在日益全球化且對企業永續發展高度關注的商業環境中，傳統產業正面臨著越來越多來自國際客戶關於ESG（環境、社會、公司治理）報告的需求。許多傳產企業的負責人與經營者，在收到客戶「說要看ESG報告，但不知道該怎麼生出來」的要求時，常感到不知所措。本文將深入探討如何藉助AI技術，為傳產企業提供一份加速合規、優化揭露的實踐捷徑。
傳統產業在ESG報告的生成過程中，往往會遇到數據收集的複雜性、跨部門協作的挑戰，以及對複雜國際標準（如GRI、TCFD、SASB、IFRS S1/S2）的掌握度不足等痛點。為瞭解決這些問題，AI的應用提供了前所未有的契機。透過AI自動化數據彙整與分析，能有效整合分散於各部門的ESG數據，大幅降低人工處理的時間與複雜度。同時，生成式AI能顯著優化報告內容的撰寫流程，快速產出符合國際標準架構的報告初稿，減少重複性勞動，並確保語句的專業與一致性。
此外，AI工具更能提升數據的準確性與可信度，透過識別數據缺漏和進行格式校對，甚至評估供應鏈的ESG風險。面對日趨嚴格的國際法規，如歐盟的CSRD與CSDDD，AI亦是符合國際法規的捷徑，它能協助企業理解最新的揭露要求，自動檢查語法、格式及資料的合理性，並提供報告翻譯的支援，以滿足國際客戶的需求。
為了讓AI輔助ESG報告的過程更為順暢，專家建議以下實踐策略：
- 確立數據治理基礎： 在導入AI工具前，應先梳理內部數據來源與流程，確保數據的品質與可追溯性。
- 選擇合適的AI工具： 根據企業的規模、產業特性及具體需求，審慎評估並選擇最適合的AI輔助工具，考量其功能、易用性與成本效益。
- 人機協作與專業審核： AI生成的報告內容應視為初稿，仍需由具備ESG專業知識的人員進行審核與驗證，確保報告的準確性、可信度及說服力。
- 持續優化與學習： ESG報告與法規不斷演進，應將AI應用視為持續學習與優化的過程，定期檢視成效並滾動式調整策略。
透過上述策略，傳產企業便能有效運用AI技術，克服ESG報告的挑戰，將其轉化為企業的競爭優勢，並在永續發展的道路上穩健前行。
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對於傳產企業而言，面對國外客戶要求ESG報告，AI技術提供了加速合規、優化揭露的實踐捷徑。
- 透過AI自動化數據彙整與分析，快速整合分散的ESG數據，降低處理複雜度與時間成本。
- 利用生成式AI優化報告內容撰寫，快速產出符合GRI、TCFD等國際標準的報告初稿，提升效率。
- 藉助AI工具提升數據準確性與可信度，並輔助理解與遵循嚴格的國際ESG法規，如CSRD、CSDDD。
- 在導入AI前，先建立扎實的數據治理基礎，並審慎選擇適合企業的AI工具。
- 確保AI生成的報告內容經由具備ESG專業知識的人員進行審核與驗證，以維持報告的準確性與說服力。
AI在ESG報告中的關鍵角色：為何傳統產業需要擁抱變革？
ESG報告的演進與傳統產業的挑戰
隨著全球對環境、社會及公司治理（ESG）的重視程度日益提升，越來越多的國際客戶將ESG報告納入其供應鏈評估的重要標準。這對許多傳統產業的企業負責人與經營者而言，無疑是一項嚴峻的挑戰。過往，ESG報告的編制被視為一項耗時耗力的工程，涉及大量的手動數據收集、跨部門溝通協調，以及對複雜國際標準的深入理解。傳統產業在這過程中面臨的痛點尤其顯著，包括：
- 數據分散與品質參差不齊： ESG相關數據往往分散於各個部門（如生產、採購、人力資源、財務），且收集方式、標準不一，導致數據彙整困難且品質難以保證。
- 專業知識與資源匱乏： 許多傳產企業缺乏專職的ESG團隊，對於GRI、TCFD、SASB、IFRS S1/S2等國際準則的理解和應用能力有限，難以產出符合國際標準的報告。
