隨著 2025 年起上市櫃公司須全面揭露永續報告書，企業組織在面對龐大的資料整合與揭露需求時，開始導入 AI 工具以加快撰寫流程、提升資訊品質。然而，AI 並非顧問的替代者，而是專業團隊的「協作工具」——它能提升效率、協助資料處理，但無法取代對揭露準則的理解、企業策略的判讀與風險的掌握。
本文將結合撰寫教學、實務案例與常見挑戰，說明 AI 如何協助永續報告製作，同時由頤德事業群執行副總 / CSRone永續智庫亞太商業策略開發 陳建佑 剖析專業顧問在永續治理中不可取代的關鍵價值。
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AI 工具與顧問的角色定位
AI 能夠加速資料蒐集、提升撰寫效率，並在資訊處理與摘要生成上提供初步支援；然而，它的定位應被視為「協作工具」，而非「替代方案」。企業組織在制定組織策略、解讀關鍵指標、進行合規判讀時，仍需仰賴專業顧問的判斷與經驗。顧問不僅能依據企業特性與營運模式，協助選擇適用的揭露準則（如 GRI、IFRS S1 & S2、CSRD），更能提供策略指導、風險評估與深度分析，確保報告內容的專業性與可信度。
永續報告書怎麼寫？從步驟教學到 AI 工具整合
根據金管會規定，2025 年起所有上市櫃公司皆須依法完成永續報告揭露。對於初次撰寫或需大量更新報告架構的企業而言，AI 工具確實能有效協助初步內容生成與資料彙整。但在撰寫流程中，AI 的角色應被明確定位為「工具」，輔助 ESG 團隊加速作業、提升品質，而非決策者或判斷者。
以下為永續報告撰寫的主要流程與可導入的 AI 協作工具：
建立架構與準則選擇
企業需依據自身產業與營運特性，選擇 GRI、IFRS S1 & S2、CSRD 等揭露準則 ，建立適用章節與指標範圍。AI 工具可協助生成章節架構建議、整理對應指標與準則，協助 ESG 團隊釐清揭露重點。
資料彙整與標準化
ESG 相關資料往往四散於各個不同公司部門，例如 HR、法務、財會、營運等部門，而每個單位的報表格式皆不盡相同。此時可透過 OCR、RPA、NLP 等 AI 工具，自動擷取非結構化資料、標準化欄位格式與資料庫建檔，以利下一步撰寫。
格式校對與語句潤飾
初步書寫完畢後，需再重新檢查報告整體格式、語法正確性、標題一致性與內容清晰度。在此過程中，AI 工具有助於進行語法檢查、語氣統一與排版對齊，減少人工作業的時間。
內容稽核與最終審查
由專業 ESG 團隊或委外單位確認資料來源、揭露邏輯與準則完整性，確保報告之所述皆是有理有據，才能建立報告信任度。AI 可協助標示缺漏項目、與準則比對揭露完整性，並記錄內容修改歷程以供稽核。
AI 工具除了提升效率，更可協助報告的完整性檢查與內容回溯功能，但前提是企業需要清楚定位 AI 為「協作工具」而非「替代者」。
不同產業的 ESG 資料痛點與揭露挑戰
不同行業的永續報告書內容雖架構相近，但實際處理的資料來源、類型與挑戰卻是截然不同，AI 工具正好可協助處理這些難以統整的異質資料，以下整理常見的三大行業在書寫永續報告書上的痛點與挑戰。
製造業：資料來自工廠，分散難整合
- 常用資料：碳排放、用電量、工安事件、廢棄物處理
- 痛點：資料分散於多廠區，缺乏標準記錄格式，更新頻率不一致
- 解法：導入機器人流程自動化（Robotic Process Automation, RPA）工具，自動串接各廠企業資源規劃（Enterprise Resource Planning, ERP）系統，並由 AI工具標準化欄位與資料格式。
金融業：資訊靠外部，內控要自負
- 常用資料：投資組合 ESG 評級、董事結構、風險敞口
- 痛點：依賴外部 ESG 資料供應商，揭露邏輯難統一，格式多樣
- 解法：AI 工具可比對報告內容與 SASB 準則清單，自動標記缺漏項目供內部稽核
科技業：政策文字多，缺結構化紀錄
- 常用資料：資安治理、隱私保護、供應商準則、員工多元性
- 痛點：多為非結構化文字資料，難以量化與分析
- 解法：採用自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）模型處理治理政策內容，自動生成摘要與關鍵句，提升資訊一致性。
