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AI賦能的企業(yè)ESG評價 ——方法、技術(shù)及應(yīng)用-王英林

AI賦能的企業(yè)ESG評價 ——方法、技術(shù)及應(yīng)用

叢書名：上海財經(jīng)大學(xué)富國ESG叢書
著（譯）者：王英林
資源下載：
責(zé)任編輯：李成軍
字       數(shù)：350千字
開       本：16 開
印       張：16.5
出版版次：1
出版年份：2025-11-04
書       號：978-7-5642-4771-3/F.4771
紙書定價：92.00元   教師會員可用500積分申請樣書

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本書探討人工智能（AI）如何賦能ESG（環(huán)境、社會、治理）評價體系的創(chuàng)新實踐，針對ESG數(shù)據(jù)來源復(fù)雜、評價標準不統(tǒng)一、動態(tài)反饋不足等挑戰(zhàn)，作者提出三大AI輔助的ESG評價解決方案：一是通過AI輔助的多源信息抽取、異構(gòu)數(shù)據(jù)融合及數(shù)據(jù)補全技術(shù)實現(xiàn)高效ESG數(shù)據(jù)治理；二是運用AI技術(shù)輔助建立ESG指標權(quán)重優(yōu)化模型；三是借助數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建ESG政策實驗平臺，實現(xiàn)策略仿真推演。全書結(jié)合理論與實務(wù)，既闡述AI與ESG融合的理論框架，又提供可落地的實施方案，通過案例分析和方法論拆解為相關(guān)ESG研究機構(gòu)提供數(shù)據(jù)治理工

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本書探討人工智能（AI）如何賦能ESG（環(huán)境、社會、治理）評價體系的創(chuàng)新實踐，針對ESG數(shù)據(jù)來源復(fù)雜、評價標準不統(tǒng)一、動態(tài)反饋不足等挑戰(zhàn)，作者提出三大AI輔助的ESG評價解決方案：一是通過AI輔助的多源信息抽取、異構(gòu)數(shù)據(jù)融合及數(shù)據(jù)補全技術(shù)實現(xiàn)高效ESG數(shù)據(jù)治理；二是運用AI技術(shù)輔助建立ESG指標權(quán)重優(yōu)化模型；三是借助數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建ESG政策實驗平臺，實現(xiàn)策略仿真推演。

全書結(jié)合理論與實務(wù)，既闡述AI與ESG融合的理論框架，又提供可落地的實施方案，通過案例分析和方法論拆解為相關(guān)ESG研究機構(gòu)提供數(shù)據(jù)治理工具與評估體系優(yōu)化、管理體系改進的指導(dǎo)。

