Vitengo
1. Utangulizi wa AI katika ESG na Uendelevu: Majukumu, Mipaka, Uthibitishaji na Maadili. 2. Uchambuzi wa Nyenzo na Nyenzo mbili: Utambulisho wa Mada, Pembejeo za Wadau na Uwekaji Kipaumbele. 3. Ukusanyaji wa Data ya ESG, Ubora wa Data na Usimamizi wa Njia ya Ukaguzi 4. Uhasibu wa Kaboni: Upeo 1-2-3, Sababu za Uzalishaji na Itifaki ya GHG 5. Mifumo ya Kuripoti: GRI, ESRS/CSRD na Ramani ya ISSB 6. Uendelevu wa Mnyororo wa Ugavi: Wigo wa 3, Data ya Wasambazaji na Ufanisi Unaostahili 7. Mawasiliano na Ushirikiano wa Wadau: Utafiti, Uchambuzi wa Maoni na Lugha ya Uwazi ya Kuripoti 8. Uandishi wa Ripoti na Uendeshaji Otomatiki: Kuandika, Uthabiti, na Uhariri wa Simulizi 9. Uthibitishaji wa Kawaida na Uhakikisho wa Kujitegemea: Msururu wa Ushahidi na Maandalizi ya Ukaguzi 10. Hatari ya Usafishaji wa Kijani: Ukaguzi wa Madai, Aina za Usafishaji wa Kijani na Sheria 11. Mtiririko wa Kazi wa ESG wa Mwisho hadi Mwisho, Udhibiti wa Data, Maadili na Lango la Ubora
Kitengo 5 / 11

Mifumo ya Kuripoti: GRI, ESRS/CSRD na Ramani ya ISSB

Faida:

  • Uwezo wa kutofautisha malengo ya GRI, ESRS na mifumo ya ISSB (athari, nyenzo mbili, kifedha) na kuchagua mfumo sahihi kulingana na msomaji.
  • Uwezo wa kupanga mada za nyenzo kwa watahiniwa wa bidhaa za kawaida na kuthibitisha kila nambari kwa maandishi rasmi ya kawaida
  • Uwezo wa kuanzisha ulinganifu unaounganisha data moja kwa fremu nyingi na kuonyesha wazi mapungufu ya data bila kuyaficha.

Mara tu kampuni inapokusanya data ya uendelevu, ni lazima ifichue kulingana na mfumo wa kuripoti unaokubalika kimataifa, na si kwa njia ya kiholela. Mfumo ni lugha ya kawaida inayoamua "ni mada gani ya kuripoti, vipi, na viashiria gani"; Shukrani kwa hilo, ripoti kutoka kwa makampuni mawili tofauti zinaweza kulinganishwa. Katika kitengo hiki, utapata kujua mifumo mitatu mikuu (GRI, ESRS/CSRD, ISSB) na kujifunza jinsi ya kutumia akili bandia (AI) kwa usalama katika kulinganisha maudhui kulingana na mifumo hii.

Hebu tueleze kwa ufupi mifumo mitatu. GRI (Global Reporting Initiative) ndiyo familia inayotumiwa zaidi ya viwango vya kuripoti uendelevu kwa hiari duniani; Inaangazia athari za kampuni kwa ulimwengu. ESRS (Viwango vya Kuripoti Uendelevu vya Ulaya) ni seti ya viwango kulingana na nyenzo mbili, zinazohitajika na Umoja wa Ulaya ndani ya mawanda ya maagizo ya CSRD. ISSB (Bodi ya Kimataifa ya Viwango vya Uendelevu) ni bodi ya kimataifa inayochapisha viwango vya IFRS S1/S2, ikizingatia ubora wa kifedha kwa kuzingatia mwekezaji.

Muafaka tatu, mitazamo mitatu

Fremu

Nani aliiondoa?

lengo kuu

Je, ni lazima?

KIJIVU

Taasisi ya GRI

Athari za kampuni kwa ulimwengu

Kwa hiari, kawaida sana

ESRS/CSRD

EU / EFRAG

Utajiri maradufu (athari + fedha)

Lazima chini ya EU

ISSB (IFRS S1/S2)

Msingi wa IFRS

Mali ya kifedha kwa mwekezaji

Imepitishwa na nchi

Miundo hii si washindani wa kila mmoja, bali ni lugha za ziada zinazovutia wasomaji mbalimbali. Kampuni nyingi kubwa hukusanya data zao mara moja na "kuiweka ramani" kwa mifumo mingi. Hapa ndipo thamani halisi ya AI ilipo: ni msaidizi wa haraka katika kupendekeza data sawa kwa nambari za bidhaa za fremu tofauti. Lakini inaweza kulingana na nambari za vipengee, kwa hivyo ni lazima kila inayolingana ithibitishwe kwa kutumia maandishi rasmi ya kawaida.

