數據科學新出路從4 大方向協助企業執行ESG

Data Science數據科學於10年前可能是較為冷門的行業及學科，但近10年來，隨著科技的急速發展，數據比以往更重要，擁有數據科學專業的人都變得搶手。另外由於各個經濟體的監管機構都提高對企業執行ESG的要求，令企業不得不正視處理ESG披露的需要，而數據科學的專業正正是處理ESG的必需，令數據科學的專才變得搶手。

對於具有 ESG 目標的機構投資者或需要符合ESG強制披露的企業來說，數據決定一切。但由於數據集不一致、沒有統一的評估方法以及缺乏全球標準，投資者很難收集對投資組合的見解。這時侯，數據科學可以幫助並使這所有分析數據及決定過程更容易。因為ESG牽涉多範疇，同時影響企業風投資及營運，並不能只靠情感上的直覺，而是需要收集不同的數據，有技術經驗的員工可以建立更好的模型，更容易進行數據分析。通過一些數碼技能提升，他們還可以構建工具來構建、視象化和講述數據，以便企業能夠遵守監管要求並幫助建立安全的投資者關係。

數據科學允許ESG分析師快速有效地整理大量信息。該技術可以整合來自多個來源的數據，並找到有助於衡量、分析和報告跨關鍵應用程序的 ESG 投資的模式。

篩選

ESG 數據的一個基本用途是篩選合適的信息。數據科學可以讓管理人員更深入地進行篩選，包括比較信息以了解其影響，尤其是在環境、社會和治理的不同領域以及跨行業。例如，數據科學程序可以將信用卡公司的綜合分數與汽車製造商的綜合分數進行比較。顯然，汽車製造商於環境因素的得分比信用卡公司於同范疇的得分更重要。正確的數據篩選程序可以讓投資者在公平競爭的環境中分析和權衡不同的因素，以了解哪一個真正更適合投資組合以滿足投資者的需求’ 可持續發展目標。

風險和績效分析

資產管理者如果要滿足投資者和監管機構的期望，就需要衡量和報告ESG結果。隨著監管機構對投資者披露ESG 相關風險的要求越來越高，報告對更好的可持續性數據的需求將會增加，其中大部分風險因司法管轄區而異。這意味著能夠提供有關 ESG 持股的更詳細的報告。例如，一個投資者可能特別關注性別平等風險，而另一個投資者則主要關注碳排放風險。數據科學能快速匯總不同數據並將它們加權，制定專屬的數據圖。

投資組合優化和模擬

隨著投資者首次進入 ESG 領域，能夠在交易前了解各范疇的變化如何影響他們的投資組合至關重要。數據科學工具可以讓投資者模擬其投資組合的變化並了解對 ESG 評分的潛在影響。

報告和基準測試

收集、分析和報告 ESG 投資組合的負擔落在了已經忙不透氣的投資團隊身上。數據科學的專才能夠將這流程數碼化將使管理人員能夠提供詳細的證據，證明他們如何獲得回報，以及結果是否基於技能和 ESG 知識。隨著數據集變得更大、更仔細，無論規模大小的投資團隊在沒有數碼化的情況下有效分析數據並提供有意義的情報將變得越來越困難。所以數據科學變得越來越重要。

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