Kasu:
- Oskus teha vahet ühekordsel ja topeltolulisusel ning hinnata probleemi nii mõju kui ka rahalise olulisuse seisukohalt
- Võimalus jagada tehisintellekti abil sadu sidusrühmade vastuseid teemadeks, hoides samal ajal madala sagedusega, kuid olulised signaalid lahus
- Võimalus testida tehisintellekti loodud teemade loendit tööstusharuspetsiifilise reaalsusega ning siduda lõplik prioriteetide seadmise ja metoodika dokument inimestega
Ükski ettevõte ei saa aru anda igast jätkusuutlikkuse probleemist sama põhjalikult; Kui tarkvaraettevõtte jaoks on veetarbimine teisejärguline probleem, siis joogitootja jaoks on see päästerõngas. See on küsimus "millised küsimused on meile tõeliselt olulised?" Vastuse küsimusele annab olulisuse analüüs (olulisuse analüüs). Olulisus on protsess, mille käigus tehakse kindlaks, kui oluline/oluline on jätkusuutlikkuse küsimus organisatsiooni jaoks, ning see on kogu ESG aruande aluseks. Vale olulisus muudab isegi sadu lehekülgi aruandeid väärtusetuks; sest aruanne keskendub valedele teemadele. Selles üksuses saate teada, kus kasutada tehisintellekti (AI) kiirendajana ja kus selle protsessi riskina.
Teeme kõigepealt selgeks kaks mõistet. Üksikolulisus vaatleb ainult seda, kuidas probleem mõjutab ettevõtte finantsseisundit: "Kuidas mõjutab kliimamuutus meie tulusid/kulusid?" Topeltolulisus lisab teise aspekti: ettevõtte mõju maailmale. Seega on küsimus kahekordne: (1) Kuidas see probleem ettevõtet rahaliselt mõjutab? (2) Kuidas mõjutab ettevõte sellega seoses keskkonda ja ühiskonda? CSRD ja ESRS jõustavad seda teist topeltvaadet. See eristamine on nii eksamite kui ka praktika keskmes.
Kaks kahekordse tähtsusega aspekti
Kahekordne materiaalsus paistab läbi kahe objektiivi:
- Mõju olulisus — "inside out": ettevõtte tegevuse positiivne/negatiivne mõju inimestele ja keskkonnale. Näide: tekstiilitehase poolt jõkke lastud reovesi.
- Finantsolulisus – „väljaspool sees”: jätkusuutlikkuse probleemi mõju ettevõtte rahavoogudele, kuludele ja väärtusele. Näide: süsiniku hinna tõstmine suurendab tootmiskulusid.
Kui teema on mõlemas neist kahest vaatenurgast materjal, loetakse see kahese olulisuse loogikas kajastatavaks. Tehisintellektil on raske nendel kahel aspektil vahet teha ja see kaldub sageli ainult rahalise poole poole; Seetõttu on oluline väljundit seda eristamist silmas pidades juhtida.
Teema
Mõju materiaalsus (maailmale)
Rahaline olulisus (ettevõttele)
kasvuhoonegaaside heitkogused
Panus kliimamuutustesse
Süsinikumaks, CBAM-i maksumus
Töötajate tervis ja ohutus
Töötaja elu ja tervis
Õnnetusjuhtumite hüvitamine, tootmisseisak
veekasutus
Piirkondlik veestress
Veepuudus, tootmisrisk
Andmete privaatsus
Kasutaja õigused
Trahv, maine ja kliendi kaotus
Näpunäide: probleemi kaalumisel "kas see mõjutab meid või meie maailma?" Jaga see kaheks. Palju rohepesu ja alaraportimist esineb siis, kui ettevõtted teatavad ainult neid puudutavast rahalisest küljest, varjates nende mõju maailmale.
Samm-sammult: tehisintellektil põhinev materiaalsusprotsess
1. Loo teemauniversum. Koostage pikk nimekiri võimalikest jätkusuutlikkuse teemadest, mis on teie valdkonna jaoks olulised. AI on siin hea ajurünnaku partner; Kandidaatide loend koostatakse ESRS-i teemapealkirjade, GRI tööstusstandardite ja sarnaste ettevõtete aruannete skaneerimise teel.
2. Tuvastage sidusrühmad. Huvirühmad on osapooled, keda ettevõtte tegevus mõjutab või mõjutab: töötajad, kliendid, tarnijad, investorid, kohalikud inimesed, regulaatorid, kodanikuühiskond. Iga olulise küsimuse puhul "keda see mõjutab?" küsitakse.
