ESG的浪潮下，企業面對的不只是一場永續戰爭，也是一場數據競賽

近年來，ESG (環境、社會、治理)這個關鍵字眼總是在各類報章雜誌、企業/學術研討會、企業活動等被提及。根據Google資料顯示 (圖1)，全球ESG的搜尋熱度自2019年以火箭移動的方式飆升。然而，ESG究竟表達了甚麼意涵，以至於迅速成為市場話題新寵?

圖1 : ESG全球搜尋熱度 (資料來源: Google Trends)

ESG最初源自於2004年聯合國「Who Cares Wins」報告中，闡述了ESG如何影響企業長期財務表現，進而建議一系列ESG框架作為經營指標。爾後，在一連串國際組織的推波助瀾下，如: 聯合國於2015年宣布的「2030永續發展目標 (Sustainable Development Goals, SDGs)」、聯國195個成員國於同年簽署的「巴黎氣候協定 (Paris Agreement)」，逐漸拉高了各國官方對於ESG的關注程度。國際金融穩定委員會 (Financial Stability Board) 與全球永續報告協會 (Global Reporting Initiative) 先後於2015與2016年推出以「利害關係人」為主的永續資訊揭露框架，以及2018年於美國舊金山成立的永續會計準則委員會 (Sustainability Accounting Standards Board) 更是制定出一套「以投資人為主」質化與量化並行的企業永續資訊揭露準則，把ESG從概念性的框架推向具體的量化衡量指標，加深了對於企業長期經營績效與發展方向的重要性。

自2019年底Covid-19疫情爆發、極端的氣候變遷、變動的政經情勢、消費者意識崛起等，無一不考驗企業的經營韌性。以快時尚產業為例，大量時裝垃圾所造成的環境汙染、剝削底層員工、設計抄襲等負面消息層出不窮，造成消費者反感，傷害本身營利與市場規模。反之，以台灣來說，台積電引進全球唯一可持續水管理標準（AWS Standard），建立一套良好的水管理制度，降低因極端氣候造成的水資源風險，以及一系列對於水質、環境等保護制度等，更成為全球第一家連續獲得兩年AWS白金認證的半導體企業，提升企業品牌，加深投資人的信心。綜合上述案例，不難看出ESG直接影響了企業的無形資產 (如: 品牌形象、風險管理等)，進而影響本身的市場價值與獲利表現，投資人與主管機關意識到「此類非財務數據的收集與分析」對於「評估企業經營狀況」的重要性。

勤業眾信認為在ESG浪潮的推進下，企業往往始於探索產業相關的ESG議題著手，針對不同面向的表現及影響層面，挖掘出關鍵議題，從而規劃相應的發展策略與行動，並建立量化的績效指標作為評估、改善、追蹤的管理利器，最終思考如何與市場、客戶、利害關係人進行訊息的揭露與溝通，如圖2所示。

圖2 : ESG Landscape - 強化內外部 ESG 的整合、分析、揭露

然而，任何的分析與策略始於「資料」。直至今日，國際金融穩定委員會、全球永續報告協會、永續會計準則委員會、歐盟等都有推出一系列針對各項永續議題的詳盡評估方法，但依舊缺乏一致性的資料與明確的指標規範，儘管市面上有許多的第三方的數據提供商或評分機構(如: MSCI、Sustainalytics、ISS、RobecoSAM等)，卻因各家評級的方式不盡相同，難以取得一致性的結果。

在缺乏統一數據的情況下，大多數公司仍須仰賴內部永續經營策略團隊，從盤點內部數據、向供應商索取資訊、收集多面向的外部數據(如:評分機構或大眾媒體等)，摸索出一套適用於自家的數據整合與分析模式，進而檢視企業永續績效、擬訂永續發展策略、監控自身及供應商的市場聲譽等。因此，如何透過快速有效的收集、整合、分析 ESG 資訊亦成了當今企業在永續發展上的顯學之一，本文章將會針對此部分加以分享與建議。

ESG 評級分數

最直觀的ESG數據應用即為「企業 ESG 評級分數」，對特定公司在環境、社會和治理 (ESG) 三個面向的表現，進行客觀地衡量與評估， ESG評級可視為公司在永續表現的標準量化程序，進而與競爭對手、特定產業、整體市場進行比較，適時地調整發展路線。

