Никола Бенин
Все по-важно е да се разбере как компаниите допринасят за обществото, от предотвратяване на негативно поведение до идентифициране на положителни въздействия, от които другите могат да се учат. Неотдавнашна книга на Ребека М. Хендерсън „ Преосмисляне на капитализма в огнен свят“ обосновава инициативи, които насърчават докладването и стандартизирането на показатели като отчитане на околната среда, социалното управление и управлението (ESG) и Целите на ООН за устойчиво развитие .
Докато договорените рамки като Борда за счетоводни стандарти за устойчивост не станат стандартни и изчерпателни, повечето организации ще докладват своите политики в текстови доклади, а повечето анализатори и наблюдатели също ще докладват своите анализи и изследвания в текстови доклади. Следователно компании като JUST Capital са от решаващо значение за прекарването на много часове за научни изследвания, четене на доклади, свързване с компании и управление на сложна рубрика за анализ за създаване на класации и показатели.
Има много предизвикателства при четенето на доклади, за да се разбере как една организация преследва и постига ESG дейности. Първо, видовете дейности и въздействия не са описани от никоя стандартна таксономия. Използването на езика се променя с времето и в различните сектори и отрасли се използва различен език за описване на подобни дейности. Второ, както при всяка човешка експертна дейност, въпросите за повторяемостта и възпроизводимостта трябва да бъдат разгледани, за да се поддържат последователни резултати във всички организации и теми с течение на времето. И накрая, предизвикателство е да се разграничи ясно какво се стреми дадена организация (което е важно) спрямо това, което тя постига (което е крайната цел).
За щастие технологията - по-специално технологията за изкуствен интелект - може да се използва за справяне с тези предизвикателства.
Помощ за дълбоко обучение и разпознаване на субекти
Последният напредък в дълбокото обучение се премести от ползите от компютърното зрение и обработката на изображения в областта на обработката на естествен език. Идентифицирането и извличането на имената на субекти (като организации) и свързаните с ESG терминологии стана значително по-точно. Освен това, наличието на големи графики и онтологии на знанията, които обхващат такива области, както и термини на здравия разум означава, че решението за изкуствен интелект може да чете милиони документи, да извлича подходящи концепции и да съпоставя подобни смислови термини в представяне на знанието, подобно на експертното знание. Това позволява съдействието и подобряването на задачите за експертни изследователи, тъй като те трябва да обработват все по-големи обеми данни.
Данните за решение позволяват съдействие за прогнозиране
Веднъж въведени в употреба, представянията на знанието - по-специално графиките на знанията - могат да направят изграждането на различни модели за прогнозиране много по-лесно и понякога много по-точно. Тъй като експертите започват с вземане на трудоемки решения, решението за ИИ може да събира исторически данни и исторически решения и след това може да започне да предлага предложения на експерти по време на работните им процеси. Тъй като експертите следват - или опровергават - тези предложения, решението за ИИ може да продължи да учи, като предоставя на експертите по-малко познавателна натовареност за всяко решение, като същевременно помага да се избегне отклонението и пристрастията в самите решения. AI технологията в този случай вероятно не включва сложни модели като дълбоко обучение,
Графики на знанието и помощ при валидиране
Чрез структуриране на милионите текстови документи в представяне на знания за обекти и техните взаимоотношения - и чрез взаимодействие с потребителите, за да се подобри точността на такива данни - набори от правила могат да се използват, за да подскажат на потребителите за околните или скритите знания. Например, нека разгледаме родово правило, което казва „ако организация А придобие организация Б, тогава организация А ще има някои свойства на организация Б“. Да предположим, че организация Б има свойство „програми за рециклиране“ и потребителят създава отчет за организация А, която наскоро е придобила организация Б. Решението за ИИ може да провери за данни за програмите за рециклиране за организация А и да подкани потребителя за придобиването и съществуващи програми за рециклиране.
Подготовка за промяна
Подобно на повечето успешни внедрения на AI за бизнеса, използването на AI за по-добри решения на ESG изисква преосмисляне на работния процес на потребителя. Повечето операции са оптимизирани за използване на налични инструменти. Когато в работния процес се изисква много ръчна работа (като създаване на сложни електронни таблици) или когато извикванията за преценка са най-добрият вариант (като разчитане на няколко примера или анекдоти), AI може да предоставя прогнози, направени от големи данни и исторически решения за събиране на данни в нови начини или предоставяне на оценки за доверие с доказателства
Организациите трябва да включват потребители и да разбират както техните специфични изисквания, така и как AI може да се интегрира и да направи работните им процеси по-лесни и по-точни. Потребителите трябва да бъдат отворени за изпробване на различни подходи, да могат да формулират точки за болка и да бъдат систематични в количественото определяне на своите действия и резултати - давайки възможност на организацията да определи количествено възможността, да измери подобрения и да инвестира в решения.
Като се фокусираме върху конкретни работни потоци на потребителите - в този случай вземане на решения за ESG по отношение на организационни дейности, базирани на големи обеми текстови данни - AI технологията може да се използва за справяне със съответните предизвикателства и добавяне на стойност. Не всички приложения на ИИ трябва да се основават на модните думи и шум около дълбокото обучение. AI е колекция от машинно обучение, представяне на знания, статистика, обработка на данни и системи за взаимодействие човек-машина, които, взети заедно, добавят интелигентна помощ за потребителите и техните задачи.
Няма коментари:
Публикуване на коментар