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AI 技术在 ESG 投研中的核心应用场景 5
数据整合与清洗：从碎片化到结构化 5
风险量化与动态监测：从被动响应到主动预警 6
公众情绪与品牌声誉管理：从模糊感知到精准量化 8
投资组合优化：从标准化到个性化 10
主流 AI-ESG 平台的功能对比与选择指南 11
主流 AI-ESG 平台功能打分 11
主流 AI-ESG 平台使用场景 12
实际应用案例与操作流程演示 13
IBM Environmental Intelligence Suite 演示案例 13
Clarity AI 赋能 BlackRock SFDR 报告 15
结语 16
风险提示 17
图表目录
图1： 各 AI-ESG 平台概述 4
图2： Signal AI 基于 Transformer 模型的数据分析 5
图3： OwlAnalytics 有关 ESG 数据分析 5
图4： RepRisk 数据来源 6
图5： OwlAnalytics 官网常见问题解答 6
图6： AI 赋能数据整合与清洗流程图 6
图7： MSCI 可持续性产品 7
图8： Rio 内置欧盟 CSRD 模板 7
图9： Rio AI 服务客户列举 8
图10： AI 赋能风险量化与动态监测流程图 8
图11： Symanto 情绪分析平台 9
图12： ESG Analytics 引擎 9
图13： AI 赋能公众情绪与品牌声誉管理流程图 9
图14： Ethic 个性化投资组合 10
图15： IBM 环境智能套件平台 10
图16： AI 赋能投资组合优化流程图 11
图17： AI-ESG 应用平台评分表 12
图18： AI-ESG 应用平台适用场景 13
图19： IBM Environmental Intelligence Suite 演示案例（一） 14
图20： IBM Environmental Intelligence Suite 演示案例（二） 14
图21： Clarity AI 与 BlackRock 的合作案例 15
当下，环境、社会和治理（ESG）因素已成为投资决策不可或缺的关键考量维度。 然而，ESG 投研面临着数据碎片化、动态风险监测复杂以及非结构化信息处理困难等诸多挑战。AI 技术凭借其在效率提升（自动化）、精准决策（数据分析）和前瞻洞察（风险预测）等方面的核心价值，其为 ESG 投研带来了全新解决方案， 从数据管理、可持续评分、情绪评分到投资策略等多个方面深度赋能，重塑 ESG 投研格局。
本文通过深入分析 AI 技术在 ESG 投研中的应用场景，总结了主流 AI-ESG 平台的功能特点，并结合实际案例展示了其在投资实践中的应用价值。随着技术的不断 进步，AI 有望进一步推动 ESG 投研的智能化和个性化发展，优化投资流程，提升投资决策质量，助力投资者实现可持续发展目标。
图1：各 AI-ESG 平台概述
各平台官网，国信证券经济研究所整理
AI 技术在 ESG 投研中的核心应用场景
ESG 投研的核心挑战在于处理海量、分散且动态变化的数据，AI 技术通过自动化、智能分析和预测能力，显著提升了 ESG 数据的整合效率、量化精度和投资决策的科学性。
数据整合与清洗： 从碎片化到结构化
ESG 数据来源高度分散，涵盖企业年报、政府数据库、新闻媒体、社交媒体等， 且格式多样。结构化数据如碳排放指标、财务报表等，与非结构化数据如新闻报道、社交媒体评论等并存。这种数据的分散性和多样性使得传统的人工处理方法效率低下，容易遗漏关键信息，难以应对数据的动态更新需求。人工处理不仅耗时费力，还可能导致数据不一致和错误，尤其是在处理大量非结构化数据时，难以提取出有价值的信息。
