Ziel In diesem Seminar steht die datengetriebene Umsetzung regulatorischer und strategischer ESG-Anforderungen im Fokus. Dabei werden zentrale Fragestellungen zur Nutzung von ESG-Daten und KI-gestützten Analysemethoden praxisnah und vertiefend behandelt. Zu Beginn erfolgt ein Ausblick auf die sich wandelnden Anforderungen an ESG-Daten im Kontext aktueller Entwicklungen, insbesondere im Hinblick auf die EU-Omnibus-Verordnung. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf dem Monitoring von ESG-Kennzahlen und der Messung von Wirkungen (Impact Measurement), wobei konkrete Ansätze zur Umsetzung sowie typische Herausforderungen in der Praxis beleuchtet werden. Im weiteren Verlauf werden zentrale Grundlagen der ESG-Datenqualität, der Datensammlung sowie der Governance-Strukturen behandelt. Die Teilnehmenden erhalten einen Überblick über geeignete Prozesse zur Sicherstellung konsistenter und prüfbarer ESG-Daten sowie zur Integration dieser Daten in bestehende Systeme. Abschließend steht der Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Automatisierung im ESG-Kontext im Vordergrund. Es wird gezeigt, wie moderne Technologien die ESG-Berichterstattung, -Analyse und -Prognose unterstützen können. Anhand von Erfahrungsberichten wird diskutiert, welche Potenziale und Grenzen der Einsatz von KI im ESG-Management bietet und wie Unternehmen erste Schritte zur Automatisierung ESG-relevanter Prozesse umsetzen können. Aufbau und Inhalte Ausblick ESG Daten nach Omnibus Steuerung von ESG KPIs Impact Measurement Datenqualität, Datengovernance und Datensammlung effiziente Datensammlung und Datenaufbereitung Data Storytelling Dashboard & BI Lösungen KI und Automatisierung Best Case Beispiele Vorteile und Limitierungen für dein Einsatz von KI und Automatisierung in der ESG Be…