Artificial Intelligence and Automation in Green Finance
グリーンファイナンスにおける人工知能と自動化 (AI 翻訳)
Santosh Kumar, Rashi Gupta
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、グリーンファイナンス分野におけるAIと自動化の役割を考察。機械学習を用いたESGスコアリング、グリーンウォッシュ検出、動的ポートフォリオ最適化（グリーンボンドやインパクトファンドへのシフト）等を紹介し、SDGs達成への貢献可能性を示唆。
English
This paper examines the role of AI and automation in green finance, covering machine learning for ESG scoring, greenwashing detection, and dynamic portfolio optimization toward green bonds and impact funds aligned with SDGs.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本では、サステナブルファイナンスの高度化が進む中、AIによるESG評価の精度向上やグリーンウォッシュ対策は実務上有用な示唆を与える。
In the global GX context
Globally, the paper contributes to the growing discourse on AI-driven green finance, aligning with efforts to enhance ESG data reliability and automate sustainable investment strategies.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers can explore further the technical details of AI models for ESG scoring and greenwashing detection.
🏢実務担当者:Corporate sustainability teams may find insights on using AI to assess their own ESG performance and avoid greenwashing.
🏛政策担当者:Policymakers can consider how AI tools might support regulatory oversight of green claims and sustainable finance frameworks.
📄 抄録（日本語訳）
この分野におけるAIと自動化は、戦略的意思決定をはるかに迅速に行い、人間のアナリストが単独では処理できない速度と量で、膨大なデータ（環境・社会・ガバナンス指標、森林の履歴と炭素排出量の衛星画像、進行中の気候リスクシミュレーション）に対応するための避難所と見なされている。機械学習ベースのソリューションは、例えば、サステナビリティ報告書、規制当局への提出書類、ニュースのセンチメントに関する非構造化情報をスキャンし、特定のESGスコアを割り当てることで、投資家が企業の環境方針を誇張するグリーンウォッシングの証拠を検出できるようにする。自動化は、アルゴリズム取引プラットフォームを用いたポートフォリオ構築を促進し、国連の持続可能な開発目標（SDGs）に従って、化石燃料依存のポートフォリオをグリーンボンドやインパクトファンドへ振り向けるなど、新たなサステナビリティパラメータに有利なように資産配分を動的に調整する。
AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract（原文）
AI and automation within this field are considered havens in making strategic decisions much faster, responding to enormous volumes of data (environmental, social, and governance metrics, satellite visions of forest histories and carbon-emissions releases, and living climate-risk simulations) at speeds and volume with which a human analyst could not manage on their own. Machine-learning-based solutions, such as, scan unstructured information on sustainability reports, regulatory filings, and news sentiment assigned specific ESG scores, therefore, allowing investors to detect evidence of greenwashing where companies boast of their environmental policies. Automation facilitates the construction of portfolios using an algorithmic trading platform which adapts asset balancing dynamically in favor of emerging sustainability parameters, such as redirecting fossil fuel reliant portfolios to green bonds or impact funds in accordance with the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs).
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- crossref https://doi.org/10.4018/979-8-3373-7138-2.ch005first seen 2026-05-14 23:19:09
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。