建立ESG数据基础、建立更负责的供应链、应对气候变化带来的影响

北京2023年1月12日 /美通社/ -- 企业不再将可持续发展目标视为可选项，而是企业的当务之急。今天，企业领导者面临着来自董事会、投资者、客户和员工的压力，他们要求企业提供可持续发展的透明度。最近的数据显示，可持续发展正跃升为企业议程的重要事项——近一半（48%）的全球首席执行官表示，提高可持续性是他们的首要任务之一，较 2021 年以来增长了 37%。2022年11月举行的联合国气候变化大会（COP27）强调了从承诺到行动的重要性，来自世界各地的政界和商界领袖齐聚一堂，讨论气候变化的最新问题。

2023 年对企业的期待不仅是要制定雄心勃勃的可持续发展目标，还要将可持续发展目标转化为行动。然而仅有23%的CEO表示他们正全面实施跨企业的可持续发展战略，他们同时表示，缺乏可靠的数据洞察阻碍了他们采取行动。 

要想切实应对可持续发展的挑战，可能需要企业加大对新流程和人工智能等新技术的投资，以弥合从战略到行动的差距。2023年，人工智能至少可以从以下三方面，助力企业加速落实其可持续发展目标。

第一，帮助企业建立其环境、社会、治理（ESG）的数据基础。

数据是实现可持续发展目标的关键要素， 许多企业领导者认识到，要朝着可持续发展目标迈进，他们需要拥有有意义的环境、社会和治理 （ESG） 数据， 以帮助他们评估进展。  好消息是，组织运营中有大量可用的环境数据，这些数据可以从设施运营、能源消耗、资产维护、IT 基础设施等中提取。 

同时，收集和理解那些位于公司不同孤岛中的海量数据也是一项非常艰巨的任务。企业还必须能够根据复杂的ESG框架向各个利益相关方报告数据。 

在接下来的一年里，各利益相关方将要求企业领导对公司的可持续发展工作承担更多责任。企业将求助于自动化技术来收集和整合数百种数据类型，以持续提供透明、可核查、财务级别的信息并报告进展。

人工智能可以帮助企业管理、分析和利用运营中大量可用的数据，利用设施运营、能源消耗、资产维护、IT 基础设施等位于公司不同孤岛中的数据，基于混合云底座实现数据流转，帮助企业根据复杂的ESG框架向各个利益相关方报告数据，并将其转化为预测性洞察，可用于评估可持续发展基准的进展，从而帮助企业减少日常业务运营对环境的影响。

第二，建立更负责和更具弹性的供应链。

企业需要深入了解他们的供应链，以实现其可持续发展目标并满足新兴的 ESG 相关监管要求。追溯产品来源的能力对于证明企业是否是合乎道德和可持续的方式进行生产，这一点至关重要，因为消费者越来越期望企业从供应链的第一公里到最后一英里都能够做到完全透明。了解碳足迹也很关键，因为范围 3 排放可占温室气体排放总量的 90%。 

透明度和可见性需要可信、安全的数据，大多数首席供应链官 （CSCO） 预计，提高透明度和可见性水平将成为他们未来三年的关键差异化因素。使用数据、分析和人工智能使组织能够优化工作流程并提供这种可见性，CSCO将利用人工智能和数据驱动方法来应对供应链挑战。

通过应用人工智能技术，企业可以建立更加透明、可追溯和脱碳的供应链。人工智能和自动化可以帮助 CSCO 及其团队收集数据、识别风险、验证文档并提供审计跟踪，即使在高通胀时期也是如此，同时还可以管理他们的碳、废物、能源、水、消耗和材料效用。这可以调整库存规模，帮助企业减少浪费，并且可以把追踪产品来源所需的时间从几天减少到几秒钟。 

第三，应对气候变化带来的影响。

企业领导不能忽视气候变化所带来的日益增长的风险。根据 2021 年世界经济论坛全球风险报告，极端天气、气候行动失败和人为带来的环境破坏是未来十年企业最有可能面临的三大风险。 

在接下来的一年，企业将越来越多地寻求利用天气和气候数据来应对气候风险，而人工智能将是关键。 今天，有大量有价值的气候相关数据还没有被企业充分利用起来，包括有关天气和业务运营的实时和持续观测等信息。 

人工智能技术可以在帮助企业应对气候变化的影响方面发挥关键作用。通过结合人工智能、天气、气候和运营数据，企业可以更轻松地管理影响业务运营的气候风险，也能够更好地推进 ESG 目标。例如，通过用人工智能分析具有一致性的天气和气候数据，企业能够深入研究一些特定问题，例如确定哪些地区、建筑物或资产可能贡献了不成比例的碳排放，以优先考虑改进工作。 

气候变化的影响和紧迫性以及ESG已经渗透到商业世界中，人们更加关注问责制和行动。展望2023年，人工智能可以成为可持续发展的驱动力，帮助企业立即采取行动，解决一些最紧迫的问题，携手构建一个更可持续的未来。 

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SOURCE IBM China