จากจุดเจ็บปวดสู่การฝ่าฟัน: Generative AI และดิจิทัลช่วยเพิ่มประสิทธิภาพรายงานความยั่งยืนอย่างไร

Generative AI (ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์) เป็นเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาลและสร้างข้อความ แผนภูมิ รูปภาพ หรือแม้แต่โค้ดโปรแกรมได้โดยอัตโนมัติ มีความสามารถในการเข้าใจบริบท สรุปข้อมูล และผลิตเนื้อหา เครื่องมือดิจิทัลครอบคลุมฐานข้อมูลคลาวด์ แพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันข้ามแผนก ระบบอัตโนมัติของกระบวนการ และเทมเพลตรายงานที่เครื่องอ่านได้ เน้นการใช้กระบวนการดิจิทัลแทนที่การดำเนินงานแบบดั้งเดิมด้วยมือ สำหรับองค์กรที่ต้องจัดทำรายงานความยั่งยืนเป็นประจำ การผสมผสานของเทคโนโลยีทั้งสองนี้คือกุญแจสำคัญในการฝ่าฟันคอขวดที่มีมานาน

บทความนี้จะอธิบายทีละขั้นตอนเกี่ยวกับจุดเจ็บปวด กลไกการทำงาน ประสิทธิภาพ ความท้าทาย และกระบวนการนำไปใช้ พร้อมกรณีศึกษาจริง เพื่อให้คุณเข้าใจว่าองค์กรใช้ Generative AI และเครื่องมือดิจิทัลเพื่อลดความซับซ้อนและเร่งกระบวนการรายงานความยั่งยืนอย่างไร

สามจุดเจ็บปวดหลักของรายงานความยั่งยืนแบบดั้งเดิม

• การเก็บข้อมูลกระจัดกระจาย: ข้อมูลการปล่อยคาร์บอน พลังงาน ทรัพยากรน้ำ และซัพพลายเชนจากแผนกต่างๆ มีรูปแบบไม่สอดคล้องกัน การรวบรวมด้วยมือใช้เวลานานและเกิดข้อผิดพลาดง่าย
  
• การจับคู่กรอบงานซับซ้อน: องค์กรมักต้องปฏิบัติตามมาตรฐานสากลเช่น GRI, SASB, IFRS S1/S2 พร้อมทั้งข้อบังคับท้องถิ่นและข้อกำหนดการจัดอันดับความยั่งยืนต่างๆ
  
• ภาระการเขียนและตรวจสอบหนัก: รายงานมักมีหลายร้อยหน้า ต้องตรวจทานซ้ำและตรวจสอบหลายชั้นทั้งภายในและภายนอก ทำให้กระบวนการยาวนานและใช้กำลังคนมาก

กลไกการทำงานจริงของ AI และดิจิทัล

การรวมข้อมูล/ทำความสะอาดอัตโนมัติ:

ด้วยการพัฒนาของเทคโนโลยี AI การเก็บข้อมูลตอนนี้สามารถพึ่งพาระบบอัตโนมัติได้อย่างมาก ยกตัวอย่าง Climatiq สตาร์ทอัพเทคโนโลยีสภาพภูมิอากาศในเบอร์ลิน พวกเขาพัฒนาเครื่องยนต์ข้อมูลขับเคลื่อนด้วย AI ที่สามารถประมวลผลข้อมูลธุรกิจดิบที่ยุ่งเหยิงเช่นใบแจ้งหนี้และใบสั่งซื้อ เก็บข้อมูลการปล่อยคาร์บอนดิบโดยอัตโนมัติและเปรียบเทียบกับค่าสัมประสิทธิ์การปล่อย เพื่อผลิตข้อมูลการปล่อยคาร์บอนในที่สุด แตกต่างจากโมเดลการเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิม ผ่าน AI และเครื่องมือดิจิทัลสามารถลดกำลังคนและเวลาที่ใช้ในกระบวนการได้อย่างมาก ลดความยากในการได้มาซึ่งข้อมูล

แหล่งที่มา: Climatiq

การสร้างรายงานอัตโนมัติ:

