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    國(guó)外人工智能在非財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)的運(yùn)用與啟示

    2018-11-24 10:44:32金希恩
    現(xiàn)代管理科學(xué) 2018年10期
    關(guān)鍵詞:人工智能

    摘要:非財(cái)務(wù)信息是指反應(yīng)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力與其長(zhǎng)期業(yè)績(jī)的指標(biāo),也是指環(huán)境、社會(huì)以及公司治理有關(guān)的信息。目前將非財(cái)務(wù)信息納入投資決策已經(jīng)成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì),但在實(shí)際工作中,企業(yè)與投資者面臨著種種挑戰(zhàn)。在目前的技術(shù)環(huán)境下,人工智能給非財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)領(lǐng)域帶來(lái)全新的突破點(diǎn)。因此,文章重點(diǎn)分析非財(cái)務(wù)信息的重要性與其應(yīng)用的局限性,并介紹國(guó)外人工智能在非財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)的運(yùn)用,總結(jié)對(duì)中國(guó)資本市場(chǎng)的啟示。

    關(guān)鍵詞:非財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià);ESG信息;人工智能

    一、 引言

    企業(yè)相關(guān)的信息可以分為財(cái)務(wù)信息與非財(cái)務(wù)信息。財(cái)務(wù)信息是指由企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)報(bào)告提供的信息, 主要是年度或短期績(jī)效的指標(biāo)。而非財(cái)務(wù)信息是不在財(cái)務(wù)報(bào)表上披露的信息,是指反應(yīng)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力與其長(zhǎng)期業(yè)績(jī)的指標(biāo),也被稱為環(huán)境、社會(huì)以及公司治理(Environmental, Social and Governance:ESG)信息。過(guò)去財(cái)務(wù)信息是企業(yè)價(jià)值評(píng)估的重要信息來(lái)源,而近年來(lái)考慮非財(cái)務(wù)信息的投資行為越來(lái)越普遍。金融界已經(jīng)開始意識(shí)到,ESG因素會(huì)對(duì)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生積極影響,并對(duì)投資的長(zhǎng)期回報(bào)有正向關(guān)系。比如在2016年全球最大資產(chǎn)管理公司BlackRock的首席執(zhí)行官Larry Fink發(fā)給標(biāo)準(zhǔn)普爾500強(qiáng)公司高管的一份備忘錄中表示,“請(qǐng)更多地關(guān)注企業(yè)的長(zhǎng)期價(jià)值創(chuàng)造能力而不是短期股利發(fā)放,并請(qǐng)多關(guān)注環(huán)境、社會(huì)以及公司治理因素,因?yàn)樗鼈兙哂姓鎸?shí)和可量化的財(cái)務(wù)影響”。將非財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)納入投資決策,對(duì)于企業(yè)本身而言,是加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制能力和長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展能力的一種手段,對(duì)于投資者和利益相關(guān)者而言,是提高投資穩(wěn)定性和可預(yù)測(cè)性的一種方法。

    二、 非財(cái)務(wù)信息的重要性與其應(yīng)用的局限性

    1. 非財(cái)務(wù)信息的重要性。企業(yè)丑聞等軼事證據(jù)都表明了非財(cái)務(wù)信息的重要性,比如在2015年9月曝光的大眾集團(tuán)排放作弊丑聞。值得注意的是,在該事件發(fā)生四個(gè)月之前的2015年5月,全球領(lǐng)先的指數(shù)供應(yīng)商MSCI已經(jīng)將大眾汽車從ESG指數(shù)(MSCI ACWI ESG Index)中排除,主要原因是其在董事會(huì)獨(dú)立性、高管薪酬以及會(huì)計(jì)準(zhǔn)則等公司治理方面出現(xiàn)問(wèn)題。其他主要ESG評(píng)價(jià)公司,如Sustainalytics和Vigeo Eiris,也在丑聞爆發(fā)之前下調(diào)大眾汽車評(píng)級(jí)。然而,投資者沒關(guān)注這些警告,大眾排放丑聞之后市場(chǎng)反應(yīng)非常激烈,因此一周內(nèi)公司市值大約減小了1/3。這些例子都明確表明非財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)的重要性。尤其是大眾排放作弊問(wèn)題不在環(huán)保(E)領(lǐng)域(在環(huán)境領(lǐng)域獲得了較高的評(píng)價(jià))而出現(xiàn)在公司治理(G)領(lǐng)域的事實(shí),這意味著全面考慮多方面的ESG因素更加重要。

