Wie Clarity AI KI und ML in AWS verwendet, um Nachhaltigkeit zu quantifizieren

Der Aufbau eines nachhaltigen Unternehmens – aus ökologischer, sozialer und Governance-Sicht – ist für viele Gründer eine Priorität. Aber wussten Sie, dass die Nachhaltigkeit eines Unternehmens auch für Anleger immer wichtiger wird?

Das Vermögen globaler ESG-Fonds – Investitionen, die auf der Grundlage der Leistung von Unternehmen im Bereich Umwelt, Soziales und Governance getätigt werden – stieg im vierten Quartal 2022 um 12 % und war auf dem besten Weg, bis Ende des Jahres ca. 2,5 Billionen USD zu erreichen. Da Investoren und Führungskräfte die Auswirkungen von Unternehmen auf die Umwelt, die Gesellschaft und die Governance zunehmend in ihre Entscheidungsfindung einbeziehen, ist die Nutzung von Daten zur Verfolgung und Vorhersage dieser Auswirkungen unerlässlich geworden.

Heute bietet Clarity AI eine auf Amazon Web Services (AWS) basierende Plattform, die klare und verwertbare Daten zu mehr als 70 000 Unternehmen, 360 000 Fonds, 198 Ländern und 199 kommunalen Behörden bereitstellt, z. B. zu folgenden Faktoren:

• Auswirkungen auf die Menschen und den Planeten aus der Sicht der Ziele der Vereinten Nationen für nachhaltige Entwicklung
• Risiko im Zusammenhang mit Nachhaltigkeit und häufig im Rahmen des branchenweit einheitlichen ESG-Frameworks, das durch den Standard des Sustainability Accounting Standards Board (SASB) unterstützt wird
• Klimaauswirkungen gemessen an Kohlenstoffemissionen und Fußabdruck, Temperatur, Nettonull-Ausrichtung und TCFD-Berichterstattung (Task Force on Climate-Related Financial Disclosures) auf der Grundlage von CDP-Daten
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (einschließlich der Sustainable Finance Disclosure Regulation (SFDR), der EU-Taxonomie und mehr)
• Auswirkungen der Investitionen auf die biologische Vielfalt (einschließlich der Berichtspflichten der Taskforce on Nature related Financial Disclosures (TNFD)) in Zusammenarbeit mit GIST Impact

Die Plattform umfasst die Überprüfung neuer Investitionen, die Anpassung ihrer Nachhaltigkeitsmandate, die Überwachung und Neugewichtung von Portfolios sowie die automatische und maßgeschneiderte Berichterstattung zur Informationen interner oder externer Interessengruppen.

Alles über Analytik

Wie übersetzt sich „Nachhaltigkeit“ eines Unternehmens in Zahlen? Angesichts von Millionen potenzieller Datenpunkte zu einem bestimmten Unternehmen kann es eine schwierige Aufgabe sein, die wichtigsten Metriken zusammenzustellen und zu analysieren. Clarity AI nutzt künstliche Intelligenz (KI) (einschließlich Machine Learning (ML)) und AWS, um den Prozess der Messung der Auswirkungen von Investitionen und Unternehmen radikal zu rationalisieren und zu verbessern.

Bis in die letzten Jahre gab es mehrdeutige Standards für die Nachhaltigkeitsberichterstattung, sodass es schwierig war, zu wissen, welche Daten berücksichtigt werden sollten und wie sie am besten zu interpretieren sind, erklärt Ángel Agudo, Board Director und Vice President of Product bei Clarity AI. „Es war schwierig, weil die Leute Bewertungen darüber abgaben, wie gut oder schlecht die Unternehmen waren, ohne die Möglichkeit zu geben, genau zu verstehen, worauf das beruhte“, sagt er.

Entwickeln des Tech-Stacks in AWS

Um einen vollständigen Überblick über den Nachhaltigkeitsfußabdruck eines Unternehmens zu erhalten, müssen Sie viele Daten speichern und analysieren. Um ein innovatives Produkt zu entwickeln, das beide Funktionen erfüllt, entschied sich Clarity AI für die Entwicklung in AWS.

„Wir versuchen, so weit wie möglich in verwalteten Services von AWS zu entwickeln, da wir uns so auf die Optimierung der Markteinführungszeit bei gleichzeitiger Minimierung der Betriebskosten konzentrieren können“, erklärt Ángel.