3. Koguge sidusrühmade panus. Uurige küsitluste, intervjuude ja töötubade kaudu, milliseid teemasid sidusrühmad oluliseks peavad. AI on väga võimas sadade avatud küsitluste vastuste sortimisel teemadeks (seda nimetatakse temaatiliseks analüüsiks).
4. Hinda ja sea tähtsuse järjekorda. Hinda iga teema skaalal kahel teljel (mõju ja finants). Kõrgeid punkte saanud teemasid peetakse "olulisteks/olulisteks" ja need on aruande keskmes.
5. Kontrollige ja dokumenteerige. Prioriseerimise kinnitab korralduskomitee; See, kuidas protsess toimub (metoodika), on dokumenteeritud. CSRD nõuab ka olulisuse protsessi enda selgitamist.
Nõrk viip / Tugev viip
Nõrk viip:
Rääkige meile teie jaoks olulistest jätkusuutlikkuse küsimustest.
See ei hõlma tööstuse, ärimudeli, sidusrühmade ja duaalsuse aspekte; AI koostab üldise loendi ja jätab sageli löögi suuna vahele.
Võimas viip:
Sinu roll: topeltolulisuse ekspert.Ettevõte: Türgis tootev keskmise suurusega toiduettevõte.Ülesanne: loetlege võimalikud jätkusuutlikkuse probleemid ja tehke igaühe kohta KAKS ERALDI hinnangut:- Mõju olulisus (ettevõtte mõju keskkonnale/ühiskonnale) - Finantsolulisus (probleemi finantsmõju ettevõttele)Iga probleemi puhul kirjutage üles ka mõjutatud DRAFT: See on kandidaat; Skoor ja lõplik otsus kuulub meile. Märkige sektoriandmed, milles te pole kindel, väljamõeldud, "tuleb kontrollida". Väljund: tabel (Teema | Mõju suund | Finantsaspekt | Sidusrühmad | Märkus).
Sorteerige sidusrühmade vastused teemade kaupa
Olulisuse uuringute sadade vabateksti vastuste käsitsi lugemiseks kulub päevi. AI võib need teemadeks jagada; kuid mööndusega: tehisintellekt võib vähemuse, kuid kriitilise arvamuse (näiteks ühe töötaja tõstatatud tõsise turvaprobleemi) kõrvale jätta kui "ebaolulist". Seetõttu ei asenda temaatiline kokkuvõte töötlemata vastuseid; See on värav nende juurde.
Allpool on 200 olulisuse uuringu vabatekstilist vastust.Ülesanne:1) Jagage vastused mitte rohkem kui 10 teemaks, andes igale teemale lühinime.2) Loendage, mitu vastust iga teemat mainib.3) Loetlege, kõrvaldage KA väike arv, kuid tõsiseid (ohutus-, õigus-, keskkonnarisk) arvamusi pealkirja all "või 4) ühendage mistahes sagedusega / ärge tehke suurt tähtsust". vastused.Vastused: [ANSWERS]
Ettevaatust: AI temaatiline kokkuvõte ei asenda töötlemata vastuseid. Eelkõige võib tehisintellekti varju jätta „madala sagedusega, kuid suure tähtsusega” arvamused (turvarikkumine, korruptsioonikahtlus), kuna neid on vähe. Kontrollige neid arvamusi kindlasti eraldi pilguga.
kolm minikarpi
Juhtum 1 – tegevussuuna väljajätmine. Keemiaettevõte lasi tehisintellektil koostada olulisuse nimekirja. Nimekiri keskendus finantsküsimustele, nagu süsiniku hind ja energia hind; kuid selle mõju tehase lähedal asuva küla veevarustusele nimekirjas ei olnud. Ekspert lisas "mõju" aspekti kahekordse tähtsusega; See probleem osutus hiljem huvirühmade kõige kriitilisemaks probleemiks.
Juhtum 2 – kaal numbrites. Jaemüüja analüüsis tehisintellektiga 1200 kliendiküsitlust. YZ leidis, et 41% vastustest puudutas "pakendijäätmete" ja 23% "töötingimuste" teemat. Meeskond kuulutas need kaks teemat esmatähtsateks olulisteks teemadeks; „Madalsageduse“ rubriigi all ilmunud tarneahel tõi aga eraldi vaatluse alla ka lapstööjõu kahtluse.
3. juhtum – võlts tähtsus. AI märkis "veetarbimise" tarkvaraettevõtte jaoks esmatähtsa materiaalse probleemina; kusjuures ettevõtte ainus veekasutus oli kontori köök. Ekspert pistis seda väiksemaks ja keskendus tõeliselt olulisele "andmete privaatsusele ja energiatarbimisele". Aruanne oleks kaotanud fookuse, kui valet materjali poleks parandatud.
