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需求数据:来自GreenFin 21的9个ESG趋势

商务人士坐在会议室里,手里拿着一堆数据和图表
metamorworks

2021年,我们的世界将由数据驱动。随着ESG测量和披露的推进,这个真理正以前所未有的方式延伸到这个领域。

从技术上的突破性创新到系统变革和社会影响,一些关键的想法正在出现,以理解收集、管理和报告ESG数据。以下是由GreenBiz Group的发言人列出的最主要的趋势GreenFin 21

1.对企业ESG数据的需求正在上升,而且几乎无处不在

随着ESG生态系统在全球范围内的扩展,对ESG数据的收集、分析和披露的需求在数量和深度上都在增长。在金融领域,他们来自投资者、债权人、保险公司和资产管理公司,他们希望了解ESG绩效指标如何有利于金融决策和风险管理。

金融实体如何利用ESG取决于其重要性和投资战略;虽然一些投资者从一开始就利用数据来排除可能的投资组合公司,但其他人只是在做出最终买进卖出决定时才使用数据。

我们现在拥有的是真正关心他们从哪里购买,他们使用的产品,他们的价值与他们的个人原则一致的一代消费者。

个人消费者和员工对ESG数据的需求也在增长,他们越来越希望获得关于企业社会和环境足迹的信息。

“我们现在拥有的是真正关心他们从哪里购买、他们使用的产品、价值与他们个人原则相符的一代消费者,”嘉能可全球合作总监基萨•施林(Keesa Schreane)表示Refinitiv对这种现象的看法。“他们可以通过我们以前无法获得的方式获得评分和报告。”

ESG数据在透明度和可信度至关重要的碳市场等特定金融应用中也变得至关重要。

最后,监管机构前所未有地要求ESG披露信息。虽然大多数环境、社会和治理立法来自欧洲(与欧盟最近的可持续财务披露条例)发言人敦促美国迅速效仿,尤其是拜登总统雄心勃勃的气候议程

2.利益相关者正在抛弃传统的ESG评分,转而采用内部的替代方法

历史上,金融参与者依赖第三方的、通用的ESG分数来简化和量化组织在ESG主题上的表现,很像企业的标准化测试。

“ESG分数是一条捷径,因为我们都搞不清有多少数据流入,”该公司美国管理和可持续投资主管约翰·霍普纳(John Hoeppner)解释说美国法律与投资管理公司.“第三方小组开始创造一个分数,这给了我们一个‘是a还是C的学生’的第一步。”’”

如今,随着资产管理公司努力通过内部分析来解读这些分数,这种“黑箱”方法正迅速失去相关性。这让基金经理对他们使用的数据有了更多的控制权,降低了成本,并有助于支持他们独特的投资假设。

Hoeppner表示:“作为资产管理公司,我们希望能够捍卫这一决定,因此我们将自己打造这一项目。”

3.与以往任何时候相比,ESG数据是一项协作性、多渠道的运动

无论是债权人还是个别公司,跨部门、层级和职能协作的必要性正逐渐得到认可。为了有效利用数据,GreenFin的发言人表示,组织必须在公司的基础设施中编织反馈回路。

“有时人们把环境、社会和治理或可持续发展人作为一个会让这一切发生,但是如果你竞彩足球app怎么下载这样做,你有合适的人在公司负责所有不同的指标、目标和目标,”海蒂杜布瓦说,全球的环境、社会和治理主管通信公司埃德尔曼.“实际上,ESG的负责人应该把这一切整合起来。”

除了收集之外,让决策者掌握正确的数据还需要透明度和信息共享。与公司董事会共享包容性记分卡(同时显示ESG和财务绩效指标)和创建员工资源组(不同资历和职能的成员在此开会讨论ESG主题和数据)等策略可以帮助提高自上而下和自下而上的ESG绩效。

投资者与投资者的关系也在发生变化,演变为围绕ESG主题的合作关系。投资者越来越积极地比较和帮助改善投资组合公司的ESG表现。

4.未来的ESG披露不会完全标准化——它将是一个系统

目前,ESG领域是声名狼藉的框架、方法和标准“字母汤”的发源地,这让企业难以有效地收集、报告或根据正确的数据采取行动。

尽管大型国际会计机构如国际财务报告准则基金会(IFRS)和国际证券委员会组织(IOSCO)正试图弥补这一差距,如今大多数公司在报告ESG时同时使用几个标准,包括可持续会计准则委员会(SASB)全球报告倡议(GRI)气候相关财务信息披露特别工作组(TCFD)和碳披露项目(CDP)。

重要的是我们说的是同一种语言。当我们在一个地方说一件事的时候,我们应该明白人们在说什么。

造成这种分化的一个原因是ESG问题的紧急状态,特别是那些与气候有关的问题。

英国气候风险管理部门负责人Adityadeb Mukherjee说:“在应对危机时,很难进行战略思考,很难在应对之前调整一切。渣打银行(Standard Chartered Bank)

尽管有些人希望奇点GreenFin的发言人强调,一个真正的全球解决方案将是一个相互关联的系统,类似于现代财务会计,在其中定义关键术语,每个参与者理解另一个参与者的角色。

SASB首席执行官吉洛(Janine Guillot)表示:“会计标准制定之所以有效,是因为公司、会计行业和投资者分配资源参与这一过程,然后他们接受结果。”