然而，在導入 AI 工具處理異質資料時，也需留意其潛在限制與風險：
- 資料來源的準確性與完整性：AI 的產出品質仰賴輸入資料，若企業內部資訊不完整或錯誤，則報告內容也將失準。
- 語意與產業脈絡的理解限制：AI 雖可協助摘要與文字撰寫，但對產業專有名詞、政策背景與組織文化的掌握仍有限，需專業顧問進行審閱與修正。
- 法律與合規風險的責任歸屬：永續報告具備法遵意涵，若未經人為審核即提交，可能導致合規風險與法律責任爭議。
針對以上問題，ESG 遠見指出，許多企業正嘗試透過「AI 代理人」技術，整合跨部門與跨系統的資訊流，從內容、格式、圖像到審核，打造完整的永續報告自動化工作流。但同時也提醒，AI 工具的真正價值在於提升治理流程的成熟度，而不只是單純取代人工撰寫步驟，企業能否從中找出結構、強化內控，才是永續報告書升級的核心關鍵。
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企業實際應用案例：當 AI 成為永續報告書撰寫的左右手
AI 工具是否真的能在企業內部流程中發揮作用，關鍵不在技術本身，而在企業是否能夠釐清需求、整合資料並設計出合適的應用場景。以下整理幾個來自不同產業的實務經驗，展現了從內容撰寫、資料彙整到指標檢查等面向，AI 工具如何有效協助提升永續報告的整體品質與效率。
案例1：EnerSys 使用生成式 AI 加快 ESG 資料處理
電源解決方案供應商 EnerSys 將生成式 AI 工具導入其永續報告書製作流程中，協助完成資料收集、文字撰寫與資料分析等工作。這項技術提升了 ESG 資料處理效率，也改善了揭露的一致性與準確性，強化其永續報告書的整體品質。
案例2：Cognaize 協助金融業自動化永續報告流程
金融機構導入 Cognaize 的 ESG 資訊擷取與報告自動化平台，透過神經符號 AI 技術處理大量 ESG 資料，準確率達 98%。該系統可擷取指標內容、比對揭露欄位並生成報告草稿，協助企業將永續報告處理時間減少 66%，營運效率提升 78%。
案例3：製造業導入 RPA 自動整合 ESG 現場資料
一間歐洲製造企業導入 UiPath RPA 與 IDP（智慧文件處理）解決方案，自動從不同部門系統（如 ERP、Excel 表單、現場記錄檔）蒐集 ESG 資料並進行標準化處理，使整體報告生成流程縮短約 65%，且資料準確率達 98%。
案例4：金融機構以 AI 模型審查揭露缺漏
一家金融機構開發出 AI 報告審查模型，將永續報告內容與 SASB 或 ISSB 指標進行比對，自動標記未揭露項目，生成缺漏清單供 ESG 小組審查與補正。
上述案例顯示，AI 工具確實能有效強化 ESG 團隊的工作效能，但前提是建立完善的人機協作機制與流程控管。企業在導入相關工具時，仍需仰賴專業顧問或內部永續團隊進行策略規劃與內容把關，才能確保最終成果符合揭露準則，並回應利害關係人的期待。
顧問的角色不僅在於協助企業選擇合適的揭露標準，如 GRI、IFRS S1 & S2、CSRD 等，更重要的是能根據企業組織特性與營運模式，提供客製化的策略建議，確保報告內容的深度與可信度。
讓 AI 成為永續治理的推進器
AI 工具不只是撰寫助手，更是企業提升治理能力、加速資訊透明化的關鍵資源。但 AI 不具備獨立判斷能力，也無法解讀企業策略、評估法規風險，更不應被視為獨立完成永續報告的解決方案。
真正的永續治理，來自專業顧問與內部團隊對產業情境的理解、對標準的精準判讀，以及對策略佈局的洞察。AI 則是協助落實這些洞察的好幫手，加速流程、回溯資料、提升準確性，讓團隊更專注於高層次的永續對話與治理思維。
頤德事業群 執行副總 / CSRone永續智庫亞太商業策略開發 陳建佑指出：「AI 是永續報告書的加速器，但非導航員。AI 賦予我們撰寫永續報告的效率與工具，卻需透過專業顧問的深度洞察與策略建議，使企業組織 Beyond Reporting——不只是揭露數據，而是驅動改變。」
※本文轉載自《CSRone》，原文連結在此。文：Jenna
