Соответствие ESG на основе данных: как искусственный интеллект помогает нефтегазовым компаниям соблюдать нормативные требования

Нефтяным и газовым компаниям все чаще приходится соблюдать экологические, социальные и управленческие требования (ESG). Поскольку нормативные требования продолжают расти, а общественное давление продолжает расти, заставляя компании вести бизнес устойчивым образом, эта отрасль ищет инновационные способы повышения своих показателей ESG. Вот тут-то и приходит на помощь искусственный интеллект (ИИ).

Большие наборы данных, поддерживаемые инструментами искусственного интеллекта, могут помочь нефтегазовым компаниям быстро собирать, анализировать и действовать на основе данных ESG. Прогнозная аналитика дает нам преимущество в прогнозировании рисков и возможностей для более эффективного и упреждающего принятия решений, тогда как машинное обучение выявляет закономерности и идеи, которые могут улучшить результаты нормативной отчетности. Но в конечном итоге использование искусственного интеллекта и анализа данных может помочь обеспечить соответствие ESG и обеспечить конкурентные преимущества.

Проблема соблюдения ESG в нефтегазовой отрасли

Нефть и газ считаются отраслями с высоким уровнем воздействия, когда речь идет о рисках ESG. Добыча и распространение ископаемого топлива затрагивает огромные территории земли, воды, дикую природу и сообщества. Экологические инциденты, небезопасные условия труда и неэтичная деловая практика также вызывают огромную общественную реакцию.

Поскольку ожидания общества в отношении корпоративной ответственности растут вместе с усилением последствий изменения климата, нефтегазовые компании сталкиваются с растущими нормативными обязательствами. Для эффективного решения этих проблем появляются инновационные решения, такие как CleanConnect.ai, предлагающие передовые инструменты, помогающие компаниям оптимизировать соблюдение ESG и снизить экологические риски. Основные проблемы соблюдения ESG включают в себя:

Строгие требования к отчетности

Обязательная отчетность по ESG и ужесточение стандартов раскрытия информации распространяются по всему миру. Например, Директива ЕС по корпоративной отчетности в области устойчивого развития потребует от котируемых энергетических компаний предоставлять основные климатические и более широкие данные ESG в цифровом формате, начиная с 2024 года. Составление сложных отчетов об устойчивом развитии вручную может оказаться ресурсоемким.

Положения о выбросах и нулевых выбросах

В соответствии с Парижским соглашением более 140 стран обязались достичь целевых показателей нулевых выбросов. Чтобы активизировать действия по борьбе с изменением климата, правительства вводят более строгую политику по отслеживанию и сокращению выбросов парниковых газов, которой должны придерживаться нефтегазовые компании.

Правила здоровья и безопасности

Рабочие нефтегазовой отрасли защищены и обучены, а их права защищены строгими правилами. Кроме того, необходимо не допускать, чтобы предприятия создавали угрозу для здоровья окружающей среды в результате производственного загрязнения. Обеспечение соответствия буровых площадок и оборудования меняющимся нормам безопасности требует регулярного контроля.

Ответственное развитие ресурсов

Нефтяные и газовые корпорации должны уважать окружающую среду, сообщества и права человека в своих проектах в соответствии с принципами этического управления ресурсами, такими как Глобальный договор ООН. Следовательно, это требует как комплексной оценки воздействия, так и взаимодействия с заинтересованными сторонами.

Последствия несоблюдения требований

Если нефтегазовые компании не соблюдают правила, им грозят крупные штрафы, ущерб их репутации и даже потеря юридической или социальной лицензии на деятельность. Однако, несмотря на свои тяжелые обязанности, большинство фирм по-прежнему зависят от ручной обработки данных, что затрудняет крупномасштабное соблюдение требований ESG.

Вот почему все больше ведущих нефтегазовых корпораций начали использовать искусственный интеллект в качестве решения.

Как искусственный интеллект обеспечивает соблюдение требований ESG на основе данных

Нормативы ESG по сути требуют, чтобы нефтегазовые компании отслеживали, документировали, анализировали и действовали на основе больших объемов данных об устойчивом развитии. Ручные подходы часто создают разрозненные наборы данных, изобилующие несогласованностью и ошибками отчетности. Аналитика на основе искусственного интеллекта структурно меняет способы сбора, интерпретации и применения данных ESG компаниями для принятия стратегических решений.

Основные преимущества, которые ИИ дает для ускорения соблюдения требований ESG в нефтегазовой отрасли, включают:

Централизованное управление данными

ИИ сопоставляет данные об устойчивом развитии из множества источников по всем операциям в единые высококачественные базы данных. Централизация разрозненных записей в общей архитектуре данных делает анализ более целостным.

