GenAIは銀行の排出データギャップを埋められるか？

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

🔬研究者:Provides empirical evidence on data quality issues in bank emissions data and a systematic evaluation of GenAI as a complementary data source.

🏢実務担当者:Banks and data providers can use findings to assess current data limitations and explore GenAI tools for gap-filling, while being aware of quality and transparency trade-offs.

🏛政策担当者:Highlights the urgent need for clear measurement standards and regulatory developments to improve climate disclosure by non-financial corporations in bank portfolios.

本稿は、ユーロ圏の主要上場銀行における排出量データに、4つの主要プロバイダーから得たデータに基づき、重大な限界があることを示す新たな証拠を提示する。顕著な問題としては、データの欠落、プロバイダー間の不整合、そしてスコープ3排出量の時間的な高い変動性が挙げられ、これらはしばしば説明不能なほどスコープ2排出量よりも低く、銀行の高排出セクターへのエクスポージャーとも相関しない。本稿は次に、より広範かつ多様な情報セットに依存する生成AI（GenAI）が、3つのGenAIツールの出力結果を比較することで、既存のデータギャップを埋めるのに役立つかどうかを検証する。推定または取得されたGenAIベースの排出量データは、従来の情報源からのデータと相関しており、現在のギャップを部分的に埋め、利用可能なデータの異常を特定するのに役立つ可能性があることが分かった。それでもなお、これらのデータは、専門プロバイダーが供給するデータについて記録されたものと同様の、品質と一貫性に関する問題を抱えている。さらなる懸念は再現性と透明性に関わるものであり、その使用に際しては当初は慎重さが必要であることを強調している。現在の限界にもかかわらず、今後を見据えると、このタスク向けに微調整されたモデルが開発されるにつれ、GenAIは貴重な補完的データソースとなる可能性がある。将来の改善は、より信頼性の高い基礎情報の入手可能性にも依存しており、そのためには、銀行のポートフォリオ内の非金融企業による気候関連開示を促進するための、簡潔で明確かつ実行可能な測定基準の定義と、規制上の進展における並行した進歩が必要である。

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。

This paper presents new evidence highlighting significant limitations in emissions data for major listed banks in the euro area, sourced from four leading providers. Notable issues are data gaps, inconsistencies across providers and high volatility over time in scope 3 emissions, which are often inexplicably lower than scope 2 emissions and do not correlate with the banks’ exposure to high-emitting sectors. The paper then examines whether Generative Artificial Intelligence (GenAI), which relies on broader and diverse information sets, can help bridge the existing data gaps by comparing the outcomes from three GenAI tools. We find that GenAI-based emissions data, either estimated or retrieved, are correlated with data from traditional sources and may therefore help to partially fill current gaps and identify anomalies in the available data. Nevertheless, they suffer from similar issues in terms of quality and consistency to those documented for the data supplied by professional providers. Additional concerns regard replicability and transparency, underscoring the need for initial caution in their use. Despite the current limitations, looking forward, GenAI may become a valuable complementary data source as models that are fine-tuned for this task are developed. Future improvements will also depend on the availability of more reliable underlying information, which in turn requires parallel progress in defining simple, clear and actionable measurement standards as well as regulatory developments to promote climate disclosure by non-financial corporations within banks’ portfolios.

• semanticscholar https://doi.org/10.2139/ssrn.6666661first seen 2026-05-05 22:05:58 · last seen 2026-09-28 05:41:51