Pelnas:
- Galimybė nustatyti 3 taikymo sritį, teikiant pirmenybę tiekėjams pagal išlaidas ir rizikos lygį bei atskiriant faktinius duomenis ir tarpinius įvertinimus
- Pažymėdami tiekėjo rizikos signalus dirbtiniu intelektu, traktuokite juos kaip „signalus, kuriuos reikia ištirti“, o ne kaip įrodymą
- Gebėjimas tvarkyti rimtas pretenzijas dėl žmogaus teisių / aplinkosaugos per deramo patikrinimo procesą, kuriam reikalingas patikrinimas vietoje ir teisinis patvirtinimas
Daugumai įmonių didžiausią įtaką tvarumui daro ne jų pačių gamykla, o tiekimo grandinė. Daugiau nei 80 procentų drabužių prekės ženklo anglies pėdsako gali sudaryti tiekėjai – nuo audinių gamintojų iki siuntų. Be to, pati didžiausia socialinė rizika, pvz., vaikų darbas, priverstinis darbas ir aplinkosaugos pažeidimai, dažnai kyla giliai tiekimo grandinėje. Šiame skyriuje sužinosite, kaip naudoti dirbtinį intelektą (DI) tiekimo grandinės duomenims rinkti ir vertinti bei rizikai tikrinti.
Paaiškinkime dvi sąvokas. 3 taikymo sritis, kaip matėme ankstesniame skyriuje, yra netiesioginės emisijos įmonės vertės grandinėje ir paprastai yra didžiausias, bet sunkiausiai išmatuojamas elementas. Deramas patikrinimas – tai žmogaus teisių ir aplinkos rizikos įmonės tiekimo grandinėje nustatymo, prevencijos ir pašalinimo procesas. Pagal tokius reglamentus kaip ES CSDDD (Įmonių tvarumo deramo patikrinimo direktyva) tai yra privaloma didelėms įmonėms.
Pagrindinis tiekimo grandinės duomenų iššūkis
Galite išmatuoti savo objekto duomenis; Bet jūs negalite tiesiogiai išmatuoti šimtų tiekėjų duomenų, turite jų klausti. Tai sukuria tris problemas:
- Duomenys negaunami arba yra neišsamūs. Dauguma mažesnių tiekėjų nesaugo anglies dioksido duomenų.
- Duomenys nepatikimi. Kai tiekėjas pats praneša, gali būti per daug arba per mažai.
- Būtina spėti (proxy). Jei faktinių duomenų nėra, naudojamas pramonės vidurkis arba išlaidomis pagrįstas įvertinimas.
Čia dirbtinis intelektas padeda dviem būdais: (1) greitai parengti apklausas ir tolesnius laiškus, kurie bus išsiųsti šimtams tiekėjų, (2) susisteminti išsklaidytus atsakymus ir pažymėti rizikos signalus. Tačiau joks tiekėjo pateiktas skaičius nėra patikrintas, joks rizikos signalas nesudaromas be žmogaus peržiūros.
3 taikymo srities kategorija (pavyzdys)
Duomenų šaltinis
Tipiškas metodas
Perkamos prekės/paslaugos
Tiekėjų apklausa / išlaidos
Tikrieji duomenys > tarpinis serveris
Siuntimas ir platinimas
Vežėjo įrašai
Atstumas × apkrova × koeficientas
verslo keliones
kelionių sistema
Km/skrydis × koeficientas
Parduotos prekės naudojimas
Produkto energijos duomenys
Naudojimo modelis
atliekų
Atliekų perdavimo dokumentai
Kiekis × koeficientas
Patarimas: 3 apimtyje „išlaidomis pagrįstas“ įvertinimas (tiek CO₂e už 1 000 išleistų USD) yra greita pradžia, bet apytikslė. Kai tiekėjas pateikia tikrus duomenis, naudokite juos; Išlaidomis pagrįstas įvertinimas yra tik preliminarus, jei nėra faktinių duomenų, ir ataskaitoje jis turėtų būti pažymėtas kaip „įvertis / tarpinis rodiklis“.
Žingsnis po žingsnio: tiekimo grandinės darbo eiga su AI
1. Suteikite pirmenybę tiekėjams. Negalite vienodai išnagrinėti visų šimtų tiekėjų. Sutelkite dėmesį į tuos, kurių išlaidų dydis ir rizika yra didelė (sektorius, šalis). AI gali sudaryti sąrašo juodraštį su šiuo prioritetu.
