在全球永續浪潮席捲下，台灣企業正面臨一場前所未有的 ESG 數據挑戰。金管會已明確宣布，自 2025 年起，所有上市櫃公司必須揭露永續報告書。這項規定雖然與國際接軌，卻也讓許多企業陷入數據收集、整合與報告編製的困境。根據 KPMG 安侯建業最新發布的《臺灣永續風險大調查》報告，逾 70% 企業投入 ESG 係以「建立聲譽」為主要動機，而非真正將永續融入營運決策；且僅有 1% 企業自認已有效應對或解決本業前三大永續風險。
面對這樣的挑戰，AI 技術正成為企業 ESG 數據管理的關鍵解方。本文將深入探討台灣企業在 ESG 數據管理上的痛點，以及如何透過 AI 驅動的自動化解決方案，不僅滿足合規需求，更將 ESG 轉化為企業競爭優勢。
2025 永續報告強制揭露：台灣企業的新挑戰
金管會新規與全球永續揭露趨勢
金管會規定 2025 年所有上市櫃公司必須揭露永續報告書，這與全球永續揭露標準化的趨勢一致。根據台灣永續智庫《2024 臺灣暨亞太永續報告現況與趨勢》研究，台灣企業永續報告書已有 60.2% 經過第三方保證，並有超過 7 成企業依據 SASB 跟 TCFD 框架來揭露企業 ESG 現況。然而，這些數據背後隱藏的是企業在收集、整理與分析 ESG 數據時所面臨的巨大挑戰。
2025 年首次撰寫報告書的上市（櫃）公司需參考 GRI 通用準則 2021 年版、SASB 及 TCFD 等指引，這對許多缺乏經驗的企業來說是一大挑戰。不僅需要理解複雜的報告框架，還需要建立系統化的數據收集流程，確保數據的準確性與一致性。
台灣企業面臨的 ESG 數據收集困境
根據調查，台灣企業在執行 ESG 面臨四大挑戰：溝通不足、資訊不整合、資源不足、缺乏專門部門支援。這些挑戰在 ESG 數據收集過程中尤為明顯。
許多企業仍依賴電子表格和手動流程來收集 ESG 數據，這不僅耗時費力，還容易導致錯誤。香港企業通常需花費半年以上時間來編製 ESG 報告，其中大部分時間都用於從各個部門和各處收集數據。台灣企業同樣面臨這一困境，尤其是中小企業，往往缺乏專業人才和系統來有效管理 ESG 數據。
此外，ESG 數據分散在不同部門，如環安衛、人資、財務、採購等，缺乏統一的數據管理平台導致資訊不一致與重複工作。這不僅增加了報告編製的難度，還降低了數據的可信度和決策價值。
從被動合規到主動創造價值
面對 2025 年的強制揭露要求，企業需要轉變思維，將 ESG 報告視為不僅是合規工具，更是企業優化營運、降低風險的決策依據。
然而，目前多數企業仍將 ESG 視為合規成本而非競爭優勢。KPMG 的調查顯示，僅有 1% 企業自認已有效應對或解決本業前三大永續風險，這反映出企業在將 ESG 數據轉化為業務洞察方面的不足。
真正的挑戰不僅是如何滿足報告要求，而是如何建立一個能夠持續收集、分析和應用 ESG 數據的系統，使永續成為企業決策的一部分，而非僅僅是年度報告的任務。
ESG 數據自動化的關鍵挑戰與痛點
數據孤島：跨部門資訊難以整合
ESG 數據的一大特點是其跨部門性質。環境數據可能來自工廠的能源管理系統、廢棄物處理記錄；社會面向的數據則分散在人資系統、供應商管理系統；而治理數據則可能存在於財務系統、風險管理系統等。
這種數據分散的現狀造成了嚴重的「數據孤島」問題。各部門使用不同的系統和格式記錄數據，缺乏統一標準和整合平台。當需要編製 ESG 報告時，負責人往往需要向各部門索取數據，然後手動整合，這不僅耗時費力，還容易導致數據不一致和錯誤。
例如，一家製造企業在計算碳排放時，需要整合來自生產設備、辦公大樓、公務車輛、供應商等多個來源的數據。如果缺乏自動化整合系統，這一過程可能需要數週甚至數月的時間，且容易出現計算錯誤。
人力成本：手動收集的效率陷阱
傳統的 ESG 數據收集方式主要依賴人工，這不僅效率低下，還容易出錯。企業平均需花費半年以上時間收集整理 ESG 數據，這對於資源有限的中小企業來說尤其是一大負擔。