Kidokezo: Unaweza kulinganisha fremu na swali "ni bora zaidi?" si "Nani ataisoma?" Chagua . Ikiwa unazungumza na wawekezaji, ISSB / nyenzo za kifedha; ESRS ni ya lazima ikiwa uko chini ya udhibiti wa EU; GRI ina nguvu ikiwa utawasilisha athari yako kwa washikadau mbalimbali. Mara nyingi zaidi ya moja hutumiwa pamoja.

Muundo wa viwango vya GRI

GRI imepangwa kwa nambari kulingana na somo. Mifano michache (hakikisha umeangalia maandishi rasmi kwa uthibitishaji):

  • GRI 302 - Nishati
  • GRI 303 - Maji na maji machafu
  • GRI 305 - Uzalishaji (hewa)
  • GRI 306 - Taka
  • GRI 403 - Afya na usalama kazini

Makosa ya kawaida ya AI ni kuweka mada chini ya nambari isiyo sahihi: kwa mfano, kuonyesha maji chini ya GRI 305 (utoaji). Maji ni GRI 303. Hitilafu hizo zinachukuliwa tu na orodha rasmi ya viwango.

Hatua kwa hatua: Kulinganisha fremu na AI

1. Kulingana na nyenzo. Baada ya kuamua ni mada zipi zitaripotiwa (kitengo cha 2), nenda kwenye ramani.

2. Pendekeza data kwa kipengee cha kawaida. Uliza AI kuorodhesha kila mada ya nyenzo kwa mtahiniwa husika wa dutu ya GRI/ESRS; lakini eleza kuwa "hii ni rasimu ya pendekezo".

3. Thibitisha nambari ya bidhaa kwa maandishi rasmi. Thibitisha kila nambari iliyopendekezwa kwa hati rasmi ya GRI au EFRAG. Angalia nambari na yaliyomo.

4. Tambua mapungufu. Orodhesha data unayotaka ya kawaida lakini huna (pengo la data); Hizi zinaweza kukusanywa au kutangazwa kama "hazipatikani".

5. Weka ramani ya msalaba. Andaa jedwali linalounganisha data sawa na nambari za GRI, ESRS na ISSB; kwa hivyo unaripoti kwa mifumo mingi na data moja.

Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti

Agizo dhaifu:

Weka mada hizi nambari kulingana na GRI.

AI inaweza kutoa nambari zinazoonekana kuwa sawa lakini ni za uwongo / zilizotengenezwa; Hakuna simu ya uthibitishaji.

Agizo lenye nguvu:

Jukumu lako: mtaalamu wa mfumo wa kuripoti.Ingizo: mada zetu za nyenzo (nishati, maji, uzalishaji, usalama wa kazini, taka).Kazi: pendekeza watahiniwa wa dutu POSSIBLE GRI na ESRS kwa kila mada.Kanuni:- Toa kila pendekezo lebo ya "LAZIMA UTHIBITISHE"; Usidai nambari kamili. - Usitengeneze nambari ambayo huna uhakika nayo; Andika "uthibitisho kutoka kwa orodha rasmi ya kawaida". - Andika sababu ya ubaguzi kwenye mada ambazo ni rahisi kuchanganya kama vile maji na uzalishaji. Pato: jedwali (Mada | mgombea wa GRI | mgombea wa ESRS | Ujumbe wa uthibitishaji).

Uliza kwa jedwali la ramani ya fremu nyingi

Tengeneza kiunzi cha jedwali la ramani zenye fremu nyingi kwa mada nyenzo zifuatazo. Safu wima: Mada | Kipengee cha data | Sanaa ya GRI. | Sanaa ya ESRS. | ISSB (S1/S2) | Chanzo data | Je, kuna mapungufu yoyote?Kanuni:- Tia alama kwenye nambari za kipengee kama "mtahiniwa/atathibitishwa".- Andika "PENGO LA DATA" katika seli ambazo hazina data.Mada: [MADA]

Kidokezo kifuatacho kinatoa uchanganuzi wa pengo la kuripoti.

