KI-Lösungen · Use Case

ESG-Berichte automatisch erstellen

ESG-Spezialisten nutzen KI-Plattformen, um relevante Daten aus diversen Quellen automatisch zu sammeln, zu analysieren und normgerechte Nachhaltigkeitsberichte zu erstellen.

Die CSRD verlangt von Ihrem Unternehmen die Offenlegung von über 1.000 Nachhaltigkeitskennzahlen. KI-gestützte ESG-Berichterstattung automatisiert die Datensammlung, -analyse und -aufbereitung, sodass Ihr Team sich auf Strategie konzentrieren kann statt auf das Zusammenkopieren von Zahlen.

Worum es geht

Angesichts steigender regulatorischer Anforderungen wie der CSRD stehen Unternehmen vor der Herausforderung, riesige Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten. KI-Systeme nutzen NLP, um relevante Informationen aus Geschäftsberichten, Rechnungen, Lieferantendokumenten und Nachrichten zu extrahieren. Die Algorithmen können CO2-Emissionen berechnen, Risiken in der Lieferkette identifizieren und die Daten gemäß Standards wie GRI oder ESRS strukturieren. Für ESG-Spezialisten bedeutet dies eine massive Reduzierung des manuellen Aufwands, eine Erhöhung der Datenqualität und die Möglichkeit, sich auf die strategische Interpretation und die Verbesserung der Nachhaltigkeitsleistung zu konzentrieren.

Einordnung

  • Reifegrad: Growing
  • Komplexität: Mittel
  • Technologie: Natural Language Processing (NLP), Maschinelles Lernen, Robotic Process Automation (RPA)

Passende Branchen

  • Banken & Finanzdienstleister
  • Unternehmensberatung
  • Wirtschaftsprüfung & Steuerberatung

Typische Einsatzmuster

  • Ein ESG-Manager bei einer Bank nutzt die KI, um automatisch Nachhaltigkeitsdaten aus internen Systemen, externen Quellen und unstrukturierten Dokumenten zu sammeln und für den CSRD-Bericht aufzubereiten.
  • Ein Wirtschaftsprüfer setzt KI ein, um bei Mandanten die ESG-Kennzahlen aus verschiedenen Abteilungen zu extrahieren, auf Konsistenz zu prüfen und Abweichungen automatisch zu markieren.
  • Ein Kundenberater einer Bank verwendet ein KI-Tool, das anhand von Transaktionsdaten automatisch klassifiziert, welche Geschäfte als nachhaltig gemäß EU-Taxonomie gelten.

Voraussetzungen

  • Eine ausreichend große und qualitativ hochwertige Datenbasis ist erforderlich, da die KI nur so gute ESG-Analysen liefern kann wie die Rohdaten, die sie verarbeitet.
  • Die Integration in bestehende IT-Systemlandschaften wie ERP, Datenbanken und Reporting-Tools muss gewährleistet sein, damit Daten automatisiert fließen können.
  • Menschliche Expertise bleibt unverzichtbar, denn alle KI-generierten Berichte müssen von geschulten Mitarbeitern geprüft und freigegeben werden, um regulatorische Genauigkeit sicherzustellen.

Nutzen

Für Unternehmen

  • Effiziente Einhaltung regulatorischer Anforderungen (z.B. CSRD)
  • Senkung der Kosten und des Zeitaufwands für das Reporting um bis zu 90%
  • Erhöhung der Datenqualität und -konsistenz
  • Verbesserte strategische Entscheidungsfindung durch datengestützte Einblicke

Für Beschäftigte

  • Automatisierung der Datensammlung aus diversen Quellen
  • Reduzierung manueller, repetitiver und fehleranfälliger Aufgaben
  • Fokus auf strategische Analyse und Maßnahmenentwicklung
  • Schnellere Erstellung von normgerechten Berichten

Für Privatpersonen

  • Erhöhte Transparenz über die Nachhaltigkeit von Unternehmen
  • Bessere Vergleichbarkeit von ESG-Leistungen
  • Stärkung des Vertrauens von Investoren und Kunden
  • Förderung einer verantwortungsvolleren Unternehmensführung

Herausforderungen

Für Unternehmen

  • Sicherstellung einer hohen Qualität und Verfügbarkeit der Input-Daten
  • Integration der KI-Tools in bestehende IT-Systemlandschaften
  • Anfängliche Kosten für Software-Lizenzen und Implementierung
  • Datenschutz bei der Verarbeitung sensibler Unternehmens- und Lieferantendaten