AI 技术为 ESG 数据的收集和处理提供了高效的解决方案。自然语言处理（NLP） 技术在处理非结构化数据方面表现出色。例如，Signal AI 通过基于 Transformer 的 NLP 模型，实时解析 75 种语言的媒体数据，如新闻和社交媒体，提取与 ESG 相关的实体（如公司名、争议事件），并聚合情绪评分。Symanto 则利用情感分析技术，从非结构化文本（如用户评论、论坛帖子）中量化公众对 ESG 议题的态度。此外，自动化爬虫与分类技术也发挥了重要作用。OwlAnalytics 通过 AI 驱动的数据爬虫系统，抓取全球 9000 家公司的近 400 个 ESG 数据点，并结合人工验证确保数据准确性。Clarity AI 覆盖 200 个国家 3 万家公司的数据，利用机器学习算法标准化不同来源的指标，生成可比对的 ESG 评分。
图2：Signal AI 基于 Transformer 模型的数据分析 图3：OwlAnalytics 有关 ESG 数据分析
Signal AI 官网，国信证券经济研究所整理 OwlAnalytics 官网，国信证券经济研究所整理
这些 AI 技术的应用显著提升了 ESG 数据处理的效率和质量，并且支持动态更新。例如，RepRisk 可以做到每日更新数据库。AI 技术不仅减少了人为偏见，还增强了数据的透明性。例如，OwlAnalytics 公开数据来源和验证逻辑，确保数据的可信度。通过这些技术，投资者和资产管理机构能够更有效地进行 ESG 投资决策， 提前识别和应对潜在的 ESG 风险，实现可持续发展的目标。WisdomTree 资产管理公司的产品开发与管理负责人 Ben Wallach 评价，“WisdomTree 在其 ESG（环境、社会和治理）投资流程中利用 OWL 的数据，旨在提供真正有影响力和可持续的 ESG ETF。OWL 提供的基于动态共识的公司评级方法，提供了一种客观性，这可以在这一快速变化的领域中成为真正的差异化因素。”基金经理 Shoichiro Aoyama 对OWL 的评价，“OWL 基于大数据的共识评级和基础洞察能够提升我们的 ESG 投资解决方案和 ESG 研究”。
图4：RepRisk 数据来源 图5：OwlAnalytics 官网常见问题解答
Signal AI 官网，国信证券经济研究所整理 OwlAnalytics 官网，国信证券经济研究所整理
图6：AI 赋能数据整合与清洗流程图
国信证券经济研究所整理
风险量化与动态监测： 从被动响应到主动预警
ESG 风险的突发性和传播性正给企业和投资者带来巨大挑战，如供应链劳工关切、气候政策突变等。而传统检测方法往往依赖事后报告，难以实时追踪风险，导致应对滞后。同时，国际 ESG 标准多样，如 SASB、GRI、CSRD 等，使得合规成本高昂，数据处理复杂，增加了企业负担。
AI 技术通过机器学习模型为 ESG 风险量化和动态监测提供了解决方案。MSCI ESG 评级通过先进技术（AI、机器学习、自然语言处理）和创新数据提取方法，基于2900 家公司数据，构建行业风险画像。评估时，MSCI 先将企业按全球行业分类标准（GICS）细分至 11 个经济部门、24 个行业组、69 个行业和 158 个子行业。然后依据行业特性，考量企业在环境、社会和公司治理三方面的风险暴露程度。如传统煤炭企业，因高碳排放和资源依赖，环境风险暴露高；而快速发展的互联网金融企业，因业务数字化，数据隐私与网络安全方面的社会风险暴露较高。此外MSCI 还会针对每个行业特征，筛选出对企业财务影响重大的关键议题。这些议题分为管理型和事件型。管理型议题聚焦企业长期政策与管理实践，像能源企业的温室气体排放管理策略；事件型议题关注特定事件对企业的影响，如消费品企业