Aus technischer Sicht ist die Plattform von Clarity AI in drei Abschnitte unterteilt:

• Die erste ist die grundlegende Plattform, die Cloud-Services, Basisservices sowie Experimentier- und Entwicklungsumgebungen umfasst. Clarity AI verwaltet seine Microservices mit Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), wodurch das Entwicklungsteam der Plattform die Verfügbarkeit und Skalierbarkeit der Kubernetes-Steuerebene auslagern kann. Der Zugang zu dieser Reihe von Microservices erfolgt über Elastic Load Balancing (ELB), insbesondere Application Load Balancer. Speicherservices sind u. a. Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) und Amazon Elastic File System (Amazon EFS). Clarity AI verwendet speziell entwickelte Datenbanken wie Amazon Aurora, Amazon ElastiCache und AWS-Partner MongoDB. Clarity AI passt jede Datenbanktechnologie an den richtigen Anwendungsfall an, um seinen Endbenutzern das beste Erlebnis zu bieten.
• Der nächste Abschnitt ist die Datenplattform, die Daten erfasst und transformiert, sodass KI-Algorithmen angewendet werden können. Clarity AI orchestriert diese Prozesse mit Apache Airflow und verwendet dabei eine Kombination aus Python-ETL-Aufträgen mit Amazon EMR-Clustern und Amazon SageMaker. Amazon S3 ist die zentrale Speichertechnologie.
• Der letzte Abschnitt ist die kundenorientierte Software as a Service (SaaS), die alle Anwendungen umfasst, die den Kunden von Clarity AI direkt zur Verfügung stehen.

KI (und ML) sind entscheidend

Die Algorithmen von Clarity AI beziehen Daten aus offiziellen Unternehmensquellen wie Nachhaltigkeitsberichten, Finanzberichten und Gewinnausschreibungen sowie aus Forschungsdokumenten und anderen externen Quellen. Die Plattform kann sogar unstrukturierte Daten wie Satellitenbilder analysieren und so den physischen Fußabdruck der Geschäftstätigkeit eines Unternehmens analysieren.

Darüber hinaus verwenden seine großen Sprachmodelle (LLMs) natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um Millionen von Nachrichtenartikeln nach neuen Informationen und Trends zu durchsuchen.

„Wir werten täglich etwa 1,4 Millionen Nachrichten aus mehr als 30 000 vertrauenswürdigen Quellen aus“, erklärt Ángel. „Dies sind Quellen, die möglicherweise Probleme erfassen, über die die Unternehmen nicht direkt berichten, aber sie können viel darüber aussagen, wie es diesen Unternehmen aus Nachhaltigkeitssicht geht.“

Das automatische Analysieren der Nachrichten ermöglicht es dem Unternehmen, nicht nur neue Datenpunkte, sondern auch potenzielle Kontroversen zu finden. Mithilfe verschiedener NLP-Modelle ist Clarity AI in der Lage, die Informationen zu extrahieren, Probleme zu identifizieren und dann die Bedeutung der Probleme zu bewerten.

„Ein Unternehmen könnte aus irgendeinem Grund in den Nachrichten genannt werden. Was wir wissen müssen ist: Ist das etwas, das das Unternehmen aufgrund von Nachhaltigkeitsbedenken gefährden könnte? Was ist das spezifische Problem?“ sagt Ángel. Diese Kombination aus Daten und Kontextualisierung gibt Clarity AI einen beispiellosen Überblick darüber, wie genau ein Unternehmen abschneidet.

Die Automatisierung dieses Prozesses ermöglicht den nahezu sofortigen Zugriff auf die neuesten Daten über die API oder Webanwendung von Clarity AI. Wenn ein neuer Ergebnisbericht oder Nachrichtenartikel veröffentlicht wird, wird dieser sofort aufgenommen. AWS-Lösungen wie SageMaker tragen maßgeblich dazu bei, dies umzusetzen.

