环境、社会和公司治理（ESG）计划之所以失败，主要与数据有关：数据不足、缺乏标准以及对如何使用数据不够了解。

经济形势动荡，消费者预期瞬息万变，在此背景下，可持续转型成为企业前进路上的指路明灯。多年来，高管们一直致力于数字化转型，以加速业务发展，满足消费者需求。因此，某些企业数字化能力正在被商品化，在疫情爆发后尤为如此。

如今，企业的竞争优势取决于可持续转型。可持续转型以数字化转型为基础，再将环境、社会和公司治理 (ESG) 数据以及企业社会责任 (CSR) 目标纳入企业经营的产品和服务中。在未来十年，我们将看到可持续发展战略执行与否给公司绩效带来的巨大差异。

ESG已受到广泛关注，但在各行业实施的大多数计划均告失败。原因何在？其主要原因与数据有关：数据不足、缺乏标准以及对如何使用数据不够了解。具备竞争力的数据驱动型企业脱颖而出。

摩根士丹利*近指出，专注投资于云计算、协作、自动化和数据分析的非科技公司享有更高的息税前利润 (EBIT) 和市盈率及收入增长。技术投资与可持续性并举的公司也获得了相似的回报；那些将数据和人工智能作为其ESG计划核心的公司将建立更具韧性、可持续性、盈利能力和吸引力的业务。具体做法如下。

*限度地降低潜在的巨灾风险（融跃CMA）

除了众所瞩目的新冠疫情，过去一年还遭遇了不少其他灾难。去年1月，澳大利亚爆发了**严重的森林大火。无独有偶，美国西海岸的加州也在抗击规模空前的山火。这些灾难预示着令人担忧的未来，*们预计还将发生更多无法预测的气候灾难。

不容乐观的前景进一步证实了组织采取前瞻性风险管理方法的必要性。通过全面审视组织的利益相关者和漏洞，数据驱动型ESG正好可以做到这一点。

有了现代数据架构，组织可以快速筛选各种数据（如过去的气象记录或卫星图像），更好地建立气候情景模型。以某全国性零售商为例，通过利用数据和人工智能，它可以模拟飓风或山火等气候事件将如何影响消费者行为以及迫使商店停业。

缩小品牌认知与现实之间的差距（融跃CMA）

除了疫情的爆发，2020年还掀起了声势浩大的种族平等运动，促使组织采取社会和政治立场。作为对倡导种族正义和警界改革的示威活动的回应，苹果和耐克等大公司对抗议者表示声援。各大品牌企业利用社交媒体与消费者对话，实现捐赠，宣布董事会快讯等包容性参与计划，庆祝六月节 (Juneteenth)——纪念美国奴隶解放的节日。尽管这些行动表明了企业致力于社会公益事业，但在新闻热度褪去后很长一段时间里，消费者期待看到这些品牌企业仍坚持此类善举。*近一项来自 Corporate Social Mind 网站的调查显示，大多数美国人，尤其是年轻一代，希望企业在种族歧视等问题上选择立场。德勤的一项*研究指出，六成的千禧一代和Z世代认为企业界展现了“疫情之下对社会的真诚付出”，但这两个群体仍然认为企业界未对整个社会产生积*影响。

当企业做出这些姿态时，用于ESG的数据驱动方法可以确保其兑现*并产生实际影响。人工智能使组织可以验证其如何在ESG领域定位自己，并提供朝目标前进的进度图。

举例来说，一家全国性食品商宣传其只出售公平贸易商品。如果没有数据证实其说法，消费者只能听信该公司的一面之词。该公司可以利用报告的农民收入水平或产品来源地的农业条件报告等各种数据，以确定其销售的所有商品是否真正符合公平贸易标准。其他人工智能技术（如嵌入技术）使公司得以了解媒体讨论其公平贸易*的情况，突出强调所有潜在的矛盾。

构建运营韧性

一年前，随着全美各州开始发布就地避难令，各地超市货架上的卫生纸等生活用品被抢购一空。为了满足大量需求，生活用品的生产迅速增长。然而，令人担忧的物资紧缺表明供应链存在更大的缺陷——无法预测和适应大规模中断。

接踵而至的是经济放缓。然而，ESG评级较高的公司股票表现仍强于其他股票。彭博行业研究 (Bloomberg Intelligence) 发现，截至去年3月底，超过半 数的美国ESG类ETF基金表现优于标普500指数，欧洲市场也基本相似。这表明ESG表现佳的公司对疫情这类破坏所带来的经济压力做出了更好的应对和调整。

这种成功很大程度上取决于运营韧性，即公司快速预测和适应运营中断以克服其影响的能力。来看一下医疗行业，过去几个月，医院不得不快速接收不断增加的新冠患者。人工智能的采用使医院系统能够通过在线筛查预测冠状病毒阳性病例，从物联网数据识别高危患者，并借助机器学习模型确定*出院时间。在新冠疫情过后，这些变化还将帮助医院在自然灾害和其他疾病爆发时改进护理和后勤工作。

经历去年的公司运营和消费者行为的转变，组织将从疫情中重生，至少会实现基本的数字化转型。眼下，组织必须确保其转型的可持续性。采取数据支持的方法以实现ESG可以让公司达成目标，建立一个能够更好地适应快速变化的利益相关者需求、环境需求和经济需求的组织。

Junta Nakai是Databricks全球行业金融服务主管，负责推动统一数据分析平台的应用。在加入Databricks之前，Junta在高盛工作了14年。

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