Chitchat with AI: Understand the supply chain carbon disclosure of companies worldwide through Large Language Model
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Haebom
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저자
Haotian Hang, Yueyang Shen, Vicky Zhu, Jose Cruz, Michelle Li
개요
본 논문은 글로벌 지속 가능성 의무화에 따라 기업의 탄소 공개가 환경적 책임을 비즈니스 전략과 일치시키는 중요한 메커니즘으로 부상함에 따라, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 기업의 기후 공개 품질을 평가하는 새로운 의사 결정 지원 프레임워크를 제안합니다. 탄소 공개 프로젝트(CDP)의 방대한 데이터를 기반으로, 마스터 루브릭을 개발하여 11년간의 CDP 데이터를 일관성 있게 평가하고, 이를 통해 산업 및 지역 간 벤치마킹을 가능하게 합니다.
시사점, 한계점
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LLM 기반의 새로운 프레임워크를 통해 비정형 공개 데이터를 정량화, 해석 가능하며 비교 가능한 정보로 변환하여 기후 거버넌스 분야의 AI 기반 의사 결정 지원 시스템(DSS)의 역량을 향상시킴.
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기술 분야 및 독일과 같은 국가에서 높은 루브릭 정렬성을 보이며, 다른 분야에서는 변동성이나 피상적인 참여를 보이는 등 산업 및 지역별 공개의 시계열적 추세, 전략적 정렬 패턴, 불일치를 파악하여 투자자, 규제 기관 및 기업 ESG 전략가에게 유용한 통찰력을 제공.
