Работа с ESG-данными: проблемы и решения

ESG – не новая повестка для казахстанского бизнеса. Еще в 2015 году Казахстанская фондовая биржа приняла решение о присоединении к инициативе ООН «Устойчивые фондовые биржи» и разработке методики по составлению отчетности по критериям ESG. Она была введена в действие в 2016 году, и сегодня 86 из 150 компаний, котирующихся на KASE, включают в свои отчеты ESG-показатели. Данные, отражающие «устойчивость» компании, важны не только для отчетности. С их помощью бизнес может анализировать текущую ситуацию и решать широкий спектр задач. Эта информация критически необходима при построении коммуникаций с внешним и внутренними стейкхолдерами, она способствует повышению рейтингов компании и привлечению инвестиций. Но есть и другие задачи, которые можно решать при помощи ESG-данных. Они позволяют управлять эффективностью бизнеса, отслеживая прогресс в области устойчивого развития, управлять рисками с учетом ESG-факторов, проводя предиктивный анализ воздействия деятельности компании на окружающую среду и ситуацию в обществе. Бизнес может создавать новые продукты и услуги и, наконец, формировать отчетность – понятную и простую историю работы компании в рамках ESG-повестки. Что не так с ESG-данными Вместе с тем в работе с ESG-данными компании сталкиваются с серьезными сложностями. Исследование Accenture «Курс на устойчивость», которое было проведено в июне 2021 года, показало, что сложность сбора данных является ключевым барьером при оценке деятельности для 51% компаний. Эта сложность обусловлена тремя факторами: - отсутствием единых стандартов и методологии: они обновляются очень часто и подразумевают использование более 60(!) различных инструментов; - нехваткой доступных ESG-данных, обусловленной недостаточно развитыми процессами в самой компании и необходимостью взаимодействия при получении данных со сторонними компаниями (поставщиками, заказчиками); - низкой прозрачностью и качеством данных, которые часто недостаточно детализированы и содержат большое количество ошибок. Цифровые технологии для ESG-данных Решить эту проблему позволяет использование современных средств работы с данными. В первую очередь, это технологии интернета вещей, искусственный интеллект и машинное обучение. С их помощью можно автоматизировать сбор данных, вести его в реальном времени, структурировать и классифицировать информацию и даже формировать прогнозные модели. К примеру, компания FedEx, осуществляя доставку вакцин, использует сенсоры, анализирует данные, которые получает с их помощью, применяя искусственный интеллект и средства предиктивной аналитики. Эти решения позволяют улучшить клиентский опыт: получатели грузов в режиме реального времени могут получить информацию о текущем местоположении отправлений и возможных задержках при доставке. Известен опыт применения для работы с ESG-данными блокчейна. К примеру, горно-металлургический концерн RioTinto маркирует свою алюминиевую продукцию так называемым «лейблом устойчивости», при помощи которого потребители могут получить из блокчейн-цепочки данные об объекте производства (углеродный след, потребление воды и энергии, количество переработанных отходов и даже вклад компании в развитие общества). Преимущества блокчейна – в возможности отслеживать данные и изменения в них. Эта технология обеспечивает доступ к данным всех участников цепочки и одновременно гарантирует отслеживаемость всех действий, позволяя убедиться в достоверности предоставляемых сведений. Конечно, следует применять для работы с ESG-данными и платформенные решения, которые позволяют создать единый источник данных, организовать формирование отчетности в автоматическом режиме и использовать для визуализации настраиваемые дашборды. Не всегда использование больших данных требует от компании развития собственной платформы. Достаточно заключить соглашение с одним из операторов Big Data. Так поступила, например, компания AGL Energy, один из крупнейших в Австралии продавцов природного газа и электроэнергии. Она пользуется услугами компании Envizio и с применением ее платформы формирует в реальном времени отчетность по углеродным выбросам и энергопотреблении для того, чтобы подтвердить соответствие требованиям австралийского национального стандарта NGERS. К слову, о пользе цифровых технологий. Их использование может оказывать влияние и на ESG-эффективность бизнеса. Так, добиться 84% снижения в деятельности компании углеродного следа можно при помощи простой миграции информационных инфраструктур в облака, даже на начальном уровне. Причина проста: перевод инфраструктуры в облако в разы снижает объем потребляемой компанией электроэнергии.  