2. Apklausos ir prašymo projektas. Paprašykite dirbtinio intelekto aiškios, lengvai užpildomos tiekėjo duomenų apklausos metmenų.
3. Sukonfigūruokite gaunamus duomenis. Sudėkite skirtingų formatų atsakymus į vieną lentelę; Pažymėkite trūkstamas dalis.
4. Ieškokite rizikos signalų. Leiskite AI rasti „raudonos vėliavėlės“ kandidatus viešose naujienose, pažeidimų įrašuose ir apklausų neatitikimus; Tačiau žmonės patikrina kiekvieną signalą.
5. Veiksmas ir siekimas. Sudaryti korekcinių veiksmų ir tolesnių veiksmų planą didelės rizikos tiekėjams; Dokumentuokite procesą.
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Apskaičiuokite mūsų tiekėjų anglies pėdsaką.
Nėra duomenų šaltinio, nėra tikrojo / įgaliotojo skirtumo ir jokio patvirtinimo; AI sudaro tiekėjų numerius.
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: tiekimo grandinės tvarumo analitikas. Įvestis: 15 tiekėjų pavadinimų, pramonės šaka, metinė išlaidų suma ir faktiniai išmetamųjų teršalų duomenys, kuriuos jie pateikia (jei yra). Užduotis: 1) Tiems, kurie pateikia tikrus duomenis, naudokite tuos duomenis. 2) Neturintiems realių duomenų rašykite "reikalingas sąnaudomis pagrįstas PROXY", NETIPA numerio; nurodykite, kurį veiksnį gauti iš oficialaus šaltinio.3) Suteikite pirmenybę tiekėjams, turintiems didelių išlaidų + didelės rizikos pramonės šaką.Išvestis: lentelė (Tiekėjas | Pramonė | Išlaidos | Duomenų tipas [faktinis / tarpinis serveris] |Prioritetas | Pastaba). Įgaliotiniai numeriai bus pažymėti ataskaitoje.
Raginimas atlikti tiekėjo rizikos patikrinimą
Sukurkite rizikos patikrinimo pastolius toliau nurodytam tiekėjų sąrašui. Įvertinkite kiekvieną tiekėją (tik remiantis mano pateikta informacija, viešas pareiškimas FAKE):- Galimas pavojus žmogaus teisėms iš šalies/sektoriaus (didelis/vidutinis/mažas)- Galimas pavojus aplinkai- Atsakymų į apklausą nenuoseklumas/raudonos vėliavėlėsTaisyklė: prie kiekvienos rizikos pridėkite pastabą „būtina patikrinti – nėra šaltinio“; neteikite galutinių kaltinimų, tiesiog pasiūlykite signalus ištirti.Sąrašas: [TIEKĖJAI]
Toliau pateiktame raginime parengta duomenų užklausos apklausa, kurią reikia siųsti tiekėjams.
Jūsų vaidmuo: tvarumo tiekimo specialistas. Užduotis: parengti ESG duomenų apklausą, kurioje būtų ne daugiau kaip 10 klausimų, kuriuos smulkūs / vidutiniai tiekėjai galėtų lengvai atlikti. Apima: energijos suvartojimą, kuro rūšį, atliekas, nelaimingų atsitikimų, susijusių su darbo sauga, skaičių, įsipareigojimą dirbti priverstinį / vaikų darbą. Tonas: paprastas, aiškus, lengvai užbaigiamas; Prie kiekvieno klausimo pridėkite vienetų ir pavyzdžių.
Atsargiai: neleiskite AI patikrinti tiekėjo rizikos signalo (pvz., „vaikų darbo“) ir niekada nenaudokite AI pateikto teiginio kaip įrodymo. Tokias rimtas pretenzijas patvirtina tik patikimas šaltinis, lauko apžiūra ir teisinis procesas. AI duoda tik „tiriamą signalą“; neteisia.
trys mini dėklai
1 atvejis – sąžiningas tarpinio serverio naudojimas. Tik 30 iš 200 vieno baldų gamintojo tiekėjų pateikė faktinius anglies dioksido duomenis. Komanda naudojo išlaidomis pagrįstą tarpinį serverį likusiems 170, tačiau ataskaitoje aiškiai teigiama: „65 % 3 taikymo srities yra išlaidomis pagrįstas įvertinimas“. Auditorius pripažino šį sąžiningumą; jei jis būtų buvęs nuslėptas, patikinimas būtų buvęs paneigtas.
