Cara Clarity AI menggunakan AI dan ML di AWS untuk mengukur keberlanjutan

Membangun perusahaan yang berkelanjutan—dari perspektif lingkungan, sosial, dan tata kelola—adalah prioritas bagi banyak pendiri. Namun, tahukah Anda keberlanjutan perusahaan juga menjadi makin penting bagi investor?

Aset dana ESG global—investasi yang dibuat berdasarkan performa perusahaan dalam aspek lingkungan, sosial, dan tata kelola—melonjak 12% pada kuartal keempat tahun 2022 dan berada di jalur yang tepat untuk mencapai sekitar 2,5 triliun USD pada akhir tahun ini. Dengan makin banyaknya investor dan eksekutif yang mempertimbangkan dampak lingkungan, sosial, dan tata kelola perusahaan dalam pengambilan keputusan, penggunaan data untuk melacak dan memprediksi dampak tersebut menjadi sangat penting.

Saat ini, Clarity AI menawarkan platform yang dibangun di Amazon Web Services (AWS) yang menyediakan data yang jelas dan dapat ditindaklanjuti pada lebih dari 70.000 perusahaan, 360.000 dana, 198 negara, dan 199 pemerintah daerah untuk berbagai faktor, seperti:

• Dampak terhadap manusia dan planet melalui lensa Tujuan Pembangunan Berkelanjutan Perserikatan Bangsa-Bangsa
• Risiko yang terkait dengan keberlanjutan, dan sering kali melalui kerangka kerja ESG konsensus industri yang didukung oleh standar Dewan Standar Akuntansi Keberlanjutan (SASB)
• Dampak iklim diukur dari emisi dan jejak karbon, suhu, keselarasan Net Zero, dan pelaporan TCFD (Satuan Tugas Pengungkapan Keuangan Terkait Iklim) yang diperkuat dengan data CDP
• Kepatuhan terhadap peraturan (termasuk Peraturan Pengungkapan Keuangan Berkelanjutan (SFDR), taksonomi UE, dan banyak lagi)
• Dampak keanekaragaman hayati dari investasi (termasuk persyaratan pelaporan Satuan Tugas Pengungkapan Keuangan Terkait Alam (TNFD)) dalam kemitraan dengan GIST Impact

Platform ini mencakup skrining investasi baru, penyelarasan mandat keberlanjutan mereka, pemantauan dan penyeimbangan kembali portofolio, serta pelaporan otomatis dan disesuaikan untuk memberi informasi kepada pemangku kepentingan internal atau eksternal.

Semua tentang analitik

Bagaimana "keberlanjutan" sebuah perusahaan diterjemahkan ke dalam angka? Dengan jutaan titik data potensial pada perusahaan tertentu, mengumpulkan dan menganalisis metrik yang paling signifikan bisa menjadi tugas yang merepotkan. Clarity AI menggunakan kecerdasan buatan (AI) (termasuk machine learning (ML)) dan AWS untuk menyederhanakan dan meningkatkan proses pengukuran dampak investasi dan organisasi secara drastis.

Hingga beberapa tahun terakhir, terdapat standar pelaporan keberlanjutan yang ambigu sehingga sulit untuk mengetahui data apa saja yang harus dimasukkan dan bagaimana cara terbaik untuk menginterpretasikannya, jelas Board Director and Vice President of Product Clarity AI, Ángel Agudo. “Hal ini sulit karena orang-orang membuat penilaian tentang seberapa baik atau buruknya perusahaan-perusahaan tersebut, tanpa memberikan penjelasan tentang apa yang menjadi dasar penilaian tersebut,” ujar Ángel.

Membangun tumpukan teknologi mereka di AWS

Untuk memberikan pandangan lengkap tentang jejak keberlanjutan perusahaan, Anda harus menyimpan dan menganalisis banyak data. Untuk membangun produk inovatif yang melakukan kedua hal ini, Clarity AI memutuskan untuk membangun dengan AWS.