การใช้ AI สร้างรายงานไม่ใช่ข่าวใหม่แล้ว ผู้ปฏิบัติงานด้านความยั่งยืนหลายคนใช้เครื่องมือ AI เช่น ChatGPT และ Gemini ในการสร้างต้นฉบับ ระบบรายงาน Syber ของ Sustaihub ก็มีผู้ช่วยเขียน AI ในตัวเพื่อช่วยองค์กรทำรายงานให้เสร็จอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม เมื่อเทคโนโลยี AI พัฒนาต่อไป บางทีเราอาจทำได้มากกว่าแค่ร่างด้วย AI?

รายงานความยั่งยืนปี 2024 ของ Google ที่เปิดตัวปีนี้แตกต่างจากก่อนหน้า ผู้รับผิดชอบรายงาน Luke Elder กล่าวว่ารายงานปีนี้ใช้ AI ในการผลิตและเผยแพร่เป็นครั้งแรก รวมทั้งเวอร์ชัน PDF แบบดั้งเดิมและเวอร์ชันแชทบอท AI แบบใหม่ ในเวอร์ชันแชทบอท ผู้ใช้สามารถรับข้อมูลความยั่งยืนที่ต้องการได้อย่างรวดเร็วผ่านการสนทนากับบอท

แหล่งที่มา: Google

การสรุปแบบสำรวจและข้อมูลอัตโนมัติ

สำหรับข้อมูลและแบบสำรวจที่ซับซ้อน เครื่องมือ AI และดิจิทัลสามารถสรุปและจัดเรียงโดยอัตโนมัติ ลดเวลาทำงาน

ตัวอย่างเช่น การส่งข้อมูลดิบที่แผนกต่างๆ กรอกให้ AI เพื่อสร้างคำอธิบายสรุป หลังจากรวบรวมแบบสำรวจความสำคัญ ใช้เครื่องมือดิจิทัลสร้างเมทริกซ์และการจัดอันดับโดยอัตโนมัติ รวมกับ AI เพื่อสรุปประเด็นสำคัญของแต่ละหัวข้อ

การตรวจสอบข้อมูล

รายงานความยั่งยืนมักต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมากและผลิตข้อความจำนวนมาก ความสอดคล้องและความถูกต้องตลอดกระบวนการมีความสำคัญอย่างยิ่ง เครื่องมือ AI และดิจิทัลสามารถช่วยองค์กรเปรียบเทียบและระบุความแตกต่างได้อย่างรวดเร็วเมื่อเผชิญกับข้อมูลจำนวนมากผ่านการประมวลผลการตรวจสอบข้อมูลที่จัดรูปแบบแล้วและการตีความข้อความด้วย AI

การจับคู่กรอบงานและมาตรฐาน

เมื่อเผชิญกับมาตรฐานสากลเช่น GRI, SASB, IFRS S1/S2 ข้อบังคับท้องถิ่น และข้อกำหนดการจัดอันดับความยั่งยืนต่างๆ เช่น CDP และ DJSI องค์กรมักพบปัญหาการจับคู่ไม่ได้และการเชื่อมต่อไม่สอดคล้องในขั้นตอนการเก็บข้อมูลและการเปิดเผย นอกจากเพิ่มเวลาในการเก็บข้อมูลแล้ว ยังอาจทำให้โครงสร้างรายงานโดยรวมสับสน เครื่องมือ AI และดิจิทัลสามารถช่วยองค์กรปรับปรุงผ่านการเชื่อมต่อตัวชี้วัดระหว่างข้อมูลและรายงาน AI สามารถช่วยองค์กรระบุตัวชี้วัดที่ตรงกันผ่านข้อมูลจำนวนมาก ในขณะที่เครื่องมือดิจิทัลเช่นระบบจัดการ Syber ของ Sustaihub สามารถเชื่อมต่อแบบฟอร์มการเก็บข้อมูลตามกรอบงานต่างๆ และช่วยองค์กรผลิตรายงานที่มีโครงสร้างและข้อมูลสมบูรณ์สอดคล้องกันผ่านการเชื่อมโยงตัวชี้วัดรายงาน

