S&P Global Energy ha annunciato il lancio del nuovo UN Global Compact (UNGC) Screening Dataset, sviluppato da S&P Global Sustainable1 per aiutare investitori, banche e aziende a valutare l’allineamento delle imprese ai 10 principi del Global Compact delle Nazioni Unite.

Il database analizza attualmente circa 16.500 società (con l’obiettivo di arrivare a 24.000) e combina due flussi di dati:

• Controversy Screening: monitoraggio delle controversie aziendali legate a diritti umani, lavoro, ambiente e anticorruzione
• Business Involvement Screening: identificazione dei ricavi derivanti da attività o prodotti controversi

Sfruttando le capacità di intelligenza artificiale di S&P Global, questo nuovo set di dati utilizza modelli proprietari di AI e machine learning per identificare, classificare e quantificare sistematicamente i rischi Esg e aziendali. I modelli di AI analizzano continuamente milioni di fonti pubbliche a livello globale in diverse lingue per rilevare in tempo reale gli incidenti di rischio emergenti.

Queste informazioni basate sull’AI vengono poi validate e contestualizzate da un team dedicato di ricerca sulle controversie all’interno di Sustainable1, rafforzando l’accuratezza, la coerenza e la disponibilità di indicatori di rischio.

Secondo un white paper pubblicato da Sustainable1 How S&P Global data helps investors navigate the risks of corporate controversies, il disallineamento tra gli obiettivi aziendali e quelli dei diritti umani è più frequentemente legato a controversie in materia di diritti umani, seguite da questioni ambientali e di corruzione.

Integrando questi indicatori di rischio nella costruzione del portafoglio e nel monitoraggio continuo, gli investitori possono identificare in modo più coerente le esposizioni elevate, interagire con le aziende sulla base di prove più solide e rafforzare le aspettative di responsabilità in linea con i principi dell’Ungc.

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