成功案例
通过生成式AI分析CSRD数据差异，加快合规步伐
一家跨国消费健康与卫生用品公司需在极短时间内满足欧洲新出台的可持续发展披露要求（CSRD）。Ekimetrics部署了专属AI模块ESG Copilot，精准识别客户内部ESG绩效与政策数据与外部监管要求之间的差距。该模块以远低于常规的分析时长完成任务，使客户得以腾出更多时间专注于提升绩效与完善政策。
整合来自 20 份报告的数据
跨越多种格式与业务部门
1,200+
对1200+定性和定量披露要求进行评估
6 周 vs. 6 个月
分析周期大幅缩短
项目实践
解决方案
01
客户挑战
- 客户的可持续发展数据分散于组织各处，缺乏统一管理
- 客户尚未评估与CSRD要求之间的实际差距，难以制定内部项目计划，也难以确保在2025年报告截止日期前完成
- 传统差距分析需投入大量时间和人力：CSRD要求涵盖1,200余项定性与定量披露指标，通常需要手动收集数据，再逐项对应至报告框架中。
02
解决方案
- 引用标准化生成式AI解决方案ESG Copilot
- 汇总各业务单元和ESG议题的可持续发展数据，并涵盖多种数据格式
- 由 ESG Copilot 完成数据整合，并对应至CSRD报告框架
03
项目成果
- 大幅缩短差距分析所需的时间与人力投入，从通常的6个月压缩至6周
- 利用ESG Copilot 为全部数据点提供了具体的改进建议
- 客户现在可在推进报告工作的同时，持续追踪现有数据与CSRD要求的匹配情况
Challenge
一家全球消费健康与卫生用品零售商需要尽快适应即将生效的《企业可持续发展报告指令》（CSRD）要求。客户委托我们进行全组织范围的差距分析，以识别现有可持续发展数据与CSRD要求之间的差距——CSRD引入了一系列涵盖环境、社会和治理（ESG）各领域的新指标。
在这样规模的组织中，ESG数据通常分散各处且格式不统一。传统方式下，差距分析往往依赖人工逐项核对，需组建专门团队，耗时数月。面对2025年的CSRD报告截止日期，客户迫切需要更高效的解决方案。
Our approach
生成式AI在解决复杂数据问题方面的能力，为加速实现可持续发展目标提供了重要机遇。我们的目标是将差距分析流程自动化，帮助客户节省时间，并利用生成式AI对ESG数据进行整合与业务背景分析，最大化数据的价值。基于此，我们对ESG Copilot生成式AI工具进行了定制，用于分析来自不同报告和政策的数百万个数据点，并根据CSRD数据要求对客户现有报告进行评分。
Outcome
分析完成后，客户对不同欧洲可持续发展报告标准（ESRS）有了全面了解，并可逐项对照CSRD框架下的每一项披露要求。当现有报告与CSRD要求不一致时，ESG Copilot 会提供补救与改进建议。
我们的解决方案使客户能够以最少的时间和资源确保CSRD合规、维护品牌声誉，并最大化ESG数据价值。
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