今年以来，国内上市公司在ESG信息披露方面呈现出几大趋势，AI与ESG的结合成为明显趋势。上市公司正借助数字化工具提升信息收集、整理和披露的效率和质量，数字化手段在ESG信息披露中应用更加广泛。这源于政策层面监管力度的不断加强，以及市场层面投资者对ESG关注度的显著提升。

　　李菁是安永大中华区ESG可持续发展主管合伙人，她观察到，当前企业对可持续发展的态度已从被动合规转向主动战略融入。从政策层面来看，去年11月，财政部等部门联合印发《企业可持续披露准则》，稳步推进我国可持续披露准则体系建设。此外，地方政府也通过碳排放权交易、阶梯电价等机制强化约束。在市场层面，80%的机构投资者倾向于投资具有社会价值的企业，而欧盟碳边境调节机制（CBAM）等国际规则进一步倒逼企业减排。在价值创造方面，企业通过绿色技术创新和商业模式重构，将可持续发展转化为竞争优势。

　　而随着A股上市公司迈入强制化披露ESG时代，企业在推动可持续发展时也面临一些共性难题。李菁将其总结为ESG管理、绿色转型、信息披露等，如ESG潜在风险识别效率低、难精准定位碳排放高峰、数据分散收集效率低。AI技术则能够为解决这些问题提供有效方案，比如AI智能监测能耗并结合生产计划动态调控、AI可分析ESG数据定位碳排放高峰、生成式AI能自动整合数据提升效率。

　　李菁认为，AI技术在推动行业可持续发展方面成效显著，尤其在能源、制造、交通等高碳排行业的绿色转型中发挥着关键作用。不过，企业在借助AI促进可持续发展时，常陷入技术应用脱离业务本质、落地过程忽视全链条管理等多个误区。面对这些误区，李菁认为，企业要认识到AI是可持续发展加速器而非替代品，必须与技术革新、管理优化、政策协同形成组合拳。

　　绿色发展仍存短板，在当今全球可持续发展的大背景下，金融行业正逐步成为推动经济绿色转型的关键力量。然而，也应正视当前经济体系中仍然存在的高碳排放问题。例如，钢铁行业吨钢综合能耗较国际领先水平高10%，CCUS等关键低碳技术应用仍处于示范阶段，尚未实现大规模推广。同时，中小企业与传统服务业在绿色转型过程中也遭遇了诸多困难。中小企业由于规模较小，普遍存在ESG数据获取难、专业人才缺乏等问题。传统服务业如餐饮、零售在节能减排、绿色包装等方面进展缓慢，缺乏系统性的解决方案，成为了绿色发展中的短板。

　　李菁还提到，共性难题是多方面的，ESG管理上，风险预警常处被动，ESG潜在风险识别效率低、前瞻性弱，传导路径难可视化，难快速转化为决策，管理层决策因信息碎片化缺乏透明度与科学性。绿色转型战略规划中，能耗监测依赖人工或传统系统、难精准定位碳排放高峰，减排目标与治理架构优化规划不清，金融机构也存在绿色项目识别、产品设计滞后等问题；信息披露则受数据分散、收集效率低，跨地域合规标准难统一，对标行业最佳实践能力不足等问题影响。

　　AI技术为解决这些问题提供了有效方案。比如绿色转型中，AI分析ESG数据定位碳排放高峰，生成短中长期减排目标与治理架构优化规划，协助金融机构识别绿色项目、开展ESG投资及优化产品设计。在信息披露领域，生成式AI自动整合数据提升效率、解决滞后问题，针对不同地区标准自动校对满足合规，辅以智能评级助企业对标行业最佳实践。

　　李菁表示，AI技术在能源、制造、交通等高碳排行业的绿色转型中发挥着关键作用。在能源行业，AI技术正在重塑传统能源生产和消费模式。例如国网新疆的新能源功率预测系统可以为当地新能源发电装上 “天气预报”。该系统融合人工智能等10余种算法，深度挖掘电气运行与风光资源数据，可精准预测未来新能源电量，助力提升消纳效率。在制造业领域，AI技术的应用同样带来了全方位的绿色变革。目前，机器人在自动化制造车间中相当主流，人工智能的出现可以让机器人能完成更好的任务，从而增强机器人的作用。例如以强大的软件应用来增强机器人的效率，使机器人能够承担复杂的任务，甚至可以增强任务的多功能性。

　　李菁认为，AI技术在推动企业可持续发展过程中创造的商业价值，可以从战略价值、降本增效和创收创利三个维度进行系统评估，形成完整的商业价值闭环。在战略价值层面，AI技术为企业构建长期竞争优势提供关键支撑。降本增效是AI创造商业价值的核心领域，比如通过优化生产流程和供应链管理，AI能显著减少运营中的资源浪费和效率损失。创收创利维度体现AI对业绩增长的直接贡献。AI技术通过提升产品质量和生产效率，直接带动业务规模扩张和营收增长。此外，AI还可通过商业模式创新、优化客户体验和精准营销方面的应用带来即时经济效益，为企业构建起持续的价值创造机制。

　　李菁指出，AI技术的“碳足迹”与可持续发展目标的矛盾，本质是技术演进阶段的阶段性问题。破解这一矛盾需从技术创新、系统价值量化与政策机制三方面协同发力。以技术创新降低AI自身碳足迹，构建绿色算力基础设施，可再生能源替代传统能源，通过100%绿电接入或购买绿电证书实现算力碳中和；用系统思维量化AI的可持续价值对冲，例如，某制造业企业通过AI优化生产流程年减排20万吨 CO，可对冲其AI系统5万吨的自身碳排放；以政策机制倒逼低耗高效AI发展，建立行业碳排放标准。

　　李菁提到，企业在借助AI推进可持续发展时，常陷入四大核心误区：一是技术应用脱离业务本质，盲目投入生成式AI等前沿技术，忽视轻量级方案的性价比；二是数据采集偏重生产效率等单一维度，缺失环境、社会公平等ESG要素，导致决策偏差；三是将AI项目局限于IT部门技术工程，缺乏高层战略牵引与业务协同；四是落地过程忽视全链条管理，单个场景优化未标准化推广，且存在算法黑箱等伦理风险。针对这些痛点，安永首推行业垂直领域AI解决方案。安永智能问答EYA.ai和ESG.ai覆盖安永五大专业服务领域，对热门行业（包括生命医疗，零售与消费品，基础设施等）进行了全面、深入的解读和研究，为企业低碳转型提供精准指引。

　　李菁还表示，AI系统可能因学习历史数据集中的不环保行为模式而固化企业的不可持续行为。为避免数据惯性，企业可进行数据筛选与清理，确保数据代表当前最佳实践且符合ESG标准；利用来自不同来源的数据，以提供更全面、平衡的观点；建立机制定期更新用于训练AI模型的数据集，使其能够反映最新的市场条件、政策变化和社会期望。安永智能问答在研发过程中，是基于自研Metis AI平台开发Agent和知识库，将安永积累的专业知识和大模型有效结合，确保针对专业服务领域模型输出的高效和可靠。我们也持续优化大模型推理效果，推动AI技术从“可用”向“可信”跃迁。

（文章来源：时代周报）