論文の概要: Paradigm Shift in Sustainability Disclosure Analysis: Empowering
Stakeholders with CHATREPORT, a Language Model-Based Tool
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15518v2
- Date: Thu, 16 Nov 2023 07:59:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 22:32:41.037465
- Title: Paradigm Shift in Sustainability Disclosure Analysis: Empowering
Stakeholders with CHATREPORT, a Language Model-Based Tool
- Title（参考訳）: 持続可能性開示分析におけるパラダイムシフト: 言語モデルベースツールCHATREPORTによるステークホルダの活用
- Authors: Jingwei Ni, Julia Bingler, Chiara Colesanti-Senni, Mathias Kraus, Glen
Gostlow, Tobias Schimanski, Dominik Stammbach, Saeid Ashraf Vaghefi, Qian
Wang, Nicolas Webersinke, Tobias Wekhof, Tingyu Yu, Markus Leippold
- Abstract要約: 本稿では,企業サステナビリティレポートの分析を自動化するために,専門知識を持つ大規模言語モデル(LLM)を強化する新たなアプローチを提案する。
当社はCHATREPORTを認定し、企業における気候変動リスクの開示を評価するための第1のユースケースに適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.653984116770234
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This paper introduces a novel approach to enhance Large Language Models
(LLMs) with expert knowledge to automate the analysis of corporate
sustainability reports by benchmarking them against the Task Force for
Climate-Related Financial Disclosures (TCFD) recommendations. Corporate
sustainability reports are crucial in assessing organizations' environmental
and social risks and impacts. However, analyzing these reports' vast amounts of
information makes human analysis often too costly. As a result, only a few
entities worldwide have the resources to analyze these reports, which could
lead to a lack of transparency. While AI-powered tools can automatically
analyze the data, they are prone to inaccuracies as they lack domain-specific
expertise. This paper introduces a novel approach to enhance LLMs with expert
knowledge to automate the analysis of corporate sustainability reports. We
christen our tool CHATREPORT, and apply it in a first use case to assess
corporate climate risk disclosures following the TCFD recommendations.
CHATREPORT results from collaborating with experts in climate science, finance,
economic policy, and computer science, demonstrating how domain experts can be
involved in developing AI tools. We make our prompt templates, generated data,
and scores available to the public to encourage transparency.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,気候関連財務開示タスクフォース(TCFD)の勧告に対して,企業サステナビリティレポートの分析を自動化するために,LLM(Large Language Models)を専門知識で拡張する新たなアプローチを提案する。
企業サステナビリティレポートは、組織の環境や社会的リスクや影響を評価する上で不可欠である。
しかし、これらの報告の膨大な情報を分析することは、しばしば人的分析にコストがかかる。
その結果、これらのレポートを分析するリソースを持つ組織は世界中でごくわずかであり、透明性の欠如につながる可能性がある。
aiを利用するツールは自動的にデータを分析するが、ドメイン固有の専門知識がないため、不正確になる。
本稿では,企業サステナビリティレポートの分析を自動化するための専門家知識によるllm強化手法を提案する。
当社のツールであるCHATREPORTを認定し,TFD勧告に従って企業の気候リスク開示を評価するための第1のユースケースに適用する。
CHATREPORTは、気候科学、金融、経済政策、コンピュータサイエンスの専門家と共同で、ドメインの専門家がAIツールの開発にどのように関与できるかを実証する。
透明性を促進するために、プロンプトテンプレート、生成されたデータ、スコアを公開しています。
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