Gerencia y arquitectura de datos ESG

La gestión de datos ESG se está convirtiendo en un aspecto esencial de las empresas, con un impulso paralelo hacia la gestión de datos ESG impulsada por la tecnología, particularmente en:

A medida que aumenta el interés por los datos ESG, las empresas y los inversionistas buscan datos precisos, fiables y uniformes. Para satisfacer esta demanda, los bancos están mejorando la recopilación de datos, los procedimientos de presentación de informes y la estandarización de los datos.

Los inversionistas y las partes interesadas muestran cada vez más interés en conocer cómo las empresas abordan eficazmente sus riesgos y oportunidades ESG. Como resultado, existe una creciente necesidad de transparencia y de informes exhaustivos sobre cuestiones ESG.

Los inversionistas buscan empresas que tengan un impacto positivo y necesitan pruebas concretas que respalden estas afirmaciones. Esto genera una creciente demanda de datos exhaustivos sobre el impacto social y ambiental de una empresa.

La demanda de soluciones de análisis de datos ESG basadas en IA está en aumento debido a las crecientes inversiones en ESG. Las soluciones basadas en IA aprenden y mejoran continuamente, lo que les permite analizar de manera eficiente datos complejos en el dominio ESG. Para ampliar la estrategia de sostenibilidad de un grupo, primero teníamos que conseguir datos ESG correctos. En un caso ideal, los datos y la tecnología ESG se habrán integrado por completo en el ADN de la empresa en los próximos años.

Los bancos están utilizando la IA para mejorar su desempeño ESG y promover la toma de decisiones sostenibles. La IA ayuda a los bancos a analizar datos para identificar oportunidades y riesgos ESG y alinear sus operaciones con prácticas sostenibles. La capacidad de procesar grandes cantidades de datos rápidamente hace que la IA sea útil en diferentes campos ESG en el sector bancario.

Los bancos están aprovechando la tecnología de IA para mejorar sus prácticas de financiación sostenible, reduciendo así los posibles riesgos asociados a la financiación sostenible y mejorando sus procesos de toma de decisiones.

La aplicación de la IA permite a los bancos obtener conocimientos más profundos sobre los posibles riesgos asociados a inversiones específicas. A través del análisis de una gran cantidad de datos, los algoritmos de IA detectan patrones y brindan predicciones que ayudan a evaluar las posibles consecuencias del cambio climático, las interrupciones en la cadena de suministro y otros factores ESG, como:

• Reporte:  Los bancos se enfrentan ahora a desafíos a la hora de evaluar y revelar datos ESG debido al mayor escrutinio de los inversionistas, las cambiantes demandas regulatorias y las cambiantes expectativas de los consumidores.

Se prevé que los bancos comiencen a aprovechar la IA para automatizar el proceso de presentación de informes y cumplimiento de ESG. La IA puede ayudar a los bancos a recopilar y analizar datos ESG, generar informes de desempeño ESG y evaluar los riesgos ESG asociados con sus inversiones y préstamos.

• Estandarización y gerencia de datos: A medida que los gobiernos y los organismos reguladores de todo el mundo siguen implementando regulaciones para promover la estandarización y la transparencia de los datos ESG, el papel de la IA se ha vuelto indispensable en este proceso. Los bancos están aprovechando las herramientas de IA para optimizar las operaciones, mejorar la precisión de los datos y fomentar la transparencia en los informes y la toma de decisiones ESG.

La IA desempeña un papel crucial en diversas tareas relacionadas con los datos, como la extracción y limpieza de datos, el desarrollo de taxonomías, el mapeo e integración de datos, la validación y armonización de datos, entre muchas otras funciones.