Глобальные климатические изменения, вызванные деятельностью человека, требуют от промышленности перехода на экологические рельсы. На уровне компаний это осуществляется c помощью ESG-стратегии. При этом для контроля рисков требуются цифровые технологии, в частности необходимо анализировать большие объемы данных. На одной из сессий конференции DataFusion эксперты обсудили, что нужно учитывать при сборе и анализе данных, в чем уникальность нового энергоперехода и как ESG-стратегию можно применить даже для вывоза мусора со строек Москвы. 

Михаил Аким, профессор практики Высшей школы бизнеса, рассказал о роли цифровизации в ESG-трансформации. В ESG-программе в основном участвуют крупные предприятия, которые могут позволить себе изучать инвестиции в эту область. Средний бизнес мало вовлечен в трансформацию. 35 трлн долларов инвестиций — вот размер оборота отрасли инвестиций в ESG, и он будет расти, ведь многие компании хотят «перекраситься в зеленый». При этом некоторые компании хитрят, создавая отдельные юрлица, которые становятся ответственными за «грязное» производство. Основная же компания в это время «зеленеет». На глобальном уровне происходит примерно то же самое — развитые страны переносят производство в страны третьего мира. Именно с этим можно связать и резкий рост выброса парниковых газов. При этом углеродный след продуктов, которые получает, например, ЕС, растет. 

Энергопереход — это глобальный и позитивный тренд, характеризующийся развитием электротранспорта и ростом доли возобновляемых источников энергии (ВИЭ). В последнем лидирует Китай, сильно опережая все страны мира. Есть и обратная сторона. Нужно понимать, отметил Аким, что ВИЭ хороши всем, но создают очень много отходов (лопасти ветряков, солнечные батареи), которые нужно перерабатывать, — приходится учитывать и обратные цепочки поставки. Цифровизация может помочь отследить эти цепочки. 

Что касается лесных экосистем, то сегодня их площади сокращаются. В основном это связано с увеличение посевной площади, особенно в бедных странах. Задача накормить человечество — не менее важная, чем уловить углерод. Цифровые технологии могут помочь оценить экологический след отдельных отраслей и его производительность. Вдобавок автоматизация помогает интенсифицировать сельское хозяйство без увеличения площади угодий. А технологии дистанционного доступа позволили и сократить углеродный след (инженеры работают дистанционно), и избежать простоя во время пандемии. 

Таким образом, цифровые технологии уже оказывают значительный эффект на реализацию ESG. Непосредственный эффект — это улучшенный сбор данных, отчетности и анализа, влияющих на каждую операцию и аспект бизнеса. Еще одна возможность — цифровые двойники компаний для отслеживания эффективности цифровых активов, прогнозирования использования энергии и минимизации отходов.

Андрей Осипцов, профессор и директор Проектного центра по энергопереходу (Сколтех) на примере конкретного кейса показал важность данных в ESG-программе. Среди ученых в целом существует консенсус касательно того, что влияние человека привело к потеплению атмосферы. Одно из опасных последствий повышения температуры на планете — увеличение экстремальных, катастрофических природных явлений. Энергопереходы прошлого были вызваны неэффективностью существовавших технологий. Но сейчас ситуация другая. Четвертый энергопереход вызван не недостаточной эффективностью, а именно последствиями изменения климата. 

Введение налога на выбросы углерода внутри России приведет к удорожанию теплоснабжения в два раза, отметил Осипцов. Но для малоимущих слоев населения повышение стоимости окажется катастрофическим. Поэтому важно создать такие условия, в которых компании не переложат затраты на конечных потребителей — это как раз задача ученых. 

Задача кейса в Газпромнефти, о котором рассказал Осипцов, изначально стояла далеко от ESG: необходимо было собрать и оцифровать данные по пластам, скважинам, ГРП и добыче. А затем на основе данных предложить рекомендательную систему по оптимизации ГРП — максимизировать добычу. Ключевой момент здесь — данные позволяют решить многие задачи, независимо от специфики сектора промышленности. Затем была добавлена задача по снижению объема используемых материалов, углеродного следа и концентрации химических реагентов. Разработчики собрали данные по семи внутрикорпоративным источникам и предложили структуру базы данных. Доступ к интегрированной базе данных был беспрецедентный. В итоге за четыре года разработчики проанализировали тысячи скважин по сотням параметров, дав рекомендации оптимизации технологий. Поэтому главное — это инфраструктура данных. 

Назар Сотириади, исполнительный директор Департамента интегрированного риск-менеджмента (ПАО Сбербанк), рассказал о важности правильного выбора горизонта анализа рисков. Основная проблема анализа рисков — принципиально неверный масштаб оценок, горизонт. Если посмотреть на то, как в фундаментальной теории макроэкономики работают риски ESG, то качество экономики страны напрямую обусловлено состоянием домохозяйств. Здоровье населения, эффективность труда и так далее — это фундамент всего, так как именно домохозяйства — это собственники ресурсов. Большая часть людей, которая принимает решения по внедрению ESG, работает без необходимой информации и в неправильном масштабе. Пример такого кейса — «воробьиные войны» в Китае 1958 года. 

Если посмотреть на статистику E-рисков, то видно, что за последние 50 лет количество инцидентов физических климатических рисков выросло в 4,5 раза. В S-рисках можно выделить старение работоспособного населения — на одного гражданина приходится все больше и больше пенсионеров. 

Есть две основные проблемы. Во-первых, это отсутствие данных и методологии, научного подхода, во-вторых, дефицит доменной экспертизы. Любое моделирование требует натуралистической модели, то есть специалистов, которые будут разбираться в том, что моделируется. На примере прогноза возникновения пожаров выяснили, например, что лучше его вообще не проводить. Сам факт пожара нас не особо интересует, важнее анализ предпожарной обстановки, который позволит задействовать ресурсы.

«Мы выработали для себя rule of thumb: не можешь описать экономику результата — значит, задача на другом иерархическом уровне системы. На примере пожаров: если после прогнозирования пожаров мы можем конкретно сказать, кто потратит при этом деньги, а кто заработает, — тогда в прогнозе есть смысл. Если риск-событие — это рост температуры в регионе, то однозначно и просто описать, как это повлияет на потребителей продуктов или производительность труда, совсем не просто. Поэтому придется переходить на другой иерархический уровень», — объяснил подробнее Назар Сотириади.

Александр Филатов, начальник управления данными в распределенных вычислительных сетях (Департамент информационных технологий города Москвы) рассказал о влиянии рисков на уровне города. Как известно из системного анализа, каждая большая задача подразделяется на несколько малых. ESG-повестку можно применить во множестве сфер: оптимизация транспортных выбросов, мониторинг использования инфраструктуры для маломобильных граждан, контроль за использованием ресурсов, вывозом мусора в ЖКХ, мониторинг качества воздуха в отдельных районах города и так далее. В Москве за 2020 год было построено 8,5 млн квадратных метров недвижимости. Такая огромная стройка создает много отходов, причем 3-го и 4-го класса опасностей. При их перевозке в открытых кузовах есть опасность утери этих отходов, поэтому их требуется накрывать грунтом. Специальный контроль по вывозу мусора со стройплощадки включает фотографирование тента водителем, которое он загружает в мобильное приложение. Затем ИИ распознает тент на фото. Если тент установлен — подается команда, и шлагбаум открывается. Эта система протестирована на 66 тысячах рейсов. Точность модели составила 80%, полнота — 90%, и это значит, что ее можно применять на практике. Еще один кейс, связанный с транспортировкой отходов — это предсказание успешности рейсов на основе 16 параметров. Среди них: координаты, вес отходов, факт наличия регистрации автомобиля в разных системах и т. д. 

«Реализация ESG-трансформации на уровне города может идти двумя встречными путями: разработка верхнеуровневых стратегий или же решение конкретных повседневных задач, что дает результат на малом промежутке времени. Второй путь не требует крупных финансовых вложений», — подытожил Александр Филатов. 

Анна Кулашова, директор Центра обучения проектированию и разработке игр ФПМИ МФТИ, рассказала о роли вузов в ESG. Примерно пять целей устойчивого развития относятся к декарбонизации, семь — к социальным проблемам. Необходимо соблюдать баланс интересов людей, планеты и прибыли, не сосредотачиваясь лишь на последней задаче. Основные предпосылки трансформации — рост населения и потребления при дефиците ресурсов (и их неравном распределении). Решение проблем, связанных с этими факторами, стимулирует развитие экономики замкнутого цикла, в которой продукт социально ответственного предприятия отслеживается от природного сырья до сбора для отходов и вторичной переработки. При таком подходе ресурсы максимально долго остаются в экономике, создаются новые бизнес-модели. Поэтому только знания математики ИИ недостаточно — нужно понимать законодательство, тенденции в обществе (демографические и настроения населения). Сегодня можно выделить следующие задачи, которые ИИ может решить: борьба с бедностью и нехваткой еды, персонализированные социальные услуги, предотвращение коррупции, развитие устойчивого сельского хозяйства, предотвращение эпидемий и развитие систем здравоохранения и систем диагностики. Все эти применения выходят за рамки ESG-повестки. Соответственно, возникают и новые области исследований: ESG как инвестиционный механизм, информация как элемент социально-политического воздействия и т. д. Здесь роль университетов — ключевая. Специалисты из области политики, экономики, социологии, технологий, юриспруденции и экологии в конечном счете позволят решать задачи устойчивого развития. Их подготовка в итоге переформатируется в решение прикладных задач предприятий, построение наиболее оптимальных рисковых моделей и поиск баланса для обеспечения устойчивого развития.