„Beim Training proprietärer NLPs ist es entscheidend, Aufträge mit AWS-GPUs ausführen zu können und dabei nur für die Datenverarbeitungszeit zu zahlen“, sagt Ángel. „Diese NLP-Modelle ermöglichen es uns, effizient die aktuellsten Qualitätsdaten für das breiteste Universum zu sammeln. Wir verwenden Batch-Transformationsaufträge von SageMaker, um die Inferenz einer großen Anzahl von Dokumenten und Artikeln skalierbar zu verarbeiten.“

Mit SageMaker ist Clarity AI in der Lage, große Datenanalysen und KI/ML-Workloads schnell und effizient zu verarbeiten. Dies bietet die umfassendste und detaillierteste Analyse, die möglich ist, sei es für das gesamte Portfolio eines Vermögensverwalters oder für das einzelne Unternehmen eines Gründers.

Dies ist erst der Anfang. Während das Team von Clarity AI weiterhin daran arbeitet, wie KI/ML Nachhaltigkeitsinitiativen voranbringen kann, hat es auch Amazon SageMaker Studio eingesetzt. Diese vollständig integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) hostet Jupyter-Notebooks, die dem Team das Experimentieren und die Zusammenarbeit erleichtern.

Zusammen stärker

Neben der Erfüllung der technischen Anforderungen von Clarity AI hat die Zusammenarbeit mit AWS dazu beigetragen, dass Clarity AI sein Geschäft beschleunigen konnte. Ángel: „Das AWS-Activate-Programm für Startups hat es uns ermöglicht, Experimente zu beschleunigen und unsere Markteinführungszeit für neue Features zu verkürzen.

Als Mitglied von AWS Activate hat Clarity AI an Schulungs- und Beratungsgesprächen mit AWS-Experten teilgenommen. „Dies hat es uns ermöglicht, neue Services und Funktionen mit sehr wenig Aufwand einzuführen“, sagt Ángel. „Gleichzeitig hat uns AWS Activate Guthaben zur Verfügung gestellt, mit denen wir all diese Experimente ohne zusätzliche Kosten durchführen können.“ Er erklärt: „Diese Gespräche waren entscheidend für die Einführung datenwissenschaftlicher Services wie SageMaker sowie für die Verbesserung unseres Betriebs und unserer Sicherheit.“

AWS hat Clarity AI auch dabei geholfen, das AWS Well-Architected Framework zur Bewertung iseiner Infrastruktur zu verwenden. „Dank AWS haben wir einige Entscheidungen gefestigt und neue Initiativen innerhalb des Ingenieurteams ins Leben gerufen, um unsere Plattform zu verbessern", sagt Ángel. „Jetzt haben wir die Zertifizierungen ISO 27001 und SOC2 erhalten und diese Gespräche haben sich als äußerst nützlich erwiesen.“

Zusammen unterstreichen Clarity AI und AWS die Bedeutung von Nachhaltigkeit. Clarity AI präsentierte kürzlich mit Unterstützung von AWS und NVIDIA den Teilnehmern der Money20/20 in Las Vegas, Nevada, „Sustainability Assessment Powered by Machine Learning“. Die beiden Unternehmen waren außerdem gemeinsam Gastgeber einer Podiumsdiskussion über ESG-Chancen auf dem Discovery Day in New York von BattleFin.

Die Zukunft besserer Geschäftsentscheidungen

Da Nachhaltigkeit immer wertvoller geworden ist, suchen Investoren und Führungskräfte nach Hilfe, um sich in dieser sich schnell verändernden Welt zurechtzufinden. Clarity AI erfüllt diesen Bedarf, indem es den AWS Marketplace als Teil seiner Markteinführung nutzt und seine ESG-Risikobewertungs-API Unternehmen, Fonds und Portfolios direkt anbietet.

„Es besteht eine enge Beziehung zwischen AWS und Finanzinstituten. Je mehr wir AWS für die Vermarktung an diese Institute nutzen können, desto besser“, sagt Ángel.

Und nicht nur Anleger konzentrieren sich auf ESG-Themen; Aufsichtsbehörden auf der ganzen Welt bereiten neue Regeln für die Umwelt- und Sozialrichtlinien von Unternehmen vor. Dabei schenkt ihnen eine stark engagierte Öffentlichkeit mehr Aufmerksamkeit als je zuvor.

„Was wir am Horizont sehen, sind strenge und spezifische Vorschriften, die Unternehmen und Finanzinstitute zwingen werden, verantwortlich zu handeln“, sagt Ángel voraus. Rechenschaftspflicht bedeutet einen besseren Zugang zu genaueren Daten, und darauf ist Clarity AI vorbereitet.