Gewinne:
- Fähigkeit, die Schwerpunkte von GRI-, ESRS- und ISSB-Rahmenwerken (Auswirkung, doppelte Wesentlichkeit, Finanzen) zu unterscheiden und je nach Leser das richtige Rahmenwerk auszuwählen
- Möglichkeit, wesentliche Themen Standardelementkandidaten zuzuordnen und jede Nummer mit dem offiziellen Standardtext zu überprüfen
- Möglichkeit, einen Cross-Matching einzurichten, der einzelne Daten mit mehreren Frames verbindet und Datenlücken deutlich anzeigt, ohne sie zu verbergen
Sobald ein Unternehmen Nachhaltigkeitsdaten sammelt, muss es diese gemäß einem international anerkannten Berichtsrahmen und nicht auf willkürliche Weise offenlegen. Der Rahmen ist die gemeinsame Sprache, die bestimmt, „über welches Thema, wie und mit welchen Indikatoren berichtet werden soll“; Dadurch können Berichte von zwei verschiedenen Unternehmen verglichen werden. In dieser Einheit lernen Sie die drei großen Frameworks (GRI, ESRS/CSRD, ISSB) kennen und erfahren, wie Sie künstliche Intelligenz (KI) beim Content Matching gemäß diesen Frameworks sicher einsetzen können.
Lassen Sie uns kurz die drei Frameworks beschreiben. GRI (Global Reporting Initiative) ist die weltweit am weitesten verbreitete Familie freiwilliger Nachhaltigkeitsberichtsstandards. Dabei geht es vor allem um die Auswirkungen des Unternehmens auf die Welt. ESRS (European Sustainability Reporting Standards) ist eine Reihe von Standards, die auf doppelter Wesentlichkeit basieren und von der Europäischen Union im Rahmen der CSRD-Richtlinie gefordert werden. ISSB (International Sustainability Standards Board) ist ein internationales Gremium, das die Standards IFRS S1/S2 veröffentlicht und sich dabei auf finanzielle Wesentlichkeit mit Anlegerfokus konzentriert.
Drei Bilder, drei Perspektiven
Rahmen
Wer hat es abgenommen?
Hauptaugenmerk
Ist es obligatorisch?
GRAU
GRI-Institution
Der Einfluss des Unternehmens auf die Welt
Freiwillig, sehr häufig
ESRS/CSRD
EU / EFRAG
Doppelte Materialität (Auswirkung + Finanzen)
Pflicht gemäß EU
ISSB (IFRS S1/S2)
IFRS-Stiftung
Finanzielle Wesentlichkeit für den Investor
Vom Land übernommen
Diese Frameworks sind keine Konkurrenten zueinander, sondern komplementäre Sprachen, die unterschiedliche Leser ansprechen. Die meisten großen Unternehmen erfassen ihre Daten einmal und „ordnen“ sie mehreren Frameworks zu. Hier liegt der wahre Wert der KI: Sie ist ein schneller Assistent, der die gleichen Daten für Artikelnummern unterschiedlicher Rahmen empfiehlt. Es können jedoch Artikelnummern abgeglichen werden, daher muss jede Übereinstimmung anhand des offiziellen Standardtextes überprüft werden.
Tipp: Sie können Frames mit der Frage „Was ist besser?“ vergleichen. nicht „Wer wird es lesen?“ Wählen . Wenn Sie mit Investoren sprechen, ISSB/finanzielle Wesentlichkeit; ESRS ist obligatorisch, wenn Sie der EU-Verordnung unterliegen; GRI ist wirkungsvoll, wenn Sie Ihre Auswirkungen einem breiten Spektrum von Interessengruppen mitteilen. Oft werden mehrere zusammen verwendet.
Struktur der GRI-Standards
GRI ist nach themenbezogenen Zahlen organisiert. Ein paar Beispiele (sehen Sie sich zur Verifizierung unbedingt den offiziellen Text an):
- GRI 302 – Energie
- GRI 303 – Wasser und Abwasser
- GRI 305 – Emissionen (Luft)
- GRI 306 – Abfall
- GRI 403 – Arbeitssicherheit und Gesundheitsschutz
Der häufigste KI-Fehler besteht darin, ein Thema unter der falschen Nummer zu platzieren: zum Beispiel Wasser unter GRI 305 (Emissionen) anzuzeigen. Wasser entspricht GRI 303. Solche Fehler werden nur von der offiziellen Normenliste erfasst.
