Una delle sfide principali per le organizzazioni caratterizzate da supply chain articolate e complesse è costituito dalla rendicontazione relativa allo Scope 3. Per rispondere a queste esigenze sempre più diffuse e sempre più sentite IBM ha arricchito la propria IBM Envizi ESG Suite con nuove funzionalità con cui intende supportare queste organizzazioni nelle operazioni di data collection, di calcolo e di analisi delle emissioni di gas serra (GHG) Scope 3 attraverso l’integrazione di una soluzione di Natural Language Processing NLP.
Con questo passaggio la piattaforma per la gestione ESG può contare su nuove funzionalità di classificazione del testo espressamente progettate per abilitare le organizzazioni a nuove forme più avanzate di inserimento, di organizzazione e di gestione automatica dei dati. Un approccio che garantisce nello stesso tempo una maggiore precisione e una migliore efficienza nel calcolo delle emissioni e nelle comunicazioni esterne.
Il ruolo di IBM Envizi per l’ESG
La piattaforma IBM Envizi ha lo scopo di supportare le organizzazioni nella data collection, nel calcolo e nell’analisi dei dati relativi alla sostenibilità allo scopo di sviluppare report sulle emissioni di gas serra su tutte le 15 categorie Scope 3, grazie a un motore di calcolo che applica i metodi del Protocollo GHG. Questo sistema di calcolo conta a sua volta su un approccio basato su forme di acquisizione automatica dei dati da varie fonti, dalle indagini sui fornitori, dalle librerie dei fattori di emissione Scope 3, dai modelli di framework di rendicontazione per poi metterli a disposizione attraverso una dashboard di valutazione Scope 3 dedicata, con strumenti di audit e funzionalità che supportano l’analisi di benchmarking dei fornitori.
Natural Language Processing per la sostenibilità
La nuova funzionalità di Envizi basata sul Natural Language Processing è particolarmente indicata per accelerare uno dei punti chiave legati alla rendicontazione delle emissioni Scope 3, vale a dire la categorizzazione dei dati di spesa ricavati dai sistemi finanziari o ERP.
Grazie alla classificazione automatica del testo tramite NLP, IBM Envizi accelera questo processo aggregando, gestendo, categorizzando e preparando i dati di spesa e permette di generare un set di dati unificato e aggiornato che mappa i fattori di emissione specifici per paese e per settore.
IBM Envizi aggiunge anche una libreria integrata di fattori di emissione basati sulla spesa armonizzata in oltre 180 Paesi, permettendo la creazione di una maggiore uniformità nei calcoli Scope 3 anche per le necessità legate alla gestione degli acquisti di beni e servizi. Si tratta in questo caso di set di dati che sono appositamente progettati per aiutare le organizzazioni a calcolare in modo rapido, accurato ed efficiente le proprie emissioni.
