L’intelligenza artificiale si sta dimostrando una buona alleata per le analisi ESG.
Gli step per valutare come l’azienda gestisce le questioni ambientali, sociali e di governance
La premessa, per comprendere il ruolo dell’IA nell’ESG, è che per valutare il modo in cui l’azienda gestisce le questioni ambientali, sociali e di governance nell’ambito degli investimenti effettuati e delle decisioni prese, vengono seguiti una serie di step:
- Ricerca e raccolta di dati: il primo passo consiste nel raccogliere dati e informazioni sulla società da diverse fonti. Questo può includere i rapporti aziendali, comunicati stampa, relazioni sugli utili, documenti pubblici, siti web aziendali e altre fonti affidabili. Inoltre, ci sono anche agenzie e organizzazioni specializzate in analisi ESG che offrono dati e valutazioni su diverse aziende;
- Identificazione dei fattori ESG rilevanti: questi fattori possono variare in base al settore in cui opera l’azienda e alle sue dimensioni. Esempi di fattori ESG includono emissioni di carbonio, gestione delle risorse naturali, coinvolgimento delle comunità locali, diritti dei lavoratori, diversità e inclusione, politiche sulla privacy dei dati, struttura del consiglio di amministrazione e altro;
- Valutazione delle prestazioni: valutare le prestazioni della società rispetto ai fattori ESG identificati. Ciò può essere fatto attraverso indicatori e metriche specifiche, confrontando le performance con i benchmark del settore e valutandone il progresso nel tempo;
- Analisi delle politiche e delle attività: esaminare le politiche e le pratiche aziendali riguardo ai temi ESG. Questo può includere l’analisi di politiche ambientali, programmi di sostenibilità, politiche di reclutamento e sviluppo del personale, codici etici e altro ancora;
- Coinvolgimento delle parti interessate: coinvolgere le parti interessate, come gli stakeholder interni ed esterni dell’azienda, per ottenere una visione più completa delle prestazioni e delle pratiche aziendali relative agli aspetti ESG;
- Valutazione dei rischi ESG: valutare i rischi legati a fattori ESG che possono influenzare l’azienda a breve e lungo termine, compresi i rischi finanziari, reputazionali e operativi;
- Creazione di una valutazione finale: sulla base di tutte queste informazioni, creare una valutazione finale dell’azienda rispetto ai fattori ESG. Questa valutazione può essere espressa attraverso indicatori numerici, punteggi o rating, o può essere una valutazione qualitativa;
- Monitoraggio e aggiornamento: poiché gli aspetti ESG possono cambiare nel tempo, è essenziale mantenere l’analisi aggiornata e monitorare continuamente le performance dell’azienda rispetto a tali aspetti.
L’IA alleata degli investitori nell’analisi ESG di una società
Ecco che entra in gioco l’IA.
Quest’ultima offre molteplici opportunità per migliorare l’efficienza e la precisione dell’analisi ESG; nello specifico, l’IA può essere utilizzata in vari livelli di tale analisi, come ad esempio:
- Analisi dei Big Data: l’IA in un breve lasso di tempo può elaborare grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti, come rapporti aziendali, dati finanziari, notizie, social media e altre fonti online, in modo tale da ottenere una visione più completa delle prestazioni ESG dell’azienda gestendo un enorme quantità di dati non strutturati; inoltre, può facilmente individuare pattern, trend e anomalie nei dati ESG, fornendo segnalazioni tempestive su questioni significative, come cambiamenti nelle performance ambientali, problemi sociali emergenti o cambiamenti nella struttura di governance.
- Classificazione automatica dei dati: l’IA può essere utilizzata per classificare automaticamente i dati aziendali in categorie ESG specifiche, come ambientali, sociali e di governance. Ciò semplifica il processo di organizzazione e valutazione dei dati, una volta che questi sono stati raccolti;
- Sentiment analysis: l’IA può essere applicata per analizzare il sentiment pubblico riguardo a una società, valutando l’opinione delle persone e gli atteggiamenti nei confronti delle politiche e delle pratiche ESG dell’azienda;
- Natural Language Processing (NLP): l’IA basata su NLP può essere utilizzata per estrarre informazioni rilevanti da documenti, articoli e notizie sulla società, aiutando ad identificare temi ESG importanti nello svolgimento dell’analisi;
- Analisi predittiva: l’IA può essere impiegata per predire il comportamento futuro di una società riguardo a fattori ESG, basandosi sulle tendenze storiche, sui dati disponibili e sui comunicati trasmessi dai vertici aziendali;
- Monitoraggio dei progressi ESG: l’IA può automatizzare il monitoraggio delle prestazioni ESG dell’azienda nel tempo, aiutando a identificare cambiamenti significativi e a monitorare il progresso verso gli obiettivi sostenibili;
- Identificazione dei rischi ESG: l’IA può essere utilizzata per analizzare i rischi ESG associati a una società, permettendo agli investitori di prendere decisioni informate sulla base dei potenziali impatti finanziari e reputazionali;
- Analisi comparativa e valutazioni di benchmark: l’IA può aiutare ad effettuare il confronto delle prestazioni ESG di una società con quelle dei suoi concorrenti o del settore nel suo complesso, fornendo punti di riferimento utili per gli investitori;
- Riduzione del rischio di bias: l’IA può aiutare a ridurre il rischio di parzialità o i bias che inevitabilmente si possono sviluppare nella creazione di un giudizio all’esito del processo di valutazione ESG, contribuendo a un processo di rating più obiettivo e trasparente;
- Report e visualizzazione dei dati: l’IA può supportare la creazione di rapporti ESG dettagliati e di visualizzazioni dei dati, rendendo le informazioni più accessibili e comprensibili.
Perché le valutazioni ESG sono sempre più importanti per gli investitori
Le valutazioni basate sui fattori ESG sono diventate sempre più importanti per gli investitori, le istituzioni finanziarie e le organizzazioni, poiché essi tutti cercano di prendere decisioni che considerino non solo il rendimento finanziario a breve termine, ma anche gli impatti a lungo termine sull’ambiente, sulla società e sulla governance aziendale, poiché le aziende che dimostrano un impegno e una gestione responsabile in queste aree possono ottenere una migliore reputazione, una maggiore fiducia degli investitori e, di conseguenza, una maggiore resilienza nel lungo periodo.
Ne è un esempio il peso degli investimenti in aziende che adottano criteri ESG sul valore totale dei portafogli gestiti da investitori istituzionali; come scrive Cometto il 10 novembre 2022 sul Corriere della Sera, dall’ultima ricerca di PwC Asset and Wealth Management condotta fra 250 gestori e 250 investitori istituzionali, emerge che la crescita dei patrimoni gestiti con i criteri ESG sarà più veloce della media del mercato: con un tasso di crescita annuo composto del 12,9% arriveranno a rappresentare il 21,5% di tutti i patrimoni gestiti globalmente, dal livello del 14,4% registrato nel 2021. Altresì, il 79% degli istituzionali che hanno riposto al sondaggio PwC programmano di aumentare i prodotti ESG nei loro portafogli nei prossimi due anni.
E non finisce qui: dal punto di vista delle imprese, gli investimenti ESG effettuati non migliorano solo la reputazione aziendale, ma anche la redditività, con effetti diretti sul ROI aziendale.
Un interessante studio della società di consulenza Infosys, dimostra che un incremento del 10% degli investimenti ESG è correlato con un aumento dell’1% nella crescita degli utili. Lo studio ha anche riportato che il 90% dei dirigenti intervistati ha affermato che i propri investimenti ESG hanno prodotto ritorni finanziari “moderati o significativi”, e il 66% di costoro ha registrato tali rendimenti nell’arco di tre anni.
Anche la Consob vede l’IA nell’ESG
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per gli ESG è, peraltro, la direzione verso cui avanza la Consob, l’Autorità italiana per la vigilanza dei mercati finanziari. Nel Piano strategico 2022-2024 pubblicato dalla stessa, viene stabilito che “il piano di avanzamento dell’ecosistema IA” prevederà “un’evoluzione del quadro giuridico esistente in materia bancaria e finanziaria, sulla base dei valori e principi etici previsti dalla nostra Costituzione e della strategia europea in materia di sostenibilità ESG”.
Tuttavia, è importante notare che, sebbene l’IA possa fornire potenti strumenti per l’analisi ESG, essa non può sostituire completamente l’analisi umana e il giudizio di un esperto.
L’IA deve essere utilizzata come un complemento alla valutazione umana, rivestendo una funzione di ausilio attraverso l’automatizzazione di compiti ripetitivi e fornendo informazioni aggiuntive, ma le decisioni finali dovrebbero essere prese da esseri umani basandosi su una valutazione completa e ben informata.
I criteri ESG
I criteri ESG descrivono un’azienda secondo criteri non finanziari, valorizzandone l’impatto sociale e ambientale. Essere sostenibile è un investimento che crea un circolo virtuoso capace di combinare la crescita economica con la sostenibilità e responsabilità sociale, temi sempre più al centro dell’attenzione pubblica.
Nello specifico, l’acronimo ESG si riferisce ad un insieme di fattori ambientali, sociali e di governance che vengono utilizzati per valutare le prestazioni e le attività di un’azienda secondo tre dimensioni:
Quali sono i criteri
- E – Ambiente (Environment): Questo fattore riguarda l’impatto ambientale delle attività di un’azienda. Include temi come l’efficienza energetica, la gestione dei rifiuti, l’utilizzo delle risorse naturali, le emissioni di gas serra e il rispetto delle normative ambientali;
- S – Sociale (Social): Questo fattore riguarda l’impatto sociale dell’azienda sulla società in generale e sulle parti interessate, come dipendenti, clienti, comunità locali e altre parti coinvolte. I fattori sociali includono la gestione delle relazioni con i dipendenti, la sicurezza sul posto di lavoro, la diversità e l’inclusione, il coinvolgimento della comunità e altre questioni sociali rilevanti;
- G – Governance: Questo fattore riguarda la struttura di governance e le pratiche di gestione di un’azienda. Include la trasparenza, l’indipendenza del consiglio di amministrazione, l’efficacia dei controlli interni, il rispetto delle norme etiche e l’adempimento delle leggi e delle regolamentazioni.
