В Сбере создали модель искусственного интеллекта для определения ESG-рисков

Удобный инструмент для оценки ESG‑рисков компаний – открытую NLP-модель ESGify – разработали специалисты лаборатории искусственного интеллекта и дирекции по ESG Сбербанка Об этом рассказал первый заместитель председателя правления Сбера Александр Ведяхин на международной конференции по искусственному интеллекту AI Journey.

Классификатор ESG-рисков разработан на основе риск-ориентированного подхода. Модель способна соотнести любой текст из открытых источников с определенным видом реализовавшегося риска либо указать на его отсутствие. Таким образом, сервис помогает решить вопрос анализа ESG‑рисков на основе публичной информации в условиях отсутствия стандартизированных данных по компаниям.

Модель на основе технологии NLP (Natural Language Processing) позволяет обрабатывать и структурировать текстовую информацию, поддерживает русский и английский языки. Для обучения модели был использован датасет (набор данных) из 2500 уникальных текстов об ESG-рисках. Для повышения качества была проведена двухэтапная проверка результатов разметки датасета.

«Сбер одним из первых в России внедрил ESG-принципы во все аспекты своей деятельности и уже несколько лет делится своей экспертизой, инновационными инструментами и сервисами с бизнесом и регионами, чтобы помочь им в ESG-трансформации. Оптимизировать процессы работы с ESG-рисками помогает наша AI-модель, которая автоматически определяет типы рисков. ESGify имеет продвинутую иерархию: модель способна классифицировать тексты по 47 экологическим, социальным и управленческим темам. Она непрерывно обучается и развивается. Планируется, что в будущем сервис сможет не только классифицировать риски, но и определять их значимость», – рассказал Александр Ведяхин.

Сервис встраивается в любые продукты или механизмы по оценке ESG-рисков. Классификация ESG-рисков помогает развитию ESG-практик в Data Science и бизнес-сообществах. ИИ-модель Сбера может помочь оценить инвестиционную привлекательность бизнеса с учетом ESG-рисков, а также помочь в проверке поставщиков, контрагентов и клиентов на соответствие ESG-принципам.