文：任苙萍Anita Ren
近年來，ESG（環境、社會與治理）已從企業「加分項」轉變為「必修課」，人工智慧（AI）浪潮則全面改寫了企業營運邏輯。當兩股力量相遇，帶來的不是簡單的加乘，而是一場深刻的治理革新。
AI 的崛起雖然帶來效率與創新，但其背後也隱藏龐大的環境代價。研究顯示，大型語言模型的訓練與推論，會產生高達 20.4 千噸的二氧化碳當量，並消耗 28 萬立方公尺水資源。換算下來，每 400 個 token 的生成，等於 1.14 克二氧化碳排放與 45 毫升水的使用。
AI 隱性環境成本與永續工具的興起
這些數字首次揭示了 AI 的「隱性環境成本」，也提醒我們必須以 ESG 視角檢視 AI 的生命周期。正因如此，歐洲新創 Mistral 推出 AI 碳排與水資源追蹤工具，承諾將以低碳能源建構資料中心；德國 Climatiq 則以 AI 平台整合企業供應鏈與物流數據，快速計算範疇三碳排放，解決了 ESG 報告中最難追蹤的數據透明問題。這些案例說明，AI 不僅是科技工具，更逐漸成為永續治理的關鍵環節。
資料來源：https://www.climatiq.io/carbon-action
AI 驅動 ESG 轉型：從靜態合規到動態治理
AI 正推動 ESG 報告從「靜態合規」邁向「動態治理」。過去企業往往一年出一次 ESG 年報，數據落後於實際狀況；如今，AI 能即時整合財務系統、IoT 感測器與供應鏈平台的數據，並生成 ESG 儀表板，讓董事會、投資人與員工隨時查看。
它還能快速比對國際規範（GRI、ISSB、TNFD），降低不合規風險，甚至針對不同利害關係人輸出「客製化版本」，讓 ESG 不再是冷冰冰的 PDF，而是一個能持續對話的永續故事。
《金融時報》更指出，AI 能檢測報告中的誤導性語言，揭露企業漂綠嫌疑。PwC 的調查也顯示，超過八成投資專業人士相信 AI 將在五年內成為 ESG 分析核心工具，因為它能監測新聞與社群輿情，甚至透過預測分析提前發現供應鏈風險。
隨著全球市場規模預估從 2024 年的 1,823 億美元，成長至 2032 年的 8,467 億美元，AI 在 ESG 領域的滲透，已從「合規成本」轉化為「新市場機會」。
風險與挑戰：責任 AI 才是永續關鍵
然而，AI 與 ESG 的結合並非沒有風險。
大型語言模型（LLM）的能耗與碳排放若未採用綠電，將加劇環境問題；若訓練數據缺乏多元性，則可能放大性別與族群歧視，削弱 ESG 的社會價值；演算法的「黑箱」特性，也讓投資人與監管單位難以審計。
更何況，各國對「AI 與 ESG 交叉風險」的規範仍不完整。這意味著，若要讓 AI 真正成為 ESG 的助力，而非新風險的來源，企業與政策制定者必須以「責任 AI」為核心，強調透明度、倫理與可審計性。總體而言，AI 為 ESG 帶來前所未有的機遇，讓永續治理更高效、更透明、更可信，但唯有在平衡創新動能與責任框架的前提下，科技與永續才能真正共生共榮。
資料來源：https://nexusfrontier.tech/how-ai-empowers-esg-audits-a-practical-use-case-and-expert-insights/
治理與創新的雙向革命：催生 ESG-AI 生態圈
AI 與 IoT 的導入，ESG 報告正從「靜態年報」走向「動態儀表板」。企業的能源使用、碳排放與供應鏈永續狀況將能即時監測、分析與公開，讓投資人、監管機構與員工隨時掌握最新的永續表現。
AI 已逐步成為基金與資產管理公司的 ESG 評估工具，未來投資判斷將更多依靠 AI 分析結果，提升效率和透明度，但這也意味著：企業必須面對更嚴格的揭露要求，包括能源來源、碳排放數據，甚至 AI 訓練過程中的倫理與公平性。
AI 與 ESG 的結合正催生跨界生態系，涵蓋新創、雲端供應商、碳排放數據平台與金融機構，形成既合作又競爭的網絡。這股力量將使 ESG 從「合規壓力」轉化為「價值創造」，推動循環經濟、智慧能源管理與綠色商業模式。AI 讓 ESG 更精準、透明與即時，ESG 則迫使 AI 回應環境與倫理挑戰。
未來零售：AI、ESG 與以人為本
零售業正快速演變，AI 和 ESG 成為重塑顧客體驗的核心動力。AI不僅可提升效率，還能提供個人化購物、精準需求預測和安全保障，使零售商能針對顧客偏好、興趣與購買行為提供量身定製的服務。
