生成式AI在ESG管理中的應用，正逐漸從概念走向實務。許多企業在永續推動過程中，開始將AI視為日常營運的重要輔助工具。以下幾個實務場景，展現了生成式AI如何讓ESG工作更有效率、更具洞察力。
首先，在ESG資料的彙整與摘要上，AI能大幅降低人力成本。企業的永續數據往往分散於各部門，例如碳排放、能源使用、水資源、廢棄物處理等指標資料。透過生成式AI，可以將來自環安衛系統、能源管理系統、或供應鏈問卷的數據自動整合，形成條理分明的報告摘要。
例如，AI可以根據每月碳排放與能源消耗報告，生成「部門永續績效摘要」或「年度碳管理成果簡報」初稿，協助ESG團隊快速掌握趨勢與異常變化。
其次，AI在永續報告內容撰寫上發揮了極大作用。撰寫ESG報告是一項耗時且重文字的工作，往往須依據GRI、TCFD、SASB等揭露架構進行編排。透過生成式AI，使用者只須輸入去年度的報告內容與今年度的新數據，就能自動生成更新後的章節草稿。AI也能協助檢查文字的一致性與合規性，減少人工校稿時間。這樣的應用讓永續團隊能把更多心力放在策略分析，而不是文書整理。
在供應鏈管理方面，生成式AI可協助企業進行ESG風險評估。當企業需要審查供應商的永續表現時，AI能自動彙整公開的CSR報告、新聞資料、甚至地方環保違規紀錄，並生成供應鏈風險摘要。
藉由AI的自然語言分析功能，系統可以迅速判定哪些供應商可能存在高碳排或勞動爭議風險，供採購單位作為風險管理決策依據。
AI也能應用於企業內部的ESG教育與溝通。許多企業已開始建立「ESG知識助教系統」，讓員工能以自然語言詢問AI問題，例如「我們公司目前的減碳目標是什麼？」或「Scope3碳排放指的是什麼？」AI會根據公司內部政策與教育資料回覆，提供統一且正確的資訊。這種應用有效提升了員工的永續素養，並使ESG理念逐步融入日常管理中。
最後，生成式AI可協助企業進行永續決策模擬與場景分析。結合企業既有的碳排數據與營運資料，AI可以模擬不同策略下的影響結果。例如，若企業將能源轉換為再生電力50%，AI能預測碳排放的減量幅度，甚至推估對ESG評級的潛在提升。這種「情境生成分析」不僅加速決策過程，也讓企業能更科學地規劃永續藍圖。
綜合而言，生成式AI在ESG領域的實務應用，正逐漸滲透到資料整理、報告撰寫、供應鏈管理、員工教育與策略決策等面向。它不僅提升效率，更改變了企業管理永續的思維方式。
