将人工智能融入可持续解决方案：在数字时代实现可持续发展

提出更有深度的问题，找到更有价值的答案，共同创造更美好的世界。 目录目录 安永安永寄语 前言 2030年 ， 用 于 训 练 和 运 行 人 工 智 能 模 型 （ 如OpenAI的GPT-4）的数据中心预计将消耗全球4.5%的能源5。其产生的碳足迹十分显著，例如训练OpenAI大型语言模型GPT-3产生了约500吨二氧化碳6，十倍于一辆普通汽车在整个生命周期内的总排放量7。此外，借助人工智能实现流程自动化可能导致工作岗位流失，产生不利的社会影响。如果没有提升技能的机会，知识经济和非知识经济领域工人之间的薪酬差距可能会继续扩大。因此，在关注人工智能及其应用带来的益处时，考虑其局限性和潜在风险也同样重要。 2023年，全球人工智能市场规模预估已达到5,150亿美 元1。 从 癌 症 检 测 和 诊 断2到 野 生 动 物 保 护3，人工智能已为诸多行业创造了丰富的机会。对人工智能的大规模投资及其迅速发展表明人工智能已得到广泛应用并融入人类生活，这种趋势将继续扩张，人工智能的影响也将呈指数级增长。 安永全球组织以着眼全局的方式部署人工智能，负责任地将人工智能和机器学习工具整合到客户流程中，为各行业客户提供支持。该组织已帮助客户利用人工智能加快产品设计速度并遵守法规。安永的生成式人工智能生态系统EY.aiEYQ主要关注三大方面：建立信任，创造价值，增强人类的能力。该生态系统提供面向特定领域的查询、创新和开发工具，旨在提升安永团队的能力，进一步改善客户服务。随着人工智能的不断发展，我们期待其将创造新的机遇，带来更多优势和影响力。 我们很高兴第四次与新加坡银行合作，在本刊中，我们将探讨人工智能与可持续发展的交集。我们将围绕投资者、企业和慈善家的视角展开讨论，让读者细致入微地了解他们之间的互动，并提出我们需要在日新月异的形势下进一步考虑的一些要点。与新加坡银行的长期合作关系凸显出我们对共同承诺的重视，即在气候行动之路上为志同道合的个人和企业提供支持。 然而，在应对气候变化和可持续发展的紧迫挑战时，人工智能可能是一把双刃剑。人工智能有可能推动积极变革，例如利用人工智能驱动型工具加快先进材料的发现过程，从而更好地捕获、利用和封存碳4。然而，人工智能及其应用也可能消耗大量能源和资源，增加向低碳经济转型的难度。到 刘南顺刘南顺 安永东盟区域管理合伙人 新加坡银行新加坡银行寄语 前言 新加坡和东南亚面临独特的挑战和机遇，同时力求借助人工智能实现可持续发展目标。本刊将通过企业主、投资者和慈善家的独特视角，深入探讨人工智能与可持续发展的重要主题。 身处技术进步前所未有的时代，反思人工智能在塑造可持续未来中的作用尤为重要。 新加坡银行坚信，人工智能不仅是创新工具，也是强大的催化因素，能高效推动积极的环境和社会影响。 鉴于OCBCGPT平台的推出充分展示了生成式人工智能技术在提高效率、开辟新机遇方面的变革式潜力，本刊的发布可谓恰逢其时。本行将继续在全行范围内推广这一概念，预计不久后便会使用人工智能技术直接推进本行的可持续发展议程。 借助母公司华侨银行的OCBCGPT平台，本行已将人工智能整合到业务实践中，工作效率得到显著提高。希望在不远的将来，人工智能还能帮助本行减少环境足迹，做出更符合可持续发展目标的决策。从优化能源消耗到提高供应链透明度，人工智能必将极有效地帮助本行更好地将可持续发展融入运营的各个环节。 本 刊 由 新 加 坡 银 行 和 安 永 全 球 组 织 共 同 编 制 ，再 次 说 明 志 同 道 合 的 组 织 必 将 建 立 起 紧 密 的 合作关系。本刊及时描绘了可持续发展和人工智能的快速发展，介绍了如何利用人工智能作为应对气候变化的关键工具，希望能给读者带来启发。 然而，实现可持续发展的旅程需要各方共同行动，需要跨部门合作，监管机构、非营利组织、学术界、业界同行和公司员工应当群策群力、互相配合。