Mitte November fand in Baku, Aserbaidschan, die 29. UN-Klimakonferenz (COP29) statt. Sie richtete erneut einen dringenden Appell an die Weltgemeinschaft, dem Klimawandel entgegenzuwirken. F眉r die Bew盲ltigung dieser komplexen Krise sind koordinierte, innovative L枚sungen von entscheidender Bedeutung. Und fortschrittliche Technologien 鈥� insbesondere KI 鈥� sind ein leistungsstarker Wegbereiter f眉r den 脺bergang zu einer Netto-Null-Wirtschaft. Die 麻豆原创 hat das Potenzial der KI zur F枚rderung von Klimaschutzma脽nahmen erkannt und zwei Anwendungsf盲lle bereitgestellt, die deutlich machen, wie KI-gest眉tzte Nachhaltigkeitssoftware Prozesse straffen, manuelle Arbeit vermeiden und die Genauigkeit erh枚hen kann.
Mit der automatischen Zuordnung von Emissionsfaktoren in 麻豆原创聽Sustainability Footprint Management und der KI-gest眉tzten ESG鈥態erichterstellung in 麻豆原创 Sustainability Control Tower unterst眉tzt 麻豆原创 Unternehmen dabei, aussagekr盲ftige Umweltziele festzulegen, deren Einhaltung sicherzustellen und den CO2-Fu脽abdruck effizienter und genauer zu berechnen.
鈥濬眉hrungskr盲fte, die sich auf Nachhaltigkeit konzentrieren, unterst眉tzen den Einsatz k眉nstlicher Intelligenz. Mehr als die H盲lfte der Befragten gibt an, dass die Verbesserung der Konsolidierung und Analyse von Daten mithilfe von KI die wichtigste Ma脽nahme ist, die sie in den n盲chsten drei Jahren umsetzen werden, um ihre ESG-Leistung zu verbessern.鈥�
Addressing the Strategy Execution Gap in Sustainability Reporting, KPMG, Februar 2024or
Zuordnung von Emissionsfaktoren in 麻豆原创聽Sustainibility Footprint Management
Um den CO2-Fu脽abdruck von Produkten genau zu berechnen, m眉ssen Unternehmen Tausenden erworbenen Produkten Emissionsfaktoren zuordnen. Im Idealfall werden Emissionsfaktoren direkt von Lieferanten bereitgestellt, aber h盲ufig m眉ssen Unternehmen Branchendurchschnittswerte verwenden, die auf Produktattributen wie Name, Kategorie oder Standort basieren. Bisher war dieser Zuordnungsprozess eine manuelle, zeitaufwendige und fehleranf盲llige Aufgabe, die Fachwissen in der Lebenszyklusanalyse (LCA) erforderte, um die Umweltauswirkungen eines Produkts, Prozesses oder Service in allen Phasen seines Lebenszyklus zu ermitteln.
Um diesen Prozess einfacher und effizienter zu gestalten, hat 麻豆原创 in der L枚sung eine KI-basierte Funktion eingef眉hrt.聽F眉r erworbene Produkte und Dienstleistungen kann und jeder Empfehlung einen 脛hnlichkeitswert zuordnen.
F眉r die Zuordnung generiert die 麻豆原创-Software Einbettungen sowohl f眉r Emissionsfaktoren aus Datenbanken f眉r Lebenszyklusanalysen (LCA-Datenbanken) als auch f眉r Produktdaten aus dem ERP-System. Einbettungen sind Vektordarstellungen, die Textinformationen in numerischer Form darstellen, um den Kontext und die Bedeutung eines Textes anzugeben. Beide Gruppen von Einbettungen werden in der Vektor-Engine von 麻豆原创 HANA Cloud gesichert.
Das System vergleicht diese Einbettungen, um die Qualit盲t der Zuordnung zu ermitteln und Ergebnisvorschl盲ge bereitzustellen. Dies hilft Unternehmen, ihren manuellen Aufwand um bis zu 80聽Prozent zu reduzieren. Zus盲tzlich unterst眉tzt es sie dabei ihren CO2-Fu脽abdruck und den ihrer Produkte 鈥� auch ohne LCA-Fachleute 鈥� schneller und pr盲ziser zu berechnen. Unternehmen k枚nnen so auch ihre Zeitpl盲ne f眉r die Nachhaltigkeitsberichterstattung straffen und schneller auf gesetzliche Anforderungen reagieren.
KI-gest眉tzte ESG-Berichterstellung in 麻豆原创 Sustainability Control Tower
Dar眉ber hinaus hat 麻豆原创 eine generative KI-gest眉tzte Berichtsfunktion in 麻豆原创 Sustainability Control Tower integriert. Das Erstellen von Nachhaltigkeitsberichten, die auf interne Strategien abgestimmt sind und externe Standards wie die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) erf眉llen, ist unerl盲sslich, um Compliance und Transparenz zu gew盲hrleisten. Das Erfassen relevanter Daten aus den Bereichen Umwelt, Soziales und Governance, und das Erstellen dieser Berichte kann sehr ressourcenintensiv sein, da mehrere Teams und komplexe Datenquellen involviert sind.