Schritt für Schritt: Frame-Matching mit KI
1. Basierend auf Wesentlichkeit. Nachdem Sie festgelegt haben, über welche Themen berichtet wird (Einheit 2), fahren Sie mit der Zuordnung fort.
2. Empfehlen Sie die Daten dem Standardartikel. Bitten Sie die KI, jedes wesentliche Thema dem relevanten GRI/ESRS-Stoffkandidaten zuzuordnen; Geben Sie jedoch an, dass es sich hierbei um einen Vorschlagsentwurf handelt.
3. Überprüfen Sie die Artikelnummer anhand des offiziellen Textes. Bestätigen Sie jede vorgeschlagene Zahl mit dem offiziellen Dokument von GRI oder EFRAG. Überprüfen Sie sowohl die Anzahl als auch den Inhalt.
4. Identifizieren Sie Lücken. Listen Sie die Daten auf, die Sie standardmäßig wünschen, aber nicht haben (Datenlücke); Diese werden entweder erhoben oder als „nicht verfügbar“ deklariert.
5. Richten Sie das Cross-Mapping ein. Bereiten Sie eine Tabelle vor, in der dieselben Daten mit GRI-, ESRS- und ISSB-Nummern verknüpft werden. Sie berichten also mit denselben Daten an mehrere Frameworks.
Schwache Eingabeaufforderung / Starke Eingabeaufforderung
Schwache Eingabeaufforderung:
Nummerieren Sie diese Themen gemäß GRI.
KI kann Zahlen erzeugen, die vernünftig erscheinen, aber falsch/erfunden sind; Es erfolgt kein Validierungsaufruf.
Kraftvolle Aufforderung:
Ihre Rolle: Experte für Berichtsrahmen. Input: unsere wesentlichen Themen (Energie, Wasser, Emissionen, Arbeitssicherheit, Abfall). Aufgabe: Schlagen Sie MÖGLICHE GRI- und ESRS-Stoffkandidaten für jedes Thema vor. Regeln: – Geben Sie jedem Vorschlag das Tag „MUSS ÜBERPRÜFEN“; Geben Sie keine genaue Zahl an. - Erfinden Sie keine Zahl, bei der Sie sich nicht sicher sind. Schreiben Sie „Bestätigung aus der offiziellen Standardliste“. - Schreiben Sie den Grund für die Diskriminierung bei leicht zu verwechselnden Themen wie Wasser und Emissionen auf. Ausgabe: Tabelle (Thema | GRI-Kandidat | ESRS-Kandidat | Verifizierungshinweis).
Aufforderung zur Eingabe einer Multi-Frame-Zuordnungstabelle
Erstellen Sie ein Multi-Frame-Mapping-Tabellengerüst für die folgenden Materialthemen. Spalten: Thema | Datenelement | GRI-Kunst. | ESRS-Kunst. | ISSB (S1/S2) | Quelldaten | Gibt es Lücken?Regeln:- Markieren Sie die Artikelnummern als „Kandidat/zu verifizieren“.- Schreiben Sie „DATA GAP“ in Zellen, die keine Daten enthalten.Themen: [THEMEN]
Die folgende Eingabeaufforderung erstellt eine Berichtslückenanalyse.
Ihre Rolle: ESG-Compliance-Analyst. Aufgabe: Vergleichen Sie die uns vorliegenden Daten mit den Erklärungen, die das von uns gewählte Framework (ESRS) erfordert, und führen Sie eine Lückenanalyse durch. Ausgabe: Erforderliche Erklärung | Haben wir es? | Was ist einzusammeln, wenn es fehlt | Verantwortlich.Regel: Für jede Zeile, in der Sie „wir haben“ sagen, schreiben Sie die Quelle; Wenn Sie sich nicht sicher sind, sagen Sie „Überprüfung erforderlich“. Erinnern Sie mich daran, die Standardklauseln anhand des offiziellen Textes zu überprüfen.Eintrag: [LISTE DER VERFÜGBAREN DATEN]
Achtung: Standards werden regelmäßig aktualisiert; Artikelnummern, Schwellenwerte und Anforderungen können sich ändern. Die Trainingsdaten der KI spiegeln möglicherweise eine veraltete Version wider. Bestätigen Sie kritische Paarungs- und Verpflichtungsentscheidungen immer mit dem geltenden offiziellen Text.
drei Mini-Koffer
Fall 1 – Falsche Nummer. Ein Energieunternehmen bat AI um eine GRI-Zuordnung. YZ gab seinen Wasserverbrauch mit „GRI 305-8“ an. Der Experte überprüfte: Wasser ist GRI 303, GRI 305 sind Luftemissionen und es gibt keine Aussage 305-8. Die Zahl wurde mit der offiziellen Liste korrigiert.