- 時間與成本壓力： 傳統的報告編制流程效率低下，投入大量人力、時間，卻難以在短時間內產出高質量的報告，面臨錯失商機或失去客戶的風險。
- 法規遵循的複雜性： 全球ESG法規日趨嚴格，如歐盟的企業永續發展報告指令（CSRD）和企業永續性盡職調查指令（CSDDD），要求更為詳盡和嚴謹的揭露，傳統方法難以快速應對。
然而，這些挑戰正是AI技術能夠發揮關鍵作用的地方。AI的引入，不僅是技術的升級，更是對傳統ESG報告編制模式的一場深刻變革。對於傳統產業而言，擁抱AI不僅是為了應對眼前的報告需求，更是將ESG實踐轉化為企業長期競爭優勢的戰略性舉措。
運用AI驅動ESG報告生成：數據彙整、內容撰寫與法規遵循的具體步驟
智慧化數據蒐集與整合
ESG報告的基礎是準確且全面的數據。傳統產業在蒐集這些數據時，常面臨跨部門資訊孤島、系統不相容、數據格式不統一等痛點。AI在此扮演了關鍵的整合者角色。首先，透過自然語言處理（NLP）技術，AI可以自動解析來自各部門的非結構化數據，例如電子郵件、會議記錄、營運報告等，提取出與ESG相關的關鍵資訊。其次，AI驅動的數據整合平台能連接不同的企業資源規劃（ERP）、供應鏈管理（SCM）系統，自動抓取結構化數據，如能源消耗量、水資源使用量、廢棄物處理紀錄、碳排放量、供應商稽覈結果等。這不僅大幅縮減了人工數據蒐整的時間，更重要的是減少了人為錯誤的可能性，為後續的分析與報告撰寫奠定堅實的數據基礎。例如，針對碳排放的計算，AI可以整合來自生產線、物流、能源供應商等多方數據，進行更精確且實時的計算，減少了傳統依賴紙本紀錄與手動計算所帶來的誤差與延遲。
生成式AI優化報告內容撰寫
一旦數據蒐集與初步分析完成，便進入了報告撰寫階段。這是許多傳產企業感到挑戰的環節，特別是要符合GRI、TCFD、SASB、IFRS S1/S2等國際標準的要求。生成式AI在此能顯著提升效率與品質。企業可以利用AI工具，輸入蒐集到的ESG數據、企業營運資訊以及目標報告標準，AI便能快速生成符合格式要求的報告初稿。這包括：
- 結構化內容生成：AI可根據指定的ESG框架（如GRI標準的通用標準、產業特定標準），自動生成報告的各個章節標題、內容大綱，並填充基於數據的初步敘述。
- 文本潤飾與一致性檢查：AI能協助優化文字表達，確保報告語句的專業性、一致性與流暢度，同時檢查術語使用是否符合國際規範。
- 客製化報告呈現：針對不同類型的利害關係人（如國際客戶、投資者、監管機構），AI可以協助調整報告的側重點與呈現方式，使其更具說服力。
透過AI的輔助，撰寫報告的過程從耗時費力的工作轉變為更具策略性的審核與優化過程。這讓傳產企業能夠將更多資源投入到ESG策略的制定與執行，而非僅止於應付報告的繁瑣流程。
AI助力符合日益嚴格的國際法規
隨著全球對企業永續發展的要求不斷提升，ESG相關法規日趨嚴格且複雜，例如歐盟的企業永續發展報告指令（CSRD）以及企業永續發展盡職調查指令（CSDDD）。傳產企業需要確保其ESG報告不僅符合自願性標準，更能滿足強制性法規的要求。AI在這方面提供了有效的解決方案：
- 法規遵循自動檢查：AI工具可以被訓練來理解最新的ESG法規要求，並自動檢查報告內容，確保所有必要的揭露項目都已涵蓋，且符合語法、格式及數據的準確性要求。
- 差異性分析與差距識別：AI能對比企業現有的報告與最新的法規要求，精準識別出潛在的揭露差距，並提供具體的改進建議。
- 多語言報告生成與翻譯：對於需要向國際客戶提交報告的企業，AI的機器翻譯功能能夠快速、準確地將報告翻譯成目標語言，節省大量人工翻譯的成本與時間，確保溝通的有效性。
