Jak zidentyfikować zagrożenia związane z ESG we własnym łańcuchu dostaw?

Zobacz wszystkie / Znaleziono 302
Compliance, AML

Jak zidentyfikować zagrożenia związane z ESG we własnym łańcuchu dostaw?

Christian Kellner
Dun & Bradstreet, 14/03/2023

Posiadanie strategii ESG nie jest już rzeczą opcjonalną dla firm. Zagadnienie zrównoważonego rozwoju staje się strategicznym priorytetem dla firm na całym świecie. Wyjaśniamy, jak zidentyfikować zagrożenia związane z ESG we własnym łańcuchu dostaw.

Kto sprzedaje najwięcej samochodów lub osiąga największe zyski? Można powiedzieć, że przez dziesiątki lat te dane liczbowe determinowały branżę motoryzacyjną. Wielkość emisji CO2 albo rodzaj energii wykorzystywanej do zasilania fabryki – przez długi czas aspekty te nie były uważane za istotne. Dzisiaj producenci samochodów, na przykład Mercedes Benz, stawiają sobie inne cele, takie jak: zmniejszenie o połowę śladu CO2 do 2030 roku. Ten cel jest częścią strategii ESG i odzwierciedla globalny trend przechodzenia na zrównoważoną gospodarkę.

Znaczenie ESG

ESG oznacza Environment, Social, Governance, czyli środowisko naturalne, politykę społeczną i ład korporacyjny). Zagadnienia powiązane z ESG, na przykład odpowiedzialność społeczna, świadomość ekologiczna i zrównoważony rozwój, jak również przejrzyste zarządzanie przedsiębiorstwem, mają związek z działalnością biznesową. Strategia ESG obejmuje cele i działania w tych obszarach tematycznych. Co więcej, duże przedsiębiorstwa nie tylko przykładają coraz większą wagę do wykrywania i ograniczania zagrożeń ESG w obrębie własnej grupy, lecz także coraz częściej oceniają czynniki ESG u partnerów biznesowych. W związku z tym – zgodnie z niemiecką ustawą o dochowaniu należytej staranności przedsiębiorcy w łańcuchu dostaw (niem. LkSG) – przedsiębiorstwa mają obowiązek kontroli własnych dostawców pod kątem zagrożeń związanych z ESG.

Strategiczne podejście bazuje tutaj na tym, że wspomniane działania muszą być długofalowe i w wielu przypadkach wymagają również transformacji procesów istniejących w przedsiębiorstwie.

Ze względu na rosnące wymogi regulacyjne firmy na całym świecie muszą wykazać w oparciu o konkretne dane liczbowe, na ile dobrze spełniają kryteria ESG.

Indywidualne znaczenie kryteriów ESG  

„Dzisiaj przedsiębiorstwa potrzebują strategii ESG opartej na prawidłowych danych. W zależności od wielkości firmy i branży istnieją różne wymagania, które należy spełnić podczas nakreślania strategii i nadawania znaczenia kryteriom ESG”

wyjaśnia Carsten Ettmann, starszy konsultant ds. ryzyka i  zgodności w Dun & Bradstreet.

Podczas gdy w przypadku koncernu chemicznego duże znaczenie mają zwłaszcza aspekty środowiskowe, dostawca usług personalnych ukierunkuje swoją strategię zrównoważonego rozwoju na aspekty społeczne.

Kryteria ESG podstawą strategii przedsiębiorstw w zakresie zrównoważonego rozwoju 

Aby móc zmierzyć i ocenić zrównoważony rozwój, odpowiedzialność społeczną i ład korporacyjny oparty na wartościach, potrzebne są zdefiniowane kryteria. Do takich kryteriów zalicza się na przykład wielkość emisji CO2, wprowadzenie zasady równości szans w przedsiębiorstwie lub certyfikacja w obszarach takich jak ochrona zdrowia lub gospodarka o obiegu zamkniętym. Na podstawie tego rodzaju czynników można zmierzyć i ocenić zrównoważony rozwój przedsiębiorstwa i porównać go z konkurencją.

SASB

Czym jest Sustainability Accounting Standards Board (SASB)?

SASB to niezależna organizacja non-profit, która określa globalne zasady dotyczące publikowania informacji na temat zrównoważonego rozwoju. Istnieją już standardy dla 77 branż, podzielone według obszarów tematycznych, takich jak środowisko naturalne, polityka społeczna i  ład korporacyjny.

Dun & Bradstreet klasyfikuje dane ESG w 13 obszarach tematycznych

W oparciu o SASB i inne standardy międzynarodowe (GRI, TCFD itd.) agencja Dun & Bradstreet sklasyfikowała swoje dane ESG w 13 obszarach tematycznych. Zasoby naturalne, emisje gazów cieplarnianych i zagrożenia związane z klimatem, zagrożenia i szanse związane z ochroną środowiska, kapitał ludzki, produkty i usługi, utrzymanie klientów, zaangażowanie społeczne, zaangażowanie dostawców, certyfikaty, ład korporacyjny i odporność przedsiębiorstwa. Te obszary tematyczne dzielą się na dalsze podtypy danych.

