Раскрывая суть ESG-отчетности: новый подход к анализу данных

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили комплексную систему для автоматизированного извлечения и структурирования информации из сложных ESG-отчетов, открывая новые возможности для финансового анализа и оценки устойчивого развития.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Система Pharos-ESG предоставляет комплексный обзор, позволяющий оценить экологические, социальные и управленческие факторы, используя метрики, основанные на $ESG$-принципах, для всестороннего анализа устойчивости и ответственности компании.

Представлен фреймворк Pharos-ESG и масштабный датасет Aurora-ESG для многомодального анализа и иерархической разметки ESG-отчетности.

Несмотря на растущую важность принципов ESG для глобального финансового управления, анализ корпоративных отчетов в этой области затруднен из-за их сложной, неструктурированной организации. В данной работе, посвященной разработке фреймворка ‘Pharos-ESG: A Framework for Multimodal Parsing, Contextual Narration, and Hierarchical Labeling of ESG Report’, предложен инновационный подход к преобразованию ESG-отчетов в структурированные представления посредством мультимодального анализа, контекстного повествования и иерархической разметки. Разработанный фреймворк, а также впервые опубликованный крупномасштабный датасет Aurora-ESG, открывают новые возможности для автоматизированного анализа и интеграции ESG-факторов в финансовые исследования и процессы принятия решений. Сможем ли мы с помощью подобных инструментов добиться большей прозрачности и эффективности в области устойчивого финансирования?

Раскрытие Сложности: Вызовы ESG-Отчетности

Отчеты об экологическом, социальном и управленческом воздействии (ESG) играют ключевую роль в современной практике устойчивого инвестирования, однако их сложность и непоследовательность в визуальном оформлении существенно затрудняют автоматизированный анализ. В отличие от структурированных финансовых документов, ESG-отчеты часто представляют собой сочетание текста, таблиц, диаграмм и графических элементов, расположенных без четкой логической иерархии. Такое разнообразие форматов и отсутствие единого стандарта приводят к тому, что извлечение значимой информации с помощью традиционных методов обработки естественного языка становится крайне проблематичным, что, в свою очередь, снижает эффективность оценки устойчивости компаний и ограничивает возможности для принятия обоснованных инвестиционных решений. Необходимость в более совершенных инструментах анализа данных, способных учитывать визуальную сложность и неструктурированность ESG-отчетов, становится все более очевидной.

Традиционные методы обработки естественного языка (NLP) зачастую оказываются неэффективными при анализе отчетов ESG, поскольку эти документы обладают скрытой иерархической структурой. В отличие от текстов с четкой линейной организацией, отчеты ESG представляют информацию в виде таблиц, графиков и вложенных разделов, где связи между данными не всегда очевидны. Это приводит к тому, что алгоритмы NLP, ориентированные на последовательную обработку текста, не могут правильно идентифицировать ключевые показатели, их взаимосвязи и контекст, что в конечном итоге ведет к неточной экстракции данных и ошибочным выводам. В результате, стандартные методы анализа текста не способны адекватно отразить полноту и сложность информации, содержащейся в отчетах ESG, что снижает надежность автоматизированных систем оценки устойчивого развития.

Отсутствие единого формата и широкое использование визуальных элементов в отчетах ESG создают серьезные трудности для автоматизированного анализа данных. Традиционные методы обработки естественного языка, ориентированные на структурированный текст, оказываются неэффективными при работе с документами, где информация представлена в разнообразных графиках, диаграммах и таблицах, а текстовые блоки не имеют четкой иерархии. Для извлечения значимой информации из подобных отчетов требуется принципиально новый подход, сочетающий в себе методы компьютерного зрения и обработки естественного языка, способный распознавать и интерпретировать как текстовые, так и визуальные данные, выявляя скрытые взаимосвязи и обеспечивая комплексное понимание представленной информации.

Pharos-ESG: Многомодальный Парсинг для Структурированного Анализа

Pharos-ESG решает проблему извлечения данных ESG (экологических, социальных и управленческих факторов) посредством унифицированного подхода, объединяющего многомодальный парсинг, контекстное обоснование и иерархическую разметку. Этот подход позволяет обрабатывать данные из различных источников, включая текст и визуальные элементы, с учетом контекста и структуры отчетов. Многомодальный парсинг обеспечивает анализ как текстового содержания, так и графических компонентов, таких как таблицы и диаграммы. Контекстное обоснование гарантирует правильную интерпретацию данных, учитывая специфику предметной области ESG. Иерархическая разметка позволяет структурировать извлеченную информацию, что необходимо для последующего анализа и использования данных в системах отчетности и принятия решений.

В основе Pharos-ESG лежит применение передовых методов, таких как контекстное преобразование и моделирование порядка чтения, для точной интерпретации визуальных элементов и их взаимосвязей в отчетах ESG. Контекстное преобразование позволяет учитывать окружение текстовых фрагментов для более корректного извлечения информации, а моделирование порядка чтения восстанавливает логическую последовательность элементов, что критически важно для понимания структуры документа. Эффективность данного подхода подтверждается достижением показателя Reading Order Kendall’s Tau (ROKT) в 0.92, что свидетельствует о высокой точности восстановления порядка чтения визуальных элементов в отчетах.

Ключевым элементом эффективности Pharos-ESG является реконструкция иерархической структуры отчетов об устойчивом развитии на основе информации из оглавления. Данный подход позволяет восстановить неявную структуру документа, используя оглавление в качестве ориентира для определения логических связей между различными разделами и подразделами отчета. Это особенно важно для ESG-отчетов, которые часто имеют сложную и не всегда явно выраженную структуру, затрудняющую автоматизированное извлечение данных. Использование оглавления позволяет системе точно определить иерархию информации, что повышает точность и эффективность процесса структурированного разбора.

