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Analisi ESG: Intelligenza Artificiale per il monitoraggio dei rischi online

Alessio Garzonio

I dati alternativi sono un’ottima fonte di informazioni per prendere decisioni più mirate sui propri investimenti e in particolare per segnalare eventuali rischi ESG sul mercato.

Utilizzare l’AI in un’analisi ESG rappresenta innumerevoli vantaggi, il primo dei quali consiste nell’automatizzare il processo e la stesura della Relazione di Sostenibilità, attraverso le più innovative tecnologie di Intelligenza Artificiale e di riconoscimento testuale automatico. 

Ancora più importante, è il ruolo dell’AI per superare e supplire alla mancanza di dati ESG. In pratica, l’AI può essere utilizzata nell’analisi del mercato per capire come si sta realmente comportando un’azienda rispetto a ciò che dichiara di fare, e se mancano dei dati scoprire il perché.

La sfida principale è gestirne un volume così ampio: estrarre, classificare e riassumere informazioni rilevanti da quantità enormi di dati non strutturati.

Ecco alcuni esempi dei luoghi da cui vengono recuperate queste informazioni:

  • Siti di notizie generaliste
  • Siti di notizie verticali 
  • Social Media
  • Forum e recensioni di prodotti
  • ONG
  • Siti web aziendali /CRM/ e-commerce /Dati call center

Un’analisi ESG basata sulle notizie online consente agli investitori di essere sempre aggiornati. È un approccio molto dinamico in cui vengono raccolte ogni giorno notizie sull’impatto di qualsiasi azienda su questioni ambientali, sociali e di governance, aiutando le parti interessate a delineare un ritratto molto accurato dell’azienda in cui stanno investendo o vorrebbero investire.

Se questi sono i potenziali vantaggi nell’uso dell’AI per un’analisi ESG, FinScience è determinata a realizzarli, mettendo a punto la sua soluzione ESG proprietaria e automatizzata.

Grazie ad un algoritmo proprietario e ad un uso trasparente dell’AI, FinScience analizza ogni giorno circa 1,5 milioni di pagine web da 35.000 domini diversi.

A differenza dell’approccio multi-sorgente, e grazie alle ultime tecnologie di Natural Language Processing , è possibile determinare quali specifici eventi hanno determinato una variazione del segnale di rischio. La trasparenza rimane un fattore chiave nell’analisi di sostenibilità e nella gestione del rischio per gli investitori.

Il Framework ESG

Per affrontare al meglio le diverse aree ESG e la loro granularità, abbiamo creato un framework ESG proprietario. Si tratta di un insieme di regole e procedure volte a guidare i processi di raccolta, aggregazione e rappresentazione di tutte le informazioni legate al mondo ESG. La suddivisione dei pilastri classici dell’ESG (Environmental, Social e Governance) copre tutte le aree critiche della sostenibilità, con l’obiettivo di racchiudere in un unico luogo le informazioni disponibili e necessarie affinché l’analisi ESG sia completa e facilmente comprensibile.

Viene poi utilizzata una mappa di materialità per associare lo score al singolo layer in base al settore di appartenenza dell’azienda.

ll monitoraggio ESG di FinScience ESG: allerta dei rischi e reportistica

I clienti FinScience ottengono quindi l’accesso a una dashboard di monitoraggio, un report o CSV in cui tengono traccia delle notizie ESG giornaliere e degli avvisi di rischio (eventi caratterizzati da un sentiment fortemente negativo)

  • per gli Istituti Finanziari, collegati alle società che hanno in portafoglio
  • e per le Corporate  e le partecipate

Ai fini di analisi e reportistica, FinScience offre anche report trimestrali, unendo notizie e dati proprietari con informazioni interne (analisi del sito web, report di sostenibilità, membership).