„Dokonując klasyfikacji, kierowaliśmy się przepisami ustawowymi, np. ustawą o dochowaniu należytej staranności przedsiębiorcy w łańcuchu dostaw w celu przestrzegania praw człowieka, oraz Taksonomią UE. Obecnie przedsiębiorstwa są zobowiązane na przykład do pozyskiwania informacji dotyczących śladu CO2 partnerów biznesowych, warunków pracy lub zaangażowania społecznego. Oferując D&B ESG Intelligence, Dun & Bradstreet dostarcza rozwiązanie, które ułatwia dostępność tych danych”

dodaje Ettmann.

Ranking ESG na rzecz zwiększenia przejrzystości  

Ranking ESG opracowany przez Dun & Bradstreet określa, w jakim stopniu dana firma zaangażowana jest w działanie związane ze zgodnością ESG, które może skutkować stratą finansową. Do pomiaru ryzyka stosuje się skalę od 1 do 5, przy czym 1 oznacza najmniejsze, a 5 największe ryzyko. W przypadku gdy firma współpracuje z dostawcą o rankingu ESG 5, można z tego wywnioskować, że ryzyko jest bardzo wysokie.

Z rankingu ESG można również dowiedzieć się, w jakim obszarze firma posiada dobry ranking. Ranking „E” koncentruje się na ochronie środowiska, ranking „S” na polityce społecznej, a ranking „G” na aspektach związanych z ładem korporacyjnym. Dodatkowo dostępne są również branżowe dane porównawcze i informacje na temat zastosowanych danych źródłowych, dzięki czemu można bardzo dokładnie oszacować zagrożenia.

„D&B ESG Intelligence pomaga przedsiębiorstwom w identyfikacji partnerów biznesowych z dobrymi wynikami ESG, co ułatwia podejmowanie właściwych decyzji handlowych oraz umożliwia wykrywanie zagrożeń, takich jak zła reputacja albo szkody wynikające z niedostosowania do regulacji lub straty operacyjne w łańcuchu dostaw”,

mówi Carol Ettmann.

Narzędzie D&B wpisuje się w cały arsenał dostępnych na runku narzędzi wspierających procesy transparentności biznesowej, takie jak ESG  czy AML.
Inne narzędzia i technologie stosowane w AML obejmują:

  1. Systemy zarządzania ryzykiem – służą do identyfikacji, oceny i monitorowania ryzyka prania pieniędzy.
  2. Filtrowanie i analiza transakcji – wykorzystuje się narzędzia do przetwarzania dużej ilości danych transakcyjnych, identyfikacji podejrzanych wzorców i wykrywania nieprawidłowości.
  3. Weryfikacja tożsamości – technologie biometryczne, rozpoznawanie twarzy i odcisków palców pomagają w uwierzytelnianiu klientów.
  4. Rozpoznawanie tekstu – stosuje się techniki OCR (Optical Character Recognition), aby automatycznie odczytywać i analizować dokumenty identyfikacyjne.
  5. Analiza sieciowa – wykorzystuje się algorytmy do analizy powiązań między różnymi podmiotami w celu identyfikacji podejrzanych wzorców i struktur.
  6. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe – wspomagają automatyczną analizę danych, identyfikację ryzyka oraz wykrywanie anomalii i nieprawidłowości.
  7. Raportowanie i monitorowanie – narzędzia do generowania raportów oraz monitorowania i raportowania transakcji podejrzanych.

SZKOLENIA POWIĄZANE
Christian Kellner<br>Dun & Bradstreet
Christian Kellner
Dun & Bradstreet

Leader of the Central European Go To Market Organisation for the Finance & Risk Product Portfolio


INNE TEKSTY TEGO AUTORA:

Chcesz dowiedzieć się więcej?
SKONTAKTUJ SIĘ

Jak zidentyfikować zagrożenia związane z ESG we własnym łańcuchu dostaw? - FAQ

Narzędzia i technologie stosowane w AML

  1. Systemy zarządzania ryzykiem – służą do identyfikacji, oceny i monitorowania ryzyka prania pieniędzy.

  2. Filtrowanie i analiza transakcji – wykorzystuje się narzędzia do przetwarzania dużej ilości danych transakcyjnych, identyfikacji podejrzanych wzorców i wykrywania nieprawidłowości.

  3. Weryfikacja tożsamości – technologie biometryczne, rozpoznawanie twarzy i odcisków palców pomagają w uwierzytelnianiu klientów.

  4. Rozpoznawanie tekstu – stosuje się techniki OCR (Optical Character Recognition), aby automatycznie odczytywać i analizować dokumenty identyfikacyjne.

  5. Analiza sieciowa – wykorzystuje się algorytmy do analizy powiązań między różnymi podmiotami w celu identyfikacji podejrzanych wzorców i struktur.

  6. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe – wspomagają automatyczną analizę danych, identyfikację ryzyka oraz wykrywanie anomalii i nieprawidłowości.

  7. Raportowanie i monitorowanie – narzędzia do generowania raportów oraz monitorowania i raportowania transakcji podejrzanych.

Z NASZYCH SZKOLEŃ KORZYSTAJĄ LIDERZY RYNKU