基于NLP的AI技术可帮助投资者在ESG领域挑选赢家方法如下

ESG代表环境，社会和治理，而这三个因素正越来越多地被投资者用来评估公司。从法律的角度来看，公司在许多情况下都被视为个人。例如，公司的居民身份与其经营所在的地方有关。就像一个负责任的公民一样，公司也期望成为一个好的公司公民。

问题是，如果公司正在开发自然资源并造成环境损害，它是否可以继续保持盈利，它是否可以在没有社会支持的情况下运作，或者如果对治理标准提出质疑，它是否仍可以是一家受人尊敬的公司?答案是肯定的。

ESG的想法是向做得好的公司增加投资，并从那些在ESG报告或管理方面没有能力的公司中删除投资。

被动投资的风险在于，从ESG的角度来看，我们可以继续投资于未遵循最佳实践的公司。

您是否愿意在生产酒，武器，，烟草或皮革消费的公司中投入资金?

如果不是，您是否可以将资金转移到更符合您的价值观的公司?ESG可以帮助您做到这一点。

ESG并不新鲜。造币是。任何依赖木材，矿产，水，土地和劳动力等自然资源的公司都旨在从其使用中获利。关键是要区分使用和利用。

使用由公民缴纳税款的高速公路的公司必须与附近的社会和谐相处，以避免冲突和剥削情绪。

监督治理的董事会在管理的帮助下建立业务时必须遵守土地法律。

ESG的作用是将明确的重点放在这些较软的方面，除了保证金，EBIDTA，PAT等资产负债表参数之外。

基本分析始终从本质上考虑到这一点。我们所谓的环境问题很容易被视为资源枯竭风险或从相关资源中提取价值的能力。

例如，一家公司可能有很多块煤，但它可以实际开采它，也可以找到将其燃烧以产生能源的客户吗?如果客户改用更清洁的燃料怎么办?

研究更清洁的煤炭消费方式不是煤炭开采公司的责任吗?或者，例如，如果它是一家纺织制造公司，则必须确保其劳工的安全。

如果他们没有支付最低工资，雇用童工或给女雇员的薪水不足，则他们可能会遭受或法律诉讼。除了不可挽回的声誉损失外，这将影响他们满足订单的能力。

像这样的事情总是很难手动监控，除非在现场使用法医检查，但是人工智能(AI)可以帮助吗?如果不是负值屏幕，我们是否可以使用替代数据找到相邻指标呢?

让我们以环境问题为例。如果一家公司做得很好，我们如何用AI进行估算?替代数据的来源是什么?因素之一可能是将资源消耗映射到其CSR(企业社会责任)活动。

我们使用基于NLP的AI技术从其CSR计划的项目清单中映射他们的费用。除此之外，由于供应商同样是品牌的一部分，因此可以使用AI来评估其供应链的质量。

供应商法律实体的挖掘数据也可能暴露其供应链漏洞。同样，我们可以将其CSR活动映射到其实际运营的位置。

如果他们在工厂所在地附近的学校旁边支持学校，这真的有帮助吗?与他们的商业活动相符吗?

例如，如果他们是采矿公司，是否通过在该地点附近对他们进行技能培训来帮助因采矿而流离失所的居民获得新的就业方式?

从治理的角度看，由于数据更易于收集，因此事情更易于监控。我们部署AI来观察董事会组成，作为利润百分比的管理人员薪酬，诸如办公装饰品，汽车之类的非必需产品的资本性支出，仅举几例。

我们还可以通过提取文本并将基本的NLP技术应用于论文评估来观察其披露的质量。他们付出了多少努力向少数股东解释?除此之外，我们可以从他们的投票结果中学到很多东西。

他们是否提出了只有主要股东投票赞成而其他大多数股东投票都不符合管理层预期的决议?这始终是一个危险信号。

到目前为止，个人投资者很难观察或监视此情况，但我们正在寻找表现出高水平公司治理标准的小公司。

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