "ব্যয়-ভিত্তিক" অনুমান (প্রতি $1,000 খরচে এত CO₂e) একটি দ্রুত শুরু, কিন্তু একটি মোটামুটি। যখন একজন সরবরাহকারী প্রকৃত তথ্য প্রদান করে, তখন এটি ব্যবহার করুন; ব্যয়-ভিত্তিক অনুমান শুধুমাত্র অস্থায়ী যদি কোন প্রকৃত তথ্য না থাকে এবং প্রতিবেদনে "অনুমান/প্রক্সি" হিসাবে চিহ্নিত করা উচিত।
ধাপে ধাপে: AI এর সাথে সাপ্লাই চেইন ওয়ার্কফ্লো
1. সরবরাহকারীদের অগ্রাধিকার দিন। আপনি একই গভীরতায় সমস্ত শত শত সরবরাহকারী পরীক্ষা করতে পারবেন না। উচ্চ ব্যয়ের আকার এবং ঝুঁকি (খাত, দেশ) তাদের উপর ফোকাস করুন। এআই এই অগ্রাধিকার দিয়ে একটি খসড়া তালিকা তৈরি করতে পারে।
2. খসড়া জরিপ এবং অনুরোধ। একটি পরিষ্কার, সহজে পূরণযোগ্য সরবরাহকারী ডেটা সমীক্ষার রূপরেখার জন্য AI-কে জিজ্ঞাসা করুন।
3. ইনকামিং ডেটা কনফিগার করুন। বিভিন্ন ফরম্যাটে উত্তরগুলিকে একটি টেবিলে রাখুন; অনুপস্থিত অংশ চিহ্নিত করুন।
4. ঝুঁকি সংকেত জন্য স্ক্যান. AI-কে পাবলিক নিউজ, রেকর্ড লঙ্ঘন এবং সমীক্ষার অসঙ্গতিতে "লাল পতাকা" প্রার্থীদের সন্ধান করতে দিন; কিন্তু মানুষ প্রতিটি সংকেত যাচাই করে।
5. কর্ম এবং সাধনা. উচ্চ-ঝুঁকির সরবরাহকারীদের জন্য একটি সংশোধনমূলক পদক্ষেপ এবং ফলো-আপ পরিকল্পনা স্থাপন করা; প্রক্রিয়াটি নথিভুক্ত করুন।
দুর্বল প্রম্পট / শক্তিশালী প্রম্পট
দুর্বল প্রম্পট:
আমাদের সরবরাহকারীদের কার্বন পদচিহ্ন গণনা করুন।
কোন তথ্য উৎস, কোন বাস্তব/প্রক্সি পার্থক্য, এবং কোন যাচাইকরণ; AI সরবরাহকারীর সংখ্যা তৈরি করে।
শক্তিশালী প্রম্পট:
আপনার ভূমিকা: সরবরাহ চেইন স্থায়িত্ব বিশ্লেষক। ইনপুট: 15 জন সরবরাহকারীর নাম, শিল্প, বার্ষিক ব্যয়ের পরিমাণ এবং তারা প্রদান করে প্রকৃত নির্গমন ডেটা (যদি থাকে)। কাজ: 1) যারা প্রকৃত ডেটা প্রদান করে, সেই ডেটা ব্যবহার করুন। 2) যাদের কাছে প্রকৃত ডেটা নেই, তাদের জন্য লিখুন "ব্যয়-ভিত্তিক প্রক্সি আবশ্যক", নম্বরটি ফিট করবেন না; অফিসিয়াল সোর্স থেকে কোন ফ্যাক্টর পেতে হবে তা নির্দিষ্ট করুন। ৩) উচ্চ খরচ + উচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ শিল্পে সরবরাহকারীদের অগ্রাধিকার দিন। আউটপুট: টেবিল (সরবরাহকারী | শিল্প | খরচ | ডেটা টাইপ[প্রকৃত/প্রক্সি] | অগ্রাধিকার রিপোর্টে প্রক্সি নম্বর চিহ্নিত করা হবে।
সরবরাহকারী ঝুঁকি স্ক্রীনিং জন্য প্রম্পট
নিম্নলিখিত সরবরাহকারীদের তালিকার জন্য একটি ঝুঁকি স্ক্রীনিং স্ক্যাফোল্ড সেট আপ করুন। প্রতিটি সরবরাহকারীর জন্য মূল্যায়ন করুন (শুধুমাত্র আমি সরবরাহ করেছি তথ্যের ভিত্তিতে, জনসাধারণের দাবি জাল):- দেশ/সেক্টর থেকে সম্ভাব্য মানবাধিকার ঝুঁকি (উচ্চ/মধ্যম/নিম্ন)- সম্ভাব্য পরিবেশগত ঝুঁকি- সমীক্ষার প্রতিক্রিয়া/লাল পতাকাগুলির মধ্যে অসঙ্গতি: প্রতিটি ঝুঁকির জন্য নোট যোগ করুন "যাচাইকরণের প্রয়োজন - কোন উৎস নেই"; সুনির্দিষ্ট অভিযোগ করবেন না, শুধু তদন্তের জন্য সংকেত প্রস্তাব করুন। তালিকা: [সাপ্লাইয়ার্স]
