論文の概要: Assessing the Potential of AI for Spatially Sensitive Nature-Related Financial Risks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17369v1
- Date: Fri, 26 Apr 2024 12:42:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-29 13:15:01.477789
- Title: Assessing the Potential of AI for Spatially Sensitive Nature-Related Financial Risks
- Title（参考訳）: 空間感性自然関連金融リスクに対するAIの可能性の評価
- Authors: Steven Reece, Emma O donnell, Felicia Liu, Joanna Wolstenholme, Frida Arriaga, Giacomo Ascenzi, Richard Pywell,
- Abstract要約: 本報告では,ブラジル産牛肉供給利用事例と水利用利用事例という,2つの異なるユースケースのモデルに対するAIソリューションの可能性について述べる。
ブラジルの牛の農業用ユースケースは、自然に関する考慮事項を主要な金融決定に組み込む、グリーン化ファイナンスの一例である。
英国における水利事業のユースケースにおける自然ベースのソリューションの展開は、自然に肯定的な結果に投資するグリーン融資の例である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There is growing recognition among financial institutions, financial regulators and policy makers of the importance of addressing nature-related risks and opportunities. Evaluating and assessing nature-related risks for financial institutions is challenging due to the large volume of heterogeneous data available on nature and the complexity of investment value chains and the various components' relationship to nature. The dual problem of scaling data analytics and analysing complex systems can be addressed using Artificial Intelligence (AI). We address issues such as plugging existing data gaps with discovered data, data estimation under uncertainty, time series analysis and (near) real-time updates. This report presents potential AI solutions for models of two distinct use cases, the Brazil Beef Supply Use Case and the Water Utility Use Case. Our two use cases cover a broad perspective within sustainable finance. The Brazilian cattle farming use case is an example of greening finance - integrating nature-related considerations into mainstream financial decision-making to transition investments away from sectors with poor historical track records and unsustainable operations. The deployment of nature-based solutions in the UK water utility use case is an example of financing green - driving investment to nature-positive outcomes. The two use cases also cover different sectors, geographies, financial assets and AI modelling techniques, providing an overview on how AI could be applied to different challenges relating to nature's integration into finance. This report is primarily aimed at financial institutions but is also of interest to ESG data providers, TNFD, systems modellers, and, of course, AI practitioners.
- Abstract（参考訳）: 金融機関、金融規制当局、政策立案者の間で、自然関連リスクや機会に対処することの重要性に対する認識が高まっている。
金融機関の自然関連リスクの評価・評価は、自然上利用可能な多種多様なデータと、投資価値連鎖の複雑さ、および様々なコンポーネントの自然との関係から困難である。
データ分析のスケーリングと複雑なシステムの分析という2つの問題は、人工知能(AI)を使って対処することができる。
既存のデータギャップを発見データで埋める、不確実性のあるデータ推定、時系列分析、(近く)リアルタイム更新といった問題に対処する。
本報告では,ブラジル産牛肉供給利用事例と水利用利用事例という,2つの異なるユースケースのモデルに対するAIソリューションの可能性について述べる。
当社の2つのユースケースは、持続可能な金融の幅広い視点をカバーしています。
ブラジルの家畜農業のユースケースは、グリーン化ファイナンスの一例であり、自然に関する考慮事項を主要な金融決定に組み込んで、歴史的記録の乏しい部門や持続不可能な事業から投資を移行させるものである。
英国における水利事業のユースケースにおける自然ベースのソリューションの展開は、自然に肯定的な結果に投資するグリーン融資の例である。
この2つのユースケースは、さまざまなセクター、地理、金融資産、AIモデリング技術についてもカバーしており、自然と金融の統合に関するさまざまな課題に対してAIをどのように適用できるかを概説している。
このレポートは主に金融機関を対象としているが、ESGデータプロバイダ、TNFD、システムモデラー、そしてもちろんAI実践者にも関心がある。
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