尤其面對數位世代的Z世代消費者，他們注重品牌的價值觀和永續實踐，企業必須滿足這類需求才能保持競爭力。此外，零售商需平衡AI應用的效益與環境影響，監控資料中心排放與能源使用，確保技術發展不損害ESG目標。成功的零售商將透過數據驅動的策略和循環經濟模式，實現創新與道德並行，打造以人為本、個性化且永續的零售體驗，為企業與消費者創造長期價值。
資料來源：https://imserv.com/sustainability-in-retail-meeting-esg-goals-with-data-insights/
財務與會計團隊的新技能需求
企業正在積極尋找能夠整合 AI、ESG 以及財務合規與報告能力的財務人才。根據 Robert Half 的研究，雇主在 2025 年剩餘時間內將專注於聘用與企業目標一致的員工，尤其是在 AI 技術應用、財務報告、預算和發票管理方面具備經驗的人才。
ESG 報告已成為現代企業的強制性要求，企業也因此將 ESG 能力納入核心招聘標準。為應對技能需求與經濟挑戰，許多組織採用混合聘用模式，結合永久員工與合約人力，以確保敏捷性並加速專案推進，保持核心財務團隊的穩定性與長期增長潛力。這種策略性人才佈局不僅提高了組織靈活性，也幫助企業在複雜的經濟環境中維持競爭力。
會計師被敦促與時俱進，小型企業會計師應盡早熟悉永續發展要求，如碳會計和範疇一至三排放數據，並將其與日常財務數據整合，進而提升諮詢服務價值。不少業界先進都主張：AI 技術可顯著改進工作流程和決策效率，可預見的五到七年，專業服務領域將迎來前所未有的顛覆，而會計師及財務團隊若能及早行動，將把挑戰轉化為推動產業發展的最大機會。
IBM 的 AI 與 ESG 策略：重塑科技價值與長期投資回報
IBM 正融合 AI 與 ESG，重新定義企業價值創造。與 Oracle 長達 38 年的策略合作，使 IBM 能在 OCI 雲端上部署 Watson Orchestrate，實現跨系統 AI 工作流程與 ESG 報告自動化，同時拓展混合雲生態系統。
Envizi ESG Suite、SkillsBuild 等計畫針對 1.5 兆美元永續市場，自 2010 年以來已將營運排放減少 68.5%，並培訓逾 1,100 萬學員。IBM 的 AI 治理工具與道德框架在產品開發中實現平均 55% 投資回報率，降低監管與聲譽風險。這些舉措不僅提升企業競爭力，也將 IBM 定位為 ESG 技術與長期價值創造的領導者，打造可防禦的市場護城河。
資料來源：https://www.ibm.com/products/envizi/scope-1-2-ghg-accounting-reporting
AI 驅動永續創新與報告
另一方面，IBM 與雀巢合作開發生成式 AI 工具，用於探索新型高阻隔包裝材料，提升產品保護與永續性。該技術結合化學語言模型與回歸轉換器，能理解分子結構並生成符合安全、功能、成本與可回收性標準的新材料概念，日後更將延伸至配方優化、生產效率與個人化營養領域。
Sustainserv 亦與 ESG 報告平台 Palau 宣佈合作，藉由 AI 提升資料蒐集與報告一致性。Palau 平台可自動化數據擷取、框架差距分析與披露撰寫，並生成風險摘要與提供虛擬助理，協助企業因應日益複雜的永續規範。專家強調，雖然生成式 AI 在提升 ESG 數據處理效率上前景光明，但人類專業仍是確保資料可靠與合規不可或缺的一環。
汽車巨頭合規升級＆基建巨頭 AI 投資
梅賽德斯-賓士（Mercedes-Benz）為符合歐盟 CSRD（企業永續發展報告指令）與 ESRS（歐盟永續報告標準）要求，全面導入 SAP 雲端解決方案，打造全球 ESG 數據平台，集中管理 50 多方數據來源，支援自動化流程與即時驗證，目前已覆蓋 95% 所需資訊，為「2039 雄心」碳中和目標奠定基礎。
此舉不僅提升合規與透明度，更將永續管理轉化為長期競爭力。另一方面，黑石集團宣佈投資逾 250 億美元於賓州數位與能源基礎設施，包括 QTS 擴建資料中心及與 PPL 成立天然氣發電合資企業，預計帶動 600 億美元經濟效益，創造 6,000 個建設期工作與 3,000 個長期職位。此舉凸顯 AI 帶動的基建需求與能源挑戰，並鞏固賓州作為美國 AI 戰略樞紐的地位。
資料中心：AI 高耗能背後的綠色契機
AI 快速成長，帶動對高效能資料中心的龐大需求，電力、網路與冷卻系統的消耗驚人。傳統資料中心動輒需要數百兆瓦電力，而新興 AI 資料中心則需更強大的 CPU、GPU 與儲存架構。
