前言：2025 年 ESG 揭露新規來臨
隨著 2025 年 IFRS 永續揭露準則 S1/S2 即將上路，以及台灣金管會要求所有上市櫃公司必須揭露永續報告書，企業面臨前所未有的 ESG 資訊揭露壓力。然而，多數企業在實踐過程中發現，跨部門 ESG 數據的收集、整合與一致性，成為永續轉型路上最棘手的挑戰之一。
根據 KPMG 2025 年 ESG 趨勢報告，IFRS 永續揭露準則的上路將成為企業永續發展的關鍵里程碑。這些新規範要求企業提供更全面、更精確的 ESG 數據，涵蓋從碳排放、能源使用到勞動人權等多元面向。對台灣企業而言，這意味著需要建立更嚴謹的數據收集與管理機制。
企業 ESG 數據管理的現況與挑戰
根據一項針對台灣企業的調查，超過 65% 的企業表示，他們在 ESG 數據管理上面臨嚴重挑戰，主要問題包括：
- 數據分散且格式不一：ESG 相關數據通常散落在企業不同部門，如環安衛、人資、財務、採購等，且以不同格式存在（如 Excel、紙本記錄、ERP 系統等）。
- 缺乏標準化流程：不同部門使用不同的數據收集方法和計算標準，導致最終彙整的數據存在不一致性。
- 人工作業耗時費力：傳統的 ESG 數據收集多依賴人工作業，不僅耗費大量時間和人力，還容易出現錯誤。
一位科技製造業 ESG 專案負責人分享：「我們每年編制永續報告時，光是收集各部門數據就需要 2-3 個月時間，還經常發現不同部門提供的數據存在矛盾，需要反覆確認和修正，這嚴重影響了報告的可靠性和效率。」
跨部門 ESG 數據不一致的三大痛點
深入分析企業在 ESG 數據管理中面臨的挑戰，可歸納為三大核心痛點：
1. 部門間數據定義與計算方法不一致
不同部門對同一 ESG 指標可能有不同理解和計算方法。例如：
- 用水量計算：製造部門可能只計算生產用水，而總務部門則包含辦公室生活用水
- 員工培訓時數：人資部門可能只計入正式培訓課程，而各部門則可能包含非正式學習時間
- 碳排放計算：不同部門可能使用不同的排放因子和計算邊界
這種定義和計算方法的差異，導致最終彙整的 ESG 數據缺乏一致性和可比性。
2. 數據收集時間點與頻率差異
各部門數據收集的時間點和頻率不同，也是造成數據不一致的重要原因：
- 能源使用數據：通常按月收集
- 碳排放數據：可能按季計算
- 員工相關數據：可能只在年底統計一次
這種時間點和頻率的差異，使得企業難以獲得同一時期的完整 ESG 數據，影響報告的準確性和及時性。
3. 缺乏統一的數據品質控制機制
多數企業缺乏對 ESG 數據的品質控制機制，如數據驗證、異常檢測和審核流程。這導致數據中可能存在：
- 錯誤：計算或輸入錯誤
- 遺漏：關鍵數據缺失
- 不一致：不同來源的相關數據存在矛盾
這些問題往往在報告編制的最後階段才被發現，造成緊急修正和報告延遲。
AI 驅動的 ESG 數據治理解決方案
面對這些挑戰，先進企業已開始運用 AI 和數據治理技術來建立系統性的 ESG 數據管理機制。AI 驅動的 ESG 數據治理解決方案主要包含以下關鍵元素：
1. 自動化數據收集與整合
透過技術手段實現 ESG 數據的自動收集：
- IoT 感測器：自動記錄能源、水資源使用情況
- API 整合：連接 HR 系統、供應商管理系統等
- 自動化工具：定期從各系統提取數據並整合
這些自動化工具不僅提高數據收集效率達 80%，還能減少 95% 的人為錯誤。
2. AI 驅動的數據驗證與異常檢測
運用機器學習算法對收集的 ESG 數據進行自動驗證和異常檢測：
- 學習歷史數據模式：建立正常數據範圍和變化趨勢
- 識別異常值：自動標記偏離正常範圍的數據
- 提醒核實：向相關人員發送核實請求
例如，若某月用電量突然增加 50%，系統會自動標記並要求確認，避免錯誤數據進入報告。