“Kami mencoba membangun dengan layanan terkelola AWS sebanyak mungkin karena layanan ini memungkinkan kami untuk fokus dalam mengoptimalkan waktu masuk ke pasar sekaligus meminimalkan biaya operasional,” jelas Ángel.

Dari perspektif teknis, platform Clarity AI dibagi menjadi tiga bagian:

• Yang pertama adalah platform dasar, yang mencakup layanan cloud, layanan dasar, dan lingkungan eksperimen dan pengembangan. Clarity AI mengelola layanan mikro mereka menggunakan Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), yang memungkinkan tim rekayasa platform mereka untuk menurunkan ketersediaan dan skalabilitas bidang kontrol Kubernetes. Titik masuk ke rangkaian layanan mikro ini terjadi melalui Elastic Load Balancing (ELB), khususnya Penyeimbang Beban Aplikasi. Layanan penyimpanan meliputi Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) dan Amazon Elastic File System (Amazon EFS). Clarity AI menggunakan basis data yang dibuat khusus, seperti Amazon Aurora, Amazon ElastiCache, dan partner AWS MongoDB. Clarity AI mencocokkan setiap teknologi basis data dengan kasus penggunaan yang tepat untuk memberikan pengalaman terbaik kepada pengguna akhir mereka.
• Bagian selanjutnya adalah platform data, yang menangkap data dan mengubahnya sehingga algoritma AI dapat diterapkan. Clarity AI mengatur proses ini dengan Apache Airflow, menggunakan kombinasi tugas Python ETL dengan klaster Amazon EMR dan Amazon SageMaker. Amazon S3 adalah teknologi penyimpanan inti.
• Bagian terakhir adalah perangkat lunak sebagai layanan (SaaS) yang menghadap pelanggan, yang meliputi semua aplikasi yang langsung terpapar ke pelanggan Clarity AI.

AI (dan ML) adalah kuncinya

Algoritma Clarity AI mengambil data dari sumber-sumber resmi perusahaan, seperti laporan keberlanjutan, laporan keuangan, dan panggilan pendapatan, serta dokumen penelitian dan sumber eksternal lainnya. Platform ini bahkan dapat mengurai data yang tidak terstruktur seperti citra satelit sehingga memungkinkannya untuk menganalisis jejak fisik operasi perusahaan.

Selain itu, model bahasa besar (LLM) menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mengurai jutaan artikel berita untuk mendapatkan informasi dan tren baru.

“Kami mengevaluasi sekitar 1,4 juta berita dari lebih dari 30.000 sumber tepercaya setiap harinya,” jelas Ángel. “Sumber-sumber ini mungkin menangkap isu-isu yang tidak akan dilaporkan oleh perusahaan secara langsung, tetapi dapat mengungkapkan banyak hal tentang bagaimana performa perusahaan-perusahaan ini dari perspektif keberlanjutan.”

Mengurai berita secara otomatis memungkinkan mereka untuk tidak hanya menemukan titik data baru, tetapi juga potensi kontroversi. Menggunakan model NLP yang berbeda, Clarity AI mampu mengekstraksi informasi, mengidentifikasi masalah, lalu mengevaluasi pentingnya masalah.

“Sebuah perusahaan bisa saja disebutkan dalam berita karena alasan apa pun. Yang perlu kita ketahui adalah: Apakah hal ini dapat membahayakan perusahaan karena masalah keberlanjutan? Apa masalah spesifiknya?” kata Ángel. Kombinasi data dan kontekstualisasi ini memberi pandangan yang tak tertandingi pada Clarity AI tentang bagaimana performa perusahaan.

Mengotomatiskan proses ini memungkinkan akses yang hampir instan ke data terbaru melalui API atau aplikasi web Clarity AI. Laporan pendapatan atau artikel berita yang baru dirilis akan segera disertakan. Solusi AWS seperti SageMaker berperan penting dalam mewujudkan hal ini.

“Saat melatih NLP milik kami, kemampuan untuk menjalankan tugas dengan AWS GPU dengan hanya membayar waktu komputasi sangatlah penting,” kata Ángel. “Model NLP ini membantu kami mengumpulkan data berkualitas paling baru secara efisien untuk cakupan yang paling luas. Kami menggunakan tugas transformasi batch SageMaker untuk memproses inferensi dokumen dan artikel dalam jumlah besar secara terukur.”

