ਲਾਭ:
- ਸਹੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ (ਜੀਆਰਆਈ/ਈਐਸਆਰਐਸ/ਆਈਐਸਐਸਬੀ) ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੋਹਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਬਹੁ-ਸਰੋਤ, ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕੋਡ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟਰੇਸਯੋਗ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਅਤਿਕਥਨੀ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਰਿਪੋਰਟ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਭਰੋਸੇ ਲਈ ਸਬੂਤ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਚੰਗੀ ਕਿਉਂ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਇਹ ਸੀਮਤ ਮੁੱਲ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਸਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ। ਨਿਵੇਸ਼ਕ, ਰੈਗੂਲੇਟਰ, ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਹੁਣ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ESG (ਵਾਤਾਵਰਣ, ਸਮਾਜਿਕ, ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ) ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਮੁੱਖ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਚੇਨ, AI ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ — ਸਭ ਤੋਂ ਗੰਭੀਰ — ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਆਡਿਟਯੋਗਤਾ ਸਿੱਖੋਗੇ।
ਫਰੇਮ ਪਹਿਲਾਂ। GRI (ਗਲੋਬਲ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਪਹਿਲਕਦਮੀ) ਵਿਸ਼ਵ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਆਪਕ ਸਵੈ-ਇੱਛਤ ਸਥਿਰਤਾ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਮਿਆਰ ਹੈ। CSRD (ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸਸਟੇਨੇਬਿਲਟੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਡਾਇਰੈਕਟਿਵ) EU ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰਤਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ESRS (ਯੂਰੋਪੀਅਨ ਸਸਟੇਨੇਬਿਲਟੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਸਟੈਂਡਰਡ) ਨਾਮਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ISSB/IFRS S1-S2 ਇੱਕ ਵਿੱਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ, ਗਲੋਬਲ ਸਸਟੇਨੇਬਿਲਟੀ ਡਿਸਕਲੋਜ਼ਰ ਸਟੈਂਡਰਡ ਹੈ। ਸਹਿਮਤੀ: ਦਾਅਵੇ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ, ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਡੇਟਾ।
ਡਬਲ ਪਦਾਰਥ: ਕੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨੀ ਹੈ?
CSRD ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਸੰਕਲਪ ਦੋਹਰਾ ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ। ਇਹ ਦੋ ਗੁਣਾ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ: (1) ਵਾਤਾਵਰਣ/ਸਮਾਜ ਸੰਸਥਾ (ਵਿੱਤੀ ਪਦਾਰਥ) ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ? (2) ਸੰਸਥਾ ਵਾਤਾਵਰਣ/ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਭੌਤਿਕਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ)? ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਲਈ ਵਿੱਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਵੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ਵ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। AI ਇਹ ਦੱਸਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਮੁੱਦੇ ਭੌਤਿਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਭੌਤਿਕਤਾ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਦੀ ਰਾਏ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ।
ਸੰਕੇਤ: ਇੱਕ ESG ਰਿਪੋਰਟ ਸਿਰਫ ਇਸਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਜਿੰਨੀ ਕੀਮਤੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਫਲੂਐਂਟ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਟੈਕਸਟ ਨਿਰੀਖਣ 'ਤੇ ਟੁੱਟ ਜਾਵੇਗਾ ਜੇਕਰ ਇਸਦੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਸਖਤ ਕਰੋ; ਸੁੰਦਰ ਵਾਕ ਬਾਅਦ ਵਿਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ.
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੜੀ
ਈਐਸਜੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹਿੱਸਾ ਇਸ ਨੂੰ ਲਿਖਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ: ਦਰਜਨਾਂ ਸਾਈਟਾਂ ਤੋਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਯੂਨਿਟਾਂ ਵਿੱਚ. ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਕੰਮ ਆਉਂਦਾ ਹੈ — ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਇਨਵੌਇਸ, ਟੇਬਲ ਅਤੇ ਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ, ਯੂਨਿਟ ਦੇ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ। ਪਰ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਟਰੇਸਯੋਗ ਸਰੋਤ (ਇਨਵੌਇਸ, ਮੀਟਰ, ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ) ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਬਿਨਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਇੱਕ ESG ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ
1. ਫਰੇਮ ਚੁਣੋ। GRI, CSRD/ESRS ਜਾਂ ISSB? ਲਾਜ਼ਮੀ ਜਾਂ ਸਵੈਇੱਛਤ?
2. ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ। ਕਿਹੜੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ?
3. ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਕਰੋ। ਇਸਦੇ ਸਰੋਤ ਸਮੇਤ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ।
4. ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। ਨਿਕਾਸ, ਪਾਣੀ, ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ, ਊਰਜਾ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ — ਹਰ ਇੱਕ ਇਸਦੇ ਸਰੋਤ ਨਾਲ।
5. ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। AI ਨਾਲ ਪਿੰਜਰ, ਫਿਰ ਮਨੁੱਖੀ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ।
6. ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਅੰਦਰੂਨੀ ਨਿਯੰਤਰਣ + ਸੁਤੰਤਰ ਭਰੋਸਾ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਅਣਟਰੇਸੇਬਲ ਨੰਬਰ। ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਇੱਕ ESG ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ AI ਡਰਾਫਟ ਸੀ; "ਅਸੀਂ ਆਪਣੀ ਪਾਣੀ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ 15% ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ," ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਆਡੀਟਰ ਨੇ ਇਸ ਨੰਬਰ ਦੇ ਸਰੋਤ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਿਆ; ਟੀਮ ਇਹ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਸਕੀ ਕਿ ਇਹ ਨੰਬਰ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ ਹੈ - AI ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਇੱਕ "ਪ੍ਰਵਾਨਤ" ਨੰਬਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਨੰਬਰ ਖਿੱਚਿਆ ਗਿਆ, ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ (9% ਕਮੀ)। ਹਰ ਅਣਪਛਾਤੇ ਨੰਬਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਕੰਟਰੋਲ ਵਿੱਚ ਬੰਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕੇਸ 2 - ਯੂਨਿਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ। ਇੱਕ ਸਮੂਹ 30 ਸਹੂਲਤਾਂ ਤੋਂ ਊਰਜਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜ ਰਿਹਾ ਸੀ; ਕੁਝ kWh ਵਿੱਚ, ਕੁਝ MWh ਵਿੱਚ, ਕੁਝ GJ ਵਿੱਚ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਦੇ ਨਾਲ AI ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ ਸੀ ਜਿਸ ਨੇ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਯੂਨਿਟ (MWh) ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਗੁਣਾਂਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਸ਼ੱਕੀ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ। ਜੋ ਦਿਨ ਹੱਥੀਂ ਲੈਣੇ ਸਨ ਉਹ ਘੰਟਿਆਂ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਨ; ਹਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਕੇਸ 3 - ਦੋਹਰਾ ਮਹੱਤਵ। ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਨੇ ਸਿਰਫ ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ AI ਨੂੰ ਦੋਹਰੇ ਮਹੱਤਵ ਵਾਲੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ; ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਗਠਨ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਪਾਣੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ "ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਦਾਰਥਕਤਾ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਇਸਦਾ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਵਿੱਤੀ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਵੇ। ਇਹ CSRD ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਸੀ। ਇਸ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਦੀ ਰਾਏ ਦੁਆਰਾ ਦੁਬਾਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸਥਿਰਤਾ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖੋ।
ਇਹ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਫਰੇਮਵਰਕ, ਡੇਟਾ, ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਦੀ ਘਾਟ। AI ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਚੰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਸਦਾ ਪਾਲਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਂਚ 'ਤੇ ਕ੍ਰੈਸ਼ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ESG ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਮਾਹਰ। GRI ਸਟੈਂਡਰਡ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ "ਨਿਕਾਸ" ਭਾਗ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਸਿਰਫ਼ ਮੇਰੇ ਵੱਲੋਂ ਹੇਠਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਇੱਕ ਹੋਰ ਨੰਬਰ ਨਕਲੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਅੱਗੇ [ਸਰੋਤ] ਟੈਗ ਨਾਲ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ। ਅਸਪਸ਼ਟ/ਅਤਕਥਨੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ "ਈਕੋ-ਅਨੁਕੂਲ"); ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ, ਮਾਪੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਵਾਲੇ ਸਥਾਨਾਂ ਦੀ [DATA MISSING] ਵਜੋਂ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ: [ਇੱਥੇ]
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਰਿਪੋਰਟ ਸੈਕਸ਼ਨ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ESG ਮਾਹਰ। ਡਰਾਫਟ [ਸੈਕਸ਼ਨ] [ਫਰੇਮਵਰਕ: GRI/ESRS] ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲਿਖੋ। ਸਿਰਫ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਨੰਬਰ ਬਣਾਉਣਾ. ਹਰਮੇਟਿਕ ਦੇ ਅੱਗੇ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰੋ। ਅਤਿਕਥਨੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ; ਗੁੰਮ ਹੋਏ [DATA MISSING] ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ: [ਇੱਥੇ]
2) ਮਲਟੀ-ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ ਮਾਨਕੀਕਰਨ (ਕੋਡ ਦੇ ਨਾਲ):
ਪਾਇਥਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਯੂਨਿਟਾਂ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ [ਊਰਜਾ/ਪਾਣੀ/ਕੂੜਾ] ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਪਰਿਵਰਤਨ ਗੁਣਾਂਕ ਦਿਖਾਓ; ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਸ਼ੱਕੀ/ਅਤਿਅੰਤ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰੋ। ਹਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਯੋਗ ਰੱਖੋ। ਡੇਟਾ: [ਇੱਥੇ]
3) ਦੋਹਰੀ ਭੌਤਿਕਤਾ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ:
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡਬਲ-ਮਟੀਰੀਅਲ ਫਰੇਮਵਰਕ (ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਭਾਵ + ਵਾਤਾਵਰਣ/ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ) ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ESG ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਹਰੇਕ ਮੁੱਦੇ ਦਾ ਦੋ ਧੁਰਿਆਂ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਹੈ; ਅੰਤਮ ਭੌਤਿਕਤਾ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਦੀ ਸਲਾਹ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਰਾਜ. ਜਾਣਕਾਰੀ: [ਇੱਥੇ]
4) ਆਡਿਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟਰੇਸੇਬਿਲਟੀ ਕੰਟਰੋਲ:
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਖਿੱਚੋ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ ਕਿ "ਕੀ ਸਰੋਤ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?" ਲਿਖੋ (ਹਾਂ/ਨਹੀਂ)। ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਮਾਰਕ ਕਰੋ ਜਿਸਦਾ ਕੋਈ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਜੋਖਮ ਵਜੋਂ। ਟੈਕਸਟ ਬਦਲੋ; ਬਸ ਚੈੱਕ ਕਰੋ। ਟੈਕਸਟ: [ਇੱਥੇ]
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਅਣਟਰੇਸੇਬਲ ਨੰਬਰ ਪਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਸਬੂਤ ਦੇ ਬਿਨਾਂ AI ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ। ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਾਕ ਡੇਟਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹਨ।
- ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦੋਹਰੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ. ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੋਵੇਂ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
- ਯੂਨਿਟ ਉਲਝਣ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। kWh/MWh/GJ ਪਰਿਵਰਤਨ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
- ਅਤਿਕਥਨੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ. "ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ" ਵਰਗੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਜੋਖਮ ਹਨ।
ਸਾਵਧਾਨ: CSRD ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਲਾਜ਼ਮੀ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਭਰੋਸੇ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਆਡੀਟਰ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸਬੂਤਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਪਾਠ ਦੀ ਨਹੀਂ। AI ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਸਬੂਤ ਦੀ ਲੜੀ ਸਥਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ; ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ.
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ESG ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ; ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਦੋਹਰੇ ਮਹੱਤਵ, ਟਰੇਸਯੋਗ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। AI; ਇਹ ਡੇਟਾ ਮਾਨਕੀਕਰਨ, ਡਰਾਫਟ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਐਕਸਲੇਟਰ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਮੁੱਦੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਭੌਤਿਕਤਾ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟ ਸਿਰਫ ਇਸਦੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ; ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਵਾਕ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਕਈ ਵਾਤਾਵਰਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ (ਨਿਕਾਸ, ਪਾਣੀ, ਊਰਜਾ) ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ (ਜਾਣ ਬੁੱਝ ਕੇ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਸਰੋਤ ਛੱਡੋ)। ਟੈਮਪਲੇਟ 1 ਦੇ ਨਾਲ, AI ਦਾ ਇੱਕ GRI “Emissions” ਭਾਗ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਕਿ ਗੈਰ-ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ [DATA MISSING] ਵਜੋਂ ਮਾਰਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਫਿਰ ਟੈਮਪਲੇਟ 4 ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਹਰੇਕ ਅੰਕ ਨੂੰ ਟਰੇਸੇਬਿਲਟੀ ਲਈ ਆਡਿਟ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਮੁੱਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ ਜੋ ਗੈਰ-ਸਰੋਤ ਰਹਿ ਗਿਆ ਹੈ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਸਹੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ (GRI/ESRS/ISSB) ਚੁਣਿਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਵਿੱਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੋਹਰੀ ਭੌਤਿਕਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖੋਜਣ ਯੋਗ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਕੇ ਮਲਟੀ-ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚੋਂ ਅਤਿਕਥਨੀ/ਅਸਪਸ਼ਟ ਭਾਸ਼ਾ ਹਟਾ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਸੁਤੰਤਰ ਭਰੋਸੇ ਲਈ ਸਬੂਤਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਹੈ।