Прибуток:
- Здатність встановити Сферу 3 шляхом визначення пріоритетів постачальників на основі витрат і рівня ризику та розмежування між фактичними даними та приблизними оцінками
- Позначаючи сигнали ризику постачальника за допомогою штучного інтелекту, сприймайте їх як «сигнали, які потрібно перевірити», а не як докази
- Здатність розглядати серйозні претензії щодо прав людини/навколишнього середовища через процес належної обачності, що вимагає перевірки на місцях та юридичного підтвердження
Для більшості компаній найбільший вплив на сталий розвиток полягає не в їхній власній фабриці, а в ланцюжку постачання. Понад 80 відсотків вуглецевого сліду бренду одягу може надходити від його постачальників, від виробників тканин до доставки. Подібним чином, найсерйозніші соціальні ризики, такі як дитяча праця, примусова праця та екологічні порушення, часто виникають глибоко в ланцюжку постачання. У цьому розділі ви дізнаєтесь, як використовувати штучний інтелект (ШІ) для збору й оцінки даних ланцюга поставок і перевірки ризиків.
Давайте з’ясуємо два поняття. Обсяг 3, як ми бачили в попередньому розділі, – це непрямі викиди в ланцюжку вартості компанії, і це, як правило, найбільший, але найважчий для вимірювання елемент. Належна обачність – це процес виявлення, запобігання та усунення ризиків для прав людини та навколишнього середовища в ланцюзі постачання компанії. Такі нормативні акти, як CSDDD ЄС (Директива про належну обачність корпоративного розвитку), роблять це обов’язковим для великих компаній.
Основна проблема даних ланцюга поставок
Ви можете вимірювати дані свого закладу; Але ви не можете безпосередньо виміряти дані сотень постачальників, вам потрібно запитати їх. Це створює три проблеми:
- Дані не надходять або неповні. Більшість менших постачальників не зберігають даних про вуглець.
- Дані недостовірні. Коли постачальник самостійно звітує, може бути завищення або заниження.
- Потрібен припущення (проксі). Якщо фактичні дані недоступні, використовується середня галузь або оцінка на основі витрат.
Тут штучний інтелект допомагає двома способами: (1) швидко складати опитування та додаткові листи для надсилання сотням постачальників, (2) структурувати розрізнені відповіді та позначати сигнали ризику. Але жоден номер, наданий постачальником, не перевіряється, жоден сигнал про ризик не виводиться без перевірки персоналом.
Сфера 3 категорії (приклад)
Джерело даних
Типовий метод
Придбані товари/послуги
Опитування постачальників / витрати
Реальні дані > проксі
Доставка та розподіл
Записи перевізника
Відстань × навантаження × коефіцієнт
відрядження
система подорожей
Км/рейс × фактор
Використання проданого товару
Енергетичні дані продукту
Модель використання
відходи
Документи передачі відходів
Кількість × фактор
Порада: у Сфері 3 оцінка «на основі витрат» (стільки CO₂e на 1000 витрачених доларів) є швидким, але приблизним. Якщо постачальник надає реальні дані, використовуйте їх; Оцінка на основі витрат є лише попередньою, якщо немає фактичних даних, і має бути позначена у звіті як "приблизна оцінка".
Крок за кроком: робочий процес ланцюга поставок за допомогою ШІ
1. Розставте пріоритети для постачальників. Ви не можете дослідити всі сотні постачальників однаково глибоко. Зосередьтеся на тих, хто має високий розмір витрат і ризик (сектор, країна). ШІ може створити проект списку з таким пріоритетом.
2. Проект опитування та запиту. Попросіть штучного інтелекту надати чітку та просту для заповнення схему опитування щодо даних постачальника.
3. Налаштуйте вхідні дані. Змістіть відповіді в різних форматах в одній таблиці; Познач відсутні частини.
4. Скануйте сигнали ризику. Нехай штучний інтелект знаходить кандидатів із «червоним прапорцем» у публічних новинах, записах про порушення та розбіжностях в опитуванні; Але люди перевіряють кожен сигнал.
5. Дія та переслідування. Розробити план коригувальних заходів і подальших заходів для постачальників із високим ризиком; Документуйте процес.
Слабка підказка / Сильна підказка
Слабка підказка:
Розрахуйте вуглецевий слід наших постачальників.
Немає джерела даних, немає розрізнення реальний/проксі та немає перевірки; AI складає номери постачальників.
Потужна підказка:
Ваша роль: аналітик сталого розвитку ланцюга поставок. Вхідні дані: назви 15 постачальників, галузь, сума річних витрат і фактичні дані про викиди, які вони надають (якщо такі є). Завдання: 1) Для тих, хто надає реальні дані, використовуйте ці дані. 2) Для тих, хто не має реальних даних, напишіть "потрібен Spend-based PROXY", НЕ ПІДХОДЯТЬ номер; вкажіть, який фактор отримати з офіційного джерела.3) Розставте пріоритети для постачальників у галузі високих витрат + високого ризику. Результат: таблиця (Постачальник | Галузь | Витрати | Тип даних [фактичний/проксі] | Пріоритет | Примітка). У звіті будуть позначені номери довіреностей.