    過(guò)去實(shí)證研究證明非財(cái)務(wù)信息與財(cái)務(wù)績(jī)效的相關(guān)性。Ittner和Larcker(1998)研究表明在非財(cái)務(wù)指標(biāo)與未來(lái)會(huì)計(jì)績(jī)效之間有正相關(guān)關(guān)系,即顧客滿意度是對(duì)顧客購(gòu)買行為、顧客數(shù)量增長(zhǎng)率以及企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的一個(gè)領(lǐng)先指標(biāo)。Khan, Serafeim和Yoon(2016)考慮各個(gè)ESG因素對(duì)具體行業(yè)的重要程度,比如氣候變化問(wèn)題對(duì)醫(yī)療保健行業(yè)的重要性很大而對(duì)金融行業(yè)的重要性不大,結(jié)果發(fā)現(xiàn)在重要性大的ESG因素上獲得高評(píng)級(jí)的公司業(yè)績(jī)表現(xiàn)優(yōu)于低評(píng)級(jí)的公司。

    也有研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理中非財(cái)務(wù)信息的有效性。Wu(2004)根據(jù)臺(tái)灣上市公司的數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)非財(cái)務(wù)信息有助于預(yù)測(cè)企業(yè)破產(chǎn)。Brazel, Jones和Zimbelman(2009)研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)欺詐企業(yè)的財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)績(jī)效之間的差異顯著大于非欺詐企業(yè),非財(cái)務(wù)信息有助于預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)報(bào)表欺詐。

    2. 非財(cái)務(wù)信息應(yīng)用的局限性。非財(cái)務(wù)信息的應(yīng)用主要存在三個(gè)方面的局限性。一是缺乏可比性。企業(yè)信息可比性包括兩個(gè)方面,即同一企業(yè)不同時(shí)期的可比性與不同企業(yè)相同期間的可比性。非財(cái)務(wù)信息通常是定性與非結(jié)構(gòu)化的信息,它可能會(huì)隨著時(shí)間的推移而變化,信息披露的范圍和方式因公司而不同,因此難以滿足兩種可比性的要求;二是缺乏可靠性。如客戶滿意度等非財(cái)務(wù)信息一般基于樣本調(diào)查結(jié)果,這些數(shù)據(jù)往往缺乏可靠性,降低預(yù)測(cè)未來(lái)財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)的能力;三是高成本。非財(cái)務(wù)信息一般是大量分散的,并由多個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源收集的信息。因此非財(cái)務(wù)信息的收集和加工不僅需要投入大量的資金,而且需要投入大量的人力資源,導(dǎo)致處理非財(cái)務(wù)信息的成本大于收益。

    最近Amel-Zadeh和Serafeim(Forthcoming)的調(diào)查研究顯示,盡管82%的受訪者表示ESG信息對(duì)投資績(jī)效非常重要,大部分投資者在將非財(cái)務(wù)信息應(yīng)用在投資過(guò)程中面臨種種障礙(參見圖1)。調(diào)查是對(duì)全球413名投資高管進(jìn)行的,這些高管所在公司管理的資產(chǎn)規(guī)模為31萬(wàn)億美元,占全球管理資產(chǎn)總額的43%。結(jié)果顯示,受訪者認(rèn)為缺乏跨公司可比性(44.8%)以及缺乏ESG報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)(43.2%)是最大的問(wèn)題。其次是收集和分析ESG信息的成本高(40.5%),ESG信息缺乏細(xì)節(jié)(39.4%)和缺乏可量化(37.8%)等。定性研究結(jié)果顯示,受訪者認(rèn)為“可靠性與標(biāo)準(zhǔn)是最重要的因素”,“ESG信息披露仍然依靠定性的方法”,并要求開發(fā)針對(duì)各個(gè)行業(yè)的ESG績(jī)效評(píng)價(jià)體系。