的产品安全事故。例如，对制药行业，产品质量与安全、研发创新、供应链劳工标准等是关键议题；对房地产行业，建筑节能、社区关系、公司治理结构等重要考量。
图7：MSCI 可持续性产品
MSCI 官网，国信证券经济研究所整理
在合规方面，AI 技术显著提升效率并降低成本。例如，Rio 通过 AI 识别企业优先披露的 ESG 议题（如高污染行业的范围排放），并内置欧盟 CSRD 模板，自动生成合规文件。这使得企业能够更高效地管理 ESG 数据，确保其报告与国际标准对齐， 同时满足监管要求。Rio AI 为 Kier PLC、Crestbridge Group、Crawford&Company 保险、British Council、Augean、Arrow Global 等多家公司提供管理指导。SFDR 和 SDR 等产品标签制度推动资产管理行业在可持续性报告方面取得成果和变革。Rio AI 帮助企业了解其可持续性绩效和投资组合覆盖情况，并提供相关法规的指导。顾问团队由经验丰富的专家组成，能够为复杂投资组合的可持续性整合提供专业建议。
图8：Rio 内置欧盟 CSRD 模板
Rio 官网，国信证券经济研究所整理
图9：Rio AI 服务客户列举
Rio 官网，国信证券经济研究所整理
图10：AI 赋能风险量化与动态监测流程图
国信证券经济研究所整理
公众情绪与品牌声誉管理： 从模糊感知到精准量化
ESG 情绪评分是评估企业可持续性表现的重要手段，但其实施面临诸多挑战。首先，ESG 问题的定义因行业和公司而异，缺乏统一标准，例如石油公司主要关注环境排放，而金融公司则更侧重于数据隐私和社会责任，这种多样性使得跨公司和行业的 ESG 情绪比较变得复杂。其次，ESG 相关数据广泛分散于社交媒体、新闻报道和公司文件等非结构化来源，难以高效收集和分析。此外，ESG 情绪具有高度流动性，受当前事件和市场焦点的强烈影响，例如疫情期间健康与安全问题成为关注焦点，而气候变化在特定季节可能获得更多关注，这种波动性使得长期跟踪和准确衡量 ESG 情绪变得困难。最后，ESG 情绪分析需要结合行业背景和公司特性，同一情绪在不同行业可能具有不同意义，因此情绪分析需要精准背景化，
才能为投资者和企业提供有意义的洞察。
而 ESG 情绪分析是投资者的重要工具，通过追踪利益相关者对 ESG 问题的态度， 投资者不仅能洞察这些因素对公司股价的影响，还能据此做出更明智的投资决策。 例如，追踪公众对公司环境记录的情绪可以帮助投资者判断市场对 ESG 的敏感程度。此外，ESG 情绪分析还能帮助投资者提前发现潜在问题，避免重大财务损失。例如，公司健康与安全标准的情绪突然下降，可能是潜在的早期预警信号。同时， ESG 情绪数据对公司自身也具有价值，通过追踪公众对其 ESG 表现的看法，公司可以发现需要改进的领域，避免声誉受损，并与利益相关者保持良好关系。
图11：Symanto 情绪分析平台 图12：ESG Analytics 引擎
Symanto 官网，国信证券经济研究所整理 ESG Analytics 官网，国信证券经济研究所整理
图13：AI 赋能公众情绪与品牌声誉管理流程图
国信证券经济研究所整理
AI 赋能的 ESG 情绪分析通过自然语言处理（NLP）技术，能够高效分析社交媒体、新闻报道等非结构化数据，精准衡量公众对 ESG 议题的态度和情绪。例如，Symanto利用先进的 NLP 技术，能够分析数千条社交媒体评论，识别特定 ESG 议题的情绪趋势，为投资者和企业提供关键洞察。这种精准的情绪分析工具已成为 ESG 投研中不可或缺的一部分，推动企业和投资者在可持续发展道路上更加明智地应对市场动态。Floodlight（原名 ESG Analytics） 通过其先进的人工智能（AI）引擎进行全球公司的情感分析，这个引擎专门针对环境、社会和治理（ESG）相关的数据进行优化。该工具能够从大量公开信息中提取出对公司 ESG 表现的公众情感，
