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在全球永續發展浪潮下，企業永續報告已從選擇性披露轉變為必要的商業實踐。隨著金管會宣布自 2025 年起，所有上市櫃公司都必須揭露永續報告書，企業面臨前所未有的數據管理挑戰。本文將探討生成式 AI 如何革新碳數據管理流程，協助企業克服傳統碳盤查的局限，並以大世科的 ESG AIoT 戰情管理系統為例，展示 AI 驅動的碳管理實踐。

2025 永續揭露新時代：企業面臨的數據挑戰

根據金管會的永續發展路徑規劃，自 2023 年起，上市櫃公司將按實收資本額分階段推動永續報告揭露，到 2027 年前，全體上市櫃公司必須完成溫室氣體盤查且與財務報表範圍一致。這項政策反映了全球對企業永續實踐的重視，也為台灣企業帶來了新的挑戰。

KPMG 2025 年 ESG 關鍵趨勢報告指出，「IFRS（國際財務報導準則永續揭露準則 S1/S2 上路）」將成為 2025 年的關鍵趨勢之一。這意味著企業不僅需要揭露碳排放數據，還需確保這些數據的準確性、一致性和可比性。

然而，許多企業在面對這些要求時，發現自己準備不足：

• 數據收集困難：碳排放數據分散在企業的不同部門和系統中，收集過程耗時且容易出錯
• 數據品質不一致：不同來源的數據可能採用不同的計算方法和單位，導致整合困難
• 專業知識缺乏：許多企業缺乏碳盤查和永續報告的專業知識，難以確保報告的準確性和合規性
• 報告編製耗時：從數據收集到報告編製，整個過程可能需要數月時間，壓縮了企業實施減碳措施的時間

這些挑戰不僅增加了企業的合規成本，也限制了永續報告作為管理工具的價值。

傳統碳盤查的痛點與局限

傳統的碳盤查方法通常依賴於手動數據收集和電子表格計算，這種方法存在多種局限：

1. 人工操作導致的錯誤和不一致

傳統碳盤查過程中，數據收集和輸入主要依賴人工操作，容易導致錯誤和不一致。例如，一項研究顯示，手動數據輸入的錯誤率可高達 4%，這對於需要精確計算的碳排放數據來說是不可接受的。

2. 時間延遲與資源消耗

傳統碳盤查通常是一個耗時的過程，從數據收集到報告編製可能需要數月時間。這種延遲使企業難以及時了解自身的碳排放狀況，也難以快速調整減碳策略。

3. 缺乏即時監測和預測能力

傳統碳盤查通常是一年一次的靜態過程，缺乏對碳排放的即時監測和預測能力。這使企業難以了解減碳措施的實時效果，也難以預測未來的碳排放趨勢。

4. 難以處理複雜的供應鏈碳排放

隨著企業對範疇三（價值鏈）碳排放的關注增加，傳統碳盤查方法難以處理複雜的供應鏈碳排放數據。這些數據通常來自多個供應商，格式和品質各異，整合和分析難度極高。

這些局限使傳統碳盤查成為一項合規負擔，而非管理工具。企業需要更智能、更高效的碳數據管理方法，以應對日益嚴格的永續報告要求。

生成式 AI 如何革新碳數據管理

生成式 AI 技術的快速發展為碳數據管理帶來了革命性的變化。透過自然語言處理、機器學習和大數據分析等技術，生成式 AI 可以顯著改善碳數據的收集、驗證、分析和報告生成過程。

自動化數據收集與整合

生成式 AI 可以從多元數據源自動擷取和整合碳排放相關數據，包括：

• 結構化數據：從企業資源規劃(ERP)系統、能源管理系統、供應鏈管理系統等提取相關數據
• 非結構化數據：從報告、電子郵件、發票等文件中提取碳排放相關信息
• 外部數據：自動獲取排放因子、行業基準、法規要求等外部數據

AI 系統可以理解不同格式的數據，並將其轉換為標準格式，實現數據的自動整合。這不僅大幅減少了人工操作，也降低了錯誤率。

智能數據驗證與異常檢測

生成式 AI 可以對收集到的數據進行智能驗證和異常檢測：

• 一致性檢查：確保不同來源的數據在單位、時間範圍等方面保持一致
• 異常值檢測：識別可能的異常值，並提醒用戶進行確認或修正
• 數據缺失處理：智能填補缺失數據，確保數據的完整性
• 邏輯關係驗證：檢查數據之間的邏輯關係，確保計算結果的合理性

