AI驅動ESG轉型，資誠：數據治理成製造業強化永續競爭力的關鍵

資誠永續發展服務指出，AI與ESG的結合已不再只是導入新技術，而是企業重新建構治理架構、提升數據品質與強化營運韌性的關鍵工程。

ESG治理的核心挑戰已從資料蒐集轉向數據治理

隨著永續資訊揭露從自願性走向制度化，企業面臨的最大挑戰不再只是蒐集資料，而是如何確保資料的完整性、一致性與可信度。

資誠永續發展服務協理廖樺懋指出，在全球永續共識、AI技術成熟與法規監管三道力量驅動下，製造業過去仰賴人工彙整、試算表管理ESG資料的模式已難以因應未來的揭露、查核與決策需求。企業需要透過AI、自動化數據平臺與跨部門治理機制，提升碳數據品質、能源使用效率與製程管理能力，以將ESG從被動合規推向主動創造價值。

由於ESG資料分散於財務、採購、生產、品保、資訊及供應鏈等不同部門，如果缺乏跨部門協作機制與標準化管理流程，容易形成資訊孤島，也可能導致揭露數據與實際營運狀況產生落差，提高查核風險與合規成本。

因此，企業推動ESG數位轉型的關鍵，不再只是建置系統，而是建立完整的數據治理架構，包括資料來源管理、數據標準制定、權責分工、品質控管與稽核機制。

製造業的三大AI應用場景

資誠指出，製造業推動ESG應優先推動三大AI應用場景，智慧能源管理、碳盤查與供應鏈追蹤，以及製程優化與資源效率提升。

以能源管理為例，運用AI分析工廠、機臺與資料中心的能源使用數據，進行即時監控、異常偵測及用電預測，找出能源浪費環節並優化能源配置。若建立完整的數據治理基礎，更可進一步形成能源管理決策模型。

在碳盤查方面，AI可協助企業自動蒐集與驗證來自不同系統與供應商的排放數據，提高範疇一、範疇二及範疇三碳排放資料的完整性與可信度。不只是有助於降低人工作業負擔，也可提升碳資訊的可追溯性與稽核效率。

而在製程優化上，AI透過視覺檢測、預測性維護及參數最佳化分析，降低不良率與材料浪費的情形。資誠指出，這類應用的成功關鍵，同樣建立於高品質數據與治理制度上。

國內外已有企業整合AI與ESG，例如友達運用AI視覺檢測降低製程廢棄物，並建立碳管理平臺追蹤產品碳足跡；台達電透過AI能源管理平臺推動能源可視化與最佳化。而ASML利用AI提升EUV設備能源效率與供應鏈碳排管理；英特爾將AI應用於能源管理、水資源優化與預測性維護等等。

上述案例顯示，AI除了提升生產效率、降低營運風險，也能用降低碳排，強化企業在全球供應鏈中的競爭力。

推動AI與ESG整合的4大挑戰

資誠點出企業推動AI與ESG整合面臨的4大挑戰，範疇三、揭露成本、跨部門整合與漂綠風險。

其中的範疇三，因排放資料涉及大量的供應商與上下游廠商，排放資料分散複雜且標準不一，資料的完整及可信度是企業推動碳管理最大的挑戰之一。其次是，隨著法規揭露的要求增加，企業面臨的驗證與查核成本持續上升，缺乏系統化數據治理機制，將難以有效控管作業成本。

不只是供應鏈排放資料複雜且分散，企業內部的ESG資料跨部門整合也是一項挑戰，各部門各自管理資料，容易出現數據定義不一致與責任歸屬不明等問題。

漂綠風險方面，監管機關與投資人逐漸重視資訊透明度及可信的情況下，企業宣稱的ESG資訊都必須具備可追溯、可驗證及可稽核的數據基礎。缺乏治理機制的永續數據，不僅無法創造價值，反而可能衍生聲譽與法遵風險。

未來幾年AI與ESG整合的3個重要發展方向

展望2026年至2030年，資誠認為有3個重要的發展方向，包括生成式AI逐步進入企業治理核心，協助企業進行ESG報告撰寫、法規分析、風險辨識及資訊揭露。另外，企業內部推動碳定價機制，將碳成本納入營運決策核心。還有，AI與循環經濟的結合，從材料辨識、低碳設計、產品生命周期，從源頭降低碳排及廢棄物的產生。

資誠建議製造業因應永續及科技轉型可加速3方面的布局，包括整合全價值鏈，從企業內部營運乃至供應商、客戶與產品生命週期，建立端到端碳管理與永續治理機制；建立可蒐集數據、追蹤、驗證，同時支援決策的數據基礎；主動掌握國內外法規、倡議、揭露準則的發展動向。

資誠認為AI是ESG落地的加速器，也是對企業治理能力的壓力測試。未來製造業的競爭，不只是產品品質與成本的競爭，還包括碳管理能力、供應鏈透明度與治理成熟度的競爭。資誠建議，企業可檢視自身的ESG數據管理的成熟度、建立跨部門治理機制、導入AI與數位工具，並將碳成本納入策略決策。