DWS虛報ESG資產配置，揭示傳統漂綠調查侷限
2025年，德意志銀行子公司DWS Group因「漂綠」行為被處以2,700萬美元罰款，這標誌著歐洲投資管理領域的重大轉變。警方突襲行動揭露，DWS Group系統性地虛報其ESG資產配置。執行長Asoka Woehrmann在警方搜查數小時內辭職。
舉報人Desiree Fixler所揭露的「實質性誤導陳述」，凸顯了傳統調查方法在偵測複雜漂綠行為方面的局限性。
DWS的案例，不僅揭示了企業大規模虛報ESG資產配置的「漂綠」行為，更凸顯了投資者在判斷永續揭露資訊時，所面臨的高度複雜性。
過去，即使是經驗豐富的分析師團隊，在傳統監管監督上仍難以有效應對複雜的虛假陳述。
然而，Bloomberg的人工智慧研究人員現已證實，透過AI自動分析企業溝通與報告中的不一致性，能夠提前數月偵測到不實揭露模式，為人工分析師團隊提供了強大的科技助力。這將使市場能更早識別並處理「漂綠」風險。
歐洲市場正面臨更嚴峻的漂綠執法趨勢。例如，歐盟於2024年4月針對20家主要航空公司潛在誤導性的碳抵換計畫展開調查。此外，滙豐銀行也因其行銷聲明與實際營運的環境永續表現不符，被監管機關要求撤回相關廣告。
這些案例均明確指出，即使是大型金融機構也難以確保其ESG揭露與實際行動的一致性。
根據歐盟2024年關於漂綠的相關政策，監管機構可對漂綠企業處以最高達其年營業額4%的罰款，對大型企業而言，罰金可能超過10億歐元。
此外，自2022年起改革的《企業永續報告指令》（Corporate Sustainability Report ing Direct ive, CSRD），將以分階段方式影響全球逾50,000家公司。該指令將從2025年起涵蓋大型企業，並預計在2028年擴展至中小型企業，要求企業在ESG領域揭露超過1,000個面向的詳細資訊。
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即使是經驗豐富的分析師團隊，在傳統監管監督上仍難以有效應對複雜的虛假陳述。圖片來源：shutterstock
LLMs進行漂綠偵測，助力永續投資競爭優勢
然而大型語言模型（LLMs）正大幅提升投資機構的分析模式，大幅擴展其規模和準確性。LLMs平台能同步處理數百萬份企業文件、監管申報、新聞文章和社群媒體通訊，從中精準識別潛在的漂綠行為模式。
舉例而言，彭博的Bloom bergGPT基於500億參數構建，專門針對3,630億金融代幣訓練。該平台的AI-Powered Document Insights能夠從非結構化企業報告中提取量化ESG指標，同時識別跨多個報告期間的資訊不一致性。這種跨期間樣本的長期分析能力，對於偵測漂綠模式特別有價值。
對於持有航空業股份的投資機構，LLMs的預測能力可於監管介入、造成市場波動之前，輔助投資人進行資產調整。歐盟對20家航空公司，包含法國航空、荷蘭皇家航空等調查，展示LLMs如何提前偵測系統性漂綠。
聯合航空執行長Scott Kirby稱碳抵換為漂綠，並呼籲專注於永續航空燃料，立場與其他航空公司形成對比。
投資管理產業正迅速採用LLMs，彰顯其在分析上的巨大優勢。舉例而言，BlackRock將Clarity AI與其Aladdin平台的整合展示了卓越的分析能力。
Clarity AI的綜合ESG技術平台涵蓋201個國家的70,000多家公司和420,000支基金，與管理21.6兆美元資產的BlackRock Aladdin系統整合，充分發揮了AI驅動永續分析的規模化應用。
大型語言模型的技術進步正不斷提升其分析複雜性。未來，量化計算與模型架構的整合將透過指數級運算能力，顯著增強風險評估的精準度。同時，區塊鏈與AI的結合為企業永續揭露提供了更可靠的透明度與驗證機制。
歐洲證券及市場管理局要求企業在使用AI輔助的投資建議與投資組合管理時，必須制定品質確定方案，這明確強調了企業資訊品質管理的重要性。國際財務報導準則基金會開發全球永續報告標準，也為標準化LLMs訓練資料創造了機會。
實施機構必須展現對AI技術的透徹理解，並建立嚴格的資訊品質檢驗與定期人工查核機制。
對於深耕歐洲市場的投資專業人士而言，戰略選擇已然明確：納入LLMs技術進行漂綠偵測，將能在日益複雜的分析環境中創造競爭優勢。在人工驗證、嚴謹成本控制與監管支持下，LLMs將為永續投資帶來決定性的競爭優勢。
（作者為愛丁堡大學財金研究所博士候選人，金融創新中心暨商業、氣候變遷與永續發展中心自然金融實驗室成員）
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