Systemy AI mogą automatycznie integrować dane z różnych źródeł, generować raporty zgodne z ESRS/XBRL, przeprowadzać walidację wskaźników oraz zapewniać pełen ślad rewizyjny, redukując udział człowieka do etapu przeglądu i zatwierdzenia.
Nowoczesne platformy raportowe oparte na AI integrują dane finansowe, środowiskowe i kadrowe z systemów ERP, IoT i HR za pomocą konektorów ETL lub RPA. Następnie narzędzia typu LLM (np. GPT) z funkcją Retrieval-Augmented Generation (RAG) uzupełniają brakujące konteksty (np. polityki ESG) i redagują sekcje tekstowe zgodnie z wymogami standardów ESRS.
Wbudowany moduł walidacyjny (Python/Pandas) sprawdza zgodność danych z regułami raportowania – np. czy emisje Scope 1 i 2 sumują się do całkowitego GHG, czy wskaźniki pokrywają się z kontami taksonomii UE. Nieprawidłowości są automatycznie flagowane do przeglądu. Kolejnym krokiem jest eksport do XBRL – system mapuje wartości do struktury ESEF-CSRD, zapewniając kompatybilność z wymogami technicznymi i niską liczbę błędów (<1%, zgodnie z benchmarkiem PwC 2024).
Każdy KPI zawiera hiperłącze do źródła w hurtowni danych, co spełnia wymóg pełnej audytowalności (traceability). Całość działa w reżimie MLOps, który archiwizuje wersje modelu, reguły walidacji i przebieg rewizji. Dzięki temu możliwe jest spełnienie wymagań kontroli zewnętrznej i wewnętrznej zgodnie z zasadą rozliczalności. Co kwartał system automatycznie aktualizuje cele ESG i identyfikuje trend odchyleń, generując alerty dla CFO i komitetu ESG w przypadku przekroczenia ustalonego progu (np. 5%).
