Можно предположить, что в перспективе ближайших лет ESG-рейтинги на основе ИИ станут инструментом экономического развития
Направление ESG (environmental, social, governance – природа, общество, управление) все чаще выходит за рамки интересов крупных корпораций, становясь обязательным элементом стратегии для малого и среднего бизнеса. Повестку в сфере устойчивого развития задают глобальные рейтинговые агентства, такие как RepRisk, Trucalue Labs и Arabesque S-Ray. Именно они одни из первых начали использовать искусственный интеллект (ИИ) при подготовке аналитики. Внедрение ИИ в ESG-аналитику становится отраслевым стандартом – алгоритмы уже сегодня позволяют оценивать сотни экологических и социальных параметров бизнеса. В России подобные методики пока не получили широкого распространения, но ситуация постепенно меняется. Например, Центр исследований рыночной эффективности и прикладных финансов ВШМ разработал первый в стране ESG-рейтинг, методика которого основана на базе ИИ.
ESG-рейтинги сегодня перестали быть просто маркетинговым инструментом – они превратились в реальный фактор конкурентоспособности. Когда компания получает высокие оценки при рейтинговании, это дает ей реальные стратегические преимущества. Прежде всего, это демонстрация открытости бизнеса, его прозрачности и приверженности принципам устойчивого развития перед партнерами и инвесторами. Для B2B-компаний, ограниченных в коммуникации с широкой аудиторией, рейтинг становится важным инструментом внешнего позиционирования.
Особую значимость ESG-оценка приобретает при привлечении финансирования – банки все активнее учитывают экологические и социальные риски при кредитовании. Для экспортеров, особенно осваивающих новые рынки, присутствие в ESG-рейтингах превращается в весомое конкурентное преимущество.
Рост значения ESG-рейтингов закономерно повышает требования к методикам их составления. Согласно российским и зарубежным исследованиям, даже ведущие рейтинговые агентства зачастую ставят разные оценки одним и тем же компаниям, несмотря на схожесть методик. Отсюда возникает необходимость в использовании алгоритмов искусственного интеллекта: машинное обучение минимизирует риски, связанные с субъективностью суждений или недостатком информации.
Создание методики ESG-оценки на базе искусственного интеллекта – это процесс, требующий времени. В основу ложатся десятки факторов, анализирующих экологическую ответственность, социальные инициативы и качество корпоративного управления. При этом такие системы часто не только сохраняют принципы общепризнанных стандартов, но и дополняют их алгоритмами обработки данных, что повышает объективность рейтингов.
Процесс ESG-рейтингования включает два ключевых этапа: автоматизированный сбор данных с использованием ИИ-алгоритмов и последующую аналитическую оценку. Сбор данных, как правило, происходит из трех источников: сайты компаний, их финансовая отчетность и данные о них в СМИ. В отличие от традиционных подходов, где эксперты вручную анализируют и взвешивают показатели, система на базе ИИ автоматизирует процесс формирования итоговой оценки.
Еще одним преимуществом ИИ-подхода является возможность расширения охвата рейтингования. Технология позволяет включать в оценку не только крупные корпорации, но и средние предприятия, которые раньше традиционно оставались за рамками традиционных рейтингов. При этом подобные компании часто имеют высокую значимость для региональных экономик. Методика на базе ИИ, напротив, сохраняет региональную направленность, что особенно важно для комплексной оценки устойчивого развития территорий.
При всех преимуществах ИИ-методик важно понимать их ограничения: алгоритмы работают с доступной информацией, поэтому могут воспроизводить существующие пробелы или искажения. Это делает критически важным качественное машинное обучение – модели необходимо обучать на репрезентативных данных, регулярно обновлять информацию и дополнять экспертизой специалистов. Поэтому ключевым элементом системы остается экспертный аудит, который выборочно верифицирует выводы алгоритмов и корректирует методику.
Можно предположить, что в перспективе ближайших лет ESG-рейтинги, созданные с использованием ИИ, войдут в систему регионального управления как инструмент экономического развития. Эта тенденция будет продиктована двумя ключевыми факторами. Во-первых, потенциальные и действующие инвесторы и партнеры компаний будут предъявлять больше требований к прозрачности информации. Во-вторых, на фоне климатических изменений власти будут вводить новые требования к бизнесу на законодательном уровне. Это, в свою очередь, потребует от исполнительной власти в регионах гибких решений, вроде интеграции ESG-критериев в существующие программы поддержки бизнеса.
Мнение автора может не совпадать с позицией редакции.