面對聯合國相關單位、各區域與各國政府不斷推出的永續相關法規與準則，現今企業面臨著愈來愈大的壓力，必須將永續發展目標納入核心業務策略考量當中。而如何運用 IT 技術支援這些永續管理目標，推動企業成長，資訊長與新興的人工智慧就成為關鍵。
編譯／兩三松
在2024年，全球各地因氣候變遷所引發的各種天災不斷，因此聯合國各相關機構、各區域聯盟與各國政府持續發布並強化與永續相關的各項法則與準則，要求企業採取應對行動。而消費者同樣也愈來愈加關注企業的永續發展表現，並傾向於支持具有良好永續行動紀錄的企業。
來自這兩方面的要求與重視，對現今企業經營形成了重大壓力。為了滿足這些對永續經營的期望，並保持競爭力，企業需要善用 IT 技術來追蹤、衡量和改進其永續管理績效，像是提升環境管理績效、改善社會與人權平等，並增強企業治理透明度。
在企業中最了解新式 IT 技術發展的人，非資訊長莫屬。但資訊長必須與企業中各單位高階主管合作，才能透過 IT 技術，將永續管理的法規，對環境 (E)、社會 (S) 與公司治理 (G) 等指標要求，融入至各項核心業務與流程當中。利用這些 IT 技術，協助企業創新，並發展出新的永續管理解決方案，像是開發更加節能的產品或服務、最佳化供應鏈與提高資源利用效率等。
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而資訊長也需要深入了解永續團隊的需求，評估現有的技術與資源，才能確定有那些技術可以被用來支援永續管理與永續報告等相關工作。企業永續管理幕後關鍵推手 ─ 資訊長
在企業永續策略中，資訊長扮演著至關重要的角色。資訊長必須領導跨部門團隊，與其他高階主管合作，建立起負責任的技術實務框架。同時引導企業採用人工智慧（AI）與區塊鏈等新興技術，確保科技創新與企業的永續策略保持一致，以推動企業達成永續發展目標。
資訊長目前能夠協助企業各部門推動永續管理的方向，包括了：
● 讓 IT 率先與永續 ESG 指標結合：像是提升 IT 系統的能源使用效率，採用雲端運算或實施能源最佳化措施，以減少能源消耗與降低碳足跡產生。
● 依永續目標調度技術資源：資訊長必須領導團隊調度技術資源，以達到企業設定的永續指標目標，包括減少碳排與資源應用。資訊長率領企業採用永續科技，並透過與主要 ESG 指標一致的技術投資，支援企業朝永續發展目標前進。
● 跨部門合作：資訊長必須與其他高階主管（如永續長、財務長與營運長）與跨部門團隊協同合作，將技術解決方案整合到更廣泛的企業永續策略當中。這需要了解永續團隊的需求，評估現有的技術和資源，確認其中有那些可用來支援永續管理工作，以實現企業永續目標。
● 探索創新技術：資訊長應積極探索新的工具和技術，像是生成式 AI 與區塊鏈，並將其應用到企業永續策略中。如 Salesforce 在 2024 年春季推出新的生成式 AI 功能，可以消化大量資料，並自動產生符合永續報導架構的永續報告。
● 推廣負責任的技術框架：資訊長需建立包含 AI、生成式 AI 與區塊鏈的負責任科技框架。必須事前確保，在採用這些技術的時候，能夠將風險降到最低，並考量隱私權與遵守倫理規範。
以生成式 AI 產生永續報告
在協助資訊長利用最新科技推動企業永續發展方面，IDC 永續策略技術團隊研究經理 Amy Cravens 表示，生成式 AI 可以透過多種方式，協助員工處理永續報告中所涉及的大量資料。這可以節省永續人員大量的時間和精力，讓他們可以專注於永續管理的策略面工作。
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Salesforce 透露，在 2024 年所推出新的生成式 AI 服務 Net Zero Cloud，能協助企業整理與解讀大量永續資料，並自動產生符合 ESG 準則框架要求的永續報告初稿。而對於 AI 在企業的實際應用場景，還有以下幾類可能情境：
● 提升能源使用效率：利用生成式 AI 分析企業對能源消耗的資料，並識別減少能源消耗的機會。如 Google 利用 DeepMind AI 應用在冷卻資料分析，將其資料中心的能源消耗減少了 40%。
● 打造永續供應鏈：企業可利用 AI 分析物流與供應鏈營運流程，減少過程中的燃料消耗與碳排放。利用 AI 找出運輸路線中的低效率部分，並加以改善。
● 碳排追蹤與減排：AI 系統可以追蹤企業組織整個營運過程中的碳排放，匯整即時數據，主動進行調整，以減少能源消耗，並滿足減低碳排放的政策要求。
● 永續產品設計：生成式 AI 推動汽車與消費性產品等產業，以更少的原料設計出更好的產品，並進一步減少對環境的影響與控制生產成本。像是利用生成式 AI 開發更省油的輕型車輛，以協助汽車製造商符合相關環保法律規定。
● 推動循環經濟：利用生成式 AI 改善產品生命周期，以投入循環經濟模型，讓設計出來的產品，更易於回收與重複使用。這將能減少原物料的浪費，並確保企業在每個產品生命周期階段，都符合永續發展標準。
永續資料追蹤與產生洞察
而生成式 AI 也可以協助資訊長與永續人員追蹤與管理公司的永續活動執行績效，像是追蹤企業碳排放量、能源消耗量與廢棄物數量。同時生成式 AI 也能協助企業識別與管理永續發展相關的風險和機會。而區塊鏈技術則可強化公司治理與當責制度、確保供應鏈透明度，並推動治理流程自動化。
在透過生成式 AI 分析企業 ESG 資料之後，接著就能提供企業關於改善永續發展績效的洞察與建議。例如，可以利用 AI 鑑別供續鏈中的可能風險，或是建議減少碳排放的方法。像是可以透過 AI 預測能源使用波動，來最佳化調整能源使用，並透過分析數據突顯出減少能源消耗的潛力。
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除此之外，AI 服務供應商也建議企業採用專門的 AI 模型，盡量減少訓練 AI 模型所需的程式碼數量，以降低能源消耗。
如 IBM 的 Food Trust Platform 利用區塊鏈技術，提升食品供應鏈的透明度，讓企業和消費者可以追蹤農產品從農場到餐桌的完整歷程。讓食材履歷具備透明度，有助於確保食品安全、減少浪費，帶動永續採購。
而微軟 AI for Earth 計畫利用 AI 應對企業的環境保護挑戰，像是氣候變遷、生物多樣性喪失和水資源短缺等。透過分析即時數據，微軟 AI 可以協助企業資源使用的最佳化，並減少對環境的影響。
麥肯錫 Quantum Black 部門則是與 One Ocean 基金會合作，利用生成式 AI 分析永續報告，以協助企業改善對海洋永續發展的實作成果。需要注意的是，生成式 AI 與其他最新科技的本身，並不能解決所有永續發展問題。永續人員仍然需要運用其專業知識與判斷力，來解釋 AI 所產出的分析結果，並制定出有效的永續發展策略。
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