Analyzing climate risk disclosures in the banking sector using transformer models and generative AI
トランスフォーマーモデルと生成AIを用いた銀行セクターの気候リスク開示分析 (AI 翻訳)
Kongthon A.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、トランスフォーマーモデルと生成AIを用いて銀行セクターの気候リスク開示を分析する手法を提案している。具体的には、NLP技術を活用して開示文書から気候リスク関連情報を抽出し、その質や網羅性を評価する。銀行の気候リスク管理やTCFD/ISSB対応の高度化に貢献する研究である。
English
This paper proposes a method to analyze climate risk disclosures in the banking sector using transformer models and generative AI. It applies NLP techniques to extract climate-risk-related information from disclosure documents and assess their quality and comprehensiveness. The research contributes to enhancing banks' climate risk management and compliance with TCFD/ISSB frameworks.
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、銀行の気候リスク開示は金融庁の監督指針やTCFD提言に基づき重要性が増している。本論文の手法は、邦銀の有報や統合報告書における開示分析に応用可能であり、SSBJ基準への対応にも示唆を与える。
In the global GX context
Globally, climate risk disclosures in banking are central to TCFD, ISSB, and NGFS guidelines. This paper's AI-driven approach offers a scalable method for analyzing disclosure quality across institutions, supporting transition finance and regulatory oversight.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a methodological contribution on applying transformer models to climate disclosure analysis, useful for researchers in NLP and sustainable finance.
🏢実務担当者:Banks can use this approach to benchmark their own climate disclosures against peers and identify gaps for improvement.
🏛政策担当者:Regulators can leverage such AI tools to monitor the consistency and depth of climate risk disclosures across the banking sector.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105043324407first seen 2026-07-08 06:21:20
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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。