Themen & Artikelreihe

Unsere Artikelreihe ordnet ein, wie künstliche Intelligenz die nachhaltige Kapitalmarktforschung prägt — von der Datenaufbereitung bis zur kritischen Lesart von Modelloutputs.

Veröffentlichte Schwerpunkte

KI-gestützte ESG-Datenharmonisierung

Viele Anbieter liefern widersprüchliche Scope-3-Schätzungen. Wir erläutern, wie Entity-Matching und Ontologien helfen, Doppelzählungen zu vermeiden — und wo menschliche Validierung nötig bleibt.

LLMs und Nachhaltigkeitsberichte

Große Sprachmodelle fassen 200-seitige Berichte zusammen. Der Artikel zeigt typische Halluzinationsmuster und gibt eine Checkliste für menschliche Gegenlesung.

Satellitendaten in Impact-Metriken

Computer Vision schätzt Entwaldung oder Wasserverbrauch. Wir beschreiben räumliche Auflösung, Cloud-Deckung und ethische Grenzen automatisierter Flächenklassifikation.

Bias-Audits für nachhaltige Universen

Wenn Screening-Algorithmen historische Daten spiegeln, können sie soziale Kriterien verzerren. Der Text erklärt Fairness-Metriken ohne Produktwerbung.

Nächste geplante Beiträge

• Regulatorische Einordnung von KI in SFDR-Priips-Kontexten (redaktionell, nicht rechtsverbindlich)
• Vergleich von Explainability-Verfahren für Kohlenstoffpfad-Modelle

Rückmeldungen

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