這些功能大大提高了碳排放數據的準確性和可靠性，為永續報告提供了堅實的數據基礎。

碳排放趨勢分析與預測

生成式 AI 可以分析歷史碳排放數據，識別趨勢和模式，並預測未來的碳排放：

• 趨勢識別：識別碳排放的長期趨勢和季節性變化
• 影響因素分析：分析不同因素（如生產量、能源結構）對碳排放的影響
• 情境模擬：模擬不同減碳措施的效果，協助企業選擇最有效的減碳策略
• 目標設定與追蹤：根據歷史數據和預測結果，協助企業設定科學的減碳目標，並追蹤目標實現進度

這些分析和預測功能使企業能夠從數據中獲取洞見，制定更精準的減碳策略。

自動生成永續報告

生成式 AI 最令人興奮的應用之一是自動生成永續報告：

• 報告框架適配：根據不同的報告框架（如 GRI、TCFD、SASB）自動調整報告內容和格式
• 內容生成：根據碳排放數據和分析結果，自動生成報告文本、圖表和摘要
• 多語言支持：自動將報告翻譯成不同語言，滿足全球利益相關者的需求
• 實時更新：隨著新數據的收集，實時更新報告內容，確保報告的時效性

這些功能大大減少了報告編製的時間和成本，使企業能夠將更多資源投入到實際的減碳行動中。

大世科 ESG AIoT 戰情管理系統：AI 驅動的碳管理實踐

大世科的 ESG AIoT 戰情管理系統是 AI 驅動碳管理的典範，它結合了 AI 和 IoT 技術，提供全面的碳數據管理解決方案。

系統架構與功能特點

ESG AIoT 戰情管理系統的核心架構包括：

1. 數據收集層：
   • 智慧電表和 IoT 感測器網絡，實時監測用電和能源消耗
   • 自動化數據採集介面，連接企業現有系統
   • 人工數據輸入介面，處理難以自動化的數據
2. 數據處理層：
   • AI 驅動的數據清洗和標準化
   • 自動化碳排放計算，符合 ISO 14064-1 標準
   • 異常檢測和數據驗證
3. 分析與報告層：
   • 碳排放儀表板和視覺化工具
   • 趨勢分析和預測模型
   • 自動化報告生成

系統的主要功能特點包括：

• 符合 ISO 14064-1 標準：系統設計符合國際溫室氣體盤查標準，確保數據的合規性
• AIoT 自動化計算：透過智慧電表等 AIoT 感測器即時監測用電能耗數據，系統自動計算溫室氣體排放量
• 數據視覺化：透過創儲節能之數據視覺化，直觀展示碳排放情況和減碳進度
• 類別一至六全覆蓋：系統可管理類別一至六溫室氣體排放量，全面覆蓋企業的碳足跡
• 自動產製報告：系統可自動產製碳排報告書，大大減少報告編製的時間和成本
• API 整合能力：系統提供 API 接口，協助企業完成碳排運算自動化，並與其他系統整合

實際應用案例分享

某製造業領導企業在導入大世科 ESG AIoT 戰情管理系統後，實現了以下成果：

改善項目	改善成效
數據收集時間	減少 70%
數據準確率	提升 15%
報告編製時間	減少 80%
年節電比例	15%
碳排放減少	約 500 噸/年

• 識別節能機會：系統分析發現多個高能耗點，實施改善措施後，年節電 15%，減少碳排放約 500 噸
• 優化能源管理：透過系統的即時監測和分析，優化能源使用時間分配，降低尖峰用電需求

這些成果不僅幫助企業滿足了永續報告的合規要求，還帶來了實質的能源節約和碳減排效益。

未來展望：AI 與永續管理的共同演進

隨著 AI 技術和永續管理實踐的不斷發展，我們可以預見以下趨勢：

1. AI 與區塊鏈的結合

AI 與區塊鏈技術的結合將為碳數據管理帶來更高的透明度和可信度。區塊鏈可以確保碳排放數據的不可篡改性，而 AI 可以提供數據分析和洞察。

2. 數位雙生與碳管理的融合

數位雙生技術將與碳管理系統融合，創建企業運營的虛擬模型，實時模擬和預測碳排放，並測試不同減碳策略的效果。

3. 自然語言處理在永續報告中的應用

更先進的自然語言處理技術將使永續報告更加個性化和互動化，能夠根據不同利益相關者的需求自動調整內容和形式。

4. 跨企業碳數據共享與協作

AI 驅動的平台將促進企業間的碳數據共享和協作，特別是在供應鏈碳管理方面，實現更全面