Küsib olulisuse maatriksi seadistamist
Olulisuse maatriks on visuaalne prioriseerimise tööriist, mis asetab teemad mööda kahte telge (mõju ja finants). Paremas ülanurgas olevad teemad on kõige olulisemad.
Järjesta järgmised teemad ja hinded olulisuse maatriksi loogikasse. Sisend: iga teema mõjuskoor (1-5) ja finantsskoor (1-5). Ülesanne: 1) Jaga teemad nelja tsooni: kõrge-kõrge (prioriteetne), suur mõju-madal rahandus, madal mõju-suur rahandus, madal-madal. 2) Pakkuge aruande põhifookuseks "prioriteetne" piirkond. 3) Määrake piiripealsed (umbes 3–3) teemad märgiga "vajalik inimlik otsustusvõime". Punktid: [TEEMA JA HINNAD]
Järgmine viip annab ülevaate olulisuse metoodika aruandesse kirjutamiseks.
Teie roll: ESG aruande koostaja. Ülesanne: kirjutage 1 auditeeritav lõik, mis selgitab meie kahesuguse olulisuse protsessi. Kaasake: millist aineuniversumit skaneeriti, millised sidusrühmad olid kaasatud, millise meetodiga see hinnati, kes selle heaks kiitis. Reegel: kirjuta alahinnatult, kontrollitavalt ja protsessikeskselt; tulemuse kinnitamise lisamine.Sisend: [PROTSESSI MÄRKUSED]
Levinud vead
- Olles rahul ühe olulise asjaga. Ainult finantsmõju vaatamine ja ettevõtte mõju maailmale ignoreerimine on CSRD vastu.
- Huvirühma kitsas hoidmine. Ainult investorite kuulamine ning töötajate, kohalike inimeste ja tarnijate välistamine moonutab olulisust.
- AI loendi aktsepteerimine sellisel kujul. Sektorile iseloomulikud kriitilised probleemid võivad tehisintellektis puududa või neile on antud vale kaal.
- Madalsageduslike tõsiste arvamuste kõrvaldamine. Eraldi tuleks uurida signaale, mida on vähe, kuid mis on kõrge riskiga.
- Ei dokumenteeri metoodikat. Kui pole kirjas, kuidas protsessi tehakse, ei aktsepteeri audiitor olulisust.
Kokkuvõttes
Materjalianalüüs on kogu ESG aruande kompass; Aruanne, mis keskendub valedele probleemidele, on väärtusetu, hoolimata sellest, kui kvaliteetselt see on kirjutatud. Kahekordne tähtsus seisneb selles, et "kuidas see probleem meid rahaliselt mõjutab?" samuti "kuidas me maailma selles küsimuses mõjutame?" küsib koos küsimusi. AI on võimas kiirendaja teemade universumi genereerimiseks ja sadade sidusrühmade vastuste teemadeks sorteerimiseks; kuid see kipub löögi suunda mööda laskma, loob vale tähtsuse ja kõrvaldab madala sagedusega kriitilised vaated. Lõplik prioriteetide seadmine ja heakskiit on alati inimese enda teha.
Rakenduse ülesanne
Valige tööstus (nt toiduainete jaemüük) ja küsige tehisintellektilt 12–15 kandidaadi teema loendit, kasutades ülaltoodud võimsat viipa. Seejärel: (1) kontrollige iga teemat, jagades selle mõju ja rahalise aspekti poolest kaheks, (2) parandage ainult need, mis on nihkunud rahalisele poolele, (3) valige koos põhjendusega 5 teie arvates kõige olulisemat teemat ja koostage väike olulisuse maatriks.
kontrollnimekiri
- [ ] Hindasin iga teemat nii mõju kui ka rahalise olulisuse seisukohalt.
- [ ] Laiendasin investorist väljapoole jäävate sidusrühmade nimekirja (töötaja, avalikkus, tarnija).
- [ ] Testisin tehisintellekti loodud teemade loendit tööstusharuspetsiifilise reaalsusega.
- [ ] Uurisin madala sagedusega, kuid suure tähtsusega arvamusi eraldi.
- [ ] Kinnitasin prioriseerimise inimese/komisjoni otsusega.
- [ ] Olen olulisuse metoodika vastavalt auditile dokumenteerinud.
- [ ] Jätsin kõrvale vale tähtsusega teemad (mis meid tegelikult ei puuduta).