    三、 國(guó)外人工智能在非財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)的運(yùn)用

    1. 人工智能在非財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)的運(yùn)用。目前人工智能(Artificial Intelligence:AI)與金融領(lǐng)域的結(jié)合已成全球趨勢(shì),其應(yīng)用范圍涉及到投資顧問(wèn)、量化交易、財(cái)務(wù)規(guī)劃以及貸款審批等。針對(duì)上述的局限性,人工智能在非財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)領(lǐng)域也能帶來(lái)突破性的好處。人工智能的主要功能之一是收集與處理大量繁雜的信息?;诖髷?shù)據(jù)的人工智能技術(shù)有助于從公司內(nèi)外發(fā)布的ESG指標(biāo)中選擇客觀的信息,并排除績(jī)效評(píng)估中出現(xiàn)的主觀偏誤,最終能提高績(jī)效評(píng)價(jià)的可靠性。其次是人工智能提供實(shí)時(shí)分析。企業(yè)信息披露太不頻繁,通常每一年進(jìn)行一次,這會(huì)產(chǎn)生分析滯后的問(wèn)題。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)和自然語(yǔ)言處理(Natural Language Processing)等技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)更快的信息服務(wù),使企業(yè)與投資者做出即時(shí)準(zhǔn)確的決策。因此,近年來(lái)全球金融創(chuàng)新不斷加速,越來(lái)越多的企業(yè)積極開發(fā)人工智能技術(shù)在非財(cái)務(wù)信息處理的運(yùn)用。下一節(jié)介紹國(guó)外人工智能在ESG績(jī)效評(píng)價(jià)領(lǐng)域的運(yùn)用。

    2. 國(guó)外人工智能在非財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)運(yùn)用的案例。

    (1)TruValue Labs。該公司是在2013年成立的,一家在美國(guó)硅谷的創(chuàng)業(yè)公司。TruValue Labs根據(jù)媒體、非政府機(jī)構(gòu)、行業(yè)博客與Twitter等75 000多個(gè)信息來(lái)源, 基于自然語(yǔ)言處理辦法分析公司的ESG信息。全球金融信息提供商Thomson Reuters是它的主要客戶之一。Insight360是TruValue Labs的分析工具,根據(jù)可持續(xù)發(fā)展會(huì)計(jì)準(zhǔn)則委員會(huì)(Sustainability Accounting Standards Board:SASB)標(biāo)準(zhǔn),處理全球8 000多家上市公司的ESG信息并提供三種ESG評(píng)級(jí)分?jǐn)?shù)。一是短期分?jǐn)?shù)(Pulse Score),表示當(dāng)天發(fā)生的重大事件或投資者情緒。雖然短期分?jǐn)?shù)波動(dòng)性較高,它有利于提醒投資者警惕風(fēng)險(xiǎn)。二是長(zhǎng)期分?jǐn)?shù)(Insight Score),以短期分?jǐn)?shù)加權(quán)移動(dòng)平均來(lái)算,波動(dòng)性較低,反映公司長(zhǎng)期績(jī)效管理能力。三是動(dòng)量分?jǐn)?shù)(Momentum Score),以長(zhǎng)期分?jǐn)?shù)向上或向下移動(dòng)的趨勢(shì)來(lái)表示的指標(biāo)。TruValue Labs內(nèi)部研究表明,從2013到2017年,長(zhǎng)期或動(dòng)量分?jǐn)?shù)高的企業(yè)股票收益率超過(guò)準(zhǔn)普爾500指數(shù),額外回報(bào)年率達(dá)到3%至5%,意味著該公司的ESG評(píng)價(jià)有助于投資組合管理。

