Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated Identification of Climate Risk Disclosures in Annual Corporate Reports

論文の概要: Automated Identification of Climate Risk Disclosures in Annual Corporate Reports

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01415v1
Date: Tue, 3 Aug 2021 11:14:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-20 00:54:28.001943
Title: Automated Identification of Climate Risk Disclosures in Annual Corporate Reports
Title（参考訳）: 企業報告における気候リスク開示の自動識別
Authors: David Friederich, Lynn H. Kaack, Alexandra Luccioni, Bjarne Steffen
Abstract要約: 機械学習を使って、5種類の気候関連リスクを特定します。ヨーロッパ企業による120以上の年次レポートを手作業で作成しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: It is important for policymakers to understand which financial policies are effective in increasing climate risk disclosure in corporate reporting. We use machine learning to automatically identify disclosures of five different types of climate-related risks. For this purpose, we have created a dataset of over 120 manually-annotated annual reports by European firms. Applying our approach to reporting of 337 firms over the last 20 years, we find that risk disclosure is increasing. Disclosure of transition risks grows more dynamically than physical risks, and there are marked differences across industries. Country-specific dynamics indicate that regulatory environments potentially have an important role to play for increasing disclosure.
Abstract（参考訳）: 企業報告における気候リスク開示の増大には、どの金融政策が有効であるかを理解することが重要である。機械学習を使って、5種類の気候関連リスクの暴露を自動的に識別します。この目的のために,欧州企業による120以上の手作業による年次報告書のデータセットを作成した。過去20年間で337社の報告にアプローチを適用すると、リスク開示が増加していることが分かります。遷移リスクの開示は物理的リスクよりも動的に増大し、業界間で顕著な違いがある。国固有のダイナミクスは、規制環境が開示を増やす上で重要な役割を果たす可能性があることを示している。

関連論文リスト

AI Risk Categorization Decoded (AIR 2024): From Government Regulations to Corporate Policies [88.32153122712478]
我々は4階層の分類に分類された314のユニークなリスクカテゴリを特定した。最高レベルでは、この分類はシステム・アンド・オペレーショナル・リスク、コンテンツ・セーフティ・リスク、社会的なリスク、法と権利のリスクを含む。我々は、セクター間の情報共有と、生成型AIモデルとシステムのリスク軽減におけるベストプラクティスの推進を通じて、AIの安全性を向上することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-25T18:13:05Z)
Near to Mid-term Risks and Opportunities of Open-Source Generative AI [94.06233419171016]
Generative AIの応用は、科学や医学、教育など、さまざまな分野に革命をもたらすことが期待されている。こうした地震の影響の可能性は、潜在的なリスクに関する活発な議論を引き起こし、より厳格な規制を要求した。この規制は、オープンソースのジェネレーティブAIの誕生する分野を危険にさらしている可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-25T21:14:24Z)
Assessing Climate Transition Risks in the Colombian Processed Food Sector: A Fuzzy Logic and Multicriteria Decision-Making Approach [0.19791587637442667]
本研究は,コロンビアの加工食品部門における主な気候変動リスクを特定し,評価する。遷移リスクは曖昧であるので、我々の手法はファジィ論理を使い、様々な複数基準の意思決定手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-13T21:49:49Z)
Data-Adaptive Tradeoffs among Multiple Risks in Distribution-Free Prediction [55.77015419028725]
しきい値とトレードオフパラメータが適応的に選択された場合、リスクの有効な制御を可能にする手法を開発する。提案手法は単調なリスクとほぼ単調なリスクをサポートするが,それ以外は分布的な仮定はしない。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-28T17:28:06Z)
On the Societal Impact of Open Foundation Models [93.67389739906561]
ここでは、広く利用可能なモデルウェイトを持つものとして定義されている、オープンファンデーションモデルに重点を置いています。オープンファンデーションモデルの5つの特徴を識別し,その利点とリスクを両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-27T16:49:53Z)
From Transcripts to Insights: Uncovering Corporate Risks Using Generative AI [0.0]
我々は、政治的、気候的、AI関連のリスクに曝露する、しっかりとしたレベルのリスク対策を開発し、検証する。 GPT 3.5 モデルを用いてリスクサマリーとアセスメントを生成することにより,GPT ベースの尺度が重要な情報内容を有することを示す。また、生成的AIは、近年の四半期で急増しているAIリスクのような、新たなリスクを検出するのに効果的であることもわかっています。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-26T18:30:37Z)
AI Risk Profiles: A Standards Proposal for Pre-Deployment AI Risk Disclosures [0.8702432681310399]
下流の意思決定をガイドできるリスクプロファイリング標準を提案する。この基準は、提案したAIリスクの分類に基づいており、文献で提案されるさまざまなリスクの高度な分類を反映している。我々はこの方法論を,公開情報を用いた多数の著名なAIシステムに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-22T20:45:15Z)
Adverse Media Mining for KYC and ESG Compliance [2.381399746981591]
逆メディアやネガティブニュースのスクリーニングは、そのような非金融的リスクの特定に不可欠である。本稿では,ユーザのクエリに対する有害メディアのリアルタイム検索とバッチ検索の両方を行う自動化システムを提案する。高精度で有害なニュースフィルタリングに対する、スケーラブルで機械学習によるアプローチは、4つの視点に基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-22T01:04:16Z)
A Framework for Institutional Risk Identification using Knowledge Graphs and Automated News Profiling [5.631924211771643]
世界中の組織は、世界中の運用に影響を与えるさまざまなリスクに直面しています。リスクが生まれる前に潜在的なリスクを検知し、評価する、堅牢なリスク識別プロセスを持つことが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-19T11:06:12Z)
Analyzing Sustainability Reports Using Natural Language Processing [68.8204255655161]
近年、企業は環境への影響を緩和し、気候変動の状況に適応することを目指している。これは、環境・社会・ガバナンス(ESG)の傘下にある様々な種類の気候リスクと暴露を網羅する、ますます徹底した報告を通じて報告されている。本稿では,本稿で開発したツールと方法論について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-03T21:22:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。