Jukumu lako: Mchanganuzi wa kufuata ESG. Kazi: Linganisha data tuliyo nayo na maelezo yanayohitajika na mfumo tuliochagua (ESRS) na ufanye uchambuzi wa pengo. Pato: Maelezo yanayohitajika | Je, tunayo? | Nini cha kukusanya ikiwa kinakosekana | Responsible.Kanuni: Kwa kila mstari unasema "tunayo", andika chanzo; Ikiwa huna uhakika, sema "angalia inahitajika". Nikumbushe kuthibitisha masharti ya viwango kutoka kwa maandishi rasmi. Ingizo: [ORODHA YA DATA INAYOPATIKANA]

Tahadhari: Viwango vinasasishwa mara kwa mara; Nambari za bidhaa, vizingiti na mahitaji yanaweza kubadilika. Data ya mafunzo ya AI inaweza kuonyesha toleo la zamani. Daima thibitisha maamuzi muhimu ya uoanishaji na wajibu na maandishi rasmi yanayotumika.

kesi tatu ndogo

Kesi 1 - Nambari isiyo sahihi. Kampuni ya nishati iliuliza AI kwa ramani ya GRI. YZ ilitaja matumizi yake ya maji kama "GRI 305-8". Mtaalam aliangalia: maji ni GRI 303, GRI 305 ni uzalishaji wa hewa, na hakuna taarifa 305-8. Nambari imesahihishwa na orodha rasmi.

Kesi ya 2 - Ripoti nyingi zilizo na data moja. Mtengenezaji mmoja alikusanya data ya nishati mara moja na kuipanga kwa mahitaji ya GRI 302, ESRS E1 (hali ya hewa) na ISSB S2 kwa usaidizi wa AI. Shukrani kwa jedwali mtambuka, data ililishwa kutoka chanzo kimoja badala ya kukusanya tena data kwa ripoti tatu tofauti; kila nambari ilithibitishwa na maandishi rasmi.

Kesi ya 3 - cavity iliyofichwa. Kampuni moja haikuwa na ufichuzi wa "Scope 3 emissions" unaohitajika na ESRS. AI iliandika ripoti hiyo kwa ufasaha "kana kwamba imekamilika" na kufanya pengo lisionekane. Wakati uchambuzi wa pengo ulipofanywa, upungufu ulifunuliwa; Badala ya kuunda data hiyo, ripoti hiyo ilieleza kwa uaminifu kwamba "data ya Scope 3 itakusanywa mnamo 2025."

Makosa ya kawaida

  • Haithibitishi nambari ya bidhaa. Nambari za GRI/ESRS/ISSB hazitumiki bila uthibitisho na maandishi rasmi.
  • Kuchanganya muafaka. Kwa kuchukulia kuwa mwelekeo wa athari wa GRI na mwelekeo wa kifedha wa ISSB ni sawa kunaweza kusababisha maelezo yasiyo sahihi.
  • Kutegemea toleo la zamani. Viwango vinasasishwa; Nakala ya sasa ni muhimu.
  • Kuficha pengo la data. Inahitajika kusema wazi data iliyokosekana, sio kuiandika "kana kwamba imekamilika".
  • Masuala ya kutatanisha kama vile maji/uzalishaji hewa. Mada zinazofanana ziko chini ya nambari tofauti za bidhaa.

Kwa muhtasari

Miundo ya kuripoti ni miundo inayotafsiri data uendelevu katika lugha ya kawaida inayoweza kulinganishwa: GRI inaangalia athari, ISSB inaangalia fedha, ESRS inaziangalia zote mbili kwa nyenzo mbili. AI ni msaidizi mwenye nguvu katika kuchora kwa haraka data sawa kwa vitu vya mifumo tofauti; lakini inaweza kuficha nambari za bidhaa na kuonyesha matoleo ya zamani. Thibitisha kila ramani kwa maandishi yake rasmi ya kisheria, chagua fremu kulingana na msomaji, usifiche mapungufu ya data. Kuripoti kwa mifumo mingi na data moja ni bora; lakini ni salama tu wakati kila nambari imethibitishwa.

Jukumu la maombi

Chagua mada tano za nyenzo (k.m. nishati, maji, uzalishaji, taka, usalama wa kazi). Omba jedwali la mgombea wa GRI/ESRS/ISSB kutoka kwa AI kupitia kidokezo cha ulinganishaji cha fremu nyingi hapo juu. Kisha: (1) thibitisha angalau nambari tatu za vipengee kwa maandishi rasmi, (2) hakikisha kwamba maji na utoaji wa moshi vimetenganishwa ipasavyo, (3) andika data unayokosa kwenye orodha tupu.

orodha ya ukaguzi

  • [ ] Nilipanga kila mada ya nyenzo kwa makala ya fremu husika.
  • [ ] Nilithibitisha nambari za bidhaa kwa maandishi rasmi (GRI/EFRAG/ISSB).
  • [ ] Nilichagua mfumo kulingana na usomaji wake (mwekezaji/mshikadau/mdhibiti).
  • [ ] Nimetenganisha kwa usahihi mada ambazo ni rahisi kutatanisha kama vile maji/utoaji.
  • [ ] Nimeorodhesha mapungufu ya data kwa uwazi bila kuyaficha.
  • [ ] Nimethibitisha kuwa ninatumia toleo la sasa la viwango.
  • [ ] Ninaweka kichupo mtambuka ambacho huunganisha data moja kwa fremu nyingi.
Iliyotangulia Inayofuata