ESG Scoring AI
Valutiamo a 360° le performance ESG delle aziende, combinando dati interni (dati tradizionali, pubblicati dalle aziende stesse) con dati “alternativi” esterni (dati generati dagli stakeholder sul web) al fine di misurare il divario tra ciò che le aziende comunicano e la percezione degli stakeholder relativamente agli impegni aziendali di sostenibilità.
Dedicata a Investitori istituzionali e Aziende
Performance ESG e creazione di valore.
Uno studio* ha dimostrato che le aziende con elevato rating ESG presentano performance migliori sia in termini di risultati di bilancio sia nell’andamento dei titoli.
Pertanto si rendono necessari nuovi modelli di analisi delle performance ESG, ossia di misurazione della Sostenibilità, che aiutino le aziende a gestirne rischi e opportunità per far crescere profitti e valore nel tempo.
*Banor SIM in collaborazione con il Politecnico di Milano; i dati sono relativi a 882 titoli dell’indice Stoxx Europe 600 nel periodo 2012-2017
Gli Alternative Data esterni come elementi di misurazione.
Misurare le performance ESG solo attraverso le informazioni tradizionali autodichiarate dalla società potrebbe condurre ad una valutazione incompleta, perché i dati sono parziali e la quantità/qualità è strettamente connessa alle modalità di reporting scelte dalla società.
Pertanto, solo l’integrazione – tramite modelli di Intelligenza Artificiale – di dati alternativi esterni generati dagli stakeholder dell’azienda è in grado di fornire una visione completa degli effettivi risultati ESG raggiunti in temini reputazionali.
Monitoraggio del contributo delle aziende al aggiungimento degli SDG
L’Alternative ESG Score di FinScience valuta la sostenibilità aziendale rispetto al contributo a ciascuno dei 17 Sustainable Development Goals (SDG) dell’Agenda ONU 2030. I 17 SDG, insieme ai 169 target specifici, forniscono a governi e imprese un framework per indirizzare azioni e investimenti nell’ottica di una migliore gestione delle sfide socio-ambientali presenti e future.
Una soluzione ESG a favore di:
monitorare la reputazione ESG e l’efficacia della comunicazione
monitorare e integrare la percezione degli stakeholder nella reportistica aziendale e nelle strategie aziendali
confrontarsi con i concorrenti del settore relativamente al contributo ai singoli SDG delle Nazioni Unite
Dati alternativi per integrare la sostenibilità nelle decisioni di investimento
Approfondisci la nostra metodologia ESG
Caratteristiche principali
- Oltre 400 indicatori relativi agli SDG
- Oltre 100.000 fonti dati
- Raccolta di dati basata su un approccio AI
- Update settimanali
- Integrazione dell’analisi del sentiment
- Valutazione della reputazione aziendale
- Strumenti di rilevamento di attività di green-washing e social-washing
- Rilevazione di attività controverse
- Strumenti di benchmarking
Il processo di valutazione
Raccolta dati
I dati vengono raccolti automaticamente dalle diverse fonti con frequenza diversa (giornaliera, settimanale o annuale).
Conversione in indicatori relativi agli SDG
Il contenuto testuale viene prima analizzato tramite strumenti di NLP, in particolare la classificazione dei testi, l’estrazione di entità e l’analisi del sentiment.
Calcolo meta-score SDG
Le fonti dato sono classificate in interne o esterne, a seconda che i dati vengano forniti direttamente o meno dall’azienda. Vengono di seguito calcolati i meta-score interni ed esterni per ciascun SDG.
Calcolo degli score interno / esterno
Gli score esterni e interni sono ottenuti aggregando i meta-score associati a ciascun SDG, tenendo anche conto del settore in cui l’azienda opera sulla base di un criterio di materialità finanziaria.
Score finale ESG
Lo Score ESG finale di FinScience si ottiene calcolando la media degli score interni ed esterni, applicando poi un coefficiente penalizzante per quelle società in cui la divulgazione interna ed esterna risultino contraddittorie.
I vantaggi del nostro approccio integrato e modulare:
Per approfondire l’uso dei dati alternativi per la valutazione ESG delle aziende, entra a far par parte di questo gruppo LinkedIn.
Per investitori istituzionali
Progetti ad hoc
Grazie allo sviluppo di questa soluzione, FinScience ha maturato notevoli competenze ed esperienze nello sviluppo di soluzioni di machine learning custom per clienti istituzionali del settore finanziario. Approfondisci le nostre soluzioni dedicate agli investitori istituzionali.