Fall 2 – Viele Berichte mit einer Datenmenge. Ein Hersteller sammelte einmal Energiedaten und ordnete sie mithilfe von KI den Anforderungen von GRI 302, ESRS E1 (Klima) und ISSB S2 zu. Dank der Kreuztabelle wurden die Daten aus einer einzigen Quelle eingespeist, anstatt die Daten für drei separate Berichte erneut zu sammeln. Jede Nummer wurde durch einen offiziellen Text bestätigt.
Fall 3 – Verborgener Hohlraum. Ein Unternehmen verfügte nicht über die von ESRS geforderte Offenlegung der „Scope-3-Emissionen“. Die KI schrieb den Bericht flüssig „als wäre er vollständig“ und machte die Lücke unsichtbar. Bei der Lückenanalyse wurde der Mangel aufgedeckt; Anstatt die Daten zu fabrizieren, erklärte der Bericht ehrlich, dass „Scope-3-Daten im Jahr 2025 erfasst werden.“
Häufige Fehler
- Die Artikelnummer wird nicht überprüft. GRI/ESRS/ISSB-Nummern werden nicht ohne Bestätigung mit dem offiziellen Text verwendet.
- Rahmen mischen. Die Annahme, dass der Impact-Fokus von GRI und der Finanz-Fokus von ISSB gleich sind, würde zu falschen Erklärungen führen.
- Verlassen Sie sich auf die alte Version. Standards werden aktualisiert; Wesentlich ist der aktuelle Text.
- Datenlücke verbergen. Es ist notwendig, die fehlenden Daten klar zu benennen und nicht „als wären sie vollständig“ zu schreiben.
- Verwirrende Themen wie Wasser/Emissionen. Themen, die ähnlich erscheinen, fallen unter unterschiedliche Artikelnummern.
Zusammenfassend
Berichtsrahmen sind Strukturen, die Nachhaltigkeitsdaten in eine gemeinsame, vergleichbare Sprache übersetzen: GRI untersucht die Auswirkungen, ISSB befasst sich mit Finanzen, ESRS betrachtet beides mit doppelter Wesentlichkeit. KI ist ein leistungsstarker Assistent für die schnelle Zuordnung derselben Daten zu Elementen verschiedener Frameworks. Die Artikelnummern können jedoch verfälscht werden und ältere Versionen widerspiegeln. Validieren Sie jede Zuordnung mit ihrem offiziellen kanonischen Text, wählen Sie Frames nach Leser aus und verbergen Sie keine Datenlücken. Die Berichterstattung an mehrere Frameworks mit einzelnen Daten ist effizient. aber es ist nur sicher, wenn jede Zahl bestätigt ist.
Anwendungsaufgabe
Wählen Sie fünf wesentliche Themen (z. B. Energie, Wasser, Emissionen, Abfall, Arbeitssicherheit). Fordern Sie eine GRI/ESRS/ISSB-Kandidatentabelle von der KI über die Multi-Frame-Matching-Eingabeaufforderung oben an. Dann: (1) überprüfen Sie mindestens drei Artikelnummern mit dem offiziellen Text, (2) überprüfen Sie, ob Wasser und Emissionen korrekt getrennt sind, (3) schreiben Sie die fehlenden Daten in eine leere Liste.
Checkliste
- [ ] Ich habe jedes wesentliche Thema dem entsprechenden Rahmenartikel zugeordnet.
- [ ] Ich habe die Artikelnummern mit dem offiziellen Text (GRI/EFRAG/ISSB) überprüft.
- [ ] Ich habe das Framework aufgrund seiner Leserschaft (Investor/Stakeholder/Regulierungsbehörde) ausgewählt.
- [ ] Ich habe leicht verwirrende Themen wie Wasser/Emissionen richtig getrennt.
- [ ] Ich habe Datenlücken übersichtlich aufgelistet, ohne sie zu verheimlichen.
- [ ] Ich habe bestätigt, dass ich die aktuelle Version der Standards verwende.
- [ ] Ich habe eine Kreuztabelle eingerichtet, die einzelne Daten mit mehreren Frames verbindet.