Giới thiệu ứng dụng AI cho ESG

Mục lục

🔍 Giới thiệu về ứng dụng của chúng tôi
🔍 Thách thức trong việc đánh giá ESG
🔍 Giải pháp tự động hóa
🔍 Lợi ích của việc sử dụng công nghệ AI của chúng tôi
🔍 Ví dụ và ứng dụng thực tế
🔍 Độ tin cậy và tính minh bạch của dữ liệu
🔍 Tầm quan trọng của việc tương tác với các bên liên quan
🔍 Mối liên hệ giữa công nghệ AI và quản lý tài sản
🔍 Tính tiện ích và tính linh hoạt của công nghệ
🔍 Đảm bảo tuân thủ quy định và chuẩn mực

## Giới thiệu về ứng dụng của chúng tôi

Ứng dụng của chúng tôi áp dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết nhiều thách thức liên quan đến ESG mà bạn đã nghe từ Alex và các diễn giả khác. Cụ thể, chúng tôi giúp các nhà đầu tư đánh giá xem các yêu cầu ESG vật chất có hiệu lực như thế nào. Bản thân nó là phát hiện rửa xanh nếu bạn muốn. Chúng tôi có thể xếp hạng các yêu cầu khác nhau theo thực tế, xác định xem các công ty nói gì và sự hợp lệ của những yêu cầu đó.

## Thách thức trong việc đánh giá ESG

Việc không có tiêu chuẩn phổ quát cho việc tiết lộ là một trong những thách thức lớn nhất. Không có điều gì như một bảng cân đối hoặc một báo cáo lợi nhuận còn lại nơi bạn có thể so sánh Hai công ty khác nhau bằng EBITDA điều chỉnh và tất cả các chỉ số đo đã được phát triển trong nhiều năm.

### Pros:

• Cải thiện sự minh bạch và tạo niềm tin cho các nhà đầu tư.
• Giúp phát hiện và ngăn chặn rửa xanh hiệu quả hơn.

### Cons:

• Thiếu tiêu chuẩn hóa có thể làm giảm khả năng so sánh giữa các công ty.
• Làm tăng khả năng rửa xanh khi không có tiêu chuẩn chung.

## Giải pháp tự động hóa

Chúng tôi tự động hóa quá trình so sánh một cách rõ ràng và minh bạch. Chúng tôi có thể phân tích tất cả các báo cáo, cuộc gọi kiếm lời, webcast, ghi âm và công cụ AI của chúng tôi phân tích tất cả những điều này và tạo ra tự động những gì được gọi là phân tích lỗ hổng.

## Lợi ích của việc sử dụng công nghệ AI của chúng tôi

Chúng tôi cung cấp độ minh bạch đầy đủ và khả năng giải thích hoàn toàn, điều quan trọng trong việc xây dựng niềm tin của khách hàng và tuân thủ. Công nghệ của chúng tôi cũng có khả năng tùy chỉnh hoàn toàn và có tính hành động.

## Ví dụ và ứng dụng thực tế

Lấy ví dụ, nếu chúng tôi xem xét Tesla, MSCI cho rằng Tesla là trên trung bình, trong khi một công ty khác lại đánh giá Tesla có rủi ro cao. Điều này tạo ra một thách thức lớn cho các nhà đầu tư về việc quyết định nên bao gồm Tesla trong danh mục đầu tư của họ hay không.

## Độ tin cậy và tính minh bạch của dữ liệu

Theo một nghiên cứu của MIT, hơn 60% các nhà đầu tư cho biết rửa xanh là một rào cản lớn trong việc đầu tư một cách bền vững và khoảng một nửa trong số họ cũng nói rằng thiếu minh bạch đang hạn chế khả năng đầu tư của họ.

## Tầm quan trọng của việc tương tác với các bên liên quan

Không chỉ giúp nhà đầu tư, công nghệ của chúng tôi còn giúp họ tương tác tốt hơn với các bên liên quan khác như các cơ quan quản lý và các đội nội bộ.

## Mối liên hệ giữa công nghệ AI và quản lý tài sản

Quản lý tài sản thông minh là một ứng dụng chính của công nghệ AI trong lĩnh vực này, giúp cải thiện quản lý tài sản, giảm rủi ro đầu tư và cải thiện lợi nhuận.

## Tính tiện ích và tính linh hoạt của công nghệ

Công ngh