2 atvejis – prioritetų nustatymas. Maisto įmonė turėjo 480 tiekėjų. AI parodė, kad 80% išlaidų buvo sutelkta pas 40 tiekėjų. Komanda sutelkė dėmesį į šiuos 40; resursai nebuvo švaistomi, o didžiausią poveikį padarę tiekėjai buvo pateikti realiais duomenimis.
3 atvejis. Melagingo kaltinimo pavojus. AI pažymėjo tiekėją kaip „galimą priverstinį darbą“; Priežastis buvo tik šalies vidurkis. Grupė priėmė tai kaip „signalą, kurį reikia ištirti“, o ne įrodymą, ir paprašė atlikti patikrinimą vietoje. Patikrinimas nerado jokių problemų; Jei AI signalas būtų laikomas įrodymu, kiltų nesąžiningas kaltinimas ir kiltų teisinė rizika.
Dažnos klaidos
- Tiekėjo duomenų priėmimas jų nepatikrinus. Savarankiškai pateikiant tiekėjo duomenis reikia atlikti kryžminę patikrą.
- Tarpinio serverio slėpimas. Išlaidomis pagrįsto prognozavimo naudojimas yra gerai; Nenurodymas yra audito problema.
- Visus tiekėjus nagrinėja vienodai. Tiekimas turėtų būti sutelktas į didelių išlaidų ir didelės rizikos tiekėjus.
- AI signalo klaidinimas kaip įrodymas. Teiginius dėl žmogaus teisių / aplinkosaugos pažeidimų tikrina sritis ir įstatymai, o ne AI.
- Visiškai praleidus 3 taikymo sritį. Didžiausias poveikis paprastai būna čia; To negalima ignoruoti remiantis tuo, kad jį „sunku išmatuoti“.
Apibendrinant
Tiekimo grandinėje slepiasi didžiausias daugumos įmonių poveikis aplinkai ir socialinis poveikis; Čia sutelkta 3 taikymo srities emisijų ir deramo patikrinimo rizika. AI; Tai yra galinga pagalba nustatant tiekėjų prioritetus, rengiant apklausas, struktūrizuojant išsklaidytus atsakymus ir ženklinant rizikos signalus. Tačiau tiekėjų duomenys neįtraukiami į ataskaitą, kol jie nėra patikrinti, aiškiai nurodyti įgaliotiniai, o rimti įtarimai nepatvirtinti patikrinimo vietoje. AI generuoja signalus; Žmogus prisiima sprendimą ir atsakomybę.
Taikymo užduotis
Paruoškite 10 fiktyvių tiekėjų sąrašą, nurodydami pavadinimą, pramonės šaką ir metines išlaidas; Pridėkite faktinių išmetamųjų teršalų duomenis prie kelių, o daugumą palikite tuščią. Paprašykite AI pateikti prioritetų ir duomenų tipo lentelę naudodami aukščiau pateiktą galingą raginimą. Tada: (1) patikrinkite, ar tiekėjų, kuriems reikalingas įgaliotinis, skaičius nėra sudarytas, (2) pasirinkite 3 didžiausio prioriteto tiekėjus su pagrindimu, (3) sudarykite trumpą duomenų apklausą, kurią norite išsiųsti jiems.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Pirmenybę tiekėjams sudariau pagal išlaidas ir rizikos lygį.
- [ ] Naudojau tikrus duomenis; Tiems, kurie jo neturi, pažymėjau tarpinį serverį.
- [ ] Tiekėjo duomenis įvertinau ne tokius, kokie yra, o kryžminio patikrinimo būdu.
- [ ] Rizikos signalus laikiau „nagrinėtinais“ ir nenaudojau jų kaip įrodymų.
- [ ] Suplanavau lauko auditą / teisinį patikrinimą rimtoms pretenzijoms.
- [ ] Aš nepraleidau 3 taikymo srities; Ataskaitoje nurodžiau apimtį ir įvertinimo rodiklį.
- [ ] Visą procesą užfiksavau deramo patikrinimo dokumentu.