Für Beschäftigte

  • Notwendigkeit, die Funktionsweise und Grenzen der KI zu verstehen
  • Menschliche Überprüfung der KI-generierten Inhalte bleibt unerlässlich
  • Entwicklung neuer Kompetenzen im Bereich Datenmanagement und KI-Anwendung
  • Umgang mit potenziellen Verzerrungen (Bias) in den KI-Modellen

Für Privatpersonen

  • Risiko des 'Greenwashings' durch oberflächlich überzeugende KI-Berichte
  • Mangelnde Transparenz über die der KI zugrunde liegenden Algorithmen

Wirkung

Klassische regelbasierte Software versagt bei ESG-Berichterstattung, weil die zu verarbeitenden Daten an Qualität, Standardisierung und Struktur mangeln und sich kaum in starre If-Then-Regeln pressen lassen. Über 1.100 Datenpunkte aus unterschiedlichsten Quellen müssen normalisiert werden, und neue Vorschriften wie CSRD und ESRS erfordern ständige Anpassungen, die bei regelbasierten Systemen nur durch aufwendige Programmierung möglich sind. KI kann hingegen unstrukturierte Daten verarbeiten, Muster in großen Datenmengen erkennen und sich an geänderte regulatorische Anforderungen anpassen, ohne dass für jede neue Vorschrift neue Regeln programmiert werden müssen.

Für Unternehmen

Unternehmen mit KI-gestützter ESG-Berichterstattung erfüllen regulatorische Anforderungen schneller und präziser und können ihre Nachhaltigkeitsleistung früher am Markt kommunizieren. Wettbewerber ohne diese Technologie riskieren Compliance-Verzögerungen, höhere Kosten und einen schlechteren ESG-Score bei Investoren und Geschäftspartnern.

Unternehmen können durch KI-gestützte ESG-Berichterstattung bis zu 90 Prozent des manuellen Aufwands einsparen, was direkte Personalkosten und externe Beratungskosten reduziert. Regulatorische Kosten lassen sich nach Branchenschätzungen bis 2030 um bis zu 40 Prozent senken, während gleichzeitig die Genauigkeit der Berichte um durchschnittlich 30 Prozent steigt.

ESG-Spezialisten müssen nicht mehr tausende Datenpunkte aus unterschiedlichsten Quellen manuell zusammentragen und prüfen. Die KI normalisiert unstrukturierte Daten automatisch und kann neue Vorschriften wie die CSRD verarbeiten, ohne dass IT-Abteilungen neue Regeln programmieren müssen.

Für Beschäftigte

Riesige Excel-Tabellen, das Zusammenkopieren von Daten aus verschiedenen Systemen und das Korrigieren von Eingabefehlern gehören für ESG-Mitarbeiter künftig der Vergangenheit an. Stattdessen prüft die KI automatisch eingegebene Daten, markiert Unstimmigkeiten und erstellt Entwürfe für Berichte, die der Mitarbeiter nur noch freigibt.

Die Rolle von ESG-Spezialisten verlagert sich von Datensammlung hin zu Dateninterpretation und Strategieentwicklung, was die Tätigkeit aufwertet. Werden Mitarbeiter nicht in der Nutzung von KI-Tools geschult, besteht allerdings das Risiko, dass ihre bisherigen Fähigkeiten an Wert verlieren und sie den Anschluss verlieren.

ESG-Mitarbeiter müssen lernen, mit KI-Tools zu arbeiten und deren Ergebnisse kritisch zu bewerten statt Daten selbst zusammenzustellen. Die Fähigkeit, regulatorische Anforderungen in verständliche Berichte zu übersetzen und Stakeholder zu beraten, wird wichtiger als das reine Sammeln und Formatieren von Zahlen.

Für Privatpersonen

Sie erhalten schnellere und vergleichbarere Informationen über die Nachhaltigkeitsleistung von Finanzprodukten und können ihre Entscheidungen für nachhaltige Geldanlagen fundierter treffen. Die Informationen werden verständlicher aufbereitet, da KI komplexe ESG-Daten in klare Bewertungen übersetzt.

Durch standardisierte KI-gestützte ESG-Berichterstattung können Verbraucher besser erkennen, welche Bank oder welches Unternehmen tatsächlich nachhaltig wirtschaftet.

Quellen