使用 AI 进行 ESG 报告和数据驱动决策

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## 视频 <video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/SUS204-Using_AI_for_ESG_reporting_and_data_driven_decision_making-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video> ## 导读 组织正在致力于可持续发展,但在衡量和分析实现这些目标所需的数据方面却面临着挑战。组织面临的主要挑战之一是从不同来源提取数据集的能力。在本论坛中,学习亚马逊云科技生成式 AI 服务如何为 FlexZero 平台提供动力,并提供一种使用预先存在的行业标准碳排放系数和计算,摄取和处理碳数据的方法。Rehrig Pacific 是供应链解决方案的领导者,与亚马逊云科技和 FlexZero 合作,分享他们如何准确测量和报告碳足迹的见解。 ## 演讲精华 <font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共900字,阅读时间大约是4分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文,请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font> 亚马逊云科技的演讲者,作为可持续发展专家的阿迪提·苏雷什(Aditi Suresh)开始了她的演讲。她解释了自己的职责,即在亚马逊云科技上利用可持续发展的专业知识开发可扩展的解决方案,帮助企业实现其可持续发展目标。 接下来,来自Re Pacific Company的信息安全和IT总监布莱恩·罗(Brian Rowe)加入演讲。Re Pacific是一家拥有110年历史的家族企业,专注于塑料和物料搬运解决方案,为亚马逊等主要零售商生产塑料产品及物料搬运系统。会议的目标是探讨如何利用人工智能(AI)实现环境、社会和治理(ESG)报告和数据驱动的决策。 阿迪提首先概述了关键的ESG趋势和挑战。ESG是非财务因素,如碳排放、员工多样性和社会影响,金融机构正越来越多地使用这些因素来评估公司的业绩和风险。就趋势而言,全球关于ESG披露的法规正在增加。例如,欧洲的《企业可持续发展报告指令》(CSRD)要求公司报告ESG指标。这增加了不合规的风险和罚款。在评估ESG绩效时,对供应链影响和价值链透明度的关注也在不断增加。 演讲者强调,95%的组织认为技术将对成功的ESG报告至关重要。然而,目前仍然存在许多挑战。一个根本问题是数据分布在各个系统中。使用电子表格的手动收集方法既耗时又低效,86%的公司仍在依赖这种方法。此外,缺乏统一的框架,不同地区的法规各不相同。数据质量和可靠性的不一致进一步限制了大规模获取有意义的见解。 这就是AI可以成为游戏规则改变者的原因:通过自动收集数据,填补空白,确保合规性并生成报告和见解。对于数据收集,可以使用自然语言处理等技术从文档和系统中提取信息。深度学习模型可以通过填充缺失值来弥补数据空白。生成式AI可以根据不断变化的法规快速建立计算。AI还可以将指标映射到框架,为不同标准创建定制报告,并检测异常。 Textract - 从发票等文档中提取数据 Kendra - 在系统中实现智能搜索 SageMaker - 构建自定义ML模型 CodeWhisperer - 为生成性AI应用程序提供动力 QuickSight - 创建交互式仪表板 Forecast - 提供预测分析功能 为了展示特定的应用,演讲者展示了三个使用案例示例: 1. 利用生成性AI查询可持续性文档和法规: 在演示过程中,用户可以向一个由[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail)驱动的聊天机器人提问。该机器人能够迅速从长达200多页的《温室气体排放协议》等冗长复杂文档中提取相关信息,以解释排放报告的计算方法。同时,它还能比较诸如CSRD和SEC气候提案之类的法规之间的差异,指出范围、时间和方法方面的不同。这将为可持续发展团队节省大量的手动研究时间。 2. 使用ML推荐的供应链足迹排放系数: 计算供应链或范围3排放需要将购买的产品分类到排放系数中。一个使用[Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail)构建的ML模型可以接收产品描述并自动将其映射到USEEIO等数据库中最可能的排放系数。这个输出可以用来计算排放量。自动化这个过程提高了规模较大的供应链影响建模的效率和准确性。 3. 使用Textract从发票中提取公用事业数据: 在演示过程中,用户可以将一个样本公用事业发票上传到FlexZero门户。[Amazon Textract](https://aws.amazon.com/cn/textract/?trk=cndc-detail)会自动提取关键字段,如kWh的用电量和总费用。这些数据将用于计算排放量以进行报告。Textract消除了从多个设施的发票中手动输入数据的需要,节省了大量的时间和精力。 在演示结束后,瑞太平洋(Re Pacific)的Brian Rowe从客户的角度分享了他对公司在环境、社会和治理(ESG)报告方面的经历。作为一家制造企业,他们的核心目标之一是帮助像亚马逊这样的客户通过减少产品排放来实现可持续发展目标。然而,收集ESG数据的过程非常繁琐、不一致且耗时。他们需要一种不需要大量IT开发就能实现自动化的方式。亚马逊云科技的AI服务,如CodeWhisperer、Textract和Kendra,通过与合作伙伴FlexZero的平台共同提供了一种模块化的解决方案。这很好地与瑞太平洋的技术环境和业务流程相集成。它提供了及时、可靠的数据以支持洞察力和决策,从而持续改善排放性能。Brian总结说,利用AI和云计算技术使他们能够在没有重大内部应用开发的情况下推进可持续性工作。 