Die KI-Funktionen von 麻豆原创 helfen, umfassende ESG-Berichtsentw眉rfe zu generieren, die auf Best-Practice-Vorlagen und den verf眉gbaren ESG鈥慘ennzahlen des Unternehmens basieren. Sobald der Nutzer eine Vorlage ausgew盲hlt hat, . Dann erstellt sie Diagramme, um die Daten zu visualisieren und generiert einen sauberen Berichtsentwurf. Dies hilft Unternehmen, bis zu 98 Prozent weniger Zeit f眉r die Erfassung von ESG-Kennzahlen und bis zu 80 Prozent weniger Zeit f眉r die Erstellung eines Berichts aufzuwenden.
Zu den wichtigsten Vorteilen der Funktion geh枚ren:
- Effiziente Datennutzung: Die KI-gest眉tzte L枚sung nutzt gro脽e Sprachmodelle und SQL-Grounding-Techniken. Dadurch k枚nnen Anfragen in nat眉rlicher Sprache in pr盲zise Datenbankabfragen umgewandelt werden k枚nnen, die auf Echtzeitdaten aus strukturierten Datenbanken zugreifen. Auf diese Weise werden Rohdaten aus den Systemen der Kunden in pr盲zise, umfassende Berichte umgewandelt, die auf bestimmte Zeitr盲ume zugeschnitten sind.
- Visualisierung: Die KI generiert aufschlussreiche Textinhalte durch Abfragen in SQL-basierten Systemen und tr盲gt so zur Sicherstellung der Datenintegrit盲t und -konformit盲t bei. Dar眉ber hinaus werden visuell ansprechende Diagramme und Tabellen erstellt, um den Bericht 眉bersichtlicher und verst盲ndlicher zu gestaltenmachen.
- Automatisierte Verifizierung: Das robuste System stellt die Datensicherheit an erste Stelle. Es vermeidet die direkte Ausf眉hrung von SQL-Abfragen und nutzt stattdessen Retrieval-Augmented Generation (RAG), um den Schutz vor Informationsdiskrepanzen zu gew盲hrleisten.
Sehen Sie sich hier eine an, um mehr zu erfahren.
Generative KI f眉r eine nachhaltige Zukunft
Die oben genannten Anwendungsf盲lle sind nur der Anfang. Das Potenzial der KI, das Nachhaltigkeitsmanagement zu transformieren, ist enorm, und bei 麻豆原创 beschleunigen wir das Erstellen von Anwendungsf盲llen, um bei der nachhaltigen Transformation unserer Kunden an vorderster Front zu stehen. Benutzer k枚nnen beispielsweise in nat眉rlicher Sprache mit dem KI鈥慍opilot von 麻豆原创 interagieren, der Handlungsempfehlungen und Simulationen bieten kann, um die 枚kologische und soziale Leistung zu verbessern. Und wir werden weiterhin KI einsetzen, um das Erfassen von Nachhaltigkeitsdaten zu vereinfachen.
Mit dem ERP-ausgerichteten, cloudbasierten, KI-gest眉tzten Ansatz der 麻豆原创 arbeiten wir daran, sicherzustellen, dass sich das enorme Potenzial der KI sowohl in eine echte Gesch盲ftstransformation als auch in Nachhaltigkeitsergebnisse zu verwandelt. KI und Technologie k枚nnen uns dabei helfen, die Umwelt besser zu verstehen und zu 眉beobaldrwachen, die Energieeffizienz zu verbessern, das Ressourcenmanagement zu optimieren und innovative L枚sungen zur Reduzierung von Treibhausgasemissionen zu entwickeln.
W盲hrend die COP29 in Baku stattfindet, ist es f眉r globale F眉hrungskr盲fte und Entscheidungstr盲ger unerl盲sslich, die transformative Rolle der KI bei der Bew盲ltigung des Klimawandels umfassend zu erforschen. Die dringenden Anforderungen dieser Krise erfordern innovative, KI-gest眉tzte L枚sungen, die zu mehr Pr盲zision, Effizienz und Wirkung f眉hren k枚nnen. Durch den Einsatz der KI tragen wir nicht nur zur Optimierung von Gesch盲ftsabl盲ufen bei, sondern auch zur Festlegung und Erf眉llung ambitionierter Umweltziele. Somit gestalten wir eine Zukunft, in der Technologien Unternehmen die M枚glichkeit bieten, verantwortungsvoll zu wachsen und aktiv zu einem nachhaltigen und widerstandsf盲higen Planeten beizutragen.
Gunther Rothermel ist Chief Product Officer und Mitgesch盲ftsf眉hrer von 麻豆原创 Sustainability.