Menggunakan SageMaker, Clarity AI mampu memproses analitik data besar dan beban kerja AI/ML dengan cepat dan efisien. Hal ini memberikan analisis yang paling komprehensif dan terperinci, baik untuk seluruh portofolio manajer aset maupun perusahaan individu pendiri.

Ini baru permulaan—karena tim Clarity AI terus berinovasi dengan cara AI/ML dapat memajukan inisiatif keberlanjutan, mereka juga memanfaatkan Amazon SageMaker Studio. Lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) ini melakukan host notebook Jupyter yang memfasilitasi eksperimen dan kolaborasi tim.

Lebih Baik Bersama

Selain memenuhi kebutuhan teknis Clarity AI, kolaborasi dengan AWS telah membantu Clarity AI dalam mempercepat bisnis mereka. Menurut Ángel, “Program AWS Activate untuk startup membuat kami dapat mempercepat eksperimen dan meningkatkan waktu untuk memasarkan fitur-fitur baru.”

Sebagai anggota AWS Activate, Clarity AI telah berpartisipasi dalam sesi pelatihan dan konsultasi dengan para ahli AWS. “Hal ini memungkinkan kami untuk memperkenalkan layanan dan kemampuan baru tanpa banyak hambatan,” ujar Ángel. “Di saat yang sama, AWS Activate memberi kami kredit untuk melakukan semua eksperimen ini tanpa biaya tambahan.” Ia menjelaskan, “Sesi ini sangat penting dalam memperkenalkan layanan ilmu data, seperti SageMaker, serta meningkatkan operasi dan keamanan kami.”

AWS juga membantu Clarity AI menggunakan Kerangka Kerja AWS Well-Architected untuk mengevaluasi infrastruktur mereka. “Berkat AWS, kami telah memperkuat beberapa keputusan dan membuat inisiatif baru dalam tim teknik untuk meningkatkan platform kami,” kata Ángel. “Sekarang, kami telah memperoleh sertifikasi ISO 27001 dan SOC2. Sesi tersebut terbukti sangat berguna.”

Bersama-sama, Clarity AI dan AWS memperkuat pentingnya keberlanjutan. Clarity AI baru-baru ini mempresentasikan “Penilaian Keberlanjutan yang Ditenagai Machine Learning,” dengan dukungan dari AWS dan NVIDIA, kepada peserta di Money20/20 di Las Vegas, Nevada. Kedua perusahaan ini juga turut menyelenggarakan panel Peluang ESG di acara Discovery Day BattleFin New York.

Masa depan pilihan bisnis yang lebih baik

Karena keberlanjutan menjadi kian bernilai, investor dan eksekutif mencari bantuan untuk menavigasi dunia yang terus berkembang ini. Clarity AI memenuhi kebutuhan ini menggunakan AWS Marketplace sebagai bagian dari upaya mereka masuk ke pasar, yang menawarkan API skor risiko ESG mereka secara langsung ke perusahaan, dana, dan portofolio.

“Terdapat hubungan yang kuat antara AWS dan lembaga keuangan, jadi makin banyak kita dapat menggunakan AWS untuk memasarkan ke lembaga-lembaga ini, maka makin baik,” kata Ángel.

Bukan hanya investor yang berfokus pada isu ESG, badan regulasi di seluruh dunia sedang mempersiapkan peraturan baru tentang kebijakan lingkungan dan sosial perusahaan. Seiring dengan hal ini, publik yang sangat terlibat pun memberikan perhatian yang lebih besar daripada sebelumnya.

“Apa yang kami lihat pada masa depan adalah peraturan yang kuat dan spesifik yang akan memaksa perusahaan dan lembaga keuangan untuk bertanggung jawab,” prediksi Ángel. Akuntabilitas berarti akses yang lebih besar ke data yang lebih akurat, sesuatu yang sudah disiapkan oleh Clarity AI.