基於提示学习的ESG（环境、社会和治理）报告分析 (ARD/279)

随着过去十年环境、社会和管治 (ESG) 投资的快速增长，在香港联合交易所上市的公司现在必鬚髮布年度 ESG 报告。ESG从环境、社会、以及公司管治的角度去审视一间公司的好坏，是一种新兴的企业评价方式。虽然 ESG 被公认為对维持香港作為主要国际金融中心的地位至关重要，但目前ESG 报告并没有一个普遍接受的标準。不同公司出具的 ESG 报告从 10 页到 200 多页不等，同一家公司的 ESG 评级也因评级机构的不同而有很大差异。这些多元化的 ESG 报告缺乏易於比较的 ESG 指标和评级，给监管机构、投资者和上市公司等市场参与者都带来了不少困难。 為协助这些市场参与者编制、分析和利用 ESG 报告，我们提出了一种基於 AI 的 ESG 报告分析 (ERA) 系统。该系统自动收集、分析和提取企业ESG报告中的关键信息，全面了解企业所属行业的ESG状况。 该系统还能帮助找出目标公司ESG报告中的不足之处，并且提供有效的改进建议。 我们的系统利用提示学习方法自动分析 ESG 报告并生成质量改进建议。研究表明，提示学习在低资源（少样本）条件下性能明显优於标準微调方案。香港将努力在 2050 年之前实现碳中和，而我们可以通过建立更高效、碳足跡更少的人工智能技术，例如提示学习模型来积极参与这个长期减碳战略。