แหล่งที่มา: Sustaihub

ผลลัพธ์และกรณีศึกษา

ในการสำรวจที่ Mitie Group ดำเนินการกับผู้ตัดสินใจด้านความยั่งยืนในสหราชอาณาจักร พบว่าประมาณ 55% ของผู้ตอบระบุว่ามีงานธุรการมากเกินไปเมื่อเตรียมรายงาน 70% กล่าวว่าข้อกำหนดที่เกี่ยวข้องลดความสามารถในการวางแผนเชิงกลยุทธ์ และ 80% ได้ลงทุนในโซลูชันดิจิทัลแล้วเพื่อลดความซับซ้อนของงานที่เกี่ยวข้อง

เห็นได้ชัดว่าผู้ปฏิบัติงานด้านความยั่งยืนส่วนใหญ่เผชิญกับปัญหางานที่ซับซ้อนจริงๆ และหวังจะแก้ไขผ่านเครื่องมือดิจิทัล คำถามต่อไปคือ AI และเครื่องมือดิจิทัลสามารถลดภาระได้มากแค่ไหน?

บริษัทวิเคราะห์ข้อมูล Gardenia Technologies ร่วมมือกับทีม AWS พัฒนา Report GenAI ซึ่งขับเคลื่อนด้วยโมเดล Generative AI ล่าสุดบน Amazon Bedrock ใช้เครื่องมือที่มีความสามารถ Retrieval-Augmented Generation (RAG) และ text-to-SQL ช่วยลูกค้าทำงานซ้ำซากที่ไม่แตกต่างกันให้เป็นอัตโนมัติ ลดเวลาการทำรายงาน ESG ได้ถึง 75%

แหล่งที่มา: Gardenia

ในสถิติกรณีศึกษาจากการให้คำปรึกษาองค์กรในประเทศหลายแห่งของ Sustaihub ผ่านการนำระบบรายงาน ระบบตรวจสอบคาร์บอน และฐานข้อมูลมาใช้ การเปลี่ยนผ่านดิจิทัลโดยรวมสามารถลดต้นทุนการจัดทำได้ประมาณ 30% และประหยัดเวลาดำเนินการ 50% ลดภาระขององค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ความท้าทายที่แท้จริงของ Generative AI ในรายงานความยั่งยืน

แม้ว่า Generative AI และเครื่องมือดิจิทัลสามารถเพิ่มประสิทธิภาพรายงานความยั่งยืนได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังมีข้อจำกัดและความเสี่ยงหลายประการที่ทำให้ไม่ใช่ทุกกระบวนการจะถูกย่นระยะเวลาได้อย่างมีนัยสำคัญ องค์กรต้องเข้าใจและเผชิญกับความท้าทายต่อไปนี้ก่อนการนำไปใช้:

• ปัญหาคุณภาพข้อมูล: หากแหล่งข้อมูลกระจัดกระจาย ไม่สมบูรณ์ หรือมีรูปแบบไม่สอดคล้องกัน AI ไม่สามารถนำไปใช้ได้โดยตรง ยังต้องใช้เวลาในการทำความสะอาด ตรวจสอบ และแก้ไข มิฉะนั้นอาจเกิดข้อสรุปที่มีอคติหรือผิดพลาด
  
• การเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบและมาตรฐาน: รายงานความยั่งยืนต้องปฏิบัติตามกรอบงานหลายอย่างเช่น GRI, SASB, IFRS S1/S2 และกฎระเบียบของแต่ละประเทศยังคงอัปเดตอยู่เสมอ โมเดล AI ต้องปรับและฝึกใหม่อย่างต่อเนื่อง เพิ่มต้นทุนการบำรุงรักษาและกำกับดูแล
  
