ਲਾਭ:
- GRI, ESRS ਅਤੇ ISSB ਫਰੇਮਵਰਕ (ਪ੍ਰਭਾਵ, ਦੋਹਰੀ ਪਦਾਰਥਕਤਾ, ਵਿੱਤੀ) ਦੇ ਫੋਕਸ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਪਾਠਕ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਹੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ
- ਮਿਆਰੀ ਆਈਟਮ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਮਿਆਰੀ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਇੱਕ ਕਰਾਸ-ਮੈਚਿੰਗ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਫਰੇਮਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਏ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਕੰਪਨੀ ਸਥਿਰਤਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਇੱਕ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਸਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਮਨਮਾਨੇ ਢੰਗ ਨਾਲ। ਫਰੇਮਵਰਕ ਇੱਕ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ "ਕਿਹੜੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਕਿਵੇਂ, ਕਿਹੜੇ ਸੂਚਕਾਂ ਨਾਲ"; ਇਸਦਾ ਧੰਨਵਾਦ, ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਫਰੇਮਵਰਕ (GRI, ESRS/CSRD, ISSB) ਨੂੰ ਜਾਣੋਗੇ ਅਤੇ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਮੱਗਰੀ ਮੇਲਣ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।
ਆਓ ਤਿੰਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਵਰਣਨ ਕਰੀਏ। GRI (ਗਲੋਬਲ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਇਨੀਸ਼ੀਏਟਿਵ) ਵਿਸ਼ਵ ਵਿੱਚ ਸਵੈ-ਇੱਛਤ ਸਥਿਰਤਾ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਮਿਆਰਾਂ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਪਰਿਵਾਰ ਹੈ; ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੁਨੀਆ 'ਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ESRS (ਯੂਰੋਪੀਅਨ ਸਸਟੇਨੇਬਿਲਟੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਸਟੈਂਡਰਡਜ਼) CSRD ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਯੂਰਪੀਅਨ ਯੂਨੀਅਨ ਦੁਆਰਾ ਲੋੜੀਂਦੇ ਦੋਹਰੇ ਪਦਾਰਥਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ। ISSB (ਇੰਟਰਨੈਸ਼ਨਲ ਸਸਟੇਨੇਬਿਲਟੀ ਸਟੈਂਡਰਡਜ਼ ਬੋਰਡ) ਇੱਕ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਬੋਰਡ ਹੈ ਜੋ IFRS S1/S2 ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਫੋਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿੱਤੀ ਸਮੱਗਰੀ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਫਰੇਮ, ਤਿੰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ
ਫਰੇਮ
ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਸ ਨੇ ਉਤਾਰਿਆ?
ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ
ਕੀ ਇਹ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ?
ਸਲੇਟੀ
ਜੀਆਰਆਈ ਸੰਸਥਾ
ਦੁਨੀਆ 'ਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਸਵੈਇੱਛਤ, ਬਹੁਤ ਆਮ
ESRS/CSRD
EU / EFRAG
ਦੋਹਰੀ ਪਦਾਰਥਕਤਾ (ਪ੍ਰਭਾਵ + ਵਿੱਤ)
EU ਦੇ ਅਧੀਨ ਲਾਜ਼ਮੀ
ISSB (IFRS S1/S2)
IFRS ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ
ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਲਈ ਵਿੱਤੀ ਸਮੱਗਰੀ
ਦੇਸ਼ ਦੁਆਰਾ ਅਪਣਾਇਆ ਗਿਆ
ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਪੂਰਕ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਾਠਕਾਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ "ਮੈਪ" ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਦਾ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਪਿਆ ਹੈ: ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਾਂ ਦੇ ਆਈਟਮ ਨੰਬਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਆਈਟਮ ਨੰਬਰਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਹਰੇਕ ਮੇਲ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਮਿਆਰੀ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸੁਝਾਅ: ਤੁਸੀਂ ਫਰੇਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ "ਕੌਣ ਬਿਹਤਰ ਹੈ?" ਸਵਾਲ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਨਹੀਂ "ਇਸ ਨੂੰ ਕੌਣ ਪੜ੍ਹੇਗਾ?" ਚੁਣੋ. ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ISSB/ਵਿੱਤੀ ਸਮੱਗਰੀ; ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ EU ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੋ ਤਾਂ ESRS ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ; GRI ਤਾਕਤਵਰ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਕੱਠੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
GRI ਮਿਆਰਾਂ ਦਾ ਢਾਂਚਾ
GRI ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਾ-ਆਧਾਰਿਤ ਨੰਬਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਗਠਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ (ਤਸਦੀਕ ਲਈ ਅਧਿਕਾਰਤ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ):
- GRI 302 - ਊਰਜਾ
- GRI 303 - ਪਾਣੀ ਅਤੇ ਗੰਦਾ ਪਾਣੀ
- GRI 305 - ਨਿਕਾਸ (ਹਵਾ)
- GRI 306 - ਵੇਸਟ
- GRI 403 - ਕਿੱਤਾਮੁਖੀ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ
ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ AI ਗਲਤੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਗਲਤ ਨੰਬਰ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਰੱਖਣਾ ਹੈ: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, GRI 305 (ਨਿਕਾਸ) ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਪਾਣੀ ਦਿਖਾਉਣਾ। ਪਾਣੀ ਜੀ.ਆਰ.ਆਈ. 303 ਹੈ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਸਿਰਫ਼ ਸਰਕਾਰੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੁਆਰਾ ਹੀ ਫੜੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਏਆਈ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਫਰੇਮ
1. ਪਦਾਰਥਕਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ (ਯੂਨਿਟ 2), ਮੈਪਿੰਗ 'ਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧੋ।
2. ਸਟੈਂਡਰਡ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰੋ। AI ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ GRI/ESRS ਪਦਾਰਥ ਉਮੀਦਵਾਰ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ; ਪਰ ਦੱਸੋ ਕਿ "ਇਹ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਹੈ"।
3. ਅਧਿਕਾਰਤ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਆਈਟਮ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। GRI ਜਾਂ EFRAG ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
4. ਪਾੜੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ। ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਿਆਰੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਪਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਹੀਂ ਹੈ (ਡਾਟਾ ਗੈਪ); ਇਹ ਜਾਂ ਤਾਂ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ "ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ" ਵਜੋਂ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
5. ਕਰਾਸ ਮੈਪਿੰਗ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ। ਉਸੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ GRI, ESRS ਅਤੇ ISSB ਨੰਬਰਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ; ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
GRI ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰੋ।
AI ਅਜਿਹੇ ਨੰਬਰ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜਾਇਜ਼ ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਪਰ ਝੂਠੇ/ਮਨਘੜਤ ਹਨ; ਕੋਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਕਾਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਮਾਹਰ।ਇਨਪੁਟ: ਸਾਡੇ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ੇ (ਊਰਜਾ, ਪਾਣੀ, ਨਿਕਾਸ, ਕਿੱਤਾਮੁਖੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ)। ਕੰਮ: ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ੇ ਲਈ ਸੰਭਵ GRI ਅਤੇ ESRS ਪਦਾਰਥ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਨਿਯਮ:- ਹਰੇਕ ਸੁਝਾਅ ਨੂੰ ਇੱਕ "ਮਸਟ ਵੈਰੀਫਾਈ" ਟੈਗ ਦਿਓ; ਸਹੀ ਨੰਬਰ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਨਾ ਕਰੋ। - ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਨਾ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ; "ਅਧਿਕਾਰਤ ਮਿਆਰੀ ਸੂਚੀ ਤੋਂ ਪੁਸ਼ਟੀ" ਲਿਖੋ। - ਪਾਣੀ ਅਤੇ ਨਿਕਾਸ ਵਰਗੇ ਆਸਾਨ-ਤੋਂ-ਉਲਝਣ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਵਿਤਕਰੇ ਦਾ ਕਾਰਨ ਲਿਖੋ। ਆਉਟਪੁੱਟ: ਸਾਰਣੀ (ਵਿਸ਼ਾ | GRI ਉਮੀਦਵਾਰ | ESRS ਉਮੀਦਵਾਰ | ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਨੋਟ)।
ਮਲਟੀ-ਫ੍ਰੇਮ ਮੈਪਿੰਗ ਟੇਬਲ ਲਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਲਟੀ-ਫ੍ਰੇਮ ਮੈਪਿੰਗ ਟੇਬਲ ਸਕੈਫੋਲਡ ਬਣਾਓ। ਕਾਲਮ: ਵਿਸ਼ਾ | ਡਾਟਾ ਆਈਟਮ | GRI ਕਲਾ. | ESRS ਕਲਾ. | ISSB (S1/S2) | ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ | ਕੀ ਕੋਈ ਗੈਪ ਹਨ? ਨਿਯਮ:- ਆਈਟਮ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ "ਉਮੀਦਵਾਰ/ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਲਈ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ।- ਉਹਨਾਂ ਸੈੱਲਾਂ ਵਿੱਚ "DATA GAP" ਲਿਖੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵਿਸ਼ੇ: [ਵਿਸ਼ੇ]
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅੰਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ESG ਪਾਲਣਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ। ਟਾਸਕ: ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣੇ ਗਏ ਫਰੇਮਵਰਕ (ESRS) ਦੁਆਰਾ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨਾਂ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ। ਆਉਟਪੁੱਟ: ਲੋੜੀਂਦੀ ਵਿਆਖਿਆ | ਕੀ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹੈ? | ਗੁੰਮ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕੀ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ | ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ। ਨਿਯਮ: ਹਰ ਲਾਈਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ "ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹੈ", ਸਰੋਤ ਲਿਖੋ; ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਤਾਂ "ਜ਼ਰੂਰੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ" ਕਹੋ। ਅਧਿਕਾਰਤ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਮਿਆਰੀ ਧਾਰਾਵਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਯਾਦ ਦਿਵਾਓ। ਐਂਟਰੀ: [ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੂਚੀ]
ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਮਿਆਰ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਆਈਟਮ ਨੰਬਰ, ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। AI ਦਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣਾ ਸੰਸਕਰਣ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਾਜ਼ੁਕ ਜੋੜੀ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਗਲਤ ਨੰਬਰ। ਇੱਕ ਊਰਜਾ ਕੰਪਨੀ ਨੇ AI ਨੂੰ GRI ਮੈਪਿੰਗ ਲਈ ਕਿਹਾ। YZ ਨੇ ਆਪਣੀ ਪਾਣੀ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ "GRI 305-8" ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ. ਮਾਹਰ ਨੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ: ਪਾਣੀ GRI 303 ਹੈ, GRI 305 ਹਵਾ ਦਾ ਨਿਕਾਸ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਬਿਆਨ 305-8 ਨਹੀਂ ਹੈ। ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸੂਚੀ ਨਾਲ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਕੇਸ 2 - ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕਈ ਰਿਪੋਰਟਾਂ। ਇੱਕ ਨਿਰਮਾਤਾ ਨੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਊਰਜਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਅਤੇ AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ GRI 302, ESRS E1 (ਜਲਵਾਯੂ) ਅਤੇ ISSB S2 ਲੋੜਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਮੈਪ ਕੀਤਾ। ਕਰਾਸ ਟੇਬਲ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਤਿੰਨ ਵੱਖਰੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ; ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਟੈਕਸਟ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਕੇਸ 3 - ਛੁਪੀ ਹੋਈ ਖੱਡ। ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ESRS ਦੁਆਰਾ ਲੋੜੀਂਦਾ "ਸਕੋਪ 3 ਨਿਕਾਸ" ਖੁਲਾਸਾ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਏਆਈ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਿਖਿਆ "ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਪੂਰਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ" ਅਤੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਅਦਿੱਖ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ। ਜਦੋਂ ਪਾੜੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਤਾਂ ਕਮੀ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ; ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਘੜਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਰਿਪੋਰਟ ਨੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਸਮਝਾਇਆ ਕਿ "ਸਕੋਪ 3 ਡੇਟਾ 2025 ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।"
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਆਈਟਮ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। GRI/ESRS/ISSB ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਧਿਕਾਰਤ ਲਿਖਤ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ।
- ਮਿਕਸਿੰਗ ਫਰੇਮ. ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਕਿ GRI ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਫੋਕਸ ਅਤੇ ISSB ਦਾ ਵਿੱਤੀ ਫੋਕਸ ਇੱਕੋ ਹੈ, ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਵੇਗਾ।
- ਪੁਰਾਣੇ ਸੰਸਕਰਣ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ। ਮਿਆਰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਮੌਜੂਦਾ ਪਾਠ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
- ਡਾਟਾ ਗੈਪ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣਾ। ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿਆਨ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇਸਨੂੰ "ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਪੂਰਾ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ" ਲਿਖਣਾ।
- ਪਾਣੀ/ਨਿਕਾਸ ਵਰਗੇ ਉਲਝਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਦੇ। ਸਮਾਨ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਈਟਮ ਨੰਬਰਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਉਹ ਢਾਂਚੇ ਹਨ ਜੋ ਸਥਿਰਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ: GRI ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ, ISSB ਵਿੱਤ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ, ESRS ਦੋਹਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ। AI ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀਆਂ ਆਈਟਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ; ਪਰ ਆਈਟਮ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਫਜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਕੈਨੋਨੀਕਲ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ, ਰੀਡਰ ਦੁਆਰਾ ਫਰੇਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ, ਡੇਟਾ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਨਾ ਲੁਕਾਓ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ; ਪਰ ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਪੰਜ ਪਦਾਰਥਕ ਵਿਸ਼ੇ ਚੁਣੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਊਰਜਾ, ਪਾਣੀ, ਨਿਕਾਸ, ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ, ਕਿੱਤਾਮੁਖੀ ਸੁਰੱਖਿਆ)। ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਮਲਟੀ-ਫ੍ਰੇਮ ਮੈਚਿੰਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰਾਹੀਂ AI ਤੋਂ GRI/ESRS/ISSB ਉਮੀਦਵਾਰ ਟੇਬਲ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ। ਫਿਰ: (1) ਅਧਿਕਾਰਤ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤਿੰਨ ਆਈਟਮ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ, (2) ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਪਾਣੀ ਅਤੇ ਨਿਕਾਸ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, (3) ਖਾਲੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਗੁਆਚ ਰਹੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲਿਖੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਫਰੇਮ ਲੇਖ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਅਧਿਕਾਰਤ (GRI/EFRAG/ISSB) ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਆਈਟਮ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਇਸਦੇ ਪਾਠਕਾਂ (ਨਿਵੇਸ਼ਕ/ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ/ਰੈਗੂਲੇਟਰ) ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਣੀ/ਨਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਏ ਬਿਨਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਗੈਪ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਮਿਆਰਾਂ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ/ਰਹੀ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਕਰਾਸਟੈਬ ਸੈਟ ਅਪ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਫਰੇਮਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।