解決方案加速器演示ESG

第一個筆記本電腦向從業人員展示了如何編程提取PDF文檔，提取每個句子，每個倡議，並應用自然語言處理和AI以了解這些語句的含義。使用具有ESG的詞彙，該詞彙具有特定的主題，例如多樣性和包容性，行為守則，支持社區和綠色能源 - 分析能夠機械學習這些主題，並從冗長而冗長的政策中轉移到機器學習計劃中，以幫助有助於機器學習計劃我們將複雜的PDF文檔彙總到我們可以比較的24個機器學習政策中。我們還可以根據他們在每個類別中披露的程度並排比較組織。

如果我們以特定行業或您的投資，或您的不同競爭對手或您的不同供應商為榜樣，我們會查看與B公司相比，A說他們對員工的評價是多少；與公司D公司相比，C的公司C投資了可再生能源的多大。這種分析框架有助於更好地了解這些組織以及它們在ESG活動中的差異。

通過應用這種在新聞分析中使用機器學習的模型，我們向您展示了如何實時攜帶1億新聞文章，不僅了解公司在說什麼，而且還要了解公司在現實中所做的事情。此外，我們還找到了來自媒體和社交網絡的接收方式。

通過新聞和媒體分析作為代理，我們向您展示了如何在E，S和G中提取每篇文章，並帶來ESG的實時觀點，而不是等待長達一年的CSR披露。這可以應用於每個業務，大型或中型公司，金融服務或醫療保健，並了解一家業務在全球市場中可能對另一個企業產生的影響。

出現問題：您與之開展業務的組織可能會對他們的ESG實踐產生積極或負麵影響？此外，您如何使用市場風險計算從聲譽風險或供應鏈彈性的角度來對這些不同的見解進行采取行動？

在此示例中，我們向您展示如何創建一個簡單的合成投資組合，並將這些ESG見解聯係在市場風險框架內。這不再是公司的外表或公司如何做好的好處，也不再是該公司的表現。我們已經看到了這一說法，實際上做了許多ESG實踐往往會降低市場波動。我們在有價值的背景下表明，由於不良的ESG實踐，全合成投資組合的波動性更高兩倍。

因此，我們能夠將數據科學和工程世界之間的差距彌合到BI和AI儀表板中。將所有這些洞察力結合到一個平台中，以了解公司對E，S和G的評價，而公司在這2Beplay体育安卓版本4台機器中的每一個中的每一個都在學習了多少，從而實現了ESG實踐的這種實時視圖，實時告知我們新聞事件，這些新聞事件可能會對每家公司的ESG產生負麵影響，進而對市場績效產生影響。

準備開始使用ESG分析了嗎？單擊下麵的描述中的鏈接，以直接進入我們的本解決方案的完整文章，並更深入地了解Databricks Lakehouse如何獨特地解決與從批處理到流媒體和BI到AI相關的挑戰。

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