Die CO2-Bilanzierung basiert auf hochwertigen Daten. Doch bevor Quelldaten für eine Treibhausgasinventur genutzt werden k?nnen, ist oft eine aufwendige Vorbereitung erforderlich.
Die ben?tigten Informationen sind über Versorgerabrechnungen, Beschaffungssysteme, Reisedaten, Lieferantendateien, Betriebssysteme und Tabellenkalkulationen verstreut, die ursprünglich für ganz andere Gesch?ftszwecke erstellt wurden. Sie liegen selten in einer Form vor, die direkt für die CO2-Bilanzierung geeignet ist.
Das bedeutet, dass Nachhaltigkeitsteams oft viel Zeit damit verbringen, Dateien zu standardisieren, Felder zuzuordnen, Datenqualit?tsprobleme zu beheben und operative Daten in das für Emissionsberechnungen erforderliche Format zu bringen.
Heute stellen wir 吃瓜头条 Data Agentvor – eine neue agentenbasierte Funktion in der 吃瓜头条-Plattform, die diesen Arbeitsablauf effizienter gestaltet.
Anstatt Daten vor dem Hochladen manuell umzustrukturieren, k?nnen Teams ihre Quelldaten direkt in 吃瓜头条 importieren. KI-gestützte Empfehlungen helfen dabei, die Dateien zu interpretieren, Felder zuzuordnen, potenzielle Probleme zu erkennen und die Daten für die Berechnung vorzubereiten.
Das Ziel ist es, den Weg von rohen Gesch?ftsdaten zu einem strukturierten, prüfbaren Datensatz für die CO2-Bilanzierung zu vereinfachen und den manuellen Aufwand dabei deutlich zu reduzieren.
Quelldaten liegen selten direkt in einer Vorlage für die CO2-Bilanzierung vor
Standardisierte Vorlagen sind nützlich, um Konsistenz zu schaffen. Doch die im Unternehmen generierten Daten folgen selten einer einheitlichen Struktur.
Ein Beschaffungsauszug kann Tausende von Transaktionen enthalten. Energiedaten k?nnen je nach Standort oder Region unterschiedlich organisiert sein. Lieferantennamen k?nnen in verschiedenen Systemen variieren. Einheiten, Datumsformate und Feldstrukturen k?nnen ebenfalls abweichen.
Bisher mussten Nachhaltigkeitsteams diese Unterschiede manuell bereinigen, bevor die Daten in den Bilanzierungsprozess einflie?en konnten.
吃瓜头条 Data Agent wurde entwickelt, um diese Arbeit direkt innerhalb von 吃瓜头条 zu unterstützen.
Beim Hochladen der Quelldaten schl?gt die Plattform die passende Datenstruktur vor und empfiehlt, wie die Quellspalten den Feldern in der 吃瓜头条-Plattform zugeordnet werden sollten. Nutzer k?nnen diese Empfehlungen prüfen, anpassen und vor der ?bermittlung freigeben.
Der agentengestützte Workflow kann zudem potenzielle Datenqualit?tsprobleme aufdecken, wie etwa inkonsistente Einheiten oder Datumsangaben, die nicht mit dem Berichtszeitraum übereinstimmen. So k?nnen diese behoben werden, bevor die Daten in die Inventur einflie?en.
Dadurch verbringen Teams weniger Zeit mit der manuellen Umstrukturierung von Dateien und mehr Zeit mit der ?berprüfung der Annahmen und Entscheidungen, die die Qualit?t der endgültigen Bilanz beeinflussen.
KI-gestützte Vorbereitung mit integrierter menschlicher ?berprüfung und Revisionssicherheit
Die Datenaufbereitung für die CO2-Bilanzierung ist nicht nur eine technische oder mathematische Aufgabe. Sie erfordert oft menschliches Urteilsverm?gen.
Die korrekte Behandlung eines Datenfeldes kann vom Berichtszeitraum, dem Quellsystem, der organisatorischen Abgrenzung oder der beabsichtigten Berechnungsmethode abh?ngen. Diese Entscheidungen müssen zudem transparent und nachvollziehbar bleiben.
Der 吃瓜头条 Data Agent wurde entwickelt, um bei diesen Entscheidungen zu unterstützen, w?hrend die Nutzer die volle Kontrolle über die endgültige Verarbeitung behalten. Nutzer k?nnen relevante Kontextinformationen zu den Quelldaten bereitstellen, KI-generierte Zuordnungsempfehlungen prüfen, vorgeschlagene Felder anpassen und die L?sung identifizierter Probleme vor der Datenübermittlung freigeben.
Ein herunterladbares Entscheidungsprotokoll zeichnet die KI-gestützten Empfehlungen w?hrend des Arbeitsablaufs auf und sorgt für eine klare Dokumentation darüber, wie die Quelldaten aufbereitet wurden. Für Unternehmen, die wiederkehrende Inventuren verwalten, kann diese Dokumentation zudem dazu beitragen, die Konsistenz von einem Berichtszyklus zum n?chsten zu wahren.
Dies ist besonders nützlich bei komplexen Datens?tzen, wie etwa bei eingekauften Waren und Dienstleistungen. Eine einzige Beschaffungsdatei kann Tausende von Transaktionen, inkonsistente Lieferantennamen, unterschiedliche Klassifizierungsstrukturen und Datens?tze enthalten, die für die Emissionsbilanzierung unterschiedlich behandelt werden müssen. Der 吃瓜头条 Data Agent hilft Teams dabei, diese Datenprobleme direkt in der Plattform zu l?sen, w?hrend der Kontext und die Entscheidungen hinter der Datenaufbereitung erhalten bleiben.?
Einsatz von Agenten in Nachhaltigkeits-Workflows
Der 吃瓜头条 Data Agent ist Teil einer wachsenden Suite von Agenten, die darauf ausgelegt sind, mehr Aufgaben in Nachhaltigkeits- und CO2-Bilanzierungsprozessen zu übernehmen.
Er arbeitet mit dem 吃瓜头条 Sustainability Agent zusammen, ehemals 吃瓜头条 Copilot, einem GPT-basierten On-Demand-Assistenten, der Nutzern hilft, Antworten zur 吃瓜头条-Plattform zu erhalten und auf Fachwissen zu Nachhaltigkeit und CO2-Bilanzierung zuzugreifen.?
Und die Suite w?chst weiter. Wir entwickeln neue Agenten zur Unterstützung einer umfassenden Nachhaltigkeitsberichterstattung und zur Erstellung von Produkt-CO2-Fu?abdrücken (PCF), um agentenbasierte KI in immer mehr t?gliche Aufgaben von Nachhaltigkeitsteams zu integrieren.