“重要的是,我们说的是同一种语言,”瑞士保险公司可持续风险主管约翰•斯科特(John Scott)补充说竞彩足球app怎么下载苏黎世保险集团.“当我们在一个地方说一件事的时候,我们应该明白人们在说什么。”

5.和大多数事物一样,ESG数据的未来取决于科技

随着ESG数据变得越来越复杂,人工智能(AI)和机器学习(ML)方面的创新正在帮助理解多样性和气候风险等主题的传统定性数据。这些数字工具通过文档、媒体等收集复杂的信息,以了解ESG主题是如何被重视和赋予公司战略的。

“机器学习能力是获得所有这些定性数据。实际上就是详细地谈论你在招聘、培训和社交方面的多元化计划。Idaciti这是一家从公司报告中收集数据的软件公司。

这种工具的一个新应用是在资产管理领域,经理们使用ml生成的建议,用更esg友好的头寸替换现有头寸。

AI可以突出报告中的不一致性,并在数据源之间保持一致的优先级。例如,一种算法可以通过编程对10-K报告中的数据进行评估,而不是对营销手册中的信息进行评估,因此可以在保持可追溯性和可信度的同时,批判性地积累复杂的数据。它还可以提供更客观的基线分析。

该公司高级副总裁亨德里克·巴特尔(Hendrik Bartel)表示:“真正酷的是,人工智能和人工智能都不会自行制造。FactSet兼联合创始人真正价值的实验室这是一家帮助投资者从大数据中获取ESG见解的人工智能公司。“如果我有一个由电脑给出的结果,我希望由一组分析师来决定我们是否会得出同样的结果。”

在完全相同的背景和数据集下,两名分析师之间的信度(他们得出相同结论的几率)为80%;只要改变一个变量,这个比例就会降到40%以下。巴特尔认为,“人在循环中”的方法提供了更客观的基线分析。

该公司负责品牌和业务发展的副总裁苏珊娜·卡图斯(Susanne Katus)表示赞同:“人工智能的工作是策划、组织、规范、进行比较,但它不会做出任何决定。Datamaran,一个监测ESG风险的分析平台。“把这个交给最终用户,让他们决定什么对他们的决策过程重要。”

6.当故事叙述和目的至关重要时,数据绝对不是枯燥无味的

在此次绿色金融活动中,专家们谈到了一个围绕ESG数据反复出现的主题:形式必须服从功能。除非数据和披露与公司的真实目的、价值观和战略相一致,否则它们毫无意义。

Edelman的Dubois说:“始终保持不变的是了解你自己。”

发言者警告说,如果不这样做,公司可能会失去对自己叙述的控制。

“在这个领域的威胁是,如果你不讲你的故事,别人会替你讲,”霍普纳在他的会议上说。“你要么公开你的数据,要么真正聪明的算法会把这些数据卖给我。我们作为投资者,消费者也会这样做,我相信媒体也会这样做。”

对于金融行业的参与者来说,要想建立一个引人注目的、坚定的、可信的故事,同时避免“绿洗”,可能需要在核心文档(如10-K和10-Q报告)中添加ESG数据。

7.ESG的S将占据中心舞台

在ESG内部,社会(S)版块因围绕多样性、公平和包容性(DEI或D&I)和人力资本的新举措而迅速获得关注,但也提出了有关衡量的重要问题。

标准制定倡议的首席执行官马克·高夫(Mark Gough)问道:“你如何在全球范围内一致地衡量D&I ?国家联盟.“这是一个可以衡量的概念吗?”

消费者对社会影响的数量和质量信息的要求也在增加。

Schreane说:“他们不希望看到一个只关注排放的黑匣子。”“他们想知道,你在社会上做了什么好事?”在董事会成员、治理和薪酬公平方面,谁在参与谈判?”

人力资本的进步——将员工福利视为一种投资的概念——也需要转变视角。根据SEC的要求,一些进展已经开始人力资本披露在公司季度或年度报告中。

高夫说:“如果我们只是把(人力资本)变成一种投资,一种我们在一段时间内摊还的东西,那么我们对投资员工和获得回报的看法就会改变。”

8.有增长的空间,重点是新兴市场和前瞻性数据

展望未来,学习将是关键。无论是老牌经济体还是新兴经济体都是如此;世界各地规模较小的市场可以激励发达经济体树立良好榜样,也可以成为创新监管和标准化的令人振奋的榜样。

好的数据需要好的思考。

关于ESG数据如何预测未来的风险和机遇,还需要进行大量的学习。与传统的基于过去业绩预测未来的财务披露不同,ESG数据衡量的是气候变化和多样性等前所未有的挑战,因此依赖于创新性的情景规划。

一些报告标准,如SASB和TCFD支持这种着眼于未来的方法,鼓励用户考虑未来三到五年的重要性和影响。任何新的标准都可能着眼于更远的未来。

9.这很复杂,需要时间

这些主要趋势并不只是一时的时尚。它们会一直存在下去。但这可能需要一段时间,直到它们在人们预想的有凝聚力的协作系统中完全实现。

特别是在金融行业,有效的ESG数据的采用可能会很慢,因为从获得融资到产生积极的ESG影响(如减排)之间存在内在的前置时间。

最终,正如杜布瓦所说,“好的数据需要好的思考。”GreenFin 21的演讲者无疑证明了这一点,并灌输了希望,即我们正走在通往这一目标的正确道路上。

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