各领域发展潜能大 AI崛起使ESG投资决策复杂化 | 联合早报

为确保收益最大化，基金经理普遍会投资高增长领域，人工智能（AI）的崛起更是在各个领域展现巨大发展潜能。不过人工智能的出现也使得环境、社会与治理（ESG）相关的投资决策更复杂，尤其是管理相关风险方面。

ESG因素主要是为了让企业除了注重盈利以外，也关注人类福祉，以及企业对世界的影响。过去，ESG风险大多围绕在气候变化方面，但随着人工智能的迅速发展和带来广泛的影响，它也成为ESG考量的重要一环。

全球资产管理公司安本（abrdn）亚洲股票投资总监吴世斌认为，人工智能与人们日常生活的连系日渐紧密，它在各个领域都展现巨大的增长潜能，包括工业和供应链。吴世斌在接受《联合早报》的访问时说：“生成式人工智能（generative AI）目前主要运用在晶片制造和半导体供应链，我们正见证它的用途扩展到数据中心和优化流程上。预计这个趋势将延伸到电动汽车软件升级、手机的发展、工业机器人的提升等。”

投资人工智能带来ESG风险

他指出，投资以人工智能为重点的企业确实会带来一些ESG风险。这包括人力资源管理与发展、确保收集到的数据能符合保护和管理监管标准，以及生产和操作人工智能系统的高碳排放等。

驱动人工智能应用的数据中心需要大量的能源和水，用于伺服器运作、器材和冷却系统，这也导致原本投资大科技作为低碳、高回报赌注的基金经理对人工智能实验感到越来越焦虑。

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](https://www.bdggg.com/2024/zaobao/news_2024_02_24_666069) 吴世斌说：“这些风险无疑是投资的重要考量因素，因为它们对可持续增长和盈利的影响较大。”

人工智能可能带来社会风险

资产管理公司Thematics合伙人兼首席执行官卡曼达廉（Karen Kharmandarian）和人工智能策略联合经理梓里奥思（Alexandre Zilliox）受访时指出，虽然人工智能的数据分析和逻辑能力非常强大，但在支持公平、公正和平等的社会价值观方面则表现出令人担忧的弱点。

“对我们而言，社会风险最严重，因为可造成歧视、侵犯隐私和发布错误信息等风险。”

在评估风险方面，吴世斌说，投资之前会利用内部的分析框架，从行业的宏观角度审视关键风险后再深入了解公司的特定风险，例如从运营模式找出ESG风险，再将这些风险对盈利增长、可持续盈利能力的潜在影响进行优先排序。

他说：“一旦确定了关键风险后，我们的重心将移到了解公司的内部风险监管政策、降低风险的做法，并追踪表现数据以监察改进和达标情况。”

Thematics同样会从广泛的ESG风险层面切入做评估。作为公司评估任何投资案例的一部分，对ESG的关键考量，是要避免错误投资那些对于人工智能选错边站的公司，以防未来有关监管举措实施后带来不良影响。

Thematics两名受访者也说，在决定是否将股票纳入投资组合，以及纳入后的组合占比，ESG的评分与其他商业元素的评分同等重要。这种方法旨在达到投资目的的同时，减低潜在风险。

吴世斌说，人工智能投资在短时间内经历大幅增长，不过他的投资策略是保持平衡的投资组合，关键是要评估是否在人工智能或资讯科技硬体或软件领域有过大的曝险。

“我的目标是在股价回调时曝险不会太大，同时又有足够的投资额从进一步的上升潜力中受益。”