本書作為金融科技與可持續(xù)發(fā)展的交叉研究，既是研究人員的理論參考，也是工程師的實踐指南，可為推動ESG從理論到實踐轉(zhuǎn)化提供重要參考。

第1章 ESG概述 1。
1.1 ESG的概念及內(nèi)涵 1。
1.2 ESG的起源及發(fā)展 1。
1.3 ESG生態(tài)系統(tǒng) 3。
1.3.1 兩大主題 4。
1.3.2 閉環(huán)結(jié)構(gòu) 4。
1.4 ESG評價 8。
1.4.1 ESG評價現(xiàn)狀 9。
1.4.2 AI賦能ESG評價 10。
1.5 小結(jié) 11。
第2章 AI技術(shù)基礎(chǔ) 12。
2.1 機器學(xué)習(xí)方法 12。
2.1.1 監(jiān)督學(xué)習(xí) 12。
2.1.2 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 25。
2.2 深度學(xué)習(xí)方法 27。
2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 28。
2.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 35。
2.2.3 多模態(tài)模型 38。
2.3 強化學(xué)習(xí)方法 43。
2.3.1 強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 43。
2.3.2 常用強化學(xué)習(xí)算法 46。
2.3.3 大模型時代的強化學(xué)習(xí)算法 52。
2.4 大模型技術(shù) 55。
2.4.1 提示工程 55。
2.4.2 參數(shù)高效微調(diào) 62。
2.4.3 小結(jié) 71。
第3章 ESG多源數(shù)據(jù)采集與信息抽取技術(shù) 76。
3.1 ESG數(shù)據(jù)來源、類型及應(yīng)用 76。
3.1.1 數(shù)據(jù)來源 76。
3.1.2 數(shù)據(jù)類型 77。
3.1.3 數(shù)據(jù)應(yīng)用 79。
3.2 數(shù)據(jù)采集技術(shù) 84。
3.2.1 數(shù)據(jù)源與采集方式 84。
3.2.2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲 84。
3.3 信息抽取方法與技術(shù) 88。
3.3.1 信息抽取任務(wù)類別 88。
3.3.2 傳統(tǒng)信息抽取方法 90。
3.3.3 基于大模型的信息抽取技術(shù) 94。
3.4 AI輔助的ESG信息抽取 98。
3.4.1 現(xiàn)有研究概述 98。
3.4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 99。
3.4.3 基于預(yù)訓(xùn)練模型的ESG信息抽取 101。
3.4.4 基于提示工程的ESG信息抽取 105。
3.4.5 基于檢索增強生成模型的ESG信息抽取 109。
3.5 ESG信息抽取方法的有效性評估 113。
3.5.1 基于預(yù)訓(xùn)練模型的ESG信息抽取結(jié)果評估 113。
3.5.2 基于提示工程的ESG信息抽取結(jié)果評估 114。
3.5.3 基于檢索增強生成模型的ESG信息抽取結(jié)果評估 114。
3.5.4 結(jié)果分析 115。
3.6 小結(jié) 116。
第4章 ESG多源信息融合技術(shù) 119。
4.1 多源ESG信息集成融合的背景 119。
4.2 ESG信息融合的任務(wù)與過程 119。
4.2.1 實體對齊 120。
4.2.2 來源可靠性 121。
4.2.3 真值發(fā)現(xiàn) 121。
4.3 信息融合的方法與技術(shù) 122。
4.3.1 實體對齊的常見方法 122。
4.3.2 真值發(fā)現(xiàn)的常見方法 129。
4.4 AI技術(shù)在ESG多源信息融合中的應(yīng)用 139。
4.4.1 基于規(guī)則約束下TransE實體對齊方法 139。
4.4.2 基于提示詞工程的數(shù)據(jù)去重 140。
4.4.3 基于量化定性指標的信息融合方法 141。
4.4.4 基于模糊集理論的真值確定 143。
4.5 ESG信息融合方法的有效性評估 144。
4.5.1 基于規(guī)則約束下TransE實體對齊實驗的評估 144。
4.5.2 基于提示詞工程去重實驗的評估 145。
4.5.3 基于量化定性指標信息融合實驗的評估 146。
4.5.4 基于模糊集理論真值確定實驗的評估 147。
4.6 小結(jié) 148。
第5章 ESG數(shù)據(jù)補全 151。
5.1 ESG數(shù)據(jù)補全的背景 151。
5.2 數(shù)據(jù)補全方法與技術(shù) 152。
5.2.1 數(shù)據(jù)缺失的類型 152。
5.2.2 基于統(tǒng)計學(xué)的數(shù)據(jù)補全方法 153。
5.2.3 基于機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)補全方法 159。
5.2.4 基于深度學(xué)習(xí)的補全方法 162。
5.3 AI輔助的ESG數(shù)據(jù)補全 170。
5.3.1 現(xiàn)有技術(shù)概述 170。
5.3.2 ESG數(shù)據(jù)缺失分析 172。
5.3.3 基于傳統(tǒng)方法的ESG數(shù)據(jù)補全 173。
5.3.4 基于大模型聯(lián)網(wǎng)搜索的ESG數(shù)據(jù)補全 175。
5.4 ESG數(shù)據(jù)補全策略的有效性評估 179。
5.4.1 評估指標的介紹 179。
5.4.2 在ESG數(shù)據(jù)集上的定量評估 180。
5.4.3 在ESG數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用 181。
5.5 小結(jié) 183。
第6章 ESG評級體系介紹 188。
6.1 國外主流ESG評級體系 188。
6.1.1 明晟（MSCI）ESG評級 188。
6.1.2 富時羅素（FTSE Russell）ESG評級 203。
6.1.3 標普道瓊斯指數(shù)ESG評級 207。
6.2 國內(nèi)主流ESG評級體系 212。
6.2.1 商道融綠ESG評級 212。
6.2.2 華證指數(shù)ESG評級 218。
6.2.3 萬得（Wind）ESG評級 223。
6.3 ESG評級體系的對比分析 227。
6.4 ESG評級體系的不足與展望 230。
6.5 小結(jié) 231。
第7章 ESG評價技術(shù)與方法優(yōu)化 234。
7.1 ESG評級體系的建立與優(yōu)化 234。
7.1.1 ESG評級體系的建立 234。
7.1.2 ESG評級體系的優(yōu)化 235。
7.2 ESG評級體系的傳統(tǒng)優(yōu)化與案例 236。
7.2.1 ESG評級體系的傳統(tǒng)優(yōu)化案例 236。
7.3 AI輔助的ESG評級體系優(yōu)化 240。
7.3.1 AI自動化輔助的ESG指標篩選 240。
7.3.2 結(jié)合多專家模糊決策和AHP的權(quán)重設(shè)置 254。
7.3.3 基于爭議事件的指標權(quán)重動態(tài)調(diào)整 260。
7.4 ESG新評級體系的有效性評估 262。
7.4.1 評估指標的有效性與合理性 262。
7.4.2 優(yōu)化后的ESG評級的計算應(yīng)用 264。
7.5 小結(jié) 264。
第8章 ESG評價的趨勢與展望 267。
8.1 數(shù)字孿生技術(shù) 267。
8.1.1 數(shù)字孿生由來及發(fā)展 267。
8.1.2 數(shù)字孿生內(nèi)涵及意義 270。
8.2 基于數(shù)字孿生技術(shù)的ESG評價框架 271。
8.2.1 數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用到ESG中的前景 272。
8.2.2 基于數(shù)字孿生和強化學(xué)習(xí)的ESG評價框架 272。
8.2.3 數(shù)字孿生系統(tǒng)的設(shè)計 274。
8.3 小結(jié) 278。

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