ESG Analytics

ESG Analytics: KI-gestützte ESG-Einblicke für Anlageentscheidungen

Was ist ESG Analytics? ESG Analytics ist eine Plattform, die künstliche Intelligenz (AI) nutzt, um in Echtzeit ESG-Scores (Environmental, Social, and Governance) und Ratings für Unternehmen weltweit bereitzustellen. Sie wurde für Vermögensverwalter, Investmentfirmen und andere Finanzexperten entwickelt, die ESG-Faktoren in ihre Anlageprozesse integrieren möchten.

Wie funktioniert ESG Analytics? Die ESG Analytics AI Engine aggregiert Daten aus über 100.000 Quellen, darunter Nachrichten, PR und Meinungen. Sie extrahiert dann über 1.000.000 Datenpunkte pro Monat, analysiert 300.000 Signale und generiert vier wichtige Scores für 26 ESG-Kategorien. Dies bietet eine umfassende und aktuelle Sicht auf die ESG-Leistung eines Unternehmens.

Hauptmerkmale und Vorteile:

• ESG-Scores und Ratings in Echtzeit: Bietet aktuelle Informationen zur ESG-Leistung von Unternehmen.
• KI-gestützte Analyse: Nutzt Natural Language Processing (NLP), um ESG-relevante Signale aus unstrukturiertem Text zu identifizieren.
• Umfassende Datenabdeckung: Aggregiert Daten aus einer Vielzahl von Quellen.
• ESG Pulse: Ein Sentimentanalysemodell, das ESG-Signale auf einer Skala von -1 bis +1 bewertet.
• Historische Daten: Bietet über 5 Jahre Historie für globale Unternehmen.

Anwendungsfälle:

ESG Analytics unterstützt verschiedene Workflows für verschiedene Arten von Benutzern:

• Vermögensverwalter:
  • Ideengenerierung und Portfolioaufbau
  • Composite Scoring
  • Portfolioanalyse, Warnmeldungen und Berichterstattung
  • Unternehmens- und Branchenforschung
• Vermögenseigentümer:
  • Manager-Auswahl und -Überwachung
  • Verwaltung von Investorenanfragen
  • Portfolioanalyse, Warnmeldungen und Berichterstattung
• Quantitative Manager:
  • Einbeziehung von ESG-Risikoprämien
  • Erstellung eigener ESG-Scores
  • Risikomanagement
• Risiko und Compliance:
  • Due Diligence
  • Forschung und Überwachung
  • Portfolio-Risikomanagement
• Sell Side:
  • Due Diligence
  • Erstellung von Research-Berichten
  • Portfolioanalyse, Warnmeldungen und Berichterstattung

Technologie:

Die ESG Analytics AI Engine verwendet NLP, um zu verstehen, welche Textteile als "ESG-relevant" gelten und um Signale zu extrahieren. Der "ESG Pulse"-Score wird mithilfe von ESG-spezifischen Sentimentanalysemodellen generiert.

Warum ist ESG Analytics wichtig? Die Integration von ESG-Faktoren in Anlageentscheidungen wird immer wichtiger. ESG Analytics bietet eine datengesteuerte und effiziente Möglichkeit, ESG-Risiken und -Chancen zu bewerten.

Wo kann ich ESG Analytics verwenden? Sie können ESG Analytics über die Webplattform oder API nutzen. Es eignet sich für Vermögensverwalter, Investmentfirmen, Vermögenseigentümer, Vermögensberater, Berater und andere Finanzexperten.

Testimonials:

Das sagen Nutzer über ESG Analytics:

• Manuel H (CEO - Vermögensverwalter): "Das ist die Zukunft von ESG - Echtzeitinformationen, aus Dingen, die Unternehmen nicht offenlegen. Das hilft uns, auf dem Laufenden zu bleiben."
• James T (Portfolio Manager): "Der ESG Pulse ist eine direkte Metrik in unserem Screening-Prozess und geht Hand in Hand mit fundamentalen Faktoren".
• Clair D (ESG Consultant): "Wir haben ESG Analytics verwendet, um unseren bestehenden Research-Prozess zu ergänzen. Ihre AI-gestützte Analyse lieferte eine 'Outside-in'-Sicht für die von uns analysierten Unternehmen."

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ESG Analytics mithilfe von AI-gestützter Analyse wertvolle Einblicke in die ESG-Leistung von Unternehmen bietet und Investoren hilft, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Durch die Aggregation und Analyse großer Datenmengen bietet es eine umfassende und aktuelle Sicht auf ESG-Risiken und -Chancen.