Три шага к управлению ESG-данными Вне зависимости от того, какие именно технологии выберет та или иная компания для работы с ESG-данными, ей предстоит предпринять ряд мер, чтобы ее организовать. Их можно разделить на три последовательных этапа. На первом этапе предстоит определить методологию и подходы к работе с данными. Для начала необходимо определиться с методологией: что именно нужно подсчитать бизнесу, чтобы проанализировать свою ESG-деятельность. Затем надо определиться с тем, как собрать необходимые данные, выявить их источники и создать нужные процессы для взаимодействия с ними. За этим следует разработка организационной модели и определение подразделений и лиц, ответственных за сбор информации. Эти задачи лягут на плечи рабочей группы, в которую необходимо включить представителей всех кросс-функциональных подразделений компании. В качестве рабочих инструментов на этом этапе достаточно использовать самые простые средства: excel-таблицы и функциональные отчеты. Второй этап – сам сбор и анализ ESG-информации. Здесь предстоит настроить интеграционные потоки данных, наладить их сбор, контроль качества и анализ, а также организовать облако данных. На втором этапе техническая сложность заметно повышается. В работе предстоит участвовать всем подразделениями компании, вовлеченным в ESG-повестку, а задействовать придется цифровые инструменты, платформы данных, искусственный интеллект, интернет вещей и пр. Набор инструментов будет зависеть от целевой задачи и амбиций компании в области управления ESG-данными. Третий этап подразумевает уже не внутрикорпоративные меры, а взаимодействие с организациями за пределами периметра компании. Оно необходимо для того, чтобы собрать данные по всей цепочке создания ценности и оценить полноценный ESG-импакт компании. Для этого требуется организовать обмен ими в экосистеме: провести интеграцию с поставщиками и клиентами компании и их информационными системами, определиться с обменом данными с ними и автоматизировать его. Конечно, на третьем этапе предстоит наладить взаимодействие с партнерскими компаниями – в этом заключается его организационная сложность. Другая сложность - это работа с унифицированными данными в рамках экосистемы, здесь следует обратить внимание на единые справочники, подходы к сбору и оценке качества данных. При этом весьма эффективными могут оказаться такие инструменты, как блокчейн, облачные приложения и платформы для обмена данными.      Организация работы с ESG-данными – достаточно сложная, но вполне решаемая не только для крупных предприятий, но и компаний среднего сегмента. Сегодня эта информация стала де-факто обязательным элементом отчетности и коммуникации бизнеса со стейкхоледарми, взаимодействия с инвесторами и регуляторами. Эта задача актуальна для любой компании Казахстана, заинтересованной в работе на внешних рынках. Практически все годовые отчеты, публикуемые предприятиями, анализируются иностранными рейтинговыми агентствами, которые оценивают в том числе и полноту раскрытия ESG-информации. Поэтому рано или поздно провести работу по организации управления ESG-данными придется всем компаниям, работающим в стране.       Ирина Мусина, независимый эксперт в области устойчивого развития

• 16:54 На фоне падения эксперт предсказывает наиболее вероятный сценарий для XRP
• 16:40 Ралли Stellar может подбросить XLM к историческому максимуму $0,91
• 16:12 Говард Лютник собирается зарабатывать милиарды на Tether
• 15:55 Количество криптомиллионеров выросло с начала года на 95%
• 15:30 ELF, SAND, GLM и ENS сверкают: криптоэкономика достигает $3,35 триллиона с ростом 1,46% за день
• 14:47 OpenAI профинансировала исследование «ИИ-морали»
• 14:22 Чарльз Хоскинсон: Cardano зря выкинули из проекта стейблкоина для Вайоминга
• 14:02 Мемы об ИИ встречаются с криптовалютой: DrPepe.Ai расширяет границы инноваций блокчейна