ESG評級人員會基於一套公認的框架，如: 全球永續報告協會 (GRI)、聯合國責任投資原則 (PRI) 和永續會計準則委員會 (SASB)，取得關鍵調查問題，並從不同的資料源著手調查，包括 (1) 公司ESG 報告/網站 (2) 非政府組織資訊 (3) 企業社會責任(CSR)報告 (4) 股票交易 (5) 相關新聞等，進而對環境保護、氣候變遷、物種多樣性、公平和包容及人權等議題進行「權重」評分，整體架構如圖3 所示。

圖3: ESG評級分數流程

從ESG評級流程，會衍伸出三個關於資料的問題:

1. 如何有效地萃取ESG資訊
2. 如何有效率地驗證ESG資訊的公正性
3. 如何將ESG資訊與商業表現進行界接

1.如何有效地萃取ESG資訊

在ESG評級過程中，主要仰賴企業的ESG報告，因為多數的上市公司被要求（股票市場和政府機構）提供年度報告以揭露相關ESG訊息，為了維持訊息的一致性，報告必須符合國際公認框架並通過第三方認證機構審核才得以發佈。

常見的ESG報告仍是以非結構化檔案(如: pdf檔)為主，需要花費ESG分析師大量的時間閱讀，從中取出評級所需的資訊。

人工智慧與自然語言發展至今，理論和技術日益成熟，利用電腦取代人力閱讀文章、獲取關鍵資訊已是大家耳熟能詳的應用案例，大幅減少資訊萃取的人工成本。

2.如何有效率地驗證ESG資訊的公正性

針對ESG報告資訊的公正性，ESG分析師需要透過收集大量外部資訊來佐證，如: 媒體、新聞、利益相關者消息等，了解企業是否在環境、社會、治理等方面有重大之爭議與弊端。

透過利用自動化網路爬蟲，快速收集大量的企業的ESG相關報導，藉由自然語言技術檢視每一篇報導是否有與其ESG報告內容有所不符，進而佐證企業「是否 Do better than Talk」以及「是否有使用誤導性或虛偽的報告內容誤導大眾之嫌」。

在公民意識抬頭下，民間有公民團體統整開放資訊，提供另一種資訊的驗證方式，大幅減少了收集第三方稽核素材所需的時間成本，如 : 綠色公民行動聯盟釋出免費的公開、透明的企業ESG資料庫。

3.如何將ESG資訊與商業表現進行界接

運用機器學習串聯ESG指標與其公司商業表現 (如:風險價值 Value-At-Risk) 的相關數據，探討兩者之關係，進而提供綠色投資標的選擇與組合。企業亦可透過此等關聯性，決定發展永續的關鍵議題，並以科學計量的方式評估後續的預期效益。

圖4展示了將上述1-3點的範例整合流程，藉由數據中台以及機器學習微服務，進行各種資料處理及分析，不斷地重複著資訊的萃取、推論、驗證與比較。

圖4: 萃取/驗證/分析架構示意圖

不難發現ESG評級乃是竭盡所能地收集公司相關資訊，基於豐富的數據進行關鍵資訊的萃取與整合，利用人工智慧或機器學習等技術進行推論、驗證、評分，進而分析發展方針或投資策略；這與行銷領域的客戶360有異曲同工之妙，盡可能地收集客戶的內/外部數據，透過數據科學模型進行推論、貼標、分群、評估生命價值等，進而運用在行銷活動、廣告投放等。有鑑於此，ESG數據議題是否也會類似行銷數據應用的發展模式，透過一個全視圖的數據服務延伸出各種不同的應用情境?

ESG全視圖數據服務

「ESG全視圖數據服務」主要賦予企業從永續策略願景的角度，建構出ESG相關的數據整合平台，從資訊的萃取、收集、整合、驗證，直至後續的分析與應用。

勤業眾信認為建構「ESG全視圖數據服務」涵蓋了三個主要領域，由11項關鍵元素組成，如圖5所示。

1. 策略Strategy: 明確地定義整體ESG目標運營模式與願景以及一套相對應的運行政策與數據的交付/應用模式。
2. 流程Process: 發展出一套全面的數位化流程，確保相關的ESG數據可有效地被捕獲、驗證、維護、以及利用。
3. 啟用Enablement: 透過正確的組織結構，確保報告和分析能力來釋放ESG 數據的價值，使其與整體ESG營運願景一致。

圖5: ESG全視圖數據服務的組成

1. 策略Strategy

明確定義整體ESG的目標願景，並深入了解業務領域的ESG需求，確定關鍵業務驅動因素、目標、範圍優先級、數據設置和KPI。透過審查現有的管理政策以及相關內部數據/技術能力與痛點，塑造ESG數據使用的程序與數據產品的交付模式。

