生成式 AI（Generative AI）是一種能從龐大資料中學習並自動生成文字、圖表、影像甚至程式碼的人工智慧技術，具備理解脈絡、歸納資訊與產出內容的能力。數位工具則涵蓋雲端資料庫、跨部門協作平台、流程自動化系統及機器可讀的報告模板，強調以數位化流程取代傳統人工操作。對必須定期編製永續報告的企業而言，這兩項技術的結合，正是突破長期瓶頸的關鍵。
本文將從痛點、運作機制、效率、挑戰、導入流程逐步說明，並搭配實際案例，帶你了解企業如何運用生成式AI與數位工具簡化並加速永續報告流程。
傳統永續報告的三大痛點
- 資料蒐集分散：各部門碳排放、能源、水資源及供應鏈資訊格式不一，手動彙整耗時且易出錯。
- 框架對應複雜：企業往往需同時符合 GRI、SASB、IFRS S1/S2 等國際準則並兼顧在地法規與各項永續評比要求。
- 撰寫與審核負擔沉重：報告動輒上百頁，需反覆校對與多層內外部審查，流程冗長且耗費人力。
AI 與數位化的實際運作機制
自動資料整合／清洗：
隨著AI技術的發展，現在資料蒐集已可大幅仰賴系統自動完成，以柏林的氣候科技新創公司 Climatiq為例，其開發AI驅動的資料引擎，可以處理雜亂的原始業務資料如發票、採購單，自動化收集碳排放原始數據並與排放係數比對，最終產出碳排放數據。有別與傳統的資料蒐集模式，透過AI與數位工具可大幅降低過程中所耗費的人力與工時，降低數據取得難度。
來源: Climatiq
自動生成報告：
使用AI生成報告早已不是新聞，許多永續從業人員都會使用ChatGPT、Gemini等AI工具來生成文稿，永訊智庫的Syber報告書系統中也內建AI文稿助手協助企業快速完成報告書。不過隨著AI技術的持續進化，或許我們不只能使用AI完成草稿?
Google今年所發布的2024永續報告書就與過往有所不同，其報告書負責人Luke Elder表示，今年度的報告書首次運用AI來完成製作並發布，並同時包含了傳統pdf版本與新型態的AI聊天機器人版本。在機器人版本中，可透過與機器人交談快速取得需要的永續資訊。
來源: Google
問卷與資料自動摘要
針對繁複的資料、問卷，AI與數位化工具可自動歸納與排序，降低工作時間。
例如將各部門填答的原始資訊交給AI，由其產出歸納性的摘要說明；回收重大性問卷後，透過數位化工具的使用自動產出矩陣與排序，並結合AI針對各議題歸納重點。
數據驗證
永續報告時常需要面臨大量的數據處理以及許多篇幅的文字產出，過程中的一致性與正確性格外重要。AI與數位工具可透過格式化的資料驗證處理、AI文字判讀等等方式，協助企業在面對大量資訊時，快速比對並找出差異部分以進一步釐清。
框架與標準對應
面對 GRI、SASB、IFRS S1/S2 等國際準則、在地法規及CDP、DJSI等各項永續評比要求，企業在資訊蒐集環節與揭露上時常發生無法對應、連結度不一致的問題，除增加資料蒐集的工時外，亦容易導致整體報告架構混亂。而AI與數位工具可透過資料與報告的指標對應連結，協助企業改善，AI可透過大量數據協助企業辨識對應指標，而數位化工具如永訊智庫的Syber管理系統，可依據不同框架連結資料蒐集表，並透過報告書指標連結方式，協助企業產出結構、資訊完整一致的報告。
來源: Sustaihub
成效與案例
Mitie集團在英國針對永續發展決策者的一項調查中發現，55%左右的受訪者表示準備報告時有過多的行政事項、70%的受訪者表示相關要求降低了他們執行策略規劃的能力，並且已有80%的受訪者已經投資數位解決方案，以簡化相關作業。
可見多數的永續從業者的確面臨工作繁雜的問題，也希冀透過數位工具來解決，而下一個問題就會是 AI及數位工具可減少多少負擔?
資料分析公司 Gardenia Technologies 與 AWS 團隊合作開發了 Report GenAI，由 Amazon Bedrock 上的最新生成式 AI 模型提供支援，使用具有檢索增強生成 （RAG） 和文字轉 SQL 功能的工具，幫助客戶自動化無差異的繁雜工作，將 ESG 報告時間縮短多達 75%。
來源: Gardenia
而永訊智庫在自身多家國內企業輔導的案例統計中，透過報告書、碳盤查系統及數據資料庫的導入，整體數位轉型將可有效降低約 30%編製成本並節省 50%作業時間，可有效降低企業的負擔。
生成式 AI 在永續報告中的現實挑戰
雖然生成式 AI 與數位工具能有效提升永續報告效率，但仍存在多項限制與風險，使得並非所有流程都能被大幅縮短。企業在導入前必須了解並正視以下挑戰：
- 數據品質問題：若資料來源分散、不完整或格式不統一，AI 難以直接套用，仍需耗時進行清洗、驗證與校正，否則可能產生偏差或錯誤結論。
- 法規與準則變動：永續報告需符合 GRI、SASB、IFRS S1/S2 等多種框架，而各國法規亦持續更新，AI 模型必須不斷調整與再訓練，增加維護與監管成本。
- 可追溯性與錯誤風險：生成式 AI 生成的文字雖然流暢，但可能包含不精確或誤導性的敘述。若缺乏人工審核，將影響報告可信度並帶來聲譽與合規風險。
- 安全與隱私疑慮：永續報告涉及供應鏈資料、員工資訊及內部營運細節，若缺乏嚴謹的存取控管與加密措施，可能導致資料外洩或違反個資法規。
綜合而言，AI 與數位工具是加速永續報告的利器，但仍必須搭配完整的驗證、風險控管流程，才能真正發揮效益並降低潛在風險。
企業如何導入生成式AI與數位工具?
在導入生成式 AI 與數位工具以縮短永續報告時程時，企業應以系統化的步驟穩健推進，具體可參考以下步驟：
- 盤點現有數據並標準化：全面盤點並整理現有數據，找出分散或不結構化的資訊，進行標準化處理，奠定後續自動化的基礎。
- 選擇合適工具與平台：根據公司規模與需求，選擇合適的工具與平台，例如整合碳排放與數據管理的 Climatiq，或能預填報告草稿的 Report GenAI，確保能與既有系統無縫對接。
- 建立人機協作機制：導入過程中要建立人機協作機制，讓 AI 成為輔助而非取代角色，尤其在數據校對與敘述精準度方面需由具專業背景的成員把關。
- 設立內部版控與審核流程：隨著內控與法規的嚴謹度逐漸提升，公司需設立內部版控與多層審核流程，使 AI 生成的內容經法務與永續主管審查後方可對外揭露，確保報告合規。
- 試點與漸進式實施：先在特定部門或單一報告章節小規模應用，累積經驗並優化流程，再逐步擴大範圍。透過這一系列策略，企業能有效提升報告效率與正確性，同時保持永續揭露的專業與可信度。