    (2)Sustainalytics。該公司是有25年歷史的全球領(lǐng)先ESG信息供應(yīng)商,總部位于阿姆斯特丹,在全球13個(gè)城市有辦事處。Sustainalytics在環(huán)境、社會(huì)以及公司治理的三大因素中,根據(jù)對(duì)各個(gè)行業(yè)的重要程度加權(quán),給投資者提供ESG評(píng)級(jí)以及社會(huì)責(zé)任投資方案。ESG Signals是在2016年Sustainalytics與一家金融科技公司(Advestis)合作開發(fā)的一種量化工具。它通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)整合過(guò)去7年的1 600多家公司的ESG信息,檢驗(yàn)ESG指標(biāo)和財(cái)務(wù)變量之間的統(tǒng)計(jì)顯著性。ESG Signals對(duì)每家公司評(píng)估之后顯示三個(gè)信號(hào):機(jī)會(huì)、風(fēng)險(xiǎn)或中性。Sustainalytics內(nèi)部研究發(fā)現(xiàn),從2013到2016年,以ESG信號(hào)納入的投資組合,年化利率超過(guò)基準(zhǔn)指數(shù)為1.1%至4.3%。

    (3)Who's Good。該公司是開發(fā)人工智能網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的一家韓國(guó)企業(yè)。目前該公司給投資者免費(fèi)提供1700多家韓國(guó)公司的簡(jiǎn)介與ESG評(píng)級(jí),其中對(duì)于200家核心公司收費(fèi)提供更深入的分析報(bào)告。Who's Good采用兩種人工智能技術(shù):基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),從ESG因素相關(guān)的非結(jié)構(gòu)化信息到結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)換,并基于自然語(yǔ)言處理技術(shù),從新聞資料中提取有意義的信息。根據(jù)聯(lián)合國(guó)全球契約(UN Global Compact)和國(guó)際企業(yè)社會(huì)責(zé)任標(biāo)準(zhǔn)(ISO26000)等國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)和原則,該公司一共在17個(gè)ESG部門上計(jì)算評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù),比如環(huán)境(E)主題包括環(huán)境政策、污染防治、化學(xué)物質(zhì)管理、氣候變化適應(yīng)、資源效率等五個(gè)部門。因?yàn)閃ho's Good的分析依靠人工智能技術(shù),不僅能夠消除研究過(guò)程中發(fā)生的人為偏見,而且使大數(shù)據(jù)研究更加快速和可靠性。

    (4)Arabesque。該公司是在2013年成立的一家全球資產(chǎn)管理公司,使用自學(xué)量化模型和大數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)價(jià)公司的業(yè)績(jī)并其可持續(xù)性。S-Ray是Arabesque在2017年開發(fā)的一種量化工具,基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)監(jiān)控全球7 000多家公司。它根據(jù)15種語(yǔ)言的50 000多個(gè)新聞來(lái)源,評(píng)估200多種ESG指標(biāo)。S&P; Dow Jones Indices,Bloomberg和Accenture等公司訂閱這項(xiàng)服務(wù),并且日本政府養(yǎng)老投資基金(GPIF)于2018年5月簽署了使用 S-Ray的協(xié)議。S-Ray主要提供兩種評(píng)級(jí)分?jǐn)?shù)。一是全球契約分?jǐn)?shù)(GC Score)。S-Ray根據(jù)聯(lián)合國(guó)全球契約的四項(xiàng)核心原則:人權(quán)、勞工權(quán)利、環(huán)境和反腐敗,對(duì)公司進(jìn)行分析。它能夠激勵(lì)更多公司承擔(dān)共同責(zé)任并加入全球契約,致力于實(shí)現(xiàn)可持續(xù)和包容性的全球經(jīng)濟(jì)。二是環(huán)境、社會(huì)以及公司治理分?jǐn)?shù)(ESG Score)。它考慮各個(gè)ESG因素對(duì)具體行業(yè)的重要程度,評(píng)估公司的ESG績(jī)效。另外,S-Ray提供一種搜索工具(Preferences Filter),根據(jù)企業(yè)的位置、行業(yè)、規(guī)模等標(biāo)準(zhǔn),使投資者能夠按照自己的價(jià)值觀檢查公司并且做出更明智的決策。

