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新的文本分類功能通過自然語言處理（NLP）可實現(xiàn)數(shù)千行支出數(shù)據(jù)的自動分類
北京2023年9月22日 /美通社/ -- IBM（NYSE: IBM）近日宣布，將自然語言處理（NLP）功能集成到 IBM Envizi ESG Suite中，幫助企業(yè)快速捕獲、計算和分析范圍3溫室氣體 (GHG) 的排放。新的文本分類功能旨在幫助企業(yè)自動提取、組織和管理排放量計算和外部披露所需的支出數(shù)據(jù)（spend data），從而大幅提升效率和準確性。（注：范圍3是指包含企業(yè)價值鏈中產(chǎn)生的所有其他間接排放量，包括外購原料與燃料的開采和生產(chǎn)、相關的運輸活動、職員差旅和上下班通勤、處理外購原料和燃料生產(chǎn)時產(chǎn)生的廢棄物等。）
由 IBM 委托Morning Consult 完成的調研報告IBM 2023 年可持續(xù)業(yè)務快照[1]顯示，企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展專業(yè)人士（包括可持續(xù)發(fā)展和 IT 方面的決策者）之間存在認知差距。93% 的受訪者認為他們的公司在使用數(shù)據(jù)跟蹤可持續(xù)發(fā)展進展方面，已經(jīng)成熟或非常成熟，但只有 45% 的受訪者表示已準備好報告范圍3溫室氣體排放情況。
十多年來，IBM Envizi 持續(xù)幫助企業(yè)收集、計算、分析和報告溫室氣體排放。IBM Envizi 覆蓋全部15 個范圍3的排放類別，使用計算引擎來應用由強大的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)支持的"溫室氣體協(xié)議"計算方法。它包括自動化數(shù)據(jù)捕獲、供應商調查數(shù)據(jù)捕獲、范圍3排放系數(shù)庫、報告框架模板、范圍3排放專用分析儀表板以及相應的審計工具和功能，以支持供應商對標分析。
此次發(fā)布的 Envizi 新功能有助于解決企業(yè)面臨的范圍3排放的主要挑戰(zhàn)之一，即對從財務或 ERP 系統(tǒng)中提取的支出數(shù)據(jù)進行分類。
借助基于 NLP 的自動文本分類，IBM Envizi 通過收集、管理、分類和準備支出數(shù)據(jù)來簡化分類流程，最終生成一個最新的統(tǒng)一數(shù)據(jù)集，并對應特定國家或地區(qū)、行業(yè)的排放系數(shù)。此外，IBM Envizi 還加入了一個嵌入式、基于支出的排放系數(shù)庫，覆蓋 180 多個國家和地區(qū)，實現(xiàn)了針對購買商品和服務的范圍3排放的統(tǒng)一計算。這些數(shù)據(jù)集旨在幫助企業(yè)快速、準確和高效地計算排放。
"不斷增強的監(jiān)管要求和利益相關方的推動，使得越來越多的企業(yè)開始披露其溫室氣體排放，包括范圍3溫室氣體排放，"IBM 可持續(xù)發(fā)展軟件副總裁、產(chǎn)品管理與戰(zhàn)略全球負責人Christina Shim表示。"隨著需求的增加以及企業(yè)更加重視運營產(chǎn)生的洞察，企業(yè)更加需要強大且可審計的數(shù)據(jù)管理、計算和報告流程。IBM Envizi 集成的新功能，可幫助企業(yè)從支出數(shù)據(jù)中無縫地獲取洞察，從而支持ESG 報告的范圍3排放計算。"
例如，一個制造企業(yè)可能從多個供應商處購買計算機和電子組件。在一個條目中，這些組件可能被記錄為"芯片"，而在另一個條目中可能被收錄為"硬盤驅動器"。它們最終都需要納入"計算機和電子組件"類別，以便生成正確的排放系數(shù)。新的IBM Envizi文本分類功能可自動分類數(shù)千行的支出數(shù)據(jù)，讓團隊專注于更高價值的工作。
IBM Envizi 補充了IBM現(xiàn)有的可持續(xù)發(fā)展解決方案和咨詢服務組合，后者包括業(yè)財一體化平臺軟件IBM Planning Analytics、IBM Supply Chain Intelligence Suite、IBM Maximo Application Suite以及應用資源管理平臺IBM Turbonomic，可幫助企業(yè)設置、實施并實現(xiàn)其 ESG 目標。
了解IBM Envizi的更多信息，請訪問https://www.ibm.com/cn-zh/products/envizi/scope-3-ghg-accounting-reporting
[1] 調研方法：這項調研由 Morning Consult 于 2023 年 8 月在線進行，調研對象為在擁有大于等于 1,000 名員工的企業(yè)工作的 3,250 名全球商業(yè)領導。樣本包括來自 13 個市場的 250 名參與者，結果誤差范圍為 +/3 個點。點擊此處查看報告預覽。 |
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