Автоматизированный сбор данных

С появлением ИИ трудоемкая и неполная отчетность вручную становится ненужной. Датчики и дроны, встроенные в нефтегазовые объекты, могут непрерывно передавать данные о производительности ESG в алгоритмы машинного обучения для динамического отслеживания.

Расширенная информация

Таким образом, это выходит за рамки базовой аналитики и означает использование обработки естественного языка, а также распознавания изображений, прогнозного моделирования и многого другого для поиска закономерностей в сложных данных. Он раскрывает глубокую оперативную информацию, которая повышает точность отчетности и стратегию.

Идентификация рисков и возможностей

Обучая алгоритмы на отраслевых данных, нефтегазовые компании могут быть предупреждены о возникающих проблемах ESG, таких как дефекты оборудования и геополитические сдвиги. Кроме того, ИИ подсказывает компаниям, куда инвестировать, в частности, в активы возобновляемой энергетики.

Быстрое тестирование сценариев

Именно ИИ запускает бесконечное моделирование различных бизнес-сценариев и факторов риска. Это позволяет руководителям нефтегазовой отрасли принимать решения по стресс-тестам, например, капитальным проектам или планам реагирования на кризисы, для достижения наилучших результатов в области ESG.

Интегрированные возможности искусственного интеллекта позволяют данным об устойчивом развитии стать стратегическим активом, а не обузой соблюдения требований для нефтегазового сектора.

Варианты использования искусственного интеллекта для управления эффективностью ESG

Появляется множество приложений искусственного интеллекта, которые повышают эффективность ESG в нефтегазовой отрасли:

Экологическое соответствие:

1. Мониторинг выбросов парниковых газов. Учет выбросов углерода в реальном времени осуществляется путем сопоставления производственных данных с непрерывными измерениями выбросов с использованием искусственного интеллекта.
2. Обнаружение утечек. Инфракрасные дроны и датчики, контролируемые машинным обучением, быстро обнаруживают даже малейшие утечки метана и устраняют их.
3. Защита биоразнообразия. Спутниковые изображения анализируются с помощью алгоритмов для создания карт среды обитания диких животных и обнаружения изменений в растительности с целью разработки планов сохранения.
4. Управление водными ресурсами. Использование воды оптимизируется с помощью интеллектуальных счетчиков и насосов, а искусственный интеллект прогнозирует риски доступности на основе прогнозов изменения климата.

Социальная ответственность:

1. Здоровье и безопасность. Уровень усталости работников и их безопасное поведение отслеживаются с помощью носимых устройств, которые помогают предотвратить инциденты и заболевания до того, как они произойдут.
2. Аудит прав человека. Публичные новости, отчеты и жалобы быстро сканируются с помощью обработки естественного языка для выявления возникающих противоречий вокруг трудовой практики или отношений с коренными народами.
3. Участие сообщества. Разговоры в социальных сетях и ответы на опросы интерпретируются с помощью анализа настроений, чтобы отслеживать отношения и опасения заинтересованных сторон.
4. Отслеживание включения. Компьютерное зрение анонимно отслеживает статистику разнообразия рабочих мест, анализируя изображения и видео.

Подотчетность управления:

1. Нормативный мониторинг. Каждый день ИИ сканирует юридические документы со всего мира, чтобы выявить новые политики ESG, которые компании могут активно соблюдать.
2. Готовность к аудиту. Отчеты об устойчивом развитии автоматически заполняются текущими показателями эффективности, готовыми к проверке с использованием алгоритмов.
3. Надзор за цепочкой поставок. Смарт-контракты на блокчейне отслеживают ответственные источники поставок, а машинное обучение отслеживает риски третьих сторон.
4. Борьба с коррупцией. Системы мониторинга транзакций обеспечивают этические стандарты ведения бизнеса, борясь с мошенничеством, взяточничеством и отмыванием денег.

Разница в искусственном интеллекте: превращение соблюдения ESG в возможность

Внедрение искусственного интеллекта для управления показателями ESG позволяет нефтегазовым предприятиям эффективно обеспечивать соблюдение требований, одновременно раскрывая более глубокие организационные преимущества. Преимущества связаны с тем, как аналитика на основе искусственного интеллекта может:

Экономьте ресурсы

Автоматизация сбора данных и отчетности экономит время и труд нефтегазовых компаний, которые они могут перенаправить на инновации и стратегию. По оценкам McKinsey, ИИ может сократить время, затрачиваемое на составление отчетов об устойчивом развитии, до 80%.