手動收集過程中的常見問題包括：
- 重複工作：不同部門可能被要求提供相似的數據
- 格式不一：各部門提供的數據格式不統一，需要額外處理
- 時效性差：當數據需要更新時，整個收集過程需要重新開始
- 人為錯誤：手動輸入和計算容易出錯
這些問題不僅增加了企業的合規成本，還降低了 ESG 報告的價值。當大部分時間和資源都花在數據收集上，企業就很難有餘力進行深入分析和策略規劃。
數據品質：準確性與一致性的挑戰
ESG 數據的價值取決於其準確性和一致性。然而，缺乏標準化流程和自動化工具，往往導致數據品質參差不齊，影響報告可信度與決策品質。
常見的數據品質問題包括：
- 不完整：某些數據點缺失或不可用
- 不一致：不同時期或不同部門的數據使用不同的計算方法
- 不準確：手動輸入和計算導致的錯誤
- 不可追溯：難以追溯數據來源和計算方法
這些問題不僅影響報告的可信度，還可能導致錯誤的決策。例如，如果碳排放數據不準確，企業可能會制定不合適的減碳策略，或者錯過重要的減排機會。
AI 如何革新 ESG 數據管理流程
自動化數據收集與整合
AI 技術能夠徹底改變 ESG 數據收集的方式，從手動、分散的流程轉變為自動化、集中的系統。
具體而言，AI 可以：
- 自動從各種系統和設備中擷取數據，如 ERP 系統、能源管理系統、人資系統等
- 標準化來自不同來源的數據格式，確保一致性
- 建立數據連接器，實現實時數據更新
- 自動檢測數據異常和缺失，提高數據完整性
例如，透過 IoT 感測器和 AI 分析，企業可以自動收集能源使用、水資源消耗、廢棄物產生等環境數據，無需人工記錄和輸入。這不僅提高了數據的準確性，還大幅減少了收集時間，從數月縮短至即時監控。
智能分析與預測
AI 的價值不僅在於自動化數據收集，更在於其強大的分析和預測能力。
透過機器學習和預測分析，AI 可以：
- 識別數據趨勢和模式，發現潛在的 ESG 風險和機會
- 預測未來的 ESG 表現，如碳排放趨勢、能源使用效率等
- 進行情境分析，評估不同策略的潛在影響
- 自動識別異常值和潛在問題，提前預警
例如，AI 可以分析企業的能源使用模式，預測未來的能源需求，並提出優化建議，如調整生產排程以減少尖峰用電，或識別能源效率低的設備進行更換。
這種預測分析能力使企業從被動應對轉為主動管理，不僅滿足報告要求，更能優化營運和降低風險。
報告自動生成與視覺化
AI 技術還可以大幅簡化 ESG 報告的編製過程，從數據整理到報告生成，實現端到端的自動化。
具體而言，AI 可以：
- 根據不同的報告框架（如 GRI、SASB、TCFD）自動生成符合要求的報告
- 創建互動式儀表板，直觀展示 ESG 表現和趨勢
- 自動生成數據視覺化，如圖表、熱圖等，提高數據可讀性
- 提供定制化報告，滿足不同利益相關者的需求
例如，AI 系統可以自動從數據庫中提取相關數據，根據 GRI 標準生成報告草稿，包括必要的披露項目和指標。同時，系統還可以創建互動式儀表板，使管理層能夠實時監控 ESG 表現，識別需要改進的領域。
這種自動化報告不僅節省了大量時間和資源，還提高了報告的準確性和一致性，同時通過視覺化提升了數據的可用性和決策價值。
大世科 ESG AIoT 戰情管理系統解決方案
整合式 ESG 數據平台架構
大世科的 ESG AIoT 戰情管理系統提供了一個全面的解決方案，從數據收集到報告生成，實現 ESG 數據管理的端到端自動化。
系統的核心是一個整合式的 ESG 數據平台，具有以下特點：
- 多源數據整合：自動從各種系統和設備收集數據，包括 ERP、MES、能源管理系統、IoT 設備等
- 標準化數據模型：將不同來源的數據轉換為標準格式，確保一致性和可比性
- 數據質量管理：自動檢測和處理數據異常、缺失和錯誤
