Dobički:
- Sposobnost razlikovanja med enojno pomembnostjo in dvojno pomembnostjo ter ovrednotenje vprašanja v smislu učinka in finančne pomembnosti
- Zmožnost ločevanja na stotine odgovorov deležnikov v teme z umetno inteligenco, medtem ko so nizkofrekvenčni, a zelo pomembni signali ločeni
- Sposobnost testiranja seznama tem, ki jih je ustvarila umetna inteligenca, z resničnostjo, specifično za panogo, in povezovanje končnega prednostnega in metodološkega dokumenta z ljudmi
Nobeno podjetje ne more enako poglobljeno poročati o vseh vprašanjih trajnosti; Medtem ko je poraba vode drugotnega pomena za programsko podjetje, je rešilna bilka za proizvajalca pijač. To je vprašanje "katera vprašanja so za nas res pomembna?" Odgovor na vprašanje daje analiza pomembnosti (analiza pomembnosti). Bistvenost je postopek ugotavljanja, kako "pomembno/pomembno" je vprašanje trajnosti za organizacijo in tvori osnovo celotnega poročila ESG. Lažna pomembnost naredi celo stotine strani poročil brez vrednosti; ker se poročilo osredotoča na napačna vprašanja. V tej enoti boste izvedeli, kje uporabiti umetno inteligenco (AI) kot pospeševalnik in kje kot tveganje v tem procesu.
Najprej razjasnimo dva pojma. Enotna pomembnost obravnava samo to, kako zadeva vpliva na finančno zdravje podjetja: "Kako bodo podnebne spremembe vplivale na naše prihodke/stroške?" Dvojna pomembnost doda še drugi vidik: vpliv podjetja na svet. Vprašanje je torej dvojno: (1) Kako to vprašanje vpliva na finančno podjetje? (2) Kako podjetje v zvezi s tem vpliva na okolje in družbo? CSRD in ESRS uveljavljata ta drugi, dvojni videz. To razlikovanje je v središču tako izpitov kot prakse.
Dva vidika dvojnega pomena
Dvojna materialnost gleda skozi dve leči:
- Pomembnost vpliva — »navznoter«: pozitiven/negativen vpliv dejavnosti podjetja na ljudi in okolje. Primer: odpadna voda, ki jo v reko spusti tekstilna tovarna.
- Finančna pomembnost — »od zunaj«: Vpliv vprašanja trajnosti na denarne tokove, stroške in vrednost podjetja. Primer: zvišanje cene ogljika poveča stroške proizvodnje.
Če je tema bistvena v eni od teh dveh leč, se v logiki dvojne pomembnosti šteje, da je o njej mogoče poročati. Umetna inteligenca težko loči med tema dvema vidikoma in pogosto zanese le na finančno plat; Zato je bistvenega pomena nadzor nad izhodom ob upoštevanju tega razlikovanja.
Predmet
Materialnost vpliva (za svet)
Finančna pomembnost (za podjetje)
emisije toplogrednih plinov
Prispevek k podnebnim spremembam
Davek na ogljik, stroški CBAM
Zdravje in varnost delavcev
Življenje in zdravje zaposlenih
Odškodnina za nezgodo, zaustavitev proizvodnje
poraba vode
Regionalni vodni stres
Pomanjkanje vode, proizvodno tveganje
Zasebnost podatkov
Uporabniške pravice
Kazen, ugled in izguba stranke
Nasvet: ko razmišljate o vprašanju, "ali to vpliva na nas ali mi vplivamo na svet?" Razdelite ga na dvoje. Veliko zelenega pranja in premajhnega poročanja se zgodi, ko podjetja poročajo le o finančni plati, ki jih zadeva, in prikrivajo vpliv, ki ga imajo na svet.
Korak za korakom: proces pomembnosti, ki ga poganja umetna inteligenca
1. Ustvarite predmetno vesolje. Naredite dolg seznam možnih tem o trajnosti, ki so pomembne za vašo panogo. Umetna inteligenca je tukaj dober partner za možgansko nevihto; Seznam kandidatov se pripravi s skeniranjem predmetnih naslovov ESRS, industrijskih standardov GRI in poročil podobnih podjetij.
2. Identificirajte zainteresirane strani. Zainteresirane strani so strani, na katere dejavnosti podjetja vplivajo ali nanje vplivajo: zaposleni, kupci, dobavitelji, investitorji, lokalni prebivalci, regulatorji, civilna družba. Za vsako pomembno vprašanje, "kdo je prizadet?" se postavlja vprašanje.
