ESG体系下的AI研究：多维投资增效，防范伦理风险.docx

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正文目录

TOC\o1-3\h\z\uAI将有助于完善ESG基础设施、疏通ESG投资链条 5

ESG投资中的信息流通过程存在难点 5

AI拐点已至，性能提升+成本降低有望推动在ESG事务中的使用 6

监管机构端：AI助力监管有效监督政策落实情况 9

ESG监管痛点：难验证、难追溯，企业或主动漂绿 9

AI方案：动态监管与多模态交叉验证 10

企业端：AI助力企业多方位降低合规成本 11

合规成本高成为企业参与ESG实践的重要阻碍 11

AI政策智能解析：从被动应对到主动适应 12

AI帮助报告自动化：从数据孤岛到智能洞察 13

AI技术赋能，为资管机构提供了ESG投资的丰富工具 14

投研与风控：AI带来更加丰富ESG投资手段 14

数据收集与处理：AI助力多模态数据的敏捷挖掘和快速处理 14

AI助力优化投资策略 17

AI助力资管企业与投资人进行沟通 20

AI产生广泛外溢影响，ESG+RAI框架助力分析风险与机遇 21

ESG议题角度下，AI的效率提升与伦理争议 21

环境：提升环保效率与自身消耗资源的两面性 21

社会：促进社会发展与产生伦理争议的两面性 25

公司治理：机遇与挑战并存 28

AI面对强监管风险，AI伦理与负责任AI实践成为趋势 29

强隐性监管背景下，企业人工智能风险凸显 29

AI伦理逐步成为道德共识，负责任AI成为行动规范 30

ESG+RAI框架整合助力防范投资中的AI风险暴露 31

挪威银行资管NBIM：关注公司治理中对AI的治理措施和机制建设 32

UBS资管：多层级AI公司治理分析模型 33

CRISO的ESG-AI全面整合框架 34

风险提示 36

图表目录

图1：ESG投资生态模型 5

图2：国内上市公司可持续报告编制负责人 6

图3：国内上市公司可持续报告编制咨询成本 6

图4：人工智能系统模型 7

图5：具备影响力的人工智能模型发布时间、行业及数据量 8

图6：人工智能在多个能力测试上已经超过人类基准水平 8

图7：2025年后具备推理能力的大语言模型收到用户信息占比 8

图8：Deepseek-R1定价较OpenAIo1显著降低 8

图9：2017-2024全球各类机构应用AI与生成式AI的比例变化 9

图10：2023-2024分地区机构应用AI的比例变化 9

图11：2021、2022年全国电力消费平均二氧化碳排放因子 10

图12：2021、2022年各区域电力消费平均二氧化碳排放因子 10

图13：ESG合规是参与ESG活动的主要驱动 11

图14：国内上市公司可持续报告披露成本占比最高的部分 11

图15：知识图谱概念界定 12

图16：政策知识图谱分析的本体模型 12

图17：使用神经网络模型进行政策情感分析流程 13

图18：针对国内文献对“双碳”政策研究的关键词聚类 13

图19：多元异构数据的融合处理与AI分析流程图 14

图20：大数据“4V”特性 15

图21：风云四实时卫星图像 16

图22：台风监测-大气海平面气压实时情况 16

图23：跟踪的中国平安近半年的争议事件信息 16

图24：传统数据处理方式与结合大模型的数据处理方式对比 17

图25：两层决策树结构助力ESG因子筛选 18

图26：ESG观点值与国家ESG相关政策变化相关性 19

图27：GEO五分位对应企业远期碳强度同比变化 20

图28：GEO五分位对应企业致力于科学碳目标和绿色专利比例 20

图29：大数据与AI分析在能源网络中的应用 21

图30：机器学习技术如何推动建筑行业减碳 23

图31：人工智能模型在训练过程中产生的碳排放量估计 24

图32：2024年发表的领域内论文中由AI驱动研究的比例 25

图33：提及AI应用的临床实验数量（单位：个） 25

图34：AI算法中可能存在偏见 26

图35：2012-2024年有记录的AI伦理争议事件数量（单位：件） 26

图36：ChatGPT发布后写作类岗位发布数量锐减 27

图37：图像生成AI发布后制图相关岗位需求减少 27

图38：2012-2023全球工业机器人存量年度变化（单位：千台） 27

图39：高收入人群岗位也