释这种差距。首先，每个评级机构衡量的指标数量不同，从而计算出各自的评分。其次，ESG评级机构的评估基于公司提供的数据。
最糟糕的情况是这
意味着公司可以随意挑选需要评估的数据。最好的情况是，即使是最诚实的公司，也可能会不情愿地分享通过不可靠的收集方法收集到的带有偏见的数据。
这给投资者带来了两个非常重要 viber 数据 的问题。首先，如果没有评级标准化，就几乎不可能对公司进行比较，这反过来意味着ESG评分失去了作为评估工具的价值。
其次，依赖这些评分进行决策的投资者日后可能会发现，这些评分与公司的理念并不一致。然而，在我们找到更好的ESG评分方法之前，传统的评估方法比水晶球更能让人安心。
人工智能和定性评估
改进ESG衡量标准的最大障碍之一或 在柬埔寨发送短信的最佳做法 许在于，很多信息本质上都是定性的。新闻报道、社交网络讨论和最新报告都是第三方信息的来源，这些信息可以洞悉公司正在产生的影响。
遗憾的是，手动收集和处理定性数据既耗时又容易出错。但得益于人工智能，更具体地说是自然语言处理，我们可以加快这一过程，并实时自动生成报告。
人工智能可以通过训
练识别涵盖社会认知、环境意识和 玻利维亚目录 社区融合等不同主题的关键词和短语。这对于评级机构和希望将 ESG 纳入关键绩效指标的管理者来说都非常有用。
得益于语音识别技术，视频也能被仔细审查。这对于身处新闻周期的公司来说非常有用。考虑到电视的覆盖范围往往比其他媒体更广，这一点毋庸置疑。