- 供應鏈盡職調查輔助：針對CSRD等法規強調的供應鏈盡職調查，AI可以透過網絡爬蟲、數據分析等方式，協助企業識別供應鏈中的潛在ESG風險，並生成相應的盡職調查報告。
藉由AI在法規遵循方面的支持，傳產企業能夠更高效、更自信地應對複雜多變的國際ESG法規，降低合規風險，並建立國際客戶的信任。
國外客戶說要看ESG報告傳產要怎麼生出來. Photos provided by unsplash
AI輔助ESG報告的進階應用：優化數據品質與強化供應鏈風險評估
提升ESG數據的精確度與可信度
AI技術在ESG報告中的應用，不僅止於初步的數據彙整與報告草稿生成，更能深入層面，協助企業顯著提升ESG數據的品質與可信度。對於傳統產業而言，數據的零散、格式不一以及潛在的填報誤差，往往是報告失真的主因。AI工具，特別是結合機器學習（Machine Learning）與自然語言處理（NLP）的應用，能夠透過自動化的方式，執行嚴謹的數據校驗與清洗工作。
- 識別數據異常與缺失：AI演算法可以學習歷史數據的模式，從而偵測當前數據中的異常值或潛在的填報錯誤。例如，若某項能源消耗數據在短時間內出現不合常理的劇烈波動，AI系統可以發出警示，促使相關人員進行核實。同時，AI也能標記出關鍵數據點的缺失，提醒企業補齊相關資訊，確保報告的完整性。
- 標準化數據格式：不同部門或系統產生的ESG數據，可能採用不同的計量單位或呈現格式。AI可以自動識別並轉換這些數據，將其統一為報告所需的標準格式，例如將不同單位的碳排放量統一換算為公噸二氧化碳當量（tCO2e），大幅減少人工轉換的錯誤機率。
- 強化數據追溯性：透過AI輔助，可以為每一筆ESG數據建立更完善的追溯鏈，記錄數據的來源、收集時間、處理人員及相關的驗證步驟。這不僅能提高數據的透明度，更有助於在未來接受外部審核時，快速提供必要的佐證資料，增強報告的可信度。
深化供應鏈ESG風險評估與管理
隨著全球對供應鏈永續性的關注日益提升，企業的ESG報告勢必需要涵蓋其供應鏈中的相關風險與績效。AI技術在此領域展現出強大的潛力，能夠協助傳統產業更有效地評估和管理供應鏈中的ESG風險，並將這些關鍵資訊納入報告中。
- 供應鏈數據的自動化收集與分析：AI能夠透過爬蟲技術、API串接等方式，從公開資訊、第三方數據庫，甚至直接與供應商的系統互動，自動收集其在環境（如碳排放、水資源管理）、社會（如勞工權益、人權）及公司治理（如反貪腐）等方面的數據。這些數據經過AI的初步分析，能快速識別出高風險的供應商或環節。
- 預測與識別潛在風險：利用機器學習模型，AI可以分析歷史數據、新聞報導、監管公告等多樣化的資訊來源，預測供應鏈中可能發生的ESG風險事件，例如特定地區的環境污染事件、勞工罷工的潛在風險、或因地緣政治導致的供應中斷。這使得企業能夠提前部署風險緩解策略。
- 提升供應鏈透明度與韌性：透過AI技術對供應鏈進行更全面的可視化，企業能夠更清楚地瞭解其供應鏈的結構、關鍵節點以及潛在的ESG脆弱點。基於這些洞察，企業可以與供應商協同合作，共同提升其ESG績效，從而增強整個供應鏈的韌性與永續性，並將這些努力與成果體現在ESG報告中。
| 應用領域 | AI 輔助功能 | 效益 |
|---|---|---|
| 提升 ESG 數據的精確度與可信度 | 識別數據異常與缺失、標準化數據格式、強化數據追溯性 | 顯著提升 ESG 數據品質與可信度，確保報告完整性與透明度 |
| 深化供應鏈 ESG 風險評估與管理 | 供應鏈數據的自動化收集與分析、預測與識別潛在風險、提升供應鏈透明度與韌性 | 更有效地評估和管理供應鏈 ESG 風險，增強供應鏈韌性與永續性 |
AI輔助ESG報告的關鍵考量：避免常見誤區，確保報告的準確性與可信度
審慎選擇AI工具與確保數據品質