总的来说,视频演示和客户案例强调了自然语言处理、深度学习和生成式AI等AI技术的巨大潜力,以解决ESG报告方面的现实挑战。亚马逊云科技提供了一系列广泛的AI服务,可以帮助企业自动收集数据、获得洞察力、确保合规性并朝着其可持续发展目标取得进展。这些使用案例强调了基于云的AI如何消除手动流程并加速各行业企业的ESG举措。 **下面是一些演讲现场的精彩瞬间:** 亚马逊云科技的领导者和太平洋公司的信息安全与IT总监Brian Rowe共同探讨了如何在环境、社会和治理(ESG)报告和数据驱动决策中运用人工智能。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/SUS204-Using_AI_for_ESG_reporting_and_data_driven_decision_making/images/rebranded/SUS204-Using_AI_for_ESG_reporting_and_data_driven_decision_making_0.png) 亚马逊云科技正致力于帮助企业在整合孤立信息的过程中制作统一的ESG报告,从而克服在ESG数据方面面临的挑战。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/SUS204-Using_AI_for_ESG_reporting_and_data_driven_decision_making/images/rebranded/SUS204-Using_AI_for_ESG_reporting_and_data_driven_decision_making_1.png) 借助人工智能和深度学习技术,可以解决诸如模拟人类大脑工作方式的复杂ESG问题。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/SUS204-Using_AI_for_ESG_reporting_and_data_driven_decision_making/images/rebranded/SUS204-Using_AI_for_ESG_reporting_and_data_driven_decision_making_2.png) 生成式人工智能能够快速分析可持续发展文件,提炼关键见解并满足相关披露要求。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/SUS204-Using_AI_for_ESG_reporting_and_data_driven_decision_making/images/rebranded/SUS204-Using_AI_for_ESG_reporting_and_data_driven_decision_making_3.png) 在实际操作中,一个聊天机器人使用了亚马逊CodeWhisperer来提供关于可持续发展标准和法规的见解。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/SUS204-Using_AI_for_ESG_reporting_and_data_driven_decision_making/images/rebranded/SUS204-Using_AI_for_ESG_reporting_and_data_driven_decision_making_4.png) 通过一个T恤衫制造商从中国供应商购买棉花的实例,该模型详细地解释了如何逐步计算碳足迹。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/SUS204-Using_AI_for_ESG_reporting_and_data_driven_decision_making/images/rebranded/SUS204-Using_AI_for_ESG_reporting_and_data_driven_decision_making_5.png) 系统成功地从中提取了总成本数据,以便评估排放量。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/SUS204-Using_AI_for_ESG_reporting_and_data_driven_decision_making/images/rebranded/SUS204-Using_AI_for_ESG_reporting_and_data_driven_decision_making_6.png) ## 总结 随着环境、社会和治理(ESG)报告越来越受到重视,企业却在收集、分析和披露ESG数据方面面临挑战。然而,人工智能和[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)有望帮助自动化和简化ESG报告过程。亚马逊云科技提供了一系列广泛的AI服务,可应用于关键的ESG报告功能,如数据收集、转换、验证、分析和报告。这些功能包括智能文档处理、数据建模、异常检测、预测、自然语言生成等。例如,生成性AI能够快速分析冗长的复杂法规,以提取关键要求。[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)可以推荐适当的排放因子来计算供应链影响。文本提取服务能够从发票中提取像公用事业消费这样的ESG数据。这些解决方案减少了对人工努力的依赖,提高了数据准确性,加速了洞察力的产生,简化了合规性,并增强了透明度。亚马逊云科技的顾客Recology正在与FlexiDAO合作,利用文本提取来自动计算发票的排放足迹。总之,人工智能和[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)在克服现有挑战和支持组织在ESG报告方面的有效披露方面将发挥关键作用。亚马逊云科技提供了强大的AI服务组合,以支持组织在其ESG报告旅程中取得成功。 ## 演讲原文 ## 想了解更多精彩完整内容吗?立即访问re:Invent 官网中文网站! 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