Die Validierung von externen ESG-Daten durch KI

Ein häufiges Hindernis für Asset Manager ist die manuelle Validierung großer Mengen externer ESG-Daten, die von Drittanbietern bereitgestellt werden. Diese Aufgabe ist nicht nur zeitaufwendig, sondern birgt auch das Risiko von Ungenauigkeiten und Inkonsistenzen.

Ein Beispiel ist die Überprüfung Taxonomie-konformer Aktivitäten eines Unternehmens: Asset Manager müssen sicherstellen, dass die extern bezogenen Daten mit den Angaben in den Unternehmensberichten übereinstimmen. Dieser Prozess ist arbeitsintensiv und erhöht das Risiko von Unstimmigkeiten, die sich auf Investmententscheidungen und regulatorische Reportings auswirken können.

Ein möglicher Ausweg: KI-gestützte Systeme können Unternehmensberichte selbstständig abrufen, die relevanten ESG-Kennzahlen extrahieren und mit den gelieferten Daten vergleichen. Abweichungen werden so schnell identifiziert und Fehler lassen sich frühzeitig korrigieren. Diese automatische Überprüfung minimiert nicht nur das Risiko von fehlerhaften Dateninterpretationen, sondern spart auch wertvolle Zeit, die ansonsten für manuelle Validierungen aufgewendet würde.

Daten und Analysen auf Plausibilität prüfen – und Ergebnisse dokumentieren

Darüber hinaus kann KI auf historische Daten und branchenspezifische Benchmarks zugreifen, um die Plausibilität der vorliegenden Daten zu prüfen. Weichen aktuelle ESG-Daten stark von früheren Werten oder Branchenstandards ab, lassen sich Unregelmäßigkeiten gezielt nachprüfen.

Die Validierungs- und Plausibilisierungsergebnisse werden von der KI anschließend automatisch und transparent dokumentiert, ergänzt durch mögliche Handlungsempfehlungen. Die daraufhin umgesetzten Maßnahmen können im System erfasst werden, um eine abschließende Unterlage für die Wirtschaftsprüfung zu erstellen.

Die Vorteile auf einen Blick: Die Automatisierung der genannten Prozesse verringert nicht nur den Aufwand für die ESG-Datenvalidierung erheblich, sondern minimiert auch die Fehlerquote. Das schafft eine solidere Basis für Investmententscheidungen und Berichterstattung. Außerdem erleichtert die umfassende Dokumentation die Vorlage bei Wirtschaftsprüfern und trägt dazu bei, Prüfprozesse effizienter zu gestalten.

KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Natural Language Processing (NLP) ermöglichen also eine detailliertere Analyse von ESG-Daten. KI-Systeme können Daten aus verschiedenen Quellen verknüpfen und unstrukturierte Daten, wie Texte aus Berichten, effizient verarbeiten – das schafft neue Möglichkeiten für eine präzisere Bewertung der ESG-Performance von Unternehmen.

Besseres ESG-Risikomanagement durch den Einsatz von KI

KI kann aber noch mehr: Sie verbessert die Prognose von ESG-Risiken, insbesondere angesichts wachsender regulatorischer Anforderungen und gesellschaftlicher Erwartungen. Maschinelle Lernmodelle analysieren historische Daten, erkennen Muster für zukünftige Risiken oder Chancen und unterstützen Asset Manager dabei, Portfolios gezielt anzupassen.

Ein Beispiel ist die Vorhersage von Klimarisiken: KI-Modelle analysieren geografische und meteorologische Daten, um Risiken wie Überschwemmungen oder extreme Wetterereignisse frühzeitig zu erkennen. Diese Prognosen heben das ESG-Risikomanagement von Asset Managern auf ein neues Niveau.

KI ist bei ESG-Themen eine unverzichtbare Ressource für Asset Manager

In einer Welt mit wachsender Bedeutung von ESG-Daten stellt KI eine essenzielle Ressource für Asset Manager dar. Sie validiert und analysiert komplexe Datensätze effizient, reduziert Fehler und verbessert die Qualität der Berichterstattung.

Gleichzeitig eröffnet KI durch ihre präzisen Prognosen neue Möglichkeiten im Risikomanagement. Asset Manager, die KI in ihre ESG-Prozesse integrieren, steigern die Datenqualität, treffen fundiertere Investmententscheidungen und sichern sich langfristig Wettbewerbsvorteile.