2023年数字ESG的现状

2023年数字ESG状况 1在数字化浪潮中仍方兴未艾，可持续性带来了新的变革浪潮，而领导者面临着双重转型的前景。数字ESG健康指数是一个全球基准工具，用于评估组织在三个方面的成熟度（参见第2页的图1）。介绍凯尼迪数字ESG健康指数1. 战略思维。此处，我们寻求证据表明，组织不仅制定了稳固的雄心、目标和指标，而且它们也已运用了复杂的方法来识别能够借助数据和数字技术实现其ESG目标的，高价值用例。数字化与可持续性之间的协同效应具有巨大的变革潜力，可提升业务成果并增加企业价值。在凯文，我们将这种协同效应称为“数字化ESG”，这是一种以价值为导向的方法，利用数字技术监控、提升和报告企业转型旅程，以改善ESG绩效。 在一个变化是唯一不变的世界里，新技术正在重写规则，人类对地球的影响日益成为关注的焦点，组织不得不比以往任何时候都更快地适应。尽管仍在数字化进程中，可持续性也带来了新的变革浪潮，领导者面临着双重转型的前景。数据和数字技术是推动ESG绩效的关键。但这方面的进展如何？谁在引领方向？还有哪些差距亟待弥补？我们的首份《数字ESG健康指数报告》揭示了这一切。现在普遍认为，可持续发展不再是未来领导者需要解决的问题。相反，它是一项商业必要务——也是必须今天解决的、关键的可再生价值来源。随着环境、社会和治理（ESG）因素的性能改进在企业议程上不断攀升，数据资产和数字技术，尤其是人工智能，由于它们能够创建、挖掘、分析和解释必要的大量数据——不仅为了遵守日益严格的法律和根据新法规报告——而且为了改造业务运营和加速整体绩效，变得更加重要。然而，根据我们的经验，许多组织难以将点连接起来，并利用数据和数字技术的协同潜力来实现其ESG目标。它们中的大多数都集中在满足ESG报告的合规标准上，而忽略了ESG倡议带来的变革潜力。这些组织往往缺乏对其在各个ESG维度上当前表现的全面了解，这使它们未来的战略上留下了太多问号。从哪里开始？目标要定多高？哪些行动才能真正产生差异？我们的数字ESG健康指数旨在提供答案——并展示成为在这一关键双重转型中领导者所需的素质。对报告的执着阻碍了真正的业务转型。 来源：凯文分析柯尔尼数字ESG健康状况指数—愿景/北极星— ESG目标与指标— 高价值 ESG 应用案例— 业务案例工程— ESG绩效监控与报告规模运行模型— 跨职能队伍— 敏捷方式工作— 明确所有权角色— 强大数据治理—全栈数据管理利用这些结果，我们在以下类别中生成一个总体排名：浮现的。数字能力可以通过整合和分析来自多个系统的数据，提供ESG绩效和风险的全面且精细化的视角，从而帮助组织识别优化机会。3. 运行适配。这正是在路上真正发力之处：各组织的数字化ESG解决方案在多大程度上已整合到日常运营中。滞后。环境、社会和治理（ESG）仅专注于提交合规报告。数字能力不足以收集ESG数据、监控绩效或提交合规报告，只能追踪有限数量的问题。2. 技术创新。我们还要求受访者对其组织在实施数据资产、分析能力和人工智能能力以及技术基础设施方面的进展程度进行评分，这些是交付他们已识别用例所必需的。 2023年数字ESG状况 2战略思维运行时适应已有超过100家组织完成了自身的评估，我们如今首次揭示了数字ESG的状况，概述了推动企业前进——以及阻碍企业发展的关键因素。那么，结果告诉我们什么？引领数据资产和数字能力支持ESG优化流程和工作流程的自动化和产业化，以将ESG完全融入运营，并在新的可持续顶尖表现者通过一套丰富的高价值用例由数字技术驱动。进行中。ESG也是通过流程转型获得竞争优势的来源。数据资产和数字化能力有助于改进流程和决策，以优化能源和水消耗，减少碳排放，最小化废物，并实施其他可持续发展实践。技术创新顶尖表现者拥有正确的数据资产和数字能力构建解决高价值用例的数字化ESG解决方案。顶尖表现者已内置可扩展的运营模式为在日常业务运营中整合数字ESG解决方案。 — 云数据平台/骨干— 模块化数字建筑— 多源数据集合— 基于机器学习的数字ESG解决方案— 数据和分析自动化业务中推动创新和增长。 100%100%100%895692583%34%50%13%14%53%25%8%2023年数字ESG状况 3总数ThinkBuild然而，如果我们深入挖掘，大多数组织仍然是由合规性驱动的，而不是主动嵌入变革。超过85%的公司表示，遵守法规和满足公认的ESG报告标准是一个优先考虑的问题，而只有36%的人认为可持续性驱动的业务流程转型是潜在的竞争优势来源。在战略思维方面，组织似乎相对成熟：92%表示他们有一个明确的ESG愿景，并辅以支持性目标，而86%报告称他们有与这些相关的具体目标和指标。组织在可持续发展战略方面进展顺利 来源：凯文分析数字ESG健康leading的索引公司平均数字ESG健康指数领导者在哪方面表现优异，他们是如何取得如此巨大的进步的？让我们更详细地审视结果。2023年，只有3%的组织被归类为数字ESG领导者。更令人鼓舞的是，只有13%的组织落后，这意味着大多数组织处于中间水平，要么专注于合规的ESG报告，要么开始看到一些具体的转型。但这也意味着几乎所有公司都尚未从其数字ESG旅程中提取足够的价值（参见图表2）。许多只关注遵守报告标准，忽视了ESG的变革潜力图2只有百分之三的组织在数字ESG健康指数的所有衡量标准上处于领先地位要说明这一点，我们可以看到所有公司和领先者之间的平均分存在显著差距。虽然中间层在指数上的平均得分在50到60分之间，但值得关注的对象在所有类别中都在80多分到90分出头（参见第4页的图3）。引领 进步 新兴 落后 100%8550905919%42%28%11%28%36%36%规模 来源：凯文分析来源：凯文分析平均领先图4仅有五分之一受访者表示，他们的公司拥有一个全面的用例组合，可以通过ESG创造价值领先公司在各方面都处于前列数字ESG健康指数得分（满分100）平均与领先 创新科技2023年数字ESG状况 51. 挖掘数据机会例如，解决范围1和2的排放，同时绝非易事，从零开始是一个很大的挑战比解决范围3更简单的努力依赖于上游和下游价值链数据而不是直接拥有或控制的数据由该组织本身。类似的挑战存在当谈到减少水和浪费时确保扩展劳动力的真正多样性。跨越雄心与现实之间的差距我们的研究结果表明，独立公司已经认识到技术在实现其ESG目标中的关键作用。成熟组织已经超越了使用技术来跟踪和披露其在各种可持续性指标上的表现，而是使他们的供应链更加透明和可追溯，产生可再生能源，并建立新的绿色和循环商业模式，仅举几例。组织可以采用两种主要方法扭转这种局面。对于那些做得正确的人，增加价值的机会存在于他们自己的运营和供应链中，并延伸到更广泛的价值链。然而，当今严酷的现实是，在 too many cases 中，重要的技术基础缺失。总的来说，虽然61% 的组织正在积极投资于新的数字解决方案以实现他们的 ESG 抱负，但这使得三分之一以上的人处于一种持续的不利地位。简而言之，他们还没有达到能够实现具有真正 ESG 影响的解决方案的阶段。俗话说，“无法衡量就无法管理。”这对于把握ESG表现更是如此，因为需要精确的数据和指标，往往数量庞大且涵盖多个维度，才能建立目标、做出明智的决策，并在减少碳排放等问题上取得可信的进展（参见侧栏：关于汽车行业如何利用数据减少能源消耗和碳排放的案例，在第6页展示了如何利用数据控制排放）。从“是什么”到“怎么做”，我们也想了解组织在将策略付诸行动方面取得了哪些成功，以及还有哪些工作需要进一步做。在我们看来，在这里取得成功有两个关键要素：使用创新技术和适应操作. 但许多人在将他们的战略目标转化为高价值用例方面面临困难当涉及到将ESG愿景转化为具体的、高价值的数字用例时，成熟度较低。随着一系列新的监管要求，例如欧盟的企业可持续发展报告指令(CSRD)和加利福尼亚的里程碑气候账户能力包迫使组织更加透明地展示其可持续性资质，或许这并不令人意外。