Підказка для перевірки ризиків постачальника
Налаштуйте скелет скринінгу ризиків для наведеного нижче списку постачальників. Оцініть для кожного постачальника (лише на основі наданої мною інформації, публічна заява ФЕЙК):- Можливий ризик для прав людини з боку країни/сектору (високий/середній/низький)- Можливий екологічний ризик- Непослідовність у відповідях на опитування/червоні прапорціПравило: додайте примітку «потрібна перевірка — немає джерела» для кожного ризику; не висувайте остаточних звинувачень, просто пропонуйте сигнали для розслідування. Список: [ПОСТАЧАЛЬНИКИ]
У наведеному нижче запиті створюється опитування щодо запиту даних для надсилання постачальникам.
Ваша роль: фахівець із пошуку сталого розвитку. Завдання: скласти опитування щодо даних ESG, що містить не більше 10 запитань, які малі/середні постачальники зможуть легко відповісти. Включає: споживання енергії, вид палива, відходи, кількість нещасних випадків на виробництві, прихильність до примусової/дитячої праці. Тон: простий, зрозумілий, легко завершити; До кожного запитання додайте одиниці та приклади.
Застереження: не дозволяйте штучному інтелекту перевіряти сигнал ризику щодо постачальника (наприклад, «дитяча праця») і ніколи не використовуйте заяву, згенеровану ШІ, як доказ. Такі серйозні заяви підтверджуються лише надійним джерелом, польовою перевіркою та судовим процесом. ШІ виробляє лише «сигнал для перевірки»; не судить.
три міні-чохла
Випадок 1 — Чесне використання проксі. Лише 30 із 200 постачальників одного виробника меблів надали фактичні дані щодо вуглецю. Команда використовувала проксі-сервер на основі витрат для решти 170, але у звіті чітко зазначено, що «65% обсягу 3 є оцінкою на основі витрат». Аудитор визнав цю чесність; якби це було приховано, у гарантії могло б бути відмовлено.
Випадок 2 — Пріоритезація. Харчова компанія мала 480 постачальників. AI показав, що 80% витрат було зосереджено у 40 постачальників. Команда зосередила глибоке занурення на цих 40; ресурси не були витрачені даремно, а постачальники з найбільшим впливом повідомлялися з реальними даними.
Випадок 3 — Ризик неправдивого звинувачення. AI позначив постачальника як «можливу примусову працю»; Причиною став лише середній показник по країні. Команда прийняла це як «сигнал для вивчення», а не як доказ, і попросила провести польову перевірку. Перевірка не виявила проблем; Якби сигнал штучного інтелекту був прийнятий як доказ, виникли б несправедливі звинувачення та юридичний ризик.
Поширені помилки
- Прийняття даних постачальника без їх перевірки. Дані про постачальників, які надають власні звіти, потребують перехресної перевірки.
- Приховування проксі. Використання прогнозування на основі витрат є нормальним; Невказівка є проблемою в аудиті.
- Вивчення всіх постачальників однаково. Вибір постачальників повинен бути зосереджений на постачальниках з великими витратами та високим ризиком.
- Приймаючи сигнал AI за доказ. Заяви про порушення прав людини/довкілля перевіряються полем і законом, а не ШІ.
- Повністю пропускає область 3. Найбільший вплив зазвичай тут; Його не можна ігнорувати на тій підставі, що його «важко виміряти».
Підсумовуючи
Ланцюг постачання – це те, де ховається найбільший екологічний і соціальний вплив більшості компаній; Тут зосереджені ризики викидів Scope 3 та належної обачності. ШІ; Це потужна допомога у визначенні пріоритетів постачальників, складанні опитувань, структуруванні розрізнених відповідей і позначенні сигналів ризику. Але дані про постачальників не включаються у звіт, доки вони не будуть перевірені, довірені особи не будуть чітко вказані, а серйозні звинувачення не підтверджені польовою перевіркою. ШІ генерує сигнали; Людина бере на себе судження та відповідальність.
Аплікаційне завдання
Підготуйте список із 10 фіктивних постачальників із зазначенням назви, галузі та річних витрат; Додайте фактичні дані про викиди до кількох, залиште більшість пустими. Попросіть ШІ надати таблицю пріоритетів і тип даних за допомогою потужної підказки вище. Потім: (1) переконайтеся, що кількість постачальників, яким потрібен проксі-сервер, не визначена, (2) виберіть 3 найпріоритетніших постачальників з обґрунтуванням, (3) створіть короткий опитування даних, щоб надіслати їм.
контрольний список
- [ ] Я визначив пріоритети постачальників на основі витрат і рівня ризику.
- [ ] Я використовував реальні дані; Для тих, у кого його немає, позначив проксі.
- [ ] Я оцінив дані постачальника не такими, як вони є, а шляхом перехресної перевірки.
- [ ] Я вважав, що сигнали ризику «підлягають дослідженню» і не використовував їх як докази.
- [ ] Я запланував виїзний аудит/етап юридичної перевірки серйозних претензій.
- [ ] Я не пропустив Scope 3; Обсяг і ставку оцінки я вказав у звіті.
- [ ] Я зафіксував весь процес у документі належної обачності.