NLP EU-Taxonomie: Wie Natural Language Processing das EU-Taxonomie-Reporting beschleunigt

Der Übergang zu einer nachhaltigen Wirtschaft innerhalb weniger Jahrzehnte erfordert, dass Kapital in einem nie dagewesenen Ausmaß und Tempo in nachhaltige Aktivitäten fließt.

Europa ist dabei führend mit Vorzeige-Regulierungen wie der EU-Taxonomie. Allerdings erzeugt die Komplexität der Datenoffenlegung für diese Regulierungen derzeit einen Engpass. Zum Glück ist dies auch ein Bereich, in dem KI und insbesondere NLP EU-Taxonomie wirklich helfen können.

Was ist NLP und wie kann es bei der Interpretation und Anwendung von Sustainable Finance-Regulierungen helfen?

Natural Language Processing (kurz NLP) ist der Zweig der Künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interpretation von Text- und Sprachdaten in natürlicher Sprache befasst. Datenwissenschaftler, Linguisten und Informatiker, die im Bereich NLP nachhaltige Finanzierung arbeiten, entwickeln Programme und Algorithmen, die menschliche Sprache verstehen, zusammenfassen oder neu aufbereiten können.

NLP-Anwendungen haben in den letzten Jahren einen Boom erlebt. Häufige Anwendungsfälle sind Chatbots, automatische Übersetzer und Stimmungsanalysen.

Die Stärke von NLP liegt in der Gewinnung von Erkenntnissen aus unstrukturierten Datenquellen. Nach den meisten Schätzungen sind bis zu 90 % der täglich weltweit generierten Daten unstrukturiert. Sustainable Finance-Daten liegen sehr häufig in unstrukturierter Form vor.

Im Folgenden stellen wir 5 Wege vor, wie NLP Sustainable Finance beschleunigen kann:

Aktivitätsklassifizierung

Die EU-Taxonomie bietet eine detaillierte Definition von über 100 nachhaltigen Aktivitäten. Herauszufinden, welche davon auf Ihr Unternehmen, Portfolio oder Ihre Lieferanten zutreffen, kann aufwendig sein. Durch den Einsatz von NLP-Modellen zum Scannen großer Mengen unstrukturierter Dokumente kann die Genauigkeit erheblich gesteigert werden – bei gleichzeitiger Reduktion des Zeitaufwands um Größenordnungen.

Beweisextraktion

Sustainable Finance-Regulierungen wie die NLP Taxonomie umfassen technische Screeningkriterien. NLP kann dabei helfen, Millionen unstrukturierter Dokumentquellen – von Nachhaltigkeitsberichten bis hin zu Lebenszyklusanalysen – zu verarbeiten, relevante Passagen zu extrahieren und sie automatisch den entsprechenden rechtlichen Kriterien zuzuordnen. Manuell kann dieser Prozess Tage oder sogar Wochen in Anspruch nehmen.

Entitätserkennung

Ein weiteres Problem sind die weitreichenden, vernetzten und veränderlichen Regulierungen. ESG-Textanalyse durch NLP kann rechtliche Entitäten aus dem Quelltext erkennen und extrahieren, einen Wissensgraph der Vernetzung von Rechtsdokumenten erstellen und das komplexe Umfeld schneller navigierbar machen – mit automatischer Aktualisierung bei Regulierungsverwandlungen.

Topic Modeling

NLP-Techniken wie Topic Modeling können dabei helfen, das Aufkommen neuer Nachhaltigkeitsthemen in Nachrichten und Publikationen zu verfolgen und entstehende Teilthemen aufzuzeigen – damit Sie immer einen Schritt voraus sind.

Zusammenfassung

Die Fortschritte in der NLP-basierten Zusammenfassung in den letzten Jahren waren beeindruckend. Sie birgt erhebliches Potenzial zur Unterstützung der Sustainable Finance-Implementierung – mit der Aussicht, Rechtsdokumente rund um Regulierungen wie die EU-Taxonomie schnell zu verarbeiten und zusammenzufassen.

Bei Briink entwickeln wir die Technologie, um diese Anwendungen möglich zu machen. Sie können uns auf Medium, LinkedIn und Twitter folgen.