
成功案例
利用生成式 AI 与科学框架,实现可扩展且全自动化的气候风险评估

气候风险评估通常依赖人工操作、资源消耗大,且多基于定制化方法,导致大型企业成本高昂,中小企业更是难以承担。此外,缺乏标准化、可量化的评估框架也让企业之间的横向对比变得困难。Ekimetrics 着手构建一套可扩展的数据驱动解决方案,利用大语言模型实现风险评估自动化,确保输出结果不仅针对性强、稳健可靠,而且具备可解释性,便于审计和监管审查。
200+
每项风险评估整合的数据点
1,023
基于ISIC标准体系分类行业
100%
全自动化完成,无需可持续发展专业背景即可进行评估
项目实践
解决方案
01
客户挑战
- 企业层面缺乏标准化的气候风险评估方法,导致结果难以比较且不一致
- 评估往往依赖内部ESG专家或外部顾问,尤其对于业务复杂的大型企业
- 收集企业特定数据耗时费力,需要大量人工投入
02
解决方案
- 开发自下而上的数据驱动方法论,综合考虑资产地理位置、类型和行业,更精准地评估企业层面的气候风险
- 将物理风险评分锚定于INFORM风险指数——一个被广泛认可的国家级风险数据标准
- 利用大语言模型生成符合ISIC标准的行业气候风险评估,并在部署前由专家进行验证
03
项目成果
- 以全自动风险评估引擎替代了碎片化的人工流程,使基于科学的评估能够大规模落地,且无需可持续发展专业背景
- 将LLM生成的推理与专家审核内容相结合,提供可追溯的洞察,支持透明度和可审计性
- 构建可扩展的评估框架,可复用于其他定性风险领域,借助生成式AI优化工作流、提升效率
Challenge
Our approach
Outcome
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