Artículo 41
Un componente fundamental de la integración de los riesgos ESG en los marcos de gestión de riesgos es garantizar la disponibilidad de datos fiables y de alta calidad.
Para los bancos y el sistema financiero en general, esto requiere sólidos procesos internos de recopilación de datos y la integración de fuentes externas de datos ESG.
Marcos globales que impulsan la estandarización
Históricamente a los bancos les ha resultado difícil acceder a los datos necesarios para extraer información útil, aunque la situación está mejorando. Esto se debe en parte a los esfuerzos de los reguladores y los encargados de establecer normas para lograr una mayor coherencia y mejorar la disponibilidad de los datos.
La taxonomía de la UE, por ejemplo, se ha convertido en un modelo para que las empresas informen sobre la forma en que sus actividades se alinean con los objetivos ambientales, como la mitigación y adaptación al cambio climático. Inspirando iniciativas similares en otros países como México a través de su Taxonomía Sostenible que está a cargo de la SHCP.
En la UE. La directiva sobre la presentación de informes de sostenibilidad corporativa (CSRD, por sus siglas en inglés), y las normas europeas de presentación de informes de sostenibilidad (ESRS, por sus siglas en inglés), juntas están impulsando aún más la estandarización de los datos y el aumento de su disponibilidad. El año que viene, el alcance de la CSRD se espera que llegue a más de 40.000 empresas, lo que aumentará exponencialmente el conjunto de datos estandarizados.
Fuera de la UE, las iniciativas globales están ganando terreno. El Consejo de Normas Internacionales de Sostenibilidad (ISSB) publicó sus directrices IFRS S1 y S2 para la presentación de informes relacionados con la sostenibilidad y el clima. Y de igual forma muchas jurisdicciones en todo el mundo están implementando las normas ISSB.
En el caso de México, el Consejo Mexicano de Normas de Información Financiera (CINIF) publico las Normas de Información de Sostenibilidad (NIS), alineadas con las IFRS S1 y S2, CSRD y otros estándares internacionales, las cuales entraron en vigor, el 1 de enero 2025 para su adopción voluntaria en las empresas de cualquier sector, y el pasado 28 de enero fueron publicadas en el DOF para ser integradas de manera obligatoria por el sector financiero.
El desafío de la escalabilidad
A pesar de estos avances, el gran volumen de datos y la necesidad de una recopilación eficiente plantean desafíos constantes. Los avances en el análisis de la información, el procesamiento del lenguaje natural y los métodos de estimación están mejorando la cobertura y la calidad de los datos. Además, las herramientas de software innovadoras están ayudando a los bancos a llenar los vacíos de datos al permitirles recopilar sus propios datos de una manera metodológicamente sólida y escalable.
Transformar datos sin procesar en información procesable
Los datos por sí solos no son sinónimo de sabiduría. Para los bancos corporativos y de inversión, tomar decisiones basadas en datos ESG requiere transformar las cifras brutas en información procesable colocándolas en el contexto adecuado.
Convertir los datos en sabiduría
La jerarquía de: datos, información, conocimiento y sabiduría (DIKW, por sus siglas en inglés) ilustra este proceso. Los datos primero deben interpretarse para crear información, luego enriquecerse con la comprensión para crear conocimiento y, finalmente, destilarse para convertirse en sabiduría que oriente las decisiones.
Figura 1. La jerarquía DIKW
La pirámide del conocimiento
Tomemos como ejemplo una división de la Banca Corporativa y de Inversión (CIB, por sus siglas en inglés) que evalúa una empresa con importantes emisiones de CO2.
Para determinar si la empresa presenta un riesgo demasiado grande para trabajar con ella, el banco puede necesitar saber:
Sin respuestas a estas preguntas, los datos por sí solos no son suficientes para tomar decisiones informadas.
El método antiguo: análisis manual
Tradicionalmente, los analistas de ESG en las divisiones de banca corporativa y de inversión (CIB) dependían de procesos manuales para responder a estas preguntas. Extraían el informe anual de la empresa, iniciaban sesión en su proveedor de datos ESG y comenzaban a leer, tomar notas y redactar un informe o recomendación. Luego, estos informes se presentaban a los comités de riesgo para que tomaran una decisión final, un proceso que requería mucho tiempo y limitaba el alcance y la profundidad del análisis.
La nueva forma: contextualización impulsada por IA
Hoy en día, los avances en inteligencia artificial generativa han hecho posible convertir estos informes y datos en sistemas de recuperación y generación aumentada (RAG).
Estas herramientas convierten el texto en significado, permitiendo a los analistas hacer preguntas y encontrar el contexto adecuado.
El resultado es que un analista de ESG ahora puede cubrir más empresas o hacer análisis más profundos de una empresa determinada en el mismo período de tiempo.
El riesgo de generar información inexacta se reduce cuando el sistema se integra en una base de datos de sostenibilidad ya establecida. Esta integración permite limitar el análisis a fuentes de datos verificadas, proporcionar enlaces directos a la información original y validar sus conclusiones de manera autónoma.
La sostenibilidad como ventaja estratégica para la banca corporativa y de inversión
Gracias a los recientes avances tecnológicos, cumplir con las nuevas regulaciones se ha vuelto mucho más manejable. Al abordar los desafíos en la disponibilidad de datos ESG y con la ayuda de la IA generativa.
Los bancos están convirtiendo las obligaciones regulatorias en oportunidades para la innovación y la creación de valor.
Con datos confiables y herramientas basadas en inteligencia artificial, los analistas pueden evaluar los perfiles de riesgo de los clientes con mayor precisión. Estos avances permiten tomar decisiones crediticias más inteligentes que se alinean tanto con los requisitos regulatorios como con los objetivos estratégicos a largo plazo.
Además, estas herramientas permiten a las instituciones crediticias, apoyar de manera proactiva a sus clientes en sus recorridos hacia la sostenibilidad, formando alianzas con empresas que demuestran un sólido desempeño ESG. También ayudan a identificar y mitigar los riesgos en sectores ambientalmente sensibles o de altas emisiones, lo que garantiza un enfoque equilibrado para las finanzas sostenibles.
La integración de evaluaciones de sostenibilidad en la gestión de riesgos No es sólo una cuestión de cumplimiento: ahora es una ventaja estratégica para que las instituciones de crédito impulsen la resiliencia y el crecimiento a largo plazo.
En Smart Sustain, contamos con la experiencia y la tecnología necesarias, para apoyar a las empresas del sector financiero en su transición hacia el cálculo de riesgos ESG.
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#SostenibilidadConValor
Fuentes: CINIF, Clarity, Nasdaq Sustainability