儘管AI在ESG報告生成過程中扮演著日益重要的角色，但企業在導入相關工具時，務必保持審慎的態度。首先，選擇合適的AI工具是成功的基石。不同的AI工具在功能、複雜度及適用產業上存在差異。例如，有些工具擅長自動化數據的收集與初步分析，而另一些則專精於生成報告文本。傳統產業的企業應根據自身在ESG數據的成熟度、預算考量以及報告的具體要求，來篩選最能滿足需求的解決方案。切勿盲目追求最新技術，而應聚焦於解決實際痛點。
同時，數據品質是AI發揮效益的關鍵前提。AI模型的效果高度依賴於輸入數據的準確性、完整性與一致性。若原始數據存在偏差或遺漏，AI生成的報告也將失真，甚至可能導致合規風險。因此，企業在導入AI前，應投入資源建立完善的數據治理機制，包括：
- 建立清晰的數據收集標準與流程：確保各部門能夠按照統一的規範收集ESG相關數據。
- 加強數據驗證與校對機制：利用AI工具輔助檢測數據異常，並由專人進行最終確認。
- 推動跨部門協作以提升數據整合度：打破數據孤島，確保從源頭到報告的數據流動順暢且可追溯。
AI並非萬能，專業審核與驗證不可或缺。AI工具能夠顯著提升報告撰寫的效率，但其產出的內容仍需經過人類專家的嚴格審核與驗證。特別是在涉及複雜的ESG策略、風險評估以及未來展望等部分，AI生成的內容僅能作為輔助，最終的判斷與定稿權仍應掌握在具備專業知識與產業洞察的團隊手中。企業應建立一套人機協作的審核流程，確保報告的準確性、邏輯一致性以及對國際標準的充分遵循。此外，針對供應鏈的ESG風險評估，AI工具可以提供強有力的支持，但企業仍需結合實際的供應商互動與現場稽覈，以獲得更全面、真實的風險圖像。
國外客戶說要看ESG報告傳產要怎麼生出來結論
面對國際客戶提出ESG報告的需求，傳統產業的負責人與經營者確實常感到無所適從。然而，正如本文所探討的，AI技術為解決「國外客戶說要看ESG報告傳產要怎麼生出來」這個難題，提供了具體的實踐捷徑。從自動化數據彙整與分析，到生成式AI優化報告內容撰寫，再到AI助力符合國際法規，這些工具與策略能夠顯著降低門檻，提升效率與報告品質。藉由審慎選擇AI工具，確保數據品質，並結合專業審核，傳產企業便能從容應對ESG報告的挑戰，將永續發展的揭露轉化為企業的競爭優勢，不僅滿足客戶需求，更能為企業的長期發展注入動能。
我們理解在實際操作中可能仍有許多細節需要釐清。如果您希望更深入瞭解如何將AI應用於貴公司的ESG報告流程，或是在數位轉型與永續發展的道路上尋求專業支援，隨時歡迎聯絡【雲祥網路橡皮擦團隊】。讓我們一同擦掉負面，擦亮品牌，引領您的企業邁向更永續的未來！
國外客戶說要看ESG報告傳產要怎麼生出來 常見問題快速FAQ
AI如何幫助傳統產業解決ESG數據收集的難題？
AI可透過自然語言處理（NLP）技術解析非結構化數據，並連接不同系統自動抓取結構化數據，整合分散的ESG資訊，大幅降低人力處理的複雜度與出錯率。
生成式AI在ESG報告撰寫中扮演什麼角色？
生成式AI能根據企業數據與國際標準，快速產出符合格式的報告初稿，優化文本表達，確保語句專業性與一致性，顯著提升撰寫效率。
AI如何協助企業符合日益嚴格的ESG國際法規？
AI工具能自動檢查報告內容是否符合最新法規要求，識別揭露差距，並提供報告翻譯服務，幫助企業高效、準確地達成法規遵循。
在導入AI輔助ESG報告的過程中，應注意哪些關鍵考量？
企業應審慎選擇適合自身需求的AI工具，同時確保數據品質是AI發揮效益的前提。此外，AI生成的內容仍需經過專業人員的審核與驗證，以確保報告的準確性與可信度。
AI在強化供應鏈ESG風險評估方面有哪些具體應用？
AI能自動收集與分析供應鏈數據，識別潛在的ESG風險，預測風險事件，並提升供應鏈透明度，協助企業制定風險緩解策略並納入報告。