3. 數據標準化與一致性檢查
建立統一的 ESG 數據標準和定義：
- 統一計算方法：確保所有部門使用相同的計算公式和標準
- 自動格式轉換：將不同格式的數據轉換為標準格式
- 跨部門一致性檢查：比對相關數據，識別潛在矛盾
這些措施能確保最終報告的準確性和可靠性，提高數據一致性達 90% 以上。
4. 智能報告生成與分析
運用自然語言處理（NLP）技術：
- 自動生成報告草稿：根據收集的數據生成符合標準的報告內容
- 數據分析與洞察：識別趨勢、模式和改進機會
- 視覺化儀表板：直觀展示 ESG 績效和進展
這不僅滿足合規要求，還能從數據中獲取戰略價值，支持管理層決策。
建立統一的 ESG 數據架構與標準
成功的 ESG 數據治理始於建立統一的數據架構和標準：
1. ESG 數據分類與定義標準化
根據國際標準建立企業 ESG 數據分類體系：
- 明確指標定義：每項指標的具體含義和範圍
- 標準計算方法：統一的計算公式和參數
- 數據來源規範：指定權威的數據來源
- 收集頻率與責任：明確收集時間點和負責部門
例如，對於「範疇一碳排放」，需明確規定計算公式、排放因子來源、計算邊界和驗證方法等。
2. 數據收集流程標準化
制定統一的數據收集流程和時間表：
- 標準化收集模板：設計統一的數據輸入格式
- 明確時間節點：規定各類數據的收集時間
- 清晰責任分工：明確各部門和人員的職責
- 審核與確認機制：建立多層次的數據審核流程
這確保各部門在同一時間點、使用相同標準收集 ESG 數據。
大世科 ESG 數據治理解決方案實踐案例
大世科作為台灣領先的資訊服務提供商，已協助多家企業建立 ESG 數據治理機制，解決跨部門數據不一致問題。以下是一個實際案例：
案例：某製造業龍頭企業 ESG 數據治理轉型
挑戰：
- 多個生產基地和業務部門
- 數據分散、格式不一
- 人工收集耗時且易錯
- 報告編制週期長達 4-5 個月
- 數據可靠性存疑
解決方案：
大世科為該企業導入整合性 ESG 數據治理解決方案，包括：
- ESG AIoT 戰情管理系統：
- 部署 IoT 感測器自動收集環境數據
- 中央平台實現實時監測和分析
- 異常自動警報和處理機制
- Informatica 數據治理工具：
- 建立統一的 ESG 數據架構和標準
- 實現跨部門數據整合和一致性檢查
- 提供數據血緣追蹤功能，確保可追溯性
- ibo.ai 智慧助手：
- 基於 AI 的 ESG 數據分析
- 自動識別數據異常，提供改進建議
- 協助生成符合國際標準的報告草稿
成效：
- 時間效率：永續報告編制時間從 4-5 個月縮短至 1-2 個月
- 自動化程度：數據收集自動化率提高 80%，大幅減少人工工作量
- 數據品質：一致性和準確性顯著提升，通過第三方驗證的比例從 60% 提高至 95%
- 決策支持：ESG 數據可視化儀表板使管理層能實時監控績效，促進決策改進
該企業 ESG 負責人表示：「大世科的解決方案不僅解決了我們長期困擾的數據不一致問題，還將 ESG 數據轉化為有價值的管理工具，幫助我們識別改進機會，提升整體永續表現。」
行動建議：建立企業 ESG 數據治理藍圖
基於大世科的實踐經驗，我們建議企業採取以下步驟建立 ESG 數據治理機制：
1. ESG 數據盤點與評估
- 全面盤點：識別關鍵 ESG 指標、數據來源和收集方法
- 問題診斷：分析現有數據管理中的痛點和挑戰
- 系統評估：評估現有系統和流程的能力和局限性
- 需求明確化：確定改進的具體目標和優先順序
2. 建立 ESG 數據治理架構
- 設計治理框架：包括數據分類、標準定義和流程
- 責任分工：明確各部
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