Предотвратить инциденты

Благодаря алгоритмам, постоянно отслеживающим активы и факторы риска, нефтегазовые компании могут прогнозировать и предотвращать крупные инциденты ESG, такие как разливы или аварии, чтобы избежать сбоев. Каждая предотвращенная катастрофа сохраняет акционерную стоимость.

Повышение гибкости

Полученная на основе данных информация о возникающих рисках, изменениях на рынке и мнениях заинтересованных сторон позволяет руководству быть хорошо информированным и способным быстро адаптироваться. Это повышает организационную устойчивость в условиях энергетического перехода.

Разблокировать значение

Подробное представление о выбросах, угрозах безопасности, местном контексте и многом другом позволяет нефтегазовым компаниям определять наиболее эффективные ESG-инициативы, в которые можно инвестировать. Прозрачность данных также укрепляет доверие инвесторов и сообщества.

По сути, ИИ превращает соблюдение требований ESG из задачи по галочке в возможность обеспечить перспективную деятельность.

Руководство по внедрению: развертывание решений ESG на основе искусственного интеллекта

Какие шаги необходимо предпринять нефтегазовым предприятиям, готовым использовать потенциал ИИ? Успешное внедрение требует сосредоточения внимания на трех ключевых аспектах:

Стратегическое согласование

Определите направления, цели и показатели ESG, заручитесь поддержкой руководства и интегрируйте цели устойчивого развития в корпоративную стратегию, используя искусственный интеллект в качестве инструмента реализации. Поручите лидерам в области цифровых технологий и устойчивого развития отвечать за внедрение ИИ.

Технологическая готовность

Оцените существующую инфраструктуру данных, найдите пробелы и инвестируйте в централизацию большего количества наборов данных в облачных вычислениях. Алгоритмы аудита точности, этики и кибербезопасности, а также данные обучения. Обучение команд повышения квалификации в области ИИ с помощью модулей электронного обучения и хакатонов.

Управление изменениями

Но также поощряйте идеи снизу вверх о том, как применять ИИ, и успокаивайте уволенных работников. Создавайте инструменты искусственного интеллекта для поддержки потребностей конечных пользователей в гибких многофункциональных группах. Пропагандируйте качество ИИ во всей организации и не забывайте о культурном внедрении. Продолжайте измерять по пути.

Нефтяные и газовые компании могут получать важные стратегические рекомендации, технологические возможности и отраслевой опыт от специализированных партнеров по искусственному интеллекту. Эти компании могут немедленно внедрить управление эффективностью ESG на основе данных на основе правильного сотрудничества.

Будущее искусственного интеллекта для ESG и достижения целей Net Zero

Поскольку искусственный интеллект облегчает нынешнее бремя соблюдения ESG в нефтегазовом секторе, он также предлагает трансформационный потенциал для продвижения вперед. Те же самые данные, которые оптимизируют экологические, социальные и управленческие процессы, могут направлять эволюцию бизнес-модели.

ИИ дает лидерам нефтегазовой отрасли возможность разрабатывать инновационные стратегии декарбонизации, обеспечивая четкое представление о структуре затрат, операционных рисках, изменениях среди потребителей и воздействии на климат. Аналитика также позволяет целенаправленно инвестировать в новые возможности, от улавливания углерода до производства чистого водорода.

Это делает ИИ ключевым элементом управления энергетическим переходом. По мере того, как все больше стран стремятся к нулевым чистым выбросам (более 70% мирового ВВП покрывается этими обязательствами), искусственный интеллект позволит нефтегазовым компаниям постепенно согласовывать свою деятельность с климатическими целями с помощью дорожных карт, основанных на данных.

Таким образом, активные игроки могут использовать ИИ, чтобы превратить амбициозные цели по декарбонизации в новые прибыльные потоки создания ценности. Становление лидерами в области устойчивого развития будет способствовать дальнейшему привлечению талантливых специалистов и инвестиций. Дальновидные компании понимают, что искусственный интеллект является ключом к управлению настоящим и будущим, обеспечивая долгосрочную устойчивость.

Заключение

Искусственный интеллект меняет правила игры в нефтегазовой отрасли на пути к более чистому будущему. Благодаря искусственному интеллекту эти компании могут быстрее выполнять растущие обязательства по ESG и извлекать ценную информацию из данных об устойчивом развитии.

Даже в разгар энергетического перехода машинное обучение и прогнозная аналитика помогают разрабатывать основанные на данных стратегии для ответственных и прибыльных операций. Это означает, что первопроходцы, использующие ИИ, могут превратить нормативные требования в конкурентные преимущества.