3. Zberite prispevke zainteresiranih strani. Z anketami, intervjuji in delavnicami ugotovite, katera vprašanja se zdijo zainteresiranim stranem pomembna. Umetna inteligenca je zelo zmogljiva pri razvrščanju na stotine odprtih anketnih odgovorov v teme (to se imenuje tematska analiza).
4. Ocenite in določite prednost. Vsako temo ocenite na lestvici na dveh oseh (vpliv in finančna). Teme z visokimi ocenami se štejejo za "pomembne/bistvene" in postanejo središče poročila.
5. Preverite in dokumentirajte. Upravni odbor odobri prednostno razvrstitev; Kako poteka postopek (metodologija) je dokumentirano. CSRD tudi zahteva, da se pojasni sam proces materialnosti.
Šibek poziv/močan poziv
Šibek poziv:
Povejte nam o vprašanjih trajnosti, ki so za vas pomembna.
Ne vključuje vidikov industrije, poslovnega modela, deležnikov in dvojnosti; AI ustvari splošen seznam in pogosto preskoči smer udarca.
Močan poziv:
Vaša vloga: strokovnjak za dvojno pomembnost. Podjetje: srednje veliko živilsko podjetje, ki proizvaja v Turčiji. Naloga: naštejte možna vprašanja glede trajnosti in naredite DVE LOČENI oceni za vsako: - Bistvenost vpliva (vpliv podjetja na okolje/družbo) - Finančna pomembnost (finančni vpliv vprašanja na podjetje) Za vsako težavo zapišite tudi prizadete deležnike. Pravilo: To je kandidat za OSNUTEK; Točkovanje in končna odločitev pripada nam. Podatke o sektorjih, za katere niste prepričani, označite kot izmišljene, "morajo biti preverjeni". Rezultat: tabela (Tema | Smer vpliva | Finančni vidik | Zainteresirane strani | Opomba).
Razvrstite odgovore deležnikov po temah
Potrebujemo dneve, da ročno preberemo na stotine odgovorov s prostim besedilom iz anket o pomembnosti. AI jih lahko razdeli na teme; vendar z opozorilom: AI lahko zavrne manjšinsko, a kritično mnenje (na primer resno varnostno vprašanje, ki ga izpostavi en sam zaposleni) kot "nepomembno". Zato tematski povzetek ni nadomestilo za surove odgovore; Je prehod do njih.
Spodaj je 200 odgovorov s prostim besedilom iz ankete o pomembnosti. Naloga: 1) Razdelite odgovore na največ 10 tem, pri čemer vsaki temi dajte kratko ime. 2) Preštejte, koliko odgovorov omenja posamezno temo. 3) TUDI navedite, izločite majhno število resnih (varnost, pravno, okoljsko tveganje) mnenj pod naslovom "majhna pogostnost / velika pomembnost". 4) Ne izmišljujte si, kombinirajte ali izkrivljajte katerega koli odgovori. Odgovori: [ODGOVORI]
Pozor: Tematski povzetek umetne inteligence ni nadomestilo za neobdelane odgovore. Umetna inteligenca lahko zasenči zlasti »nizko pogosta, a zelo pomembna« mnenja (kršitev varnosti, sum korupcije), ker jih je malo. Bodite prepričani, da ta mnenja preverite z ločenim očesom.
trije mini kovčki
Primer 1 — Izpuščanje smeri delovanja. Kemično podjetje je AI pripravilo seznam pomembnosti. Seznam je bil osredotočen na finančna vprašanja, kot so cena ogljika in stroški energije; vendar njegov vpliv na vodooskrbo vasi v bližini tovarne ni bil na seznamu. Strokovnjak je dodal vidik "vpliva" kot zadevo dvojnega pomena; To vprašanje se je pozneje izkazalo za najbolj kritično vprašanje deležnikov.
Primer 2 – Teža v številkah. Trgovec je z AI analiziral 1200 anket strank. YZ je ugotovil, da se je 41 % odgovorov dotikalo teme »odpadne embalaže«, 23 % pa teme »delovnih pogojev«. Ekipa je ti dve temi razglasila za prednostni materialni temi; Vendar pa je dobavna veriga, ki se je pojavila pod rubriko "nizka frekvenca", prav tako pod drobnogled postavila sum dela otrok.
