Bankas, draudimo bendrovė ar turto valdymo įmonė turi santykinai mažai savo pačios veiklos išmetamų dujų. Biurai, transporto priemonių parkas, energijos suvartojimas – tai egzistuoja, tačiau daugeliu atveju tai nesudaro tiek, kiek gaunama per portfelį. Šis santykis yra beveik atvirkščias tam, kas įprasta gamybos įmonei: didžioji dalis reikšmingų tvarumo duomenų atsiranda ne pačios organizacijos viduje, o pas šalis, į kurias investuojama, kurioms skolinama arba kurios yra apdraustos. Šis skirtumas nulemia, kur reikia ieškoti, ir paaiškina, kodėl metodas, kuris veikia gamyklai, čia negali būti pritaikytas be jokių pakeitimų.
Duomenis apie savo pačios pėdsaką paprastai lengviausia rasti. Ūkio valdymo padalinys turi biurų pastatų energijos ir vandens suvartojimo duomenis, personalo skyrius turi kelionių ir darbo kelionių duomenis, pirkimų skyrius turi sutartis su biuro reikmenų, maitinimo ir IT paslaugų tiekėjais. Ši datų registro dalis yra panaši į tai, ką tvarko kiekviena paslaugas teikianti įmonė. Iššūkis nėra šių duomenų sudėtingumas, o dėmesys, kuris jiems skiriamas: kadangi jie yra santykinai nedideli, lyginant su portfelio poveikiu, atsakomybė už juos dažnai apibrėžiama laisviau, nei turėtų būti.
Didžioji dalis svarbių tvarumo duomenų slypi pačiuose finansiniuose produktuose: paskolose, investicijose, apdraustose rizikose, valdomame turte. Kiekvienai sandorio šaliai reikia nustatyti, kokia išmetamųjų dujų, klimato rizikos ar kito tvarumo rodiklio dalis su ja susijusi. Šie duomenys ateina iš skirtingų šaltinių: pačios sandorio šalies ataskaitų, išorinių tiekėjų duomenų, kurie teikia vertinimus, kai trūksta tiesioginių duomenų, ir vidinių modelių, kurie šiuos šaltinius sujungia į vieną skaičių pozicijai ar paskolai.
Taigi šaltiniai retai yra savi sistemos. Kredito sistema fiksuoja, kas pasiskolino pinigų ir kokiomis sąlygomis, o ne tai, kiek išmetamųjų dujų sukelia tas klientas. Portfelio valdymo sistema fiksuoja pozicijas ir vertinimus, o ne su tomis pozicijomis susijusias klimato rizikas. Tvarumo skaičiai dažnai apskaičiuojami atskirai ir vėliau susiejami su finansiniais duomenimis, o tai reiškia, kad pats susiejimas yra pažeidžiama vieta: jei sandorio šalis pakeičia pavadinimą, struktūrą ar ataskaitinius metus, susiejimas gali nutrūkti, ir tai iš karto nepastebima.
Kadangi ne kiekviena sandorio šalis pati skelbia geros kokybės tvarumo skaičius, plačiai naudojamasi išoriniais duomenų tiekėjais, kurie pasiūlo vertinimus, balus ar reitingus. Tai praktinis sprendimas, tačiau jis nepašalina problemos – jis prideda vieną grandį. Kiekvienam duomenų taškui, gautam iš išorinio tiekėjo, vis tiek reikia užfiksuoti: kokia metodika naudota, kokios prielaidos padarytos, kiek senas skaičius ir kas atsitinka, kai du tiekėjai tai pačiai sandorio šaliai suteikia skirtingus vertinimus. Neturint šio fiksavimo, gaunama ataskaita, kuri atrodo įtikinama, bet iš esmės remiasi skaičiais, kurių kilmės niekas negali paaiškinti.
Finansų institucijoje dažnai egzistuoja keli verslo padaliniai, kurie iš dalies naudoja tą pačią sandorio šalį ar tą pačią pagrindinę duomenų dalį: bankas, kuris teikia ir skolinimą, ir turto valdymą, gali dukart – per skirtingus padalinius ir skirtingus tiekėjus – tam pačiam klientui prašyti ar apskaičiuoti išmetamųjų dujų skaičių. Kas nustato, kur duomenų taškas jau egzistuoja keliuose verslo padaliniuose, tas išvengia to, kad tas pats klausimas bus atsakytas dukart atskirai, galbūt su dviem skirtingais rezultatais. Tai ne vien efektyvumo klausimas, tai ir nuoseklumo klausimas: sandorio šalis negali vienoje ataskaitoje turėti kitokios klimato rizikos nei kitoje, jei tam nėra paaiškinimo.
Metodas, kaip sudaryti duomenų taškų registrą, nustatyti šaltinius ir priskirti atsakomybę, iš esmės nesiskiria nuo to, kas būtina energetikos sektoriuje, nekilnojamojo turto sektoriuje ar statybos sektoriuje. Kas iš tiesų skiriasi – tai kur slypi svorio centras: tuose sektoriuose didžioji dalis duomenų yra pačioje veikloje ar tiesioginėje tiekimo grandinėje, o finansinių paslaugų sektoriuje didžioji dalis yra pas trečiąsias šalis, kurių tiesiogiai operaciškai nekontroliuojate. Tai nekeičia darbo struktūros, bet keičia klausimą, kas už ką gali būti laikomas atsakingas, ir kokie duomenų taškai iš viso patenka į valdymo aprėptį. Prieš atsakant į šį klausimą, verta išsiaiškinti, kokie duomenų taškai tikrai reikalingi, kai dalyvauja keli verslo padaliniai, kad registras neaugtų skaičiais, į kuriuos niekas nesikreipia.
Kai tampa aišku, kokie duomenų taškai egzistuoja, iš kur jie atsiranda ir kas juos valdo, kyla kitas klausimas: kiek darbo, susijusio su šių duomenų taškų rinkimu, tikrinimu ir atnaujinimu, dar reikalauja žmogaus darbo, o kokia dalis yra pakankamai pasikartojanti, kad ją būtų galima patikėti sistemai. FTE TO AI kiekvienai užduočiai apskaičiuoja, kokią darbo dalį gali perimti AI, remiantis užduotimis, kurios išryškėja iš duomenų taškų registro, o ne iš anksto padarytu vertinimu.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.