환경, 사회 및 거버넌스 지속 가능성: 데이터 표준화 및 자동화를 이끄는 AI 중심 접근법

일관성이 없는 환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 보고 및 광범위한 그린워싱은 글로벌 지속 가능성 평가에서 투명성, 신뢰 및 비교 가능성을 훼손했습니다. 본 연구는 자연어 처리(NLP) 및 중앙 집중식 데이터 관리 시스템을 통합하여 ESG 보고의 자동 분석 및 개선된 표준화를 지원하는 AI 중심 프레임워크를 제안합니다. 요하네스버그 증권 거래소(JSE) 및 인도 국가 주식 거래소(NSE)에 상장된 440개 기업의 지속 가능성 보고서를 사용하여, DistilRoBERTa 변환기 모델이 ESG 지표를 분류하도록 미세 조정되었습니다. 이 모델은 환경 지표에 대해 99.1%, 거버넌스에 대해 99.3%, 사회 지표에 대해 63.6%의 정확도를 달성했으며, 이는 사회적 공시의 질적이고 이질적인 특성을 반영합니다. 이러한 결과는 AI가 주관성을 줄이고, 비교 가능성을 증가시키며, ESG 공시에서 인적 오류를 최소화할 수 있음을 보여줍니다. 실시간으로 표준화된 ESG 통찰력을 가능하게 하여, 이 프레임워크는 규제 예측을 지원하고, 글로벌 데이터 거버넌스를 강화하며, 정책 지향적 지속 가능성 계획을 촉진합니다.