Datenanalytik und Nachhaltigkeit: Was Investoren wissen müssen

Datenanalytik und Nachhaltigkeit

Nachhaltiges Investieren erlebt einen Boom. Verstärkt durch die Covid-Pandemie im Jahr 2020 verfolgen immer mehr Investoren Strategien, bei denen Umwelt-, Sozial- und Governance-Faktoren (ESG) berücksichtigt werden. Es gibt jedoch noch viele Herausforderungen, wenn es darum geht, genaue und zuverlässige ESG-Daten zu sammeln.

Jetzt, da nachhaltige Investitionen zum Mainstream werden, werden die Vermögensverwalter verstärkt darauf achten, dass sie ihre Arbeit an der Analyse von Nachhaltigkeitsdaten darlegen. Nun liegt es an den Investoren, die Portfoliounternehmen gründlich auf Greenwashing zu überprüfen.

Erfahren Sie, was Nachhaltigkeitsdaten ausmacht, wie sie beschafft und verarbeitet werden, und entdecken Sie, wie neue Technologien dazu beitragen, die Genauigkeit von ESG-Bewertungen zu verbessern.

Was sind Nachhaltigkeitsdaten?

Derzeit sind Nachhaltigkeitsdaten nicht standardisiert. Es gibt keine Standardkennzahlen, die allgemein verwendet werden, um die Einhaltung von ESG-Anforderungen zwischen Unternehmen leicht vergleichen zu können. Das bedeutet, dass verschiedene Unternehmen unterschiedliche KPIs messen oder verschiedene Methoden verwenden, um dieselben Kennzahlen mit unterschiedlichem Grad an Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu erhalten.

Hier sind einige Beispiele für KPIs, die in der Nachhaltigkeitsanalyse verwendet werden:

  • Jährliche Emissionen
  • Schadstoffemissionen pro Produktionseinheit
  • Wasserstress
  • Stromverbrauch pro Mitarbeiter/Kunde
  • Abfallproduktion und -kontrolle
  • Geldbußen oder Verstöße wegen Nichteinhaltung nationaler und internationaler Normen
  • Produktlebenszyklus und Entsorgung

Weitere Indikatoren für soziale und Governance-Faktoren sind:

  • Vielfalt in der Belegschaft
  • Entlohnung nach Geschlecht
  • Geschlechtsspezifische Zusammensetzung des Verwaltungsrats
  • Arbeitspraktiken
  • Arbeitsbedingte Verletzungen

Einige Unternehmen konzentrieren sich selektiv auf die ihrer Meinung nach „relevantesten“ ESG-Daten für ihre Branche, während andere wiederum umfassendere Informationen über alle ESG-Faktoren liefern.

Wie kommen Investoren an diese Daten?

Die ESG-Berichterstattung ist nicht verpflichtend, aber immer mehr Unternehmen erkennen den Wert der Veröffentlichung von ESG-Daten. Besonders transparent ist die ESG-Berichterstattung im öffentlichen Sektor, aber auch private Private-Equity-Anlagen folgen langsam diesem Beispiel.

Dazu gehören unter anderem:

  • Jahresberichte
  • Berichte zur sozialen Verantwortung der Unternehmen (Corporate Social Responsibility, CSR)
  • Erhebungen über die Offenlegung von gemeinnützigen Organisationen wie dem Carbon Disclosure Project (CDP)

Wenn ein Unternehmen keine ESG-Umfragen veröffentlicht, können Sie diese in einigen Fällen direkt von Drittanbietern erhalten. Einige dieser Organisationen bieten kostenpflichtige Abonnements für den Zugriff auf ihre vollständige Datenbank an, was ESG-Vergleiche erleichtert.

Immer mehr Unternehmen geben ihre Daten an diese Drittorganisationen weiter. Das CDP berichtet, dass im Jahr 2021 mehr als 13.000 Unternehmen (im Wert von über 64 % der globalen Marktkapitalisierung) Daten über diese Organisationen offengelegt haben, was einen Anstieg von 35 % seit 2020 bedeutet.

So vielversprechend dies auch ist, gibt es doch einige Probleme hinsichtlich der Konsistenz und Genauigkeit dieser Angaben. Beispielsweise legen die Unternehmen oft nicht alle Emissionsdaten über ihre gesamte Lieferkette hinweg vollständig offen. Aus einem CDP-Bericht (PDF) geht hervor, dass von allen Unternehmen der Lebensmittelwertschöpfungskette, die Daten an das CDP übermittelt haben, nur 16 % der Unternehmen, die Angaben zum Klimawandel machen, alle Ebenen der Wertschöpfungskette einbeziehen.

Solange die Offenlegung von Nachhaltigkeitsdaten nicht verpflichtend ist und die relevanten Daten nicht klar definiert sind, besteht die Herausforderung der Informationsbeschaffung und -zentralisierung weiter. Das bedeutet, dass Investoren immer noch ihre eigenen Nachforschungen anstellen und auf zahlreiche Quellen zurückgreifen müssen, um ein umfassendes und ehrliches Verständnis der Umweltauswirkungen ihrer Anlagen zu erhalten.

Auswertung relevanter Informationen

ESG-Recherchen sind zeitaufwändig, vor allem, wenn man bedenkt, dass die Daten aus umfangreichen Jahresberichten und CSR-Berichten zu beziehen sind.

Relevante Informationen sind oft in Absätzen mit unstrukturiertem Text eingebettet. Das manuelle Durchblättern dieser Berichte ist nicht nur ein langwieriger Prozess, sondern auch anstrengend für den Forscher und erhöht das Potenzial für menschliche Fehler.

Investoren wenden sich der KI-Technologie zu, um die Analyse von Nachhaltigkeitsdaten zu beschleunigen. Die NLP-Technologie (Natural Language Processing), die wir bei Symanto anbieten, kann automatisch relevante Auszüge identifizieren und extrahieren und eine Sentimentanalyse für Berichte durchführen, um zu beurteilen, inwieweit sich ein Unternehmen für ESG-Themen einsetzt.

Bestätigende Behauptungen

Für ein Unternehmen ist es einfach, Nachhaltigkeit in seine Unternehmenskommunikation zu schreiben und sie auf seiner Website zu veröffentlichen. Aber um Maßnahmen zu ergreifen und einen sinnvollen Wandel herbeizuführen, ist mehr Engagement erforderlich. Es reicht nicht aus, Nachhaltigkeitsaussagen einfach für wahr zu halten oder ESG-Umfragen zum Ankreuzen zu verschicken.

Sie können die NLP-Technologie nutzen, um Unternehmen auszusortieren, die einen falschen oder irreführenden Eindruck von ihrem ESG-Engagement vermitteln. Vergleichen Sie die in der Unternehmenskommunikation verwendete Stimmung mit Daten wie den jährlichen Emissionen und Verstößen gegen internationale Standards, um festzustellen, ob diese Daten mit den Nachhaltigkeitsaussagen des Unternehmens übereinstimmen.

Sie können die NLP-Technologie auch auf andere Quellen wie Nachrichtenberichte, Mitarbeiterbewertungen, soziale Medien und Blogs anwenden, um Behauptungen in Unternehmensberichten entweder zu bestätigen oder zu widerlegen.

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