若能携手前进，我们便可以充分挖掘人工智能的潜力，以创新的解决方案应对气候变化、资源枯竭和社会不平等带来的紧迫挑战。 让我们携手前进，利用人工智能共创可持续发展的未来。 巫毅盛巫毅盛 新加坡银行首席执行官 概述 人工智能技术有着广泛的应用前景，能够模拟包括学习、理解和决策在内的人类智能，执行各项高阶任务。人工智能包括机器学习和深度学习两方面，机器学习是指利用算法从数据中学习，深度学习是指利用高级神经网络处理大型数据集。这些技术为生成式人工智能提供支持，推动了ChatGPT、MetaAI和DALL-E等热门工具的发展。 从2024年到2032年，全球人工智能市场规模预计将从6,210亿美元增长到2.74万亿美元8。在人工智能应用蓬勃发展、伙伴关系和合作网络日益扩大、小型人工智能公司不断涌现、商业模式持续演变、高度定制化服务需求强劲的背景下，全球人工智能市场有望实现大幅扩张。《福布斯》的一项调查发现，83%的公司将整合人工智能视为当务之急9。有鉴于此，不出所料，高达88%的首席执行官报告称，公司已经或计划对人工智能驱动型产品或服务创新进行资本投资10。 人工智能可提高数据处理和运营效率，在推进环境、社会和治理(ESG)倡议方面发挥着关键作用。人工智能有助于监测环境变化，评估企业的ESG绩效，并通过管理气候风险、评估金融活动的环境影响来推动可持续金融发展。人工智能可以评估ESG绩效，协助组织识别有待改进的领域，而人工智能驱动型工具则可以提供实时见解，为董事会的决策提供依据。 然而，企业主、投资者和慈善家必须意识到，人工智能可以为全面的商业策略提供助益，但不能取而代之。人类若与人工智能建立“伙伴”关系，则能最大限度确保以负责任的方式使用人工智能：人类提供道德框架和决策，指导人工智能工具造福个人、组织，乃至全社会。以负责任并合乎道德的方式整合人工智能，使其与公司核心价值观相契合，可显著推动可持续发展。随着人工智能在运营效率和创新方面的应用日益普及，秉持以人为本的方针可确保该技术在企业发展过程中成为负责任的得力助手。 随着人工智能不断为金融和ESG创造机遇，企业主、投资者和慈善家必须在利用人工智能增强人类智慧、推动创新以及坚守公平和环境管理原则上保持平衡。“ Brian Thung安永会计师事务所华侨银行集团安永全球客户服务合伙人 利益相关者 帮助找到社会问题的根源，监测相应干预措施的有效性。 能够预测企业未来的ESG绩效并识别趋势。 协助追踪数据，减少温室气体排放。 交叉验证企业的ESG声明与实际绩效数据，发现“漂绿”行为。通过整合ESG标准，平衡财务回报与可持续发展目标，进一步优化投资组合。借助对环境风险和项目评估的洞察，推动绿色金融，提升可持续投资机会。 确定需求最迫切的领域，优化资源分配。监测慈善活动中的欺诈行为，提高透明度，加强问责制。帮助非营利组织撰写赠款申请、筹款和寻找捐赠者。利用虚拟助手和聊天机器人扩大慈善项目的全球影响力。 实现ESG数据收集自动化，简化报告工作。 益处识别并管理整个价值链中与气候相关的风险和机遇。 推动脱碳和气候变化策略的制定。 提高供应链可追溯性和透明度，有助于实现负责任采购。 促进多元共融，提高可及性。 2 企业主 企业主在推动可持续发展的过程中扮演着核心角色，因此面临的压力与日俱增，需要设定宏大的ESG目标，并确保报告实践保持透明。随着脱碳和可持续实践的推进，为满足不断变化的法规要求和利益相关者期望，企业需要遵守国际可持续发展标准委员会等机构通过其《国际财务报告准则》S1和S2准则制定的标准。 借助人工智能，企业主可以更准确地追踪和测量直接运营过程中以及广泛价值链中的温室气体排放，从而有望改善ESG绩效。人工智能驱动型系统有助于企业实时追踪燃料燃烧和逃逸排放情况，进而精确计算并减少范围1排放。 此外，一些人工智能工具可以自动基于公用事业账单、燃烧过程和制冷剂泄漏等情况收集数据，然后根据既定规则和协议计算范围1和范围2的温室气体排放量。