CSRD Reporting

Mit Generativer KI & Automatisierung einfacher durch den Regulatorik-Dschungel

Die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) der Europäischen Kommission verpflichtet in Deutschland die ersten Unternehmen bereits 2024 dazu, ihre Nachhaltigkeitsbemühungen nach einem einheitlichen EU-Berichtsstandard, dem ESRS, transparent zu machen. Insgesamt sind mehr als 15.000 Unternehmen betroffen. Berichtet werden muss dabei über die Nachhaltigkeit im eigenen Unternehmen. Dafür ziehen viele Unternehmen auch Daten über Emissionen hinzu, die entlang der Lieferkette entstehen. Es ist daher damit zu rechnen, dass große Konzerne frühzeitig auf kleinere Zuliefererunternehmen zugehen, um deren Kennzahlen im Bereich Nachhaltigkeit zu erfragen. Damit kommt das Reporting teilweise schon vorzeitig auf KMUs zu, für die dies einen erheblichen Mehraufwand bedeutet.

Comma Soft und leadity

Das hier dargestellte Reporting mit GenAI ist das Ergebnis eines Projekts von Comma Soft und der Nach­haltigkeits­management-Software leadity. Bei leadity handelt es sich um eine All-in-One-Lösung für ESG-Strategie, Management und Reporting, in die der Comma LLM-Service implementiert wurde, um Informationen auszuwerten und Nach­haltigkeits­reportings nach dem CSRD-Standard zu generieren.

Nachhaltigkeitsleistungen auf Knopfdruck gemäß CSRD dokumentieren

Hier können große Sprachmodelle und Generative KI Ihr Unternehmen unterstützen! Sie helfen nicht nur dabei, die umfassenden CSRD-Anforderungen und die dazugehörigen Standards wie z. B. ESRS zu verstehen. Zusätzlich unterstützen sie Sie dabei, einen den formalen Anforderungen entsprechenden Nachhaltigkeitsreport zu erstellen, der Ihre vorhandenen Nachhaltigkeitsbemühungen an den richtigen Stellen dokumentiert. Ein Nachhaltigkeitsreport auf Knopfdruck sozusagen – nur der letzte Schliff am Ende muss dann noch per Hand erfolgen.

Bevor es allerdings losgehen kann, müssen die dafür benötigten Daten zusammengetragen werden. Je nach Unternehmensgröße ist dies durchaus ein großer Aufwand, denn gefordert sind umfangreiche Angaben zu den Bereichen:

  • Klimawandel
  • Verschmutzung
  • Wasser und marine Ressourcen
  • Biodiversität & Ökosysteme
  • Ressourcennutzung & Kreislaufwirtschaft
  • Eigene Mitarbeiter:innen
  • Arbeitnehmer:innen in der Wertschöpfungskette
  • Betroffene Communities
  • Konsument:innen & Verbraucher:innen
  • Unternehmensführung

Aufgrund der doppelten Wesentlichkeit müssen Unternehmen zu fast jedem dieser Themen über Strategie, Unternehmenspolitik, Ziele & Maßnahmen, Governance-Mechanismen sowie KPIs berichten. Die dafür nötigen Daten und Textdokumente liegen aber in der Regel in verschiedenen Systemen und Anwendungen – manche Daten sind eventuell noch gar nicht erfasst. Auch hier kann eine Kombination aus Nachhaltigkeitsberatung, Management-Software wie leadity und Generativer KI unterstützen: Datenbestände können semantisch durchsucht werden, um vorhandene Daten zu finden und fehlende zu identifizieren. Sind die Datenquellen identifiziert, können Automatisierungsmöglichkeiten und die Verwendung von ETL-Pipelines für die Datenextraktion den jährlichen Bearbeitungsaufwand minimieren. Auch eine passende Nachhaltigkeitsmanagementsoftware wie bspw. leadity ist ein sinnvolles Investment. Stehen die Daten nämlich einmal strukturiert zur Verfügung, lässt sich das Erstellen von CSRD-Berichten mithilfe von Generativer KI deutlich vereinfachen.

Komfortable CSRD-Berichterstellung mit GenAI

Eine GenAI-Lösung wie bspw. das Comma LLM nutzt zur Berichtgenerierung ESRS-Anforderungstexte, ESG-Nachweise, Dokumentationen der Ziele, Maßnahmen­kataloge, Wikis und die im Unternehmen vorhandenen CRM- und ERP-Systeme. Aus diesen Informationen wird dann ein Bericht erstellt, der die vom Unternehmen erbrachten Nachhaltigkeitsleistungen in genau der gewünschten Standard-Berichtform aufführt. Statt wochenlang Zahlen zu suchen und Texte zu erstellen, ist ein Bericht damit in einem Bruchteil der Zeit bereit für ein erstes Review.

Regulatorik-konforme Nutzung von GenAI im CSRD-Reporting

Large Language Models (LLMs) wie das Comma LLM sind eine Form von Generativer KI und dafür trainiert, große Mengen an Textinformationen und Daten zu analysieren und in gewünschter Form – z. B. einem Report – aufzubereiten. Die Herausforderung bei vielen GenAI-Tools ist allerdings, dass diese nicht den Ansprüchen des europäischen und deutschen Datenschutzes genügen: Daten werden hier z. B. meist in einer US-Cloud gespeichert und für das Training der Modelle genutzt. Gerade die sensiblen Unternehmensdaten sollen und dürfen jedoch nicht publik gemacht werden. Im Fall des hier genutzten Comma LLMs verbleiben die Daten jedoch wahlweise in einer deutschen Cloud und werden nicht für das weitere Training verwendet.

Das Plus an Sicherheit und Kontrolle

Unternehmen, die besonders hohe Sicherheitsansprüche haben, können sich sogar auf Basis des Comma LLMs eine eigene GenAI-Lösung einrichten lassen und sie on-premises betreiben. Schnittstellen zur Anbindung der unternehmenseigenen Daten sind bei der Kombination aus leadity und dem Comma LLM bereits vorhanden. Die Unternehmen haben zudem auch die Option, sich die für den Bericht verwendeten Quellen im fertig generierten Report anzeigen zu lassen, sodass eine transparente, auditfähige Überprüfung möglich wird. Eine unternehmenseigene GenAI bietet zudem den Vorteil, dass sich damit nicht nur CSRD-Reports erstellen lassen, sondern auch andere Berichte. Darüber hinaus kann die Lösung auch das Lieferkettenmonitoring vereinfachen und für das gesamte Wissensmanagement und viele weitere Use Cases verwendet werden.

Haben Sie Fragen zum KI-gestützten CSRD-Reporting oder zu den weiteren Einsatzmöglichkeiten von Generativer KI in Ihrem Unternehmen? Tauschen Sie sich gerne dazu mit uns aus:

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Ansprechpartner:innen

Lead Consultant Digital Sustainability
DSc Geophysics

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Michael is responsible for sustainability and innovation at Comma Soft. As a Data Science Consultant with broad knowledge and experience, he supports clients in their transformation towards a sustainable and data-driven company. Using data science applications and methods from the field of ideation and design thinking, he develops solutions for our clients for individual challenges that add value to their business and open up new business areas. Michael is also an experienced leader of research-related and international projects, including in the life sciences, where he develops platform solutions for complex data landscapes.

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