2. 流程Process

基於業務ESG數據的需求與管理/交付模式，設計出相對應基礎數據系統架構，確保後續的實際應用，如圖6所示，包含

1. 系統化地記錄數據的管理訊息，包含: 主結構、意義與用途、數據流/譜系(data lineage)。
2. 自動化程序於ESG資料的捕獲，並基於不同的ESG框架下，進行原始數據的轉換、創建、儲存。
3. 嚴謹資料品質驗證程序，確保後續交付給業務單位的ESG數據是可信賴的。
4. 一套用於有效獲取、管理、利用ESG數據的實踐方法，確保ESG數據在組織內盡可能多的價值。

圖6: ESG全視圖數據服務流程架構

3.啟用Enablement

在運用ESG數據前，必須建立明確的團隊結構、角色、管理責任，確保整體的數據運用情境與使用方針與組織發展策略一致。

開發出與業務目標一致的數據模型，支援有效發展策略；另外，企業也可結合這些可信賴的ESG數據來推動各個領域的投資決策流程，例如發展議題探討與評估、基金產品開發、外部經理選擇、資產選擇、績效跟蹤、客戶報告、監管報告、供應商管理等，見圖7。

圖7: 啟用ESG全視圖數據服務的三大面向

ESG全視圖服務應用 - 碳數據管理平台

在眾多ESG數據議題下，「碳」的討論度最為之高。以台灣而言，政府承諾2050淨零碳排，並於2022年3月發布「臺灣2050淨零排放路徑及策略總說明」，為了邁向「淨零碳排」，金管會於同一時間要求2027年全體上市櫃公司必須完成溫室氣體盤查，進而了解「碳足跡」。以產品的原物料、製造過程、運輸、使用以及廢棄處理之一系列的活動下，計算出各階段的直接或間接的溫室氣體排放量，以分析「減碳」的機會點。藉由評估各機會點之相關效益，企業可針對其永續策略進行佈局。此外，隨著國際環保規範的日益增加，為確保在國際供應鏈中的角色，企業也必須思考其永續管理與相關績效是否符合國際、政府、客戶等所要求的規範。

「淨零碳排」不只挑戰企業的永續管理能力，也考驗著企業在碳數據的處理能力。目前市面上已有許多系統工具，賦予企業有系統性地完成碳盤查、管理碳數據、產出合規報告(如: GRI、CDP)。然而，要如何達到更細緻的碳足跡分析、探索減碳的機會點、效益評估與追蹤，進而動態調整企業永續策略仍是一大議題。

勤業眾信認為將作業成本分析法框架運用在碳盤查之數據上，透過作業與活動因子將碳排數據階層式地分配到產品，對產品生命週期進行碳排溯源。更進一步地，透過內部碳計價模型找出邊際減量成本，結合產品碳足跡，找出最有效益的減碳機會點，勾勒出企業的永續策略、行動目標與相對應之KPI；在數據的迭代更新與一系列的運算框架下，企業也可以掌握實際效益與預期效益間的差距，為淨零路徑的策略目標進行動態調整與管理。

如上所述，碳數據管理平台除了數據的歸納、整理、盤查計算外，應當涵蓋一套能真正了解產品碳足跡的計算框架、機會點的分析架構，幫助策略規劃與效益管理，透過數位化的方式減少企業在淨零道路上的阻礙，見圖8。

圖8: 碳數據管理平台 - 應用架構

結論

疫情、極端氣候、動盪不安的全球政經情勢促使著企業對於永續經營的重視，儘管落實ESG、強化風險管理、及早因應永續轉型已是多數企業意識到的重點，缺乏相關數據的彙整與分析佐證，易導致整體的永續方針流於形式或隨波逐流。對於「ESG數據的彙整」與「分析應用流程的建置」仍屬「下水道工程」，絕對比不上「舉辦更多員工教育訓練」或「企業投資社會關懷專案」的立即見效，但對於長期的發展方向，惟有透過「可靠數據」與「針對命題的分析」才能確保企業走在正確的永續道路上。以「碳中和」為例，早期企業因應的解決之道，無非是採用更環保的材料、替換老舊設備、調整辦公室冷氣溫度等直接做法，但隨著時間的流逝，大多企業與政府機構意識到惟有確切了解本身企業的碳排源頭，才能落實有效率的「減碳」，在營運成本與永續發展上取得平衡；因此，碳排數據的收集與盤點乃是現今各大企業執行的重點項目。地球只有一個，唯有落實可靠的數據與分析，才能確保企業經營的永續、人類生存方式的永續。