নিম্নলিখিত প্রম্পট সরবরাহকারীদের কাছে পাঠানোর জন্য একটি ডেটা অনুরোধ সমীক্ষার খসড়া তৈরি করে।
আপনার ভূমিকা: স্থায়িত্ব সোর্সিং বিশেষজ্ঞ। কাজ: ছোট/মাঝারি সরবরাহকারীরা সহজেই সম্পূর্ণ করতে পারে এমন 10টির বেশি প্রশ্নের একটি ESG ডেটা সমীক্ষার খসড়া তৈরি করুন। অন্তর্ভুক্ত করুন: শক্তি খরচ, জ্বালানীর ধরন, বর্জ্য, পেশাগত নিরাপত্তা দুর্ঘটনার সংখ্যা, জোরপূর্বক/শিশু শ্রমের প্রতিশ্রুতি। স্বর: সহজ, পরিষ্কার, সম্পূর্ণ করা সহজ; প্রতিটি প্রশ্নের একক এবং উদাহরণ যোগ করুন।
সতর্কতা: সরবরাহকারীর (যেমন "শিশু শ্রম") সম্পর্কে একটি ঝুঁকি সংকেত যাচাই করার জন্য AI নেই এবং প্রমাণ হিসাবে AI দ্বারা উত্পন্ন কোনও দাবি ব্যবহার করবেন না। এই ধরনের গুরুতর দাবি শুধুমাত্র নির্ভরযোগ্য উৎস, মাঠ পরিদর্শন এবং আইনি প্রক্রিয়া দ্বারা নিশ্চিত করা হয়। AI শুধুমাত্র একটি "পরীক্ষা করার সংকেত" তৈরি করে; বিচার করে না।
তিনটি মিনি কেস
কেস 1 — প্রক্সির সৎ ব্যবহার। একটি আসবাবপত্র প্রস্তুতকারকের 200 সরবরাহকারীর মধ্যে মাত্র 30 জন প্রকৃত কার্বন ডেটা সরবরাহ করেছে। দলটি অবশিষ্ট 170টির জন্য একটি ব্যয়-ভিত্তিক প্রক্সি ব্যবহার করেছে, কিন্তু প্রতিবেদনে স্পষ্টভাবে বলা হয়েছে, "স্কোপ 3-এর 65% একটি ব্যয়-ভিত্তিক অনুমান।" অডিটর এই সততা স্বীকার করেছেন; এটা গোপন করা হলে, নিশ্চয়তা অস্বীকার করা যেতে পারে.
কেস 2 - অগ্রাধিকার। একটি খাদ্য কোম্পানি 480 সরবরাহকারী ছিল. AI দেখিয়েছে যে খরচের 80% 40 জন সরবরাহকারীতে কেন্দ্রীভূত ছিল। দল এই 40 এর উপর গভীর ডাইভ ফোকাস করেছে; সম্পদ নষ্ট করা হয়নি এবং সর্বোচ্চ প্রভাব সরবরাহকারীদের বাস্তব তথ্যের সাথে রিপোর্ট করা হয়েছে।
কেস 3 - মিথ্যা অভিযোগের ঝুঁকি। AI একজন সরবরাহকারীকে "সম্ভাব্য জোরপূর্বক শ্রম" হিসাবে চিহ্নিত করেছে; কারণ ছিল শুধু জাতীয় গড়। দলটি এটিকে "পরীক্ষা করার সংকেত" হিসাবে গ্রহণ করেছে, প্রমাণ নয়, এবং একটি মাঠ পরিদর্শনের অনুরোধ করেছে। পরিদর্শন কোন সমস্যা খুঁজে পাওয়া যায় নি; যদি AI এর সংকেতকে প্রমাণ হিসাবে নেওয়া হয়, তাহলে একটি অন্যায্য অভিযোগ এবং আইনি ঝুঁকি দেখা দেবে।
সাধারণ ভুল
- এটি যাচাই না করেই সরবরাহকারীর তথ্য গ্রহণ করা। স্ব-প্রতিবেদন সরবরাহকারী ডেটা ক্রস-চেকিং প্রয়োজন।
- প্রক্সি লুকিয়ে রাখছে। খরচ-ভিত্তিক পূর্বাভাস ব্যবহার করা জরিমানা; উল্লেখ না করা অডিটিং একটি সমস্যা.
