ESG-data on historiallisesti nojannut yritysten omiin raportteihin – vaikka isoimmat vastuullisuusriskit jäävät yleensä niiden ulkopuolelle. Tekoäly parantaa nyt vauhdilla pääsyä kattavaan, taloudellisesti merkittävään vastuullisuusdataan.
ESG-datalla on läpi historiansa ollut rakenteellinen ongelma, jota alalla on oltu liian varovaisia nimeämään suoraan: vastuullisuusdata on rakennettu sen ympärille, mitä yritykset valitsevat ja pystyvät kertomaan itse itsestään.
Tämä on pitänyt fokuksen yritysten omien seinien sisällä: energiankulutuksessa, HR-käytännöissä, hallintorakenteissa ja raportoiduissa ilmastopäästöissä. Tämä on toki hyödyllistä sisäisessä seurannassa, mutta itse sijoituspäätöksiin näkökulma on auttamattomasti liian kapea.
Kun halutaan sijoittaa vastuullisesti sekä talouden että ympäristön kannalta, keskeistä on yleensä liiketoimintamallin kestävyys tulevaisuudessa – ei yrityksen sisäisten operaatioiden jalanjälki.
Vastuullisen sijoittamisen “neljän prosentin ongelma”
Yksi tapa hahmottaa ongelman suuruutta on tarkastella kuilua yritysten sisäisten ja ulkoisten vaikutusten mittakaavaa.
CDP:n mukaan sisäinen toiminta kattaa keskivertoyritykselle vain neljä prosenttia sen kaikista kasvihuonekaasupäästöistä. Loput 96 prosenttia syntyy arvoketjussa: toimitusketjun yläjuoksulla raaka-aineissa, yrityksen myymissä tuotteissa ja niiden käytössä sekä elinkaaren loppuvaiheessa.
Sama logiikka pätee ympäristökysymysten ulkopuolella. Ihmisten terveyteen, ekosysteemeihin ja yhteisöihin kohdistuvat olennaiset vaikutukset syntyvät lähes aina jossain muualla kuin omalla tehtaalla tai konttorilla. Ne ovat seurausta yrityksen liiketoimintamallista, eivät sisäisen toiminnan ominaisuuksia.
Silti ESG-analyysi on pitkälti rakennettu sen neljän prosentin ympärille, jota yritykset tyypillisesti suoraan mittaavat. 96 prosenttia on pysynyt suurelta osin näkymättömissä – ei siksi, ettei tietoa olisi olemassa, vaan koska sijoittajilla ei ole ollut keinoa päästä siihen käsiksi ja hyödyntää sitä systemaattisesti.
Miten tekoäly muuttaa ESG-datan logiikkaa
Tekoäly ei ainoastaan nopeuta olemassa olevia dataprosesseja. Sijoittajalle uudet teknologiat avaavat kokonaan uudenlaisia ESG-analyysin malleja.
Vielä vuosi–kaksi sitten vaati sijoittajalta kohtuuttomasti käsityövoimaa rakentaa vastuullisuusdataa, joka ei riipu yritysten raportointivelvoitteista. Piti kartoittaa toimitusketjuja, analysoida tutkimustietoa ja mallintaa tuotteiden vaikutuksia arvoketjuissa. Käytännössä tämä oli mahdollista vain isojen instituutioiden isoilla tiimeillä ja budjeteilla.
Tekoäly muuttaa tilanteen pienempien toimijoiden eduksi. AI-avusteisesti on mahdollista kohtuullisella kustannuksella kerätä, yhdistellä, siivota ja tulkita valtavia määriä heterogeenistä dataa: tieteellistä tutkimusta, satelliittikuvia, kauppavirtatietoja, sääntelyn alaisia raportteja, uutisia ja tuotetietokantoja.
Tällainen ulkoapäin tapahtuva datamallinnus on jo niin kustannustehokasta, että se on mahdollista muillekin kuin isoille kansainvälisille toimijoille.
Mitä tästä sitten seuraa?
ESG-datassa on entistä vähemmän kyse datan perässä juoksemisesta ja enemmän analyysituotteesta. Siinä missä vanha data palveli lähinnä raportointivaatimuksia, uusi data katsoo tulevaisuuteen ja vastaa keskeisiin sijoituskysymyksiin.
Kolme asiaa, jotka sijoittajan kannattaa ottaa nyt haltuun
Mitä yllä kuvattu kehitys tarkoittaa sijoittajille konkreettisesti? Ainakin nämä kolme asiaa kannattaa ottaa huomioon:
- Erota raportoitu data mallinnetusta datasta. Olennaisin kysymys ei ole, mitä ESG-datan tarjoajia käytät tai mitä dataa keräät itse. Keskeistä on erottaa, vastaako data sijoitustoiminnan ja ulkoisen raportoinnin tarpeita nyt ja tulevaisuudessa. Molemmilla datatyypeillä on roolinsa, mutta paino siirtyy väistämättä kohti yrityksen ulkopuolella mallinnettua tietoa.
- Laajenna vastuullisuusdataa pelkästä raportoinnista sijoitusprosessiin. Käytännössä kaikki varainhoitajat käyttävät vastuullisuusdataa sekä sääntelyn että omistajien (asset owners) raportointivaateisiin vastaamiseen. Tässä datan potentiaalia jää kuitenkin hyödyntämättä. Jatkossa voi saada kilpailuetua ottamalla sijoituspäätöksissä huomioon olennaisia kestävyyssignaaleja pelkkien poissulkemisten sijaan.
- Mieti, mitä rakennat itse ja mitä ulkoistat. Tekoälyn hyödyntäminen sijoitusorganisaatioissa on jo itsestäänselvyys. Mielekkäämpi kysymys on, mitä datamalleja kannattaa rakentaa itse ja mitä hankkia ulkoa. Kolmannen osapuolen datamalleja on entistä paremmin saatavilla. Tämä luo sijoittajille uusia mahdollisuuksia hyödyntää dataa – ja toki datantoimittajille lisää kannustimia parantaa datan laatua ja relevanssia.
Katse tulevaisuuteen
Muutos on jo käynnissä: yritysten itse raportoiman tiedon suhteellinen merkitys vähenee, kun ulkopuolisen vastuullisuusdatan laatu ja saatavuus paranevat. Tekoäly on jo nyt tuonut sijoittajien käsiin uudentyyppistä vastuullisuusdataa, ja muutoksen vauhti kiihtyy joka kuukausi.
Nyt jos koskaan ESG- ja sijoitustiimien on tärkeää pysyä mukana teknologian ja datan kehityksessä. Päämääränä on tuoda vastuullisuusdata entistä tiiviimmin sinne minne se kuuluu: taloudellisesti merkittäväksi osaksi sijoitusprosessia.
Valtteri Vulkko
COO, The Upright Project
