Climate AI for Corporate Decarbonization Metrics Extraction

📄 arXiv: 2411.03402v1 📥 PDF

作者: Aditya Dave, Mengchen Zhu, Dapeng Hu, Sachin Tiwari

分类: q-fin.PM, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2024-11-05

💡 一句话要点

提出CAI模型，利用LLM自动提取企业脱碳指标，提升数据收集效率和准确性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 脱碳指标提取 可持续投资 企业社会责任 气候人工智能

📋 核心要点

  1. 手动从公司披露文件中提取脱碳指标耗时费力，且格式不统一，需要领域专家验证。
  2. 提出CAI模型，利用大型语言模型自动提取和验证公司披露的脱碳指标，无需人工梳理。
  3. 实验表明，CAI模型提高了数据收集的效率和准确性，且结果不受特定LLM选择的影响。

📝 摘要（中文）

公司温室气体（GHG）排放目标是可持续投资中的重要指标。为了全面了解公司的排放目标，我们提出了一种从公司公开披露中获取这些指标的方法。在没有自动化的情况下，手动管理这些指标是一项劳动密集型过程，需要梳理冗长的公司可持续发展披露文件，而这些文件通常不遵循标准格式。此外，生成的数据集需要由领域专家（SME）彻底验证，进一步延长了上市时间。我们介绍了气候人工智能公司脱碳指标提取（CAI）模型和流程，这是一种利用大型语言模型（LLM）从公司披露中提取和验证相关指标的新方法。我们证明，该过程通过自动化数据管理、验证和指标评分，提高了数据收集的效率和准确性。我们进一步表明，我们的结果与LLM的选择无关。该框架可以广泛应用于从文本数据中提取信息。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从公司公开披露文件中高效、准确地提取温室气体（GHG）排放目标等脱碳指标的问题。现有方法主要依赖人工梳理和验证，效率低下且容易出错，同时公司披露文件格式不统一，增加了提取难度。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大文本理解和信息提取能力，自动化地从公司披露文件中提取和验证脱碳指标。通过训练LLM识别相关信息，并设计相应的流程进行数据验证和评分，从而提高数据收集的效率和准确性。

技术框架：CAI模型和流程主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：收集公司公开披露文件，如可持续发展报告等；2) 信息提取：利用LLM从文本中提取与脱碳指标相关的信息；3) 数据验证：设计验证规则，对提取的信息进行验证，确保准确性；4) 指标评分：对提取的指标进行评分，评估其质量和可靠性。整个流程旨在实现自动化数据管理、验证和指标评分。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型应用于企业脱碳指标的提取和验证。与传统的人工方法相比，CAI模型能够显著提高数据收集的效率和准确性，并降低人工成本。此外，该方法具有较强的通用性，可以应用于从其他类型的文本数据中提取信息。

关键设计：论文中没有详细描述LLM的具体参数设置、损失函数或网络结构。摘要中提到，实验结果与LLM的选择无关，表明该方法具有一定的鲁棒性。关键设计可能在于如何构建合适的提示工程（Prompt Engineering），引导LLM准确提取所需信息，以及如何设计有效的验证规则来确保数据质量。这些细节需要在论文正文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文的主要亮点在于验证了CAI模型在企业脱碳指标提取方面的有效性，并证明了其结果与所选LLM无关，这意味着该方法具有较强的通用性和鲁棒性。虽然摘要中没有提供具体的性能数据，但强调了数据收集效率和准确性的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于可持续投资领域，为投资者提供更全面、准确的企业脱碳信息，辅助投资决策。此外，该方法还可应用于其他领域，例如环境监管、政策制定等，帮助相关机构更好地了解企业的环境表现，推动可持续发展。

📄 摘要（原文）

Corporate Greenhouse Gas (GHG) emission targets are important metrics in sustainable investing [12, 16]. To provide a comprehensive view of company emission objectives, we propose an approach to source these metrics from company public disclosures. Without automation, curating these metrics manually is a labor-intensive process that requires combing through lengthy corporate sustainability disclosures that often do not follow a standard format. Furthermore, the resulting dataset needs to be validated thoroughly by Subject Matter Experts (SMEs), further lengthening the time-to-market. We introduce the Climate Artificial Intelligence for Corporate Decarbonization Metrics Extraction (CAI) model and pipeline, a novel approach utilizing Large Language Models (LLMs) to extract and validate linked metrics from corporate disclosures. We demonstrate that the process improves data collection efficiency and accuracy by automating data curation, validation, and metric scoring from public corporate disclosures. We further show that our results are agnostic to the choice of LLMs. This framework can be applied broadly to information extraction from textual data.