- সব সরবরাহকারীদের সমানভাবে পরীক্ষা করা। সোর্সিং উচ্চ ব্যয় এবং উচ্চ ঝুঁকি সরবরাহকারীদের উপর ফোকাস করা উচিত।
- প্রমাণের জন্য AI সংকেত ভুল করা। মানবাধিকার/পরিবেশগত লঙ্ঘনের দাবি ক্ষেত্র এবং আইন দ্বারা যাচাই করা হয়, AI দ্বারা নয়।
- স্কিপিং স্কোপ 3 সম্পূর্ণরূপে। সবচেয়ে বড় প্রভাব সাধারণত এখানে হয়; এটাকে উপেক্ষা করা যাবে না এই কারণে যে এটি "পরিমাপ করা কঠিন"।
সংক্ষেপে
সাপ্লাই চেইন হল যেখানে বেশিরভাগ কোম্পানির সবচেয়ে বড় পরিবেশগত এবং সামাজিক প্রভাব লুকিয়ে থাকে; স্কোপ 3 নির্গমন এবং যথাযথ পরিশ্রমের ঝুঁকি এখানে কেন্দ্রীভূত। এআই; এটি সরবরাহকারীর অগ্রাধিকার, সমীক্ষার খসড়া তৈরি, বিক্ষিপ্ত প্রতিক্রিয়া গঠন এবং ঝুঁকি সংকেত ফ্ল্যাগিংয়ের ক্ষেত্রে একটি শক্তিশালী সহায়তা। কিন্তু সরবরাহকারীর ডেটা যাচাই না হওয়া পর্যন্ত প্রতিবেদনে অন্তর্ভুক্ত করা হয় না, প্রক্সিগুলি স্পষ্টভাবে বলা হয় এবং মাঠ পরিদর্শন দ্বারা গুরুতর অভিযোগ নিশ্চিত করা হয়। AI সংকেত তৈরি করে; মানুষ বিচার ও দায়িত্ব গ্রহণ করে।
আবেদন টাস্ক
নাম, শিল্প এবং বার্ষিক ব্যয় সহ 10টি কাল্পনিক সরবরাহকারীর একটি তালিকা প্রস্তুত করুন; কয়েকটিতে প্রকৃত নির্গমন ডেটা যোগ করুন, বেশিরভাগ ফাঁকা রাখুন। উপরের শক্তিশালী প্রম্পটের মাধ্যমে অগ্রাধিকার এবং ডেটা টাইপের একটি টেবিলের জন্য AI-কে জিজ্ঞাসা করুন। তারপর: (1) যাচাই করুন যে প্রক্সি প্রয়োজন এমন সরবরাহকারীদের সংখ্যা তৈরি করা হয়নি, (2) ন্যায্যতা সহ 3টি সর্বোচ্চ অগ্রাধিকার সরবরাহকারী নির্বাচন করুন, (3) তাদের কাছে পাঠানোর জন্য একটি সংক্ষিপ্ত ডেটা সমীক্ষার খসড়া তৈরি করুন৷
চেকলিস্ট
- আমি ব্যয় এবং ঝুঁকি স্তরের উপর ভিত্তি করে সরবরাহকারীদের অগ্রাধিকার দিয়েছি।
- [ ] আমি আসল ডেটা ব্যবহার করেছি; যাদের কাছে নেই তাদের জন্য আমি প্রক্সি চিহ্নিত করেছি।
- [ ] আমি সরবরাহকারীর ডেটা মূল্যায়ন করেছি যেমনটি আছে তেমন নয়, কিন্তু ক্রস-চেকিংয়ের মাধ্যমে।
- [ ] আমি ঝুঁকি সংকেতগুলিকে "পরীক্ষা করা" বলে বিবেচনা করেছি এবং সেগুলিকে প্রমাণ হিসাবে ব্যবহার করিনি৷
- গুরুতর দাবির জন্য আমি একটি ফিল্ড অডিট/আইনি যাচাইকরণ পদক্ষেপের পরিকল্পনা করেছি।
- [ ] আমি স্কোপ 3 এড়িয়ে যাইনি; আমি প্রতিবেদনে সুযোগ এবং অনুমানের হার উল্লেখ করেছি।
- [ ] আমি একটি যথাযথ অধ্যবসায়ী নথির সাথে পুরো প্রক্রিয়াটি রেকর্ড করেছি।