AI赋能资产配置(五)：AI%2bESG投研实践工具书-国信证券

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容AI 赋能资产配置（五）AI+ESG 投研实践工具书核心观点策略研究·策略专题证券分析师：王开联系人：郭兰滨021-60933132010-88005497wangkai8@guosen.com.cnguolanbin@guosen.com.cnS0980521030001基础数据中小板/月涨跌幅(%)6733.23/2.16创业板/月涨跌幅(%)2205.31/1.42AH 股价差指数131.43A 股总/流通市值 (万亿元)80.68/74.23市场走势资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理相关研究报告《估值周观察(3 月第 2 期)-人工智能、军工集团估值再扩张》——2025-03-09《AI 赋能资产配置(四)-DeepSeek在大盘择时与行业轮动中的应用》 ——2025-03-08《ESG 月度观察(2025 年第 2 期)-绿色主权债框架发布》 ——2025-03-06《资金跟踪与市场结构周观察(第五十五期)-换手率抬升，轮动开启》 ——2025-03-04《AI 赋能资产配置（三）——DeepSeek 与风险“再平价”》 ——2025-03-03AI 技术在 ESG 投研中的应用正逐步改变传统投资决策模式。随着环境、社会和治理（ESG）因素在投资决策中的重要性日益凸显，AI 技术凭借其在数据处理、风险量化、情绪分析和投资组合优化等方面的核心优势，为 ESG 投研带来全新的解决方案。本文通过深入分析 AI 技术在 ESG 投研中的应用场景，总结了主流 AI-ESG 平台的功能特点，并结合实际案例展示了其在投资实践中的应用价值。随着技术的不断进步，AI 有望进一步推动 ESG 投研的智能化和个性化发展，助力投资者实现可持续发展目标。AI 技术通过数据整合与清洗、风险量化与动态监测、公众情绪与品牌声誉管理以及投资组合优化等核心应用场景，全面赋能 ESG 投研。AI 利用自然语言处理和自动化爬虫技术，将碎片化的 ESG 数据转化为结构化信息，显著提升数据处理效率；通过机器学习模型实现 ESG 风险的量化和动态监测，帮助企业主动预警并降低合规成本；借助情感分析技术，将公众情绪和品牌声誉从模糊感知转变为精准量化，为投资者提供关键情绪洞察；并根据投资者偏好和目标，提供个性化的投资组合构建方案，实现财务回报与环境及社会责任的平衡。主流 AI-ESG 平台在数据覆盖、技术先进性和成本效益等方面各有优势。例如，Clarity AI 和 MSCI 在数据覆盖方面表现出色，Signal AI 和 Symanto在技术先进性上表现突出，而 IBM、Clarity AI 和 Signal AI 在成本效益方面更具竞争力。投资者可以根据自身需求选择合适的平台，以满足不同的应用场景。这些平台通过高频数据更新、深度行业对标、非结构化数据处理、气候风险建模和个性化投资等功能，为投资者提供了强有力的支持，助力其在 ESG 投研中实现更高效、更科学的决策。实际应用案例与操作流程演示展示了AI 技术在ESG投研中的具体应用价值。例如，IBM Environmental Intelligence Suite 通过其强大的环境智能工具，帮助用户快速访问和分析环境数据，实现海平面上升风险的预测；Clarity AI则通过其卓越的数据覆盖和透明性，助力 BlackRock 满足欧盟可持续金融披露法规（SFDR）等监管要求，显著提升其 ESG 投研能力。这些案例不仅证明了 AI 技术在 ESG 投研中的实际应用效果，也为投资者提供了可借鉴的操作流程和经验，推动 ESG 投研向智能化和个性化方向发展。风险提示：历史复盘对未来指引有限，市场政策出现调整，技术算法存在模型偏差，文中个股仅作数据梳理，不构成投资推荐意见。请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告2内容目录1.AI 技术在 ESG 投研中的核心应用场景 .......................................... 51.1 数据整合与清洗：从碎片化到结构化 .................................................. 51.2 风险量化与动态监测：从被动响应到主动预警 .......................................... 61.3 公众情绪与品牌声誉管理：从模糊感知到精准量化 ...................................... 81.4 投资组合优化：从标准化到个性化 ...................................................102.主流 AI-ESG 平台的功能对比与选择指南 ...................................... 112.1 主流 AI-ESG 平台功能打分 .......................................................... 112.2 主流 AI-ESG 平台使用场景 .......................................................... 123.实际应用案例与操作流程演示 ................................................ 133.1 IBM Environmental Intelligence Suite 演示案例 .................................... 133.2 Clarity AI 赋能 BlackRock SFDR 报告 ............................................... 15结语 ......................................................................... 16风险提示 ..................................................................... 17请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告3图表目录图1： 各 AI-ESG 平台概述 ................................................................... 4图2： Signal AI 基于 Transformer 模型的数据分析 .............................................5图3： OwlAnalytics 有关 ESG 数据分析 ........................................................5图4： RepRisk 数据来源 .....................................................................6图5： OwlAnalytics 官网常见问题解答 .