    (5)德意志銀行。該公司是一家全球領(lǐng)先的綜合性金融機(jī)構(gòu),也在ESG投資方面最有經(jīng)驗(yàn)的專家之一。德意志銀行研究部于2018年4月推出了一種交互式網(wǎng)絡(luò)工具“?琢-DIG”。?琢-DIG在評(píng)估5 000多家公司的ESG績(jī)效時(shí),以自然語(yǔ)言處理辦法來(lái)量化ESG因素。它利用全方位的非財(cái)務(wù)信息包括:在企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告附注中隱藏的信息,員工、客戶以及供應(yīng)商等利益相關(guān)者對(duì)企業(yè)行為的看法,企業(yè)文化、聲譽(yù)和創(chuàng)新能力等企業(yè)無(wú)形資產(chǎn)量化信息等。這些信息最終幫助客戶將ESG信息納入投資組合策略。

    四、 結(jié)論與建議

    目前將環(huán)境、社會(huì)以及公司治理等非財(cái)務(wù)信息納入投資決策是不可避免的趨勢(shì)。非財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)不僅對(duì)企業(yè)社會(huì)責(zé)任和可持續(xù)增長(zhǎng)非常重要,而且對(duì)投資者決策也有價(jià)值。然而,由于非財(cái)務(wù)信息本身的性質(zhì)與局限性,在實(shí)際應(yīng)用時(shí)企業(yè)和投資者面臨種種挑戰(zhàn)。在目前的技術(shù)發(fā)展環(huán)境下,人工智能在非財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)領(lǐng)域帶來(lái)全新的突破點(diǎn)。但值得注意的是,獲得高質(zhì)量的信息是人工智能技術(shù)運(yùn)用的前提條件,本文據(jù)此提出相關(guān)政策建議。

    一是強(qiáng)制公司披露非財(cái)務(wù)信息。雖然自愿性信息披露體系有助于減輕企業(yè)信息披露的負(fù)擔(dān)和成本,但會(huì)出現(xiàn)如企業(yè)參與度低、信息披露不完整,公司之間不具可比性等問(wèn)題。強(qiáng)制性信息披露是更強(qiáng)調(diào)約束力和執(zhí)行力的模式,因此有利于增強(qiáng)信息披露的有效性和完備性。目前全球趨勢(shì)也反映這一點(diǎn)。根據(jù)GRI,UNEP,KPMG和非洲公司治理中心聯(lián)合發(fā)布的研究報(bào)告,在2016年全球64個(gè)國(guó)家具備383個(gè)可持續(xù)發(fā)展報(bào)告系統(tǒng),其中超過(guò)2/3體系是強(qiáng)制性的。中國(guó)國(guó)務(wù)院國(guó)資委在2008年發(fā)布了《關(guān)于中央企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任指導(dǎo)意見》,要求有條件的企業(yè)必須發(fā)布社會(huì)責(zé)任報(bào)告。但是政策主要面向大型國(guó)有企業(yè),信息披露的范圍和內(nèi)容也不足,投資者難以知道公司的非財(cái)務(wù)信息。

    二是政府主動(dòng)開放公共數(shù)據(jù)。在企業(yè)價(jià)值評(píng)估時(shí),企業(yè)外部提供的信息是與企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)生的信息一樣重要的。政府提供的社會(huì)公共數(shù)據(jù),如溫室氣體排放、空氣污染物質(zhì)與廢物排放信息、企業(yè)逃稅與腐敗有關(guān)的訴訟信息等,都跟公司非財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有密切的關(guān)系。在2015年中國(guó)國(guó)務(wù)院出臺(tái)了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》,建立政府?dāng)?shù)據(jù)統(tǒng)一開放平臺(tái),到2020年將逐步開放信用、交通、醫(yī)療、企業(yè)登記監(jiān)管等民生保障服務(wù)相關(guān)領(lǐng)域的公共數(shù)據(jù)。但目前投資者對(duì)公共數(shù)據(jù)意識(shí)和興趣還是不足,為了使企業(yè)和投資者能利用高質(zhì)量和可靠的公共數(shù)據(jù),政府有責(zé)任積極支持建立公共數(shù)據(jù)開放平臺(tái)。

    參考文獻(xiàn):

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    作者簡(jiǎn)介:金希恩(1983-),女,韓國(guó)人,北京大學(xué)光華管理學(xué)院博士生,研究方向?yàn)閷?shí)證資產(chǎn)定價(jià)、實(shí)證公司金融、綠色金融。

    收稿日期:2018-07-16。

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