- 安全可靠的數據存儲：確保數據的安全性和完整性
這一平台架構解決了數據孤島問題，使企業能夠建立統一、準確的 ESG 數據源，為報告和決策提供可靠基礎。
碳排放自動計算與管理
碳排放是 ESG 報告中最關鍵的環境指標之一，也是最複雜的計算之一。大世科的系統提供了全面的碳排放管理功能：
- 自動計算範疇一至三的碳排放：從直接排放（如燃料燃燒）到間接排放（如購買電力）和價值鏈排放（如供應商、產品使用等）
- 建立排放清冊：記錄各種排放源和活動數據
- AIoT 自動化計算：通過 IoT 設備自動收集能源使用數據，結合 AI 算法計算碳排放
- 減碳策略建議：基於數據分析，提供具體的減碳機會和策略建議
例如，系統可以自動從能源管理系統收集電力使用數據，結合台灣電力排放因子，計算範疇二的碳排放。同時，系統還可以分析排放熱點，識別最具減碳潛力的領域，並提供具體的改進建議。
AI 驅動的報告生成與決策支援
大世科的系統不僅收集和分析數據，還能自動生成符合各種標準的報告，並提供決策支援：
- 多框架報告生成：自動生成符合 GRI、SASB、TCFD 等框架的報告
- 視覺化儀表板：創建互動式儀表板，直觀展示 ESG 表現和趨勢
- 預警和通知：當 ESG 指標超出閾值時自動發出警報
- 情境分析：評估不同策略和行動的潛在影響
系統運用 AI 技術，如自然語言處理和機器學習，不僅能自動生成報告文本，還能提供深入的分析和建議。例如，系統可以分析能源使用模式，預測未來的能源需求，並建議最佳的能源管理策略。
這種 AI 驅動的報告和決策支援使企業能夠從 ESG 數據中獲取更多價值，不僅滿足合規需求，還能優化營運和策略決策。
案例分享：企業如何透過 AI 實現 ESG 數據轉型
製造業：從耗時的手動收集到即時監控
某台灣領先的電子製造企業在導入大世科 ESG AIoT 戰情管理系統前，每年需要花費超過 4 個月時間收集和整理 ESG 數據，涉及 20 多個部門和數百個數據點。數據收集過程繁瑣，且容易出錯，導致報告延遲和數據不一致。
導入系統後，企業實現了以下轉變：
- 數據收集時間從 4 個月縮短至實時監控，報告編製時間縮短 75%
- 通過 IoT 設備自動收集能源、水、廢棄物等環境數據，減少人工輸入錯誤
- 建立統一的 ESG 數據平台，解決數據孤島問題
- 實時監控碳排放和能源使用，及時發現異常和優化機會
這一轉變不僅提高了 ESG 報告的效率和準確性，還使企業能夠將更多資源投入到策略規劃和實際改進中，從而實現真正的永續轉型。
金融業：提升 ESG 數據透明度與投資決策
某台灣金融機構面臨來自投資者和監管機構對 ESG 透明度的日益增長的要求。傳統的 ESG 數據收集和報告流程無法滿足這些要求，且難以將 ESG 因素整合到投資決策中。
導入大世科的 AI 驅動 ESG 解決方案後，該機構實現了：
- 自動收集和分析投資組合中企業的 ESG 數據
- 建立 ESG 風險評估模型，識別潛在的 ESG 風險和機會
- 創建互動式 ESG 儀表板，提高數據透明度
- 將 ESG 因素整合到投資決策流程中
這一轉變不僅提高了 ESG 報告的質量和效率，還增強了投資決策的可持續性，提升了客戶信任和市場競爭力。例如，該機構能夠識別和管理投資組合中的氣候風險，並開發新的 ESG 投資產品，滿足客戶對可持續投資的需求。
能源業：預測分析助力淨零轉型
某能源企業面臨淨零轉型的挑戰，需要優化能源生產和使用，同時減少碳排放。傳統的數據管理方法無法提供必要的洞察和預測能力。
導入大世科的 AI 驅動 ESG 解決方案後，該企業實現了：
- 通過 IoT 設備和 AI 分析，實時監控能源生產和使用
- 預測未來的能源需求和碳排放趨勢
- 識別能源效率提升和減碳的機會
- 優化能源生產和分配，減少浪費和排放
