Светлана Вронская, эксперт департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг», рассказывает в новом выпуске подкаста «Эра искусственного интеллекта» TAdviser про использование искусственного интеллекта для ESG, концепции экологичного, социального и корпоративного управления.

Не пугайтесь, услышав еще одно аббревиатуру – мало нам AI. ESG означает ecological (экологичный), social (социальный) и governance (корпоративный). И еще это означает новую парадигму работы всех успешных компаний на рынке.

Первым принципы ESG сформулировал бывший генеральный секретарь ООН Кофи Аннан. Он предложил компаниям включить принципы борьбы с изменением климата, то есть больше жал на букву E в нашей аббревиатуре – экологичность. Этот призыв подхватил финансист из Швейцарии Иво Кнопфел, описавший в 2005 году эти принципы более подробно в исследовании Who Cares Win («Побеждает тот, кто заботится»).

Почему это стало так важным? Просто потому, что инвестиционные компании, на которые давят частные инвесторы – да вот буквально мы с вами, которые отдаем деньги в пенсионные фонды. Эти инвесторы требуют вкладывать их средства только в те компании, где сотрудникам платят достойную зарплату, где проактивно заботятся об окружающей среде и где схема управления и вознаграждения топ-менеджмента прозрачна. Как замечательно высказался недавно российский финансист Евгений Коган: «Давайте не будем наши деньги давать нехорошим ребятам».

Нехорошим парнем быть нет хочет никто, поэтому сейчас 95% из 500 крупнейших мировых компаний реализуют программы в секторе ESG. И уже существуют более 600 рейтинговых агентств, которые анализируют насколько эти программы хороши.

Но как же искусственный интеллект может помочь решить задачи ESG и устойчивого развития? Судя по количество конференций, сессий и панелей, посвященных этому вопросу, очень даже просто. Кстати, даже большой конференции AI Journey, проведенной Сбером в ноябре этого года, буквально первой сессией стала панель, посвященная ИИ в ESG.

И как раз на ней сообщили, что согласно недавнему шведскому исследованию, внедрение элементов ИИ может повлиять на улучшение состояния окружающей среды на 90%, социальной сферы на 80%, экономической области на 70%.

Здесь я должна сделать маленькую оговорку. Все это верно, если мы примем как важную данность, что в процессе разработок каждого нового продукта в области AI должен присутствовать моральный аспект. Помню, как это простая мысль – о том, что надо создавать только те ИИ-решения, которые не вредят человечеству, - поразила меня пару лет назад в книге бывшего главы Google China Кай-Фу Ли «Сверхдержавы искусственного интеллекта».

Ведь сегодня ИИ обучается на основании данных, которые даем ему мы, люди. И при ИИ – это инструмент зарабатывания денег, он имеет коммерческую направленность и требует инвестиций. Коммерциализация ИИ может привести к усилению неравенства как групп населения в стране, так и стран мира в целом.

Итак, что может сделать правильный искусственный интеллект для поддержания концепции ESG. Он может решить два блока задач. Первый – это сбор, обработка и представление неструктурированных данных.

Дата сайентисты и дата-инженеры используют AI для автоматизации ручного процесса изучения и получения информации из массива данных. С помощью этого инструмента они могут делать это быстро и эффективно. Разработка модели, работающей на базе ИИ для анализа ESG также позволяет создать единый для всех стандарт на правильных критериях и представлять результаты исследования в простом для чтения виде.

Такой тип работ, выполняемых с помощью ИИ, важен, потому что позволяет анализировать действия компании в области ESG не только на основании данных, которые сама компания предоставляет, но и с помощью внешних источников – из СМИ, отзывов групп поддержки или протестов, официальной информации от государственных органов. Соответственно, мы достигаем большей прозрачности, меньшей предвзятости и опять же идет к единому стандарту оценки.