从而为投资者和企业管理层提供关于其品牌和策略在公众眼中接受度的重要洞 察。
RTLZWEI 对 Symanto 这样评价，“作为合作伙伴，Symanto 帮助我们从社交媒体渠道获得了更深入的洞察。社交媒体已经成为市场洞察的重要来源，我们可以从中获取真实的受众反馈，并改进我们的格式和社交媒体活动，而不仅仅是用来衡量KPI。在与 Symanto 合作之前，我们无法如此深入地分析社交媒体渠道上的评论。鉴于这对我们来说是一种新方法，因此了解这一过程及其优势和局限性非常重要。”EARTH ACTIVE 的 ESG 顾问 Clair D 也提到，“我们使用 ESG 分析来补充我们现有的研究流程。ESG Analytics 的 AI 驱动分析为我们分析的公司提供了‘外部视角’”。
投资组合优化： 从标准化到个性化
投资者的需求日益多元化，不仅追求财务回报，还希望投资组合能够契合自身的 风险偏好和 ESG 价值观。然而，传统投资组合构建方法难以兼顾这些复杂需求。例如，部分投资者可能希望排除化石燃料相关资产，而另一些则更关注性别平等或社会影响力。此外，长期风险的量化，如气候转型风险（碳关税对资产估值的影响），也给投资决策带来了巨大挑战。
AI 技术的出现为投资组合优化带来了革命性的变化，使得从标准化到个性化的转变成为可能。例如，Ethic 使用 AI 技术为投资者创建个性化的可持续性投资组合， 根据投资者的偏好和目标，提供量身定制的投资解决方案，以实现财务回报与环境及社会责任的平衡。Ethic 和 Ellevest 合作开发了一种新的投资方式，旨在解决性别不平等、种族不公和气候变化等问题对女性，特别是有色人种女性的不成比例的影响。Ellevest 通过发展其影响力投资组合，将种族正义纳入其中，从而赋予客户更大的投资自主权。IBM 环境智能套件是一款 AI 驱动的 SaaS 解决方案， 它结合了气候变化的地理空间数据，为企业在可持续金融和投资决策方面提供关键洞察，帮助企业考虑到气候相关的风险和机遇。
图14：Ethic 个性化投资组合 图15：IBM 环境智能套件平台
Ethic 官网，国信证券经济研究所整理 IBM 官网，国信证券经济研究所整理
这些 AI 工具不仅提升了投资组合构建的效率，还将个性化组合构建时间大大缩短，同时帮助投资者规避气候相关资产减值，显著提升了长期收益的稳定性。通过 AI 赋能，投资组合优化从标准化迈向个性化，为投资者提供了更高效、更灵活且更具可持续性的投资选择。
图16：AI 赋能投资组合优化流程图
国信证券经济研究所整理
主流 AI-ESG 平台的功能对比与选择指南
主流 AI-ESG 平台功能打分
按照平台的优势功能进行分类，本文对主流的 16 家 AI-ESG 应用平台进行主观评分，并综合考虑了数据覆盖、技术先进性、成本效益等关键指标，评分范围为 1-5
分，其中 5 分为最优。
具体评分维度说明如下：数据覆盖评分主要考察平台覆盖的公司数量以及数据更新频率。例如，RepRisk 因每日更新数据可得 5 分，而 OwlAnalytics 因半年更新一次数据可得 4 分。技术先进性评分则侧重于评估平台对 AI 技术的应用深度，如是否使用了 Transformer 模型、NLP 技术等。成本效益评分关注平台是否有免费试用以及订阅模式的性价比。例如，IBM 提供免费申请试用可得 5 分，而付费但功能强大的平台可得 4 分。综合评分是通过加权平均前三项评分得出，其中数据覆盖和技术先进性在综合评分中所占的权重更高。