• ความเสี่ยงด้านการตรวจสอบย้อนกลับและข้อผิดพลาด: แม้ว่าข้อความที่ Generative AI สร้างจะลื่นไหล แต่อาจมีข้อความที่ไม่แม่นยำหรือทำให้เข้าใจผิด หากขาดการตรวจสอบโดยมนุษย์ จะส่งผลต่อความน่าเชื่อถือของรายงานและนำมาซึ่งความเสี่ยงด้านชื่อเสียงและการปฏิบัติตาม
  
• ความกังวลด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: รายงานความยั่งยืนเกี่ยวข้องกับข้อมูลซัพพลายเชน ข้อมูลพนักงาน และรายละเอียดการดำเนินงานภายใน หากขาดการควบคุมการเข้าถึงและมาตรการเข้ารหัสที่เข้มงวด อาจเกิดการรั่วไหลของข้อมูลหรือละเมิดกฎระเบียบข้อมูลส่วนบุคคล

โดยสรุป AI และเครื่องมือดิจิทัลเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการเร่งรายงานความยั่งยืน แต่ต้องรวมกับกระบวนการตรวจสอบและควบคุมความเสี่ยงที่สมบูรณ์เพื่อให้เกิดประโยชน์อย่างแท้จริงและลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น

องค์กรจะนำ Generative AI และเครื่องมือดิจิทัลมาใช้อย่างไร?

เมื่อนำ Generative AI และเครื่องมือดิจิทัลมาใช้เพื่อย่นระยะเวลาการทำรายงานความยั่งยืน องค์กรควรดำเนินการอย่างมั่นคงด้วยขั้นตอนที่เป็นระบบ สามารถอ้างอิงขั้นตอนต่อไปนี้:

• ตรวจสอบข้อมูลที่มีอยู่และทำให้เป็นมาตรฐาน: ตรวจสอบและจัดระเบียบข้อมูลที่มีอยู่อย่างครอบคลุม ระบุข้อมูลที่กระจัดกระจายหรือไม่มีโครงสร้าง และดำเนินการทำให้เป็นมาตรฐานเพื่อวางรากฐานสำหรับการทำงานอัตโนมัติในภายหลัง
• เลือกเครื่องมือและแพลตฟอร์มที่เหมาะสม: ตามขนาดและความต้องการของบริษัท เลือกเครื่องมือและแพลตฟอร์มที่เหมาะสม เช่น Climatiq ที่รวมการปล่อยคาร์บอนและการจัดการข้อมูล หรือ Report GenAI ที่สามารถกรอกร่างรายงานล่วงหน้า เพื่อให้แน่ใจว่าสามารถเชื่อมต่อกับระบบที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น
• สร้างกลไกการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร: ในระหว่างกระบวนการนำไปใช้ ให้สร้างกลไกการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร ให้ AI เป็นผู้ช่วยมากกว่าแทนที่ โดยเฉพาะการตรวจสอบข้อมูลและความแม่นยำของเนื้อหาต้องได้รับการตรวจสอบโดยสมาชิกที่มีพื้นฐานความเชี่ยวชาญ
• จัดตั้งการควบคุมเวอร์ชันภายในและกระบวนการตรวจสอบ: เมื่อการควบคุมภายในและกฎระเบียบเข้มงวดขึ้น บริษัทต้องจัดตั้งการควบคุมเวอร์ชันภายในและกระบวนการตรวจสอบหลายชั้น ทำให้เนื้อหาที่ AI สร้างได้รับการตรวจสอบโดยฝ่ายกฎหมายและผู้บริหารด้านความยั่งยืนก่อนเปิดเผยภายนอก เพื่อให้แน่ใจว่ารายงานเป็นไปตามข้อกำหนด
• ทดลองนำร่องและดำเนินการแบบค่อยเป็นค่อยไป: เริ่มใช้ในขนาดเล็กในแผนกเฉพาะหรือบทรายงานเดียวก่อน สะสมประสบการณ์และปรับปรุงกระบวนการ จากนั้นค่อยๆ ขยายขอบเขต ผ่านชุดกลยุทธ์นี้ องค์กรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและความถูกต้องของรายงานอย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ยังคงรักษาความเป็นมืออาชีพและความน่าเชื่อถือของการเปิดเผยความยั่งยืน