Одним из видов такой работы является использование обработка естественного языка, которая позволяет добавить к результатам исследования годовых отчетов и других письменных источников о проделанной работе организации в области ESG анализ того, что говорит топ-менеджмент об итогах своей работы. Например, одно из приложений позволяет прослушивать записи звонков с объявлениями о квартальных финансовых результатах и определять тон, которым говорит генеральный директор. После этого выделять в речи части, где генеральный директор говорит про ESG-программы и определять тональность слов, которыми он об этом говорит. Конечно, тут можно спорить о точности такого анализа, но какие-то базовые вещи можно уловить. Вдруг CEO компании начинает нервно кашлять, когда говорит про повышение выплат топ-менеджменту или почти рычать, упоминая, про уменьшение вырубки леса для нового завода.

Второй блок задач, с которыми помогает AI – это оценка кредитных рисков и инвестиционной привлекательности компаний. То есть еще более незаменимый инструмент для любого инвестора. Машинное обучение, которое применяется в этих решениях, позволяет аналитикам данных быстро обработать горы данных, чтобы инвестиционные банки и менеджеры могли быстро и точно идентифицировать тренды, которые движут компанией и вычислить необходимые метрики для оценки.

Фонд UBS Wealth Management, например, использует алгоритмы обработки естественного языка для того, чтобы сократить время юридической проверки перед сделками (due diligence). У них есть своя AI-платформа, которые выискивает новости с негативной коннотацией, обрабатывая огромное количество медийных данных, и поставляет подборку таких новостей ответственным менеджерам.

Подобное решение создали в этом году и фонд Amundi and Международная Финансовая Корпорация (IFC). Их esgNLP позволяет быстро собирать и обрабатывать данные по развивающимся рынкам и оценивать тональность новостей.

Конечно, использование AI для целей устойчивого развития во всех областях не ограничивается этими двумя областями. Практически в каждой сфере, где работает искусственный интеллект, его применения может служить на благо людям.

Например, компьютерное зрение может сообщать слабовидящим людям, находится ли кто-то в помещении, а уведомления от умного приложения могут напоминать пожилым людям о необходимости приёма назначенных лекарств. А уж сколько AI-решений помогают беречь природу. И кстати если хотите побольше таких примеров, то рекомендую книгу «Капитализм в огне» Ребекки Хендерсон.

Но еще пара примеров на рынке. SAS совместно с ООН, занимается разработкой и тиражированием продукта DАTA for Good, который отслеживает прогресс, достигнутый агентами изменений организации во всем мире в реализации общих задач и целей.

A Greyparrot, стартап в области искусственного интеллекта и глубокого обучения, специализируется на управлении отходами и их переработке с использованием компьютерного зрения для сортировки мусора в больших масштабах. Так как до сих пор по факту перерабатывается менее 1% мусора из всего объема, который можно было бы переработать, ребята из Greyparrot создали специальный продукт на основе ИИ, который будет не только анализировать те продукты, которые поступают на объекты сбора.

В России же пунктом, который будет будет работать в области развития ИИ для оптимизации решений в целях снижения углеродного следа, стал Сколковский институт науки и технологий.

Конечно, мы помним, что сам по себе искусственный интеллект может являться тем самым «нехорошим парнем», и например, загрязнять окружающую среду, так как его использование требует больших затрат электроэнергии. Но, с другой стороны, расчеты, которые использует AI, почти всегда строятся на платформах на основе распределенных вычислений. То есть для произведения расчётов (особенно Больших данных) не обязательно использовать свою локальную сеть. Таким образом, оптимизация моделей вычисления позволит, в том числе, снизить «углеродный след» в глобальном формате.

В общем, здравый смысл подсказывает, что любой инструмент в руках правильного человека, может быть использован на благо человечества. Поэтому подумайте, следует ли ваша компания принципам ESG – хотя бы на уровне сбора пластиковых бутылок или бумаги, честной «белой» оплаты труда и прозрачной структуры управления. Если нет, то вы проиграете на рынке. Если да, то подумайте, как вы могли бы использовать маленький ИИ для того, чтобы усилить свою ESG-позицию.

Источник: TAdviser