Ziel

In diesem Seminar steht die datengetriebene Umsetzung regulatorischer und strategischer ESG-Anforderungen im Fokus. Dabei werden zentrale Fragestellungen zur Nutzung von ESG-Daten und KI-gestützten Analysemethoden praxisnah und vertiefend behandelt.

Zu Beginn erfolgt ein Ausblick auf die sich wandelnden Anforderungen an ESG-Daten im Kontext aktueller Entwicklungen, insbesondere im Hinblick auf die EU-Omnibus-Verordnung. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf dem Monitoring von ESG-Kennzahlen und der Messung von Wirkungen (Impact Measurement), wobei konkrete Ansätze zur Umsetzung sowie typische Herausforderungen in der Praxis beleuchtet werden.

Im weiteren Verlauf werden zentrale Grundlagen der ESG-Datenqualität, der Datensammlung sowie der Governance-Strukturen behandelt. Die Teilnehmenden erhalten einen Überblick über geeignete Prozesse zur Sicherstellung konsistenter und prüfbarer ESG-Daten sowie zur Integration dieser Daten in bestehende Systeme.

Abschließend steht der Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Automatisierung im ESG-Kontext im Vordergrund. Es wird gezeigt, wie moderne Technologien die ESG-Berichterstattung, -Analyse und -Prognose unterstützen können. Anhand von Erfahrungsberichten wird diskutiert, welche Potenziale und Grenzen der Einsatz von KI im ESG-Management bietet und wie Unternehmen erste Schritte zur Automatisierung ESG-relevanter Prozesse umsetzen können.

Aufbau und Inhalte

  • Ausblick ESG Daten nach Omnibus
    • Steuerung von ESG KPIs
    • Impact Measurement
  • Datenqualität, Datengovernance und Datensammlung
    • effiziente Datensammlung und Datenaufbereitung
    • Data Storytelling
    • Dashboard & BI Lösungen
  • KI und Automatisierung
    • Best Case Beispiele
    • Vorteile und Limitierungen für dein Einsatz von KI und Automatisierung in der ESG Berichterstattung und des Impact Measurements
    • konkrete Anwendungungsbeispiele für KI und Automatisierungen