Cómo un data science innovador identifica el riesgo ESG importante antes de que llegue a los mercados
Deborah McGovern, William Coulby
Evaluar la exposición de una empresa al riesgo medioambiental, social y de gobierno (ESG) es un componente esencial de una inversión. Sin embargo, el acceso a información fiable y oportuna puede ser complicado, dado que la transparencia corporativa es desigual y los estándares regulatorios globales todavía se encuentran en evolución. En la actualidad, el data science está ayudando a proporcionar la información que necesitan los inversores.
Un equipo con conocimientos de inteligencia artificial (IA) y data science puede proporcionar nueva información y formas de señalar de forma anticipada, si una empresa puede estar desarrollando una posible controversia ESG, que pudiera hacer que el precio de sus acciones se desplomara, o si puede, por el contrario, estar desarrollando nuevas tecnologías que pudieran ayudar a resolver problemas medioambientales.
La IA puede ir más allá para identificar con mayor precisión señales de datos recientes, de alta calidad, únicos y complejos, creando nuevas métricas y recurriendo a fuentes de información alternativas para permitir un modelado personalizado. Como tal, la IA está agregando de información útil que se puede aplicar a una variedad de fondos, no solo aquellos etiquetados como "sostenibles".
Y, si bien estas señales de data science son solo un pequeño añadido al amplio proceso de toma de decisiones de inversión, representan un gran paso adelante, pues ofrecen a los inversores la tentadora posibilidad de disfrutar de una ventaja anticipada al detectar importantes problemas y oportunidades corporativas antes de que tengan un gran impacto material. También se pueden personalizar, ofreciendo un enfoque diferente a los proveedores de calificación ESG (las llamadas "soluciones de terceros") que suelen basarse en medias imprecisas de la industria.
Deficiencias en los datos existentes: llenando los huecos
La IA puede evaluar el riesgo en materia ESG, identificar líderes y ayudar a solventar las deficiencias en los datos ESG comunicados por las propias empresas. Cubrir las lagunas es importante porque la divulgación varía ampliamente. Las empresas de mercados emergentes, por ejemplo, suelen divulgar menos información que las de los mercados desarrollados, las empresas de pequeña capitalización divulgan menos que las de gran capitalización (puede ser costoso), mientras que las empresas en Europa divulgan más que en otras regiones.
La divulgación también varía según el sector y dentro de los sectores, ya que algunas empresas pueden ocultar información intencionadamente. Incluso las empresas que publican informes de responsabilidad social lo hacen con poca frecuencia y es posible que no incluyan problemas en etapas iniciales. Las deficiencias se extienden a los proveedores de datos de terceros, que no cubren de manera integral todo lo que los inversores quieren saber.
La IA puede deducir las piezas que faltan, por ejemplo, mediante el uso de puntos de datos disponibles que están correlacionados con un factor ESG no informado, produciendo resultados que permiten a los inversores hacer comparaciones sistemáticas.
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