但它也表明，如果公司仍然专注于他们法律上必须做的事情，而不是通过在其运营中采用ESG驱动的转型来潜在地实现的目标，那么这是一个令人担忧的价值差距。我们还发现，虽然制定明确的战略是一回事，但将其付诸行动又是另一回事。当涉及到将ESG愿景转化为具体、高价值的数字化用例时，成熟度普遍较低。我们已经观察到的围绕合规性的组织狭隘视野意味着，目前大多数用例侧重于ESG报告和排放测量，而不是通过脱碳业务运营提高效率，或者利用循环经济带来的机遇，例如。事实上，只有五分之一（20%）的受访者表示，他们的公司拥有一个全面的用例组合，以通过ESG创造价值，并辅以正式化、稳健的流程来使其落地生效（见图4，第4页）。 利用数据降低汽车行业的能源消耗和碳排放可持续采购：追踪原材料。通过添加区块链和高级分析，也可以确保这些原材料是合乎道德和可持续的，有助于负责任的供应链实践。需求预测：以高度精确度预测客户需求。通过分析历史数据、市场趋势和外部因素（如天气和经济状况），可以提升生产和分销，同时减少浪费和资源消耗。我们与一家全球一级汽车供应商合作，该供应商在其热成型工艺中消耗大量能源，该工艺涉及加热、成型和快速冷却薄钢片。优化运输：优化运输路线。通过考虑交通状况、燃油效率和排放水平等因素，可以大幅降低物流运营的碳足迹。虽然许多组织在利用人工智能推进其ESG（环境、社会和治理）发展方面似乎处于相对成熟期的早期阶段，但最近的一篇论文表明，他们可以为实现联合国可持续发展目标做出贡献：在生态方面，可贡献93%；在社会方面，可贡献82%；在经济相关目标方面，可贡献70%。我们正在与许多客户合作，将这些先进能力整合到他们业务的各个方面，使他们能够更高效地运营、提高他们的ESG绩效，并转向更绿色和循环的商业模式。例如：多年优化能源消耗后，我们的客户面临一个新的战略挑战：如何在不停产的情况下将其提升到下一个水平。深潜：人工智能如何帮助公司成为数字ESG领域的领导者？ 2023年数字ESG现状 6回收优化：使回收流程更加高效。先进的分类和废物管理系统不仅提高了回收率，而且减少了送往垃圾填埋场的废物数量。ESG预测和情景建模：理解碳排放在能源使用中的预期成本，并产生关于在何处以及何时采用替代性措施的选项，例如改用基于氢的能源。环保包装：利用生成式人工智能设计工具创造更环保的包装。这些技术能够生产可持续且外观吸引人的包装材料，满足消费者对环保产品的需求。能源效率：运行楼宇管理系统，该系统监控和调节供暖、制冷和照明，减少能源消耗和温室气体排放。通过启用这个新的数据中心，应用机器学习（ML），并持续改进，它成功地将能源消耗和碳排放都减少了15%。ESG报告：通过使用自然语言处理（NLP）简化ESG报告。这使得大量文本和数值数据能够被快速分析，从而大大简化了制作全面ESG报告的工作，即使使用非结构化的第三方数据，也能突出数据缺失的区域。认识到收集和解读详细信息的能力对任何改进都至关重要，公司选择安装一个物联网平台和一群能够每小时收集约4000万个数据点的设备。 来源：凯文分析落后：无正式数据平台，去中心化数据数据平台成熟度这带给我们将人工智能的智能运用作为组织ESG表现加速的第二种方式。涌现：基础云数据平台，集中数据和一些自动化进行中：基于云的数据平台，集中数据，强自动化引领：先进的基于云的数据平台，实时数据处理和机器学习模型其次，我们需要考虑如何在整个组织中管理这些数据。领先企业已经建立了完善的云基础设施，并正在自动化数据管道，这两者都支持ESG创新。然而，不到一半（45%）的企业没有用于收集和分析ESG数据的集中式数据平台（见图5）。相反，数据通常分散在各个IT系统和电子表格中，使企业没有单一的真实来源，无法实时自动、处理和整合ESG数据。要有效利用数据，首先必须通过可靠的渠道和IT系统（如ERP、CRM和供应链管理软件等）获取数据。然而，在我们评估的公司中，近半数（47%）目前无法获得他们为已识别的数字ESG用例所需的数据，而72%承认几乎无法将任何