Primer 3 – Lažna pomembnost. AI je "porabo vode" označil kot pomembno materialno vprašanje za programsko podjetje; medtem ko je bila edina poraba vode v podjetju pisarniška kuhinja. Strokovnjak je to zmanjšal in se osredotočil na resnično pomembno "zasebnost podatkov in porabo energije". Poročilo bi izgubilo fokus, če napačno gradivo ne bi bilo popravljeno.
Poziv za nastavitev matrike pomembnosti
Matrika pomembnosti je vizualno orodje za določanje prednosti, ki postavlja teme vzdolž dveh osi (vpliva in financ). Teme v zgornjem desnem kotu so najpomembnejše.
Naslednje teme in ocene razporedite po logiki matrike pomembnosti. Vnos: ocena učinka (1–5) in finančna ocena (1–5) za vsako temo. Naloga: 1) Razdelite teme v štiri cone: visoko-visoko (prednostno), velik vpliv-majhne finance, majhen vpliv-velike finance, nizek-nizek. 2) Predlagajte "prednostno" regijo kot glavni fokus poročila. 3) Določite mejne (približno 3-3) teme kot oznako "potrebna je človeška presoja". Točke: [TEMA IN REZULTATI]
Naslednji poziv ustvari oris za pisanje metodologije pomembnosti v poročilo.
Vaša vloga: pisec poročil ESG. Naloga: napišite 1 revizijski odstavek, ki pojasnjuje naš postopek dvojne pomembnosti. Vključuje: kateri subjekt je bil skeniran, kateri deležniki so bili vključeni, po kateri metodi je bilo ocenjeno, kdo ga je odobril. Pravilo: pišite podcenjeno, preverljivo in procesno usmerjeno; dodajanje trditve o rezultatu. Vnos: [OPOMBE PROCESA]
Pogoste napake
- Biti zadovoljen z eno pomembno stvarjo. Gledanje samo na finančni učinek in ignoriranje vpliva podjetja na svet je proti CSRD.
- Omejevanje interesnih skupin. Poslušanje samo vlagateljev in izključevanje zaposlenih, lokalnega prebivalstva in dobaviteljev izkrivlja pomembnost.
- Sprejemanje seznama AI, kot je. Kritična vprašanja, značilna za sektor, morda manjkajo ali imajo v AI napačno težo.
- Odpravljanje nizkofrekvenčnih resnih mnenj. Signale, ki jih je malo, vendar z visokim tveganjem, je treba preučiti ločeno.
- Brez dokumentiranja metodologije. Če ni zapisano, kako poteka postopek, revizor ne bo sprejel pomembnosti.
Če povzamem
Analiza materiala je kompas celotnega poročila ESG; Poročilo, ki se osredotoča na napačna vprašanja, je brez vrednosti, ne glede na to, kako kakovostno je napisano. Dvojni pomen je oboje, "kako to vprašanje vpliva na nas finančno?" kot tudi "kako vplivamo na svet glede tega vprašanja?" skupaj postavlja vprašanja. AI je močan pospeševalnik pri ustvarjanju vesolja tem in razvrščanju na stotine odgovorov deležnikov v teme; vendar ponavadi zgreši smer vpliva, ustvari lažno pomembnost in odpravi nizkofrekvenčne kritične poglede. Končna določitev prednosti in odobritev je vedno v rokah človeka.
Aplikacijska naloga
Izberite panogo (npr. trgovina na drobno s hrano) in z zmogljivim zgornjim pozivom prosite AI za seznam 12–15 možnih tem. Nato: (1) preverite vsako temo tako, da jo razdelite na dve glede na vpliv in finančni vidik, (2) popravite samo tiste, ki so se preusmerile na finančno stran, (3) izberite 5 tem, za katere menite, da so najbolj bistvene, z utemeljitvijo in pripravite majhno matriko pomembnosti.
kontrolni seznam
- [ ] Vsako težavo sem ocenil glede na vpliv in finančno pomembnost.
- [ ] Seznam deležnikov sem razširil izven investitorja (zaposleni, javnost, dobavitelj).
- [ ] Seznam tem, ki jih je ustvaril AI, sem preizkusil glede na realnost, specifično za panogo.
- [ ] Ločeno sem preučil mnenja, ki so manj pogosta, a zelo pomembna.
- [ ] Odobril sem prednostno razvrstitev z odločitvijo človeka/odbora.
- [ ] Dokumentiral sem metodologijo pomembnosti v skladu z revizijo.
- [ ] Izpustil sem vprašanja lažne pomembnosti (ki nas v resnici ne zadevajo).