人工智能还可以收集和分析来自多种渠道的海量数据（如供应商数据、卫星图像和内部公司系统数据），进而测量范围3排放，并提供间接排放的详细视图。 这些指令要求企业更深入地评估价值链中的可持续性和气候相关的风险与机遇。例如，在新加坡，上市公司自2025财年起将必须披露气候相关财务信息，而大型非上市公司则必须自2027财年起开始披露11。随着监管范围不断扩大，企业必须紧跟最新要求，以确保合规并相应调整策略。然而，这些变化可能令企业，尤其是数据不足的企业望而生畏。 这可以帮助企业精准定位排放量最显著的环节，例如供应链或运输，然后采取相应行动——例如优化运输路线，探索环保运输方式。对范围1、2和3的温室气体排放进行准确追踪，可助力企业做出以数据为依据的明智决策，同时优化企业运营。这不仅可以增强投资者信心，简化合规管理工作，还可以降低成本，提高资源使用效率。 人工智能适时而生，有望填补这一缺口。人工智能不仅可以简化ESG绩效管理、监测和报告，同时也有助于制定ESG策略、设定目标和管理风险，为企业带来竞争优势。实践证明，人工智能和机器学习可有效改进测量结果、预测效果和策略响应能力，助力企业更出色地应对与可持续发展相关的重大影响、风险和机遇。 例如，IBM的EnviziESGSuite是自动化人工智能报告平台，帮助唐纳集团(DownerGroup)在运输、公用事业和设施管理服务中实现ESG追踪的集中化和标准化。该平台简化了从各种渠道捕获数据的过程，将数据整合到同一个系统，使唐纳集团可以报告300多个站点的表现，并追踪ESG绩效，比如到2023年已将运营温室气体排放量相较于2020年基准减少50%以上。与手动方法相比，Envizi节省了50%的时间和资源，使唐纳集团的每月报告工作变得更加高效，而且集团可以基于实时数据分析做出战略性决策。该平台能够发现数据异常并填补数据空白，确保可持续发展报告可信、可审计，在遵守监管合规要求和制定战略性业务决策方面大有助益12。 排放追踪与绩效优化排放追踪与绩效优化 企业在收集和测量温室气体排放数据时，通常面临技术条件不足、资源受限、供应链复杂以及各国数据收集方法不一致等挑战。确保温室气体排放数据的准确性和可靠性尤为困难，尤其是在企业只能估算或间接测量的情况下。 策略制定策略制定 通过利用经过ESG数据微调的人工智能模型，企业可以进一步将其生成的洞察纳入战略性决策制定过程。尤其值得一提的是，人工智能可以精确优化能源使用，识别气候相关风险和机遇，模拟不同脱碳策略来评估潜在影响，从而帮助企业制定效果显著的脱碳和气候变化策略13。人工智能还有助于管理供应链排放，验证碳抵消准确性，整合可再生能源。 气候相关风险与机遇评估气候相关风险与机遇评估 人工智能有助于企业开展情景分析，预测气候相关风险和机遇的时间、地点和类型及其潜在财务影响。人工智能系统将天气、气候、运营数据和环境绩效整合到一个统一的平台，帮助企业预测和管理热浪、洪水和野火等风险14。 此外，人工智能还支持通过情景分析来生成边际减排成本曲线，便于制定脱碳策略。此类曲线通过权衡成本与减排潜力，以图像形式呈现最具成本效益的减排机会。基于情景的成本预测是另一种分析不同脱碳路径及其财务影响的方式18。人工智能可以比较长期财务收益与初始脱碳成本，预测不同策略的投资回报。此外，人工智能还可以模拟产品或各个过程的生命周期排放，便于企业做出明智决策，制定可充分减少整个产品生命周期碳足迹的策略19。 人工智能系统还能提供有助于企业增强韧性、实现可持续发展目标的洞察。人工智能系统的预测分析功能可以分析历史气候数据、卫星图像、气候模式和其他环境因素，从而发现影响供应链、运营或投资的潜在气候风险15。通过分析极端天气事件的长期区域化趋势，企业可以确定要采取的适应或缓解措施，如是否需要建立预警系统或加固资产基础设施16。 供应链供应链 IBM的 子 公 司TheWeatherCompany采