Engineering carbon credits with AI towards a responsible FinTech era: the practices, implications, and future

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a structured overview of AI methods applied to carbon credit engineering, identifying research gaps in predicting corporate carbon management costs.

🏢実務担当者:Offers practical insights into using AI for carbon price forecasting and emission prediction to optimize credit purchasing and budget planning.

🏛政策担当者:Highlights how AI can enhance carbon market transparency and enforce disclosure, supporting regulatory frameworks for credible carbon credits.

抄録 炭素排出は気候変動を促進し、炭素クレジットは気候悪化と環境被害を緩和するとともに、組織が炭素フットプリントを管理するのを支援する。炭素クレジットを完全に活用することは依然として困難である。本研究は、責任あるフィンテックソリューションを開発し、炭素排出管理への洞察を提供するために、炭素クレジットに関する工学的実践の理解を深めるものである。我々は、炭素排出の非開示を通じて炭素管理を回避する組織の戦略がもたらす悪影響を検討する。証拠は、炭素排出の非開示と高炭素排出の両方が組織の財務安定性と市場価値に悪影響を及ぼすことを示しており、組織が炭素排出を管理し、リスクを軽減するために情報を透明に共有すべきであることを示唆している。我々は、より費用対効果の高い炭素管理のための工学的方法を検討し、データ駆動型コンピューティングソリューションに焦点を当てる：炭素価格に影響を与える要因、最適化された炭素クレジット購入戦略のための炭素価格予測アルゴリズム、および企業の炭素排出予測アルゴリズム。これらの方法は、炭素排出データが開示されていない場合に投資家や政府の業績評価を可能にし、組織が予算計画や戦略最適化のために将来の炭素クレジット需要を推定するのに役立つ。最後に、炭素価格予測と炭素排出予測を統合し、企業レベルの炭素管理コストの予測を含む将来の研究方向性を提案し、炭素管理実践が企業の市場価値と財務業績にどのように影響するかに関する定量的研究の基盤を築く。この系統的レビューは、コンピューティングソリューションと工学的実践に独自の焦点を当てた炭素クレジットの包括的な統合を提供し、包摂的で信頼できる低炭素移行に向けた透明性の向上と社会的説明責任の醸成におけるAIの役割を強調する。

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 Carbon emissions drive climate change, and carbon credits mitigate climate deterioration and environmental damage while assisting organizations in managing their carbon footprint. Fully utilizing carbon credits remains challenging. This study enhances understanding of the engineering practices for carbon credits to develop responsible fintech solutions and provide insights for carbon emission management. We review the negative impacts of organizations’ strategy of evading carbon management through non-disclosure of carbon emissions. Evidence shows that both non-disclosure of carbon emissions and high carbon emissions negatively affect an organization’s financial stability and market value, suggesting that organizations should manage carbon emissions and transparently share information to mitigate risks. We examine engineering methods for more cost-effective carbon management, focusing on data-driven computing solutions: factors influencing carbon prices, carbon price prediction algorithms for optimized carbon credit purchasing strategies, and corporate carbon emission prediction algorithms. These methods enable performance assessments for investors and governments when carbon emissions data is not disclosed and help organizations estimate future carbon credits needs for budget planning and strategy optimization. Finally, integrating carbon price and carbon emission predictions, we propose future research directions, including prediction of corporate-level carbon management costs, laying a foundation for quantitative research on how carbon management practices impact corporate market value and financial performance. This systematic review provides a comprehensive synthesis of carbon credits with a unique focus on computing solutions and engineering practices, highlighting AI’s role in enhancing transparency and fostering social accountability for an inclusive and trustworthy low-carbon transition.

• openalex https://doi.org/10.1007/s10462-026-11638-yfirst seen 2026-07-04 04:56:59
• semanticscholar https://doi.org/10.1007/s10462-026-11638-yfirst seen 2026-07-10 05:50:25 · last seen 2026-08-09 05:55:13