Повышение Точности: Согласование Структуры и Содержания

Pharos-ESG использует методы Region-Aware Prompting (RAP) и ALIGN для точного сопоставления структуры оглавления (ToC) с соответствующим содержанием отчетов об устойчивом развитии (ESG). RAP позволяет системе учитывать контекст конкретных разделов отчета, формируя запросы, адаптированные к структуре оглавления. ALIGN, в свою очередь, выполняет выравнивание текстовых блоков с соответствующими элементами оглавления, обеспечивая точное соотнесение информации. Этот процесс обеспечивает корректную интерпретацию структуры документа и позволяет системе эффективно извлекать и анализировать данные, представленные в отчете.

Сочетание точного выравнивания структуры документа с содержанием и использования модели LayoutLMv3 для кодирования контента обеспечивает высокую точность парсинга — 93.59% по метрике F1. Данный показатель превосходит все сравниваемые базовые модели, что подтверждается результатами тестирования. LayoutLMv3 позволяет эффективно учитывать визуальную компоновку документа при извлечении информации, что критически важно для обработки структурированных отчетов, таких как ESG-отчеты, где расположение элементов несет дополнительную смысловую нагрузку.

Многоуровневая разметка, реализованная с помощью MLPDH, позволяет аннотировать блоки текста в отчетах ESG, присваивая им категорию ESG, соответствующие показатели GRI (Global Reporting Initiative) и оценку тональности. Этот процесс структурирует данные, делая возможным их дальнейший анализ и обеспечивая макро-F1 оценку в 86.32%, что подтверждает высокую точность и надежность автоматической классификации и категоризации информации в отчетах.

Влияние на Рынок и Перспективы Развития

Разработанный на основе результатов работы Pharos-ESG, общедоступный набор данных Aurora-ESG представляет собой масштабный ресурс, объединяющий отчеты по принципам ESG из материкового Китая, Гонконга и США. Этот набор данных, содержащий впечатляющие 8 миллионов текстовых блоков, является крупнейшим в мире структурированным источником информации по ESG на сегодняшний день. Такой объем позволяет проводить углубленный анализ тенденций в области устойчивого развития, выявлять лучшие практики и оценивать прогресс компаний в различных регионах, открывая новые возможности для инвесторов, исследователей и регуляторов.

Исследование демонстрирует высокую степень обобщающей способности модели Pharos-ESG при анализе данных об экологическом, социальном и управленческом (ESG) воздействии компаний. Несмотря на существенные различия в стандартах ESG-отчетности, применяемых в Китае, Гонконге и Соединенных Штатах, модель стабильно демонстрирует надежные результаты. Эта способность адаптироваться к различным нормативным требованиям и форматам отчетности делает Pharos-ESG ценным инструментом для сравнительного анализа и оценки ESG-показателей на международном уровне, обеспечивая согласованность и достоверность данных, несмотря на региональные особенности.

Сравнительный анализ продемонстрировал превосходство модели Pharos-ESG над признанными лидерами, такими как Gemini 2.5 Pro и GPT-4o. В частности, модель достигла показателя иерархической логической точности (HLA) в 94.78%, что является наивысшим результатом среди всех протестированных моделей. Этот показатель значительно превосходит результат, показанный лучшей из базовых моделей, на 6.78% по макро-F1, что указывает на более высокую способность Pharos-ESG к точному и комплексному анализу данных экологического, социального и управленческого характера. Данное достижение подчеркивает потенциал модели для повышения качества и надежности оценки ESG-факторов, что критически важно для инвесторов и компаний, стремящихся к устойчивому развитию.

Представленная работа над Pharos-ESG демонстрирует стремление к математической чистоте в обработке сложных документов, таких как ESG-отчёты. Авторы не просто предлагают решение для извлечения информации, но и создают чёткую, иерархическую структуру данных, позволяющую доказать корректность анализа. Это особенно важно, учитывая сложность и объём информации в ESG-отчётах. Как однажды заметил Давид Гильберт: «В математике нет спектра. Есть только доказательство и опровержение». Применительно к задаче анализа данных, это означает, что алгоритм должен быть не просто эффективным, но и доказуемо верным, особенно когда речь идет о финансовых данных и оценке устойчивого развития. Создание датасета Aurora-ESG лишь подтверждает это стремление к точности и прозрачности.

Что Дальше?

Представленная работа, хотя и демонстрирует определенный прогресс в области автоматизированного анализа отчетов ESG, не является окончательным решением. Сложность и неоднородность этих документов требуют не просто алгоритмической обработки, но и глубокого понимания лежащих в их основе принципов отчетности. Иллюзия «рабочего» решения, основанного исключительно на эмпирических данных, опасна; истинная ценность заключается в математической доказуемости и обобщаемости подхода.

Необходимо признать, что текущие модели, даже те, что демонстрируют впечатляющие результаты на Aurora-ESG, могут оказаться уязвимыми к незначительным, но существенным изменениям в формате или структуре отчетов. Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке методов, устойчивых к таким вариациям, и на формальном определении понятия «существенности» в контексте ESG-отчетности. В частности, следует уделить внимание созданию систем, способных не просто извлекать информацию, но и верифицировать ее на соответствие установленным стандартам.

Истинным вызовом является не столько создание алгоритма, способного «читать» отчеты ESG, сколько разработка формальной системы, способной логически обосновать достоверность и полноту представленной информации. Пока такая система не будет создана, любые выводы, основанные на автоматизированном анализе, останутся лишь предположениями, а не доказательствами.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16417.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-24 04:10