Združevanje akademske usposobljenosti in strokovnega znanja industrije za obvladovanje izzivov ESG
Tehnična univerza v Münchnu (TUM) in ponudnik poslovnih informacij Creditreform sta vzpostavila poglobljeno sodelovanje, ki se osredotoča na raziskave v zvezi z okoljskimi, družbenimi in upravljavskimi (ESG) komponentami v podjetjih. Njuna skupna pobuda cilja na integriteto podatkov za učinkovito zatiranje prakse zelene preobleke – zavajajočih trditev o trajnostnem poslovanju podjetij. Ta partnerstvo si prizadeva ustvariti vrhunske metodologije za analizo relevantnih poslovnih podatkov.
Umetna inteligenca: Orodje za trajnostni razvoj
V jedru te pobude je močna vloga umetne inteligence (AI). Z izkoriščanjem simulacij si AI prizadeva zagotoviti natančno oceno poslovanja podjetja v skladu z pogosto nejasnimi standardi trajnosti. Povezava akademskega raziskovanja TUM s praktično, podatkovno usmerjeno močjo Creditreform namerava spodbujati dejanski napredek pri vrednotenju in obvladovanju tveganj, povezanih z ESG.
Strateško zavezništvo za krepitev inteligentne podatkovne znanosti
Predsednik TUM, Thomas F. Hofmann, je poudaril vzorčno naravo te sinergije, kjer se akademsko raziskovanje poveže s komercialno uporabnostjo. Izvršni direktor Creditreform, Bernd Bütow, je izpostavil integracijo raziskav univerze in strokovnega znanja Creditreform na področju analitike podatkov kot dinamičen katalizator na področju ocenjevanja podatkov.
Poleg tega je to sodelovanje zasnovano na širjenju Münchnskega inštituta za podatkovne znanosti univerze TUM (MDSI), ki bo razvijalo akademsko strokovnost na področju AI pod vodstvom prof. Gjergjija Kasnecija. Ta projekt ponazarja, kako se začete pobude pod okriljem iniciative za odličnost lahko razvijejo in razširijo z dodatnimi sredstvi, ki krepitvi vloge TUM kot plodnega centra učenja in inovacij.
Sodelovanje v digitalni preobrazbi prek Münchnskega inštituta za podatkovne znanosti
Poganja jih moto “Oblikovanje prihodnosti s podatki,” MDSI je ključen pri predvidevanju in usmerjanju digitalne preobrazbe na družbenih, ekonomskih in znanstvenih področjih. Kot meddisciplinarna križišča in gnezdo inovacij MDSI vodi raziskave in rešitve na področju podatkovnih znanosti, strojnega učenja in AI, vse v okviru TUM AGENDA 2030, podprtega s strani zvezne in državne odličnosti ter Hightech Agende Bavarske.
Ključna vprašanja in odgovori
Kaj je ‘zelena preobleka’ in kako vpliva na podjetja in potrošnike?
Zelena preobleka je praksa, kjer podjetja zavajajoče predstavljajo svoje izdelke ali poslovanje kot okolju prijazne, čeprav v resnici niso. To lahko vpliva na potrošnike tako, da jih zavaja in jih prepriča, da izbirajo okolju prijazno, ter lahko vpliva na podjetja tako, da ustvarja nepravično konkurenco in morebitno škodo na ugledu, ko zavajanja postanejo znana.
Kakšni izzivi so povezani z bojem proti zeleni preobleki?
Izzivi vključujejo pomanjkanje standardiziranih meril za trajnost, kompleksnost preverjanja trditev ESG in možnost za sofisticirane tehnike zelene preobleke, ki jih lahko brez napredne analitike in strokovnosti težko odkrijemo. Dinamična narava globalnih standardov trajnosti otežuje spremljanje in izvajanje.
Ali obstajajo kontroverze v zvezi z uporabo AI v boju proti podjetniški zeleni preobleki?
Kontroverze se lahko nanašajo na natančnost in objektivnost sistemov AI, preglednost algoritmov in postopkov AI ter etično uporabo podatkov. Obstaja tveganje pristranskosti v modelih AI, in odločitveni postopek AI bi bil lahko vprašan, še posebej če vpliva na ugled podjetij ali finančni položaj.
Prednosti in slabosti uporabe AI v boju proti zeleni preobleki
Prednosti:
– Učinkovitost: AI lahko obdela ogromne količine podatkov veliko hitreje kot ljudje.
– Objektivna analiza: Pravilno programirana AI lahko ponudi nepristranske ocene.
– Napredna analitika: AI lahko odkrije subtilne prakse zelene preobleke, ki morda niso očitne analitikom.
Slabosti:
– Kompleksnost: Sistemi AI lahko brez specializiranih veščin težko razumeti in upravljati.
– Zasebnost podatkov: Zbiranje in analiziranje podatkov o podjetjih lahko sproži pomisleke o zasebnosti.
– Odvisnost od podatkov: Učinkovitost AI je zelo odvisna od kakovosti in količine podatkov, kar lahko predstavlja omejujoč dejavnik.
Povezane povezave
Če želite izvedeti več o merilih ESG in njihovem pomenu v poslovanju, se lahko obrnete na glavne spletne strani priznanih organizacij, kot so Global Initiative Reporting (GRI) na GRI ali Sustainability Accounting Standards Board (SASB) na SASB. Za vpogled v napredne tehnologije in AI, vpletene v integracijo trajnostnih praks, Inštitut za električno in elektronsko inženirstvo (IEEE) ponuja vire prek svoje spletne strani na IEEE.
Prosimo, upoštevajte, da so URL-ji navedeni le po preverjanju, da so veljavni in da uporabnike usmerjajo na glavno domeno spoštovanih subjektov, ki se nanašajo na obravnavano temo.