例如，系統能夠分析歷史能源使用數據和外部因素（如天氣、生產計劃等），預測未來的能源需求，並優化能源生產和分配。同時，系統還能識別能源效率低的設備和流程，提出具體的改進建議。
這一轉變使企業能夠更有效地管理能源和碳排放，加速向淨零目標的轉型，同時提高運營效率和降低成本。
開始行動：企業 ESG 數據自動化轉型指南
評估現狀：ESG 數據成熟度診斷
企業在開始 ESG 數據自動化轉型前，首先需要評估現有的 ESG 數據管理流程，找出痛點和改進機會。
評估應包括以下方面：
- 數據收集：目前如何收集 ESG 數據？使用哪些工具和流程？
- 數據質量：數據的準確性、完整性和一致性如何？
- 數據整合：不同來源的數據如何整合？是否存在數據孤島？
- 報告流程：如何編製 ESG 報告？需要多少時間和資源？
- 決策應用：ESG 數據如何用於決策？是否產生實際價值？
通過這一評估，企業可以了解自身的 ESG 數據成熟度，識別最迫切需要改進的領域，並制定有針對性的轉型策略。
制定策略：從小規模試點到全面實施
ESG 數據自動化是一個複雜的轉型過程，建議企業採取循序漸進的方法，從小規模試點開始，逐步擴展至全面實施。
具體步驟可包括：
- 選擇試點領域：選擇一個關鍵的 ESG 領域（如碳排放或能源管理）作為試點
- 建立數據基礎：確定數據需求、來源和標準，建立基礎數據架構
- 實施自動化工具：導入適當的工具和技術，實現數據收集和分析的自動化
- 評估和調整：評估試點效果，識別問題和改進機會
- 擴展應用：基於試點經驗，逐步擴展到其他 ESG 領域
- 全面整合：最終實現全面的 ESG 數據自動化和業務整合
例如，企業可以先從碳排放管理開始，導入 IoT 設備和 AI 分析工具，自動收集和分析能源使用數據，計算碳排放。在成功實施後，再擴展到水資源管理、廢棄物管理等其他環境領域，最終覆蓋所有 ESG 方面。
持續優化：建立數據驅動的 ESG 文化
ESG 數據自動化不僅是技術導入，更需要建立數據驅動的組織文化，使 ESG 成為企業決策和運營的核心部分。
建立數據驅動的 ESG 文化可包括以下方面：
- 能力建設：培訓員工使用 ESG 數據工具和分析結果
- 績效管理：將 ESG 指標納入績效評估和激勵機制
- 決策整合：在業務決策中考慮 ESG 數據和分析
- 持續改進：定期評估和優化 ESG 數據管理流程
- 透明溝通：與利益相關者透明地溝通 ESG 表現和進展
例如，企業可以建立 ESG 儀表板，使所有員工都能訪問和理解 ESG 數據，並在日常決策中考慮 ESG 因素。同時，企業可以將 ESG 目標與業務目標結合，使永續成為企業戰略的一部分。
通過建立數據驅動的 ESG 文化，企業可以確保 ESG 數據自動化的長期成功，並從中獲取最大價值。
結語：迎接 AI 驅動的 ESG 新時代
隨著 2025 年永續報告強制揭露的臨近，台灣企業面臨 ESG 數據管理的巨大挑戰。然而，這也是一個將 ESG 從合規負擔轉變為競爭優勢的機會。
AI 驅動的 ESG 數據自動化不僅能解決數據收集和報告的效率問題，還能提供深入的分析和預測，支持更明智的決策和更有效的永續策略。通過自動化數據收集、智能分析和報告生成，企業可以節省大量時間和資源，同時提高數據的準確性和決策價值。
大世科的 ESG AIoT 戰情管理系統提供了一個全面的解決方案，幫助企業實現 ESG 數據的端到端自動化，從而應對 2025 年的報告挑戰，並推動真正的永續轉型。
現在是時候採取行動，評估您的 ESG 數據成熟度，制定自動化策略，並開始從小規模試點到全面實施的轉型之旅。只有擁抱 AI 和數據自動化，企業才能在 ESG 新時代中保持競爭力，並實現真正的永續發展。
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