北歐因再生能源豐富與自然氣候涼爽，成為理想選擇，如挪威和冰島的水力、地熱和風能提供了幾乎全額電力，並顯著降低冷卻能耗。全球科技巨頭也開始投資清潔能源資料基礎設施，透過低碳電源與節能冷卻技術，不僅降低營運成本，也協助企業實現 ESG 目標。
資料中心不僅是電力消耗大戶，也可成為社區永續發展的核心。熱能再利用可支持當地供暖、農業或教育計畫，如冰島 atNorth 將廢熱用於溫室與學校。模組化設計與硬體創新使資料中心可快速擴展，並整合電網平衡服務，將多餘電力回饋社區。
結合生態保護、教育與地方經濟投資，資料中心形成一個完整的永續生態系統。對資料密集型企業而言，選擇負責任的資料中心夥伴，不僅可降低碳足跡，實現 ESG 目標，也能創造全球與本地的長期價值，推動 AI 與永續發展的雙贏。
資料來源：https://www.atnorth.com/sustainability/sustainability-in-action/
ESG 金融抵制的啟示：推動 AI 與能源策略的平衡
AI 快速擴張，對電力需求造成前所未有的壓力，預計到 2026 年全球資料中心耗電將超過 1,000 太瓦時。對於 AI 驅動經濟而言，這提供了寶貴教訓：在追求脫碳與綠色能源之餘，必須兼顧電網可靠性和實際供應。
美國阿肯色、喬治亞與德州，借助加快天然氣審批、投資核能與擴大天然氣與風力發電，確保能源靈活性與穩定性。ESG 抵制的經驗提醒政策制定者：市場干預不一定帶來負面效應，有時可修正激勵不當做法，並在 AI 與能源需求快速增長的背景下，為長期經濟與技術發展建立更可持續的平衡策略。
AI 成為應對氣候變遷的新利器
與此同時，AI 正成為全球氣候行動的核心工具，從森林砍伐監測到碳排放核算，再到氣候風險預測，AI 正在重塑我們理解與應對環境問題的方式。全球氣候危機具有速度快、規模大、結構複雜的特點，而傳統方法往往無法快速應對。
AI 技術能夠收集和分析海量數據，自動執行重複性任務，並提供即時洞察，從而在全球範圍內優化能源利用、工業流程、農業管理及交通運輸。例如，AI 驅動的建築能源管理系統可節省 10～20% 的電力，精準農業可減少 20% 化肥使用，AI 優化物流還能降低高達 15% 的車隊排放。根據 BCG 報告，到 2030 年，AI 有望減少 5%～10% 的全球溫室氣體排放，相當於每年約 2.6～5.3 億噸二氧化碳當量。
AI 推動碳核算與項目驗證
在企業碳管理與可持續發展方面，AI 的角色日益關鍵。AI 能幫助企業準確追蹤範疇 1、2、3 的碳排放，監控供應鏈和設施，減少「漂綠」行為，提升 ESG 報告透明度。
例如，C3.ai 提供企業級 A I解決方案，協助大型企業如殼牌、Engie 和美國能源部自動追蹤排放、優化能源管理，並提供脫碳策略模擬。此外，AI 與衛星影像、無人機數據結合，能驗證基於自然的碳專案，如重新造林或森林保護計畫，確保它們能真正帶來碳封存效益。這種精準驗證不僅提高碳信用可靠性，也促進投資者和企業對碳市場的信任。
資料來源：https://www.engie.com/en/businesses/energy-services
AI監測森林與供應鏈透明度
AI技術還在森林監測與可持續供應鏈管理中發揮重要作用。例如，加拿大新創公司Veritree 借助 AI、地理空間分析和區塊鏈技術追蹤每棵樹的成長情況，確保重新造林的長期生態效益，並已幫助種植超過1億棵樹。英國Treefera則監控咖啡、棕櫚油與可可等原料來源，確保供應鏈不涉及森林砍伐或土地退化，並提供碳專案驗證支持。
Planet Labs透過全球衛星影像和AI分析，提供森林覆蓋率變化、土地利用和碳吸收量的即時監測，幫助碳抵消買家和專案開發者獲得透明數據。Pachama則運用機器學習與光達數據，監測森林計畫的碳捕獲表現，比傳統現地審計更快速地發現樹木死亡與退化問題。AI 正在為基於自然的氣候解決方案和碳市場帶來透明度與可信度。
Sylvera 以 AI、衛星數據及自主評估方法，對全球碳補償專案進行信用評分，評估其額外性、持久性和協同效益，幫助企業、投資者與政府做出明智的碳購買決策。這些 AI 工具不僅縮短了氣候目標與實際成果之間的差距，也加速了生態系統恢復和碳市場成熟。
原文刊載於：COMPOTECHAsia 電子與電腦https://compotechasia.com/a/opportunity/2025/0822/61561.html