大多數(shù)ESG評級機構和數(shù)據(jù)提供商通過分析不同類別可持續(xù)性標準（如排放、廢物管理、透明度、高管薪酬等）的數(shù)據(jù)點來衡量公司的ESG績效。該分析用于創(chuàng)建可持續(xù)性得分，供資產(chǎn)所有者和管理者在其投資戰(zhàn)略中使用，用于企業(yè)社會責任和可持續(xù)性報告以及供應鏈監(jiān)控。

　　然而，每個ESG評級機構都制定了各自的研究范圍，納入了不同類別的可持續(xù)性、不同的衡量標準以及ESG總體得分的不同權重。ESG評級機構和ESG數(shù)據(jù)提供商使用的原始數(shù)據(jù)源類型也存在差異。

　　1.ESG評級機構

　　大多數(shù)傳統(tǒng)的ESG評級機構基于從公司自身獲得的信息來分析有限選擇的上市公司的績效；例如，對公司溝通進行內(nèi)容分析，如公司的公司責任報告和網(wǎng)站，以標記與ESG問題相關的某些關鍵字。一些機構通過向接受評估的公司發(fā)送問卷，并與非政府組織、政府機構或工會等利益相關者接觸，收集有關ESG績效的數(shù)據(jù)。大多數(shù)機構使用國際標準，如勞工組織公約、聯(lián)合國全球契約和《人權宣言》，作為分析基準。然后，他們使用自己的方法分析數(shù)據(jù)，并確定每家公司的評級。評級和分析通常每年更新兩到三次。

　　2.ESG數(shù)據(jù)提供者

　　對可靠和及時的ESG數(shù)據(jù)的需求不斷增加，這導致ESG數(shù)據(jù)提供商使用人工智能和機器學習算法等技術從公司外部的來源（如新聞文章、NGO報告、社交媒體和其他來源）篩選大量非結構化數(shù)據(jù)。使用與特定ESG問題（如氣候變化、水資源短缺、勞資關系、公司治理等）相關的預定義關鍵字的自動搜索工具可以掃描大量數(shù)據(jù)，以識別與公司ESG績效和可持續(xù)性相關的風險事件和爭議。然后，這些數(shù)據(jù)可用于匯編ESG分數(shù)和指標，供銀行、機構投資者和投資經(jīng)理等客戶用于盡職調(diào)查和風險管理。》》》對綠色金融相關證書感興趣的點我咨詢

　　3.專業(yè)ESG數(shù)據(jù)提供商

　　專業(yè)ESG數(shù)據(jù)提供商已在利基市場發(fā)展了專業(yè)知識。一些供應商使用世界銀行、歐盟統(tǒng)計局和透明國際等來源的公開數(shù)據(jù)對國家進行評級，而其他供應商則關注氣候變化、水資源短缺、塑料污染或二氧化碳排放等單一問題。依賴非傳統(tǒng)來源的替代數(shù)據(jù)提供者也越來越多；例如，衛(wèi)星圖像可用于監(jiān)測漏油等風險事件或森林火災等自然災害。

　　然而，這些人工智能系統(tǒng)和機器學習算法的強大程度取決于構建它們的數(shù)據(jù)質(zhì)量。為了解決這一挑戰(zhàn)，領先的ESG數(shù)據(jù)提供商通過培訓分析師如何使用基于規(guī)則的方法評估原始數(shù)據(jù)，將人工智能與人類智能結合起來。該質(zhì)量控制系統(tǒng)確保最終研究和分析具有相關性和可操作性。這些帶注釋或經(jīng)整理的數(shù)據(jù)點也可用于訓練機器學習算法，最終使其隨著時間的推移更快、更準確。通過結合機器世界和人類世界的優(yōu)點，這些人工智能驅動的數(shù)據(jù)提供商可以展示一家公司的政策是否真的轉化為實際績效——事實上，它提供了一個“現(xiàn)實檢查”來判斷一家公司是否走了路，而不僅僅是說說而已。

　　這些數(shù)據(jù)的及時性、粒度和可用性——以及基礎數(shù)據(jù)庫的范圍和規(guī)模——使這些數(shù)據(jù)集成為量化投資策略的理想輸入。數(shù)據(jù)集越長，就越能用于支持測試交易策略或進行研究。這是人工智能驅動的ESG數(shù)據(jù)提供商之間的一個重要區(qū)別，因為一些公司擁有10年以上的連續(xù)時間序列的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，而其他公司可能只有幾年的數(shù)據(jù)或依賴于回填數(shù)據(jù)，這往往不太可靠。

　　4.計分法

　　ESG評級機構和ESG數(shù)據(jù)提供商開發(fā)了自己的評分方法，以評估公司的企業(yè)可持續(xù)性績效。許多ESG評級機構的得分遵循信用評級機構的方法，并以字母級表示，通常從A –D-，A級表示企業(yè)的高可持續(xù)性水平。ESG數(shù)據(jù)提供者更頻繁地使用數(shù)值。其他ESG評分系統(tǒng)包括百分比、熱圖、布爾邏輯（真/假陳述）和“紅綠燈”分類。》》》對CGFC證書感興趣的點我咨詢

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