2026年可持续发展行动

核心观点与关键数据

• 可持续发展的重要性与转型压力：85% 的组织认为必须为低碳经济进行转型，86% 将其视为增长机会而非成本。组织面临物理风险（如极端天气）和转型风险（如能源价格波动和供应商 ESG 非合规）的加速，94% 的组织在过去 24 个月内因气候相关供应链中断而遭受财务损失，其中 30% 的损失超过 100 万美元。
• 可持续发展投资的回报：可持续发展投资已在多个领域创造可衡量的价值，包括成本优化、收入增长和企业估值。目前，43% 的组织能够衡量采购和供应链效率的提升，而 38% 的组织能够衡量运营成本的降低。
• 人工智能的加速应用：79% 的组织表示 AI 的采用增加了其可持续发展投资。AI 主要用于数据收集（44%）和数据计算与分析（45%），并越来越多地作为业务价值驱动者，加速可持续转型。
• 数据信任与可用性挑战：79% 的组织认为其可持续发展数据不足以支持战略决策，这一比例从 2024 年的 17% 大幅上升。数据信任成为制约因素，27% 的组织难以将数据转化为可操作的洞察，27% 的组织数据质量差。
• 基础设施障碍：34% 的组织表示系统集成有限，18% 仍完全手动管理可持续发展数据收集，31% 的组织存在范围 3 或供应商数据不完整的问题。
• 可持续发展战略所有权分散：53% 的可持续发展经理报告了最多的跨职能治理，但只有 36% 的组织认为所有权角色定义清晰。CEO 对所有权归属存在分歧，50% 认为是跨职能共享，50% 认为是可持续发展团队专属。

研究结论

• 数据基础设施差距的商业成本：近三分之一的组织在过去 24 个月内因气候相关损失超过 100 万美元，凸显了数据基础设施差距的直接商业成本。
• AI 采用与治理滞后：AI 从愿景迅速转向采用，但治理仍滞后。40% 的企业拥有正式的企业 AI 治理框架，而 39% 拥有明确的 AI 使用和政策问责制。
• 数据信任是关键约束：组织需要建立可信赖、互联的数据，以实现业务韧性。披露数据需要符合财务报告的治理标准，而运营数据需要良好的管理，包括已知的黄金来源、端到端质量控制以及系统间的对账。
• 新的业务韧性蓝图：领先的企业已将数据基础设施、AI 治理和跨职能所有权视为一个整体挑战。优先考虑高价值用例，工业化审计 Ready 的披露数据，并从试点项目转向全价值链的可持续业务价值。

未来方向

• 优先考虑高价值用例：不要为了 AI 部署而部署，应优先考虑高价值用例。
• 工业化审计 Ready 的披露数据：建立财务报告所需的控制，并为运营数据带来黄金来源纪律、质量控制和对账。
• 从试点到规模化的可持续业务价值：在全价值链上实现可持续业务价值。
• 数据信任是关键：建立可信赖、互联的数据，以实现业务韧性。