Las nuevas tecnologías y herramientas analíticas pueden ayudar a los inversores a utilizar datos no estructurados para evaluar mejor los factores ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) en los valores de los mercados emergentes (ME). Con el uso de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, los inversores pueden acceder a fuentes de datos no tradicionales y revisarlas con mayor eficacia para ayudar a evaluar la calidad ESG de los emisores de ME.

Un nuevo estudio de Amundi y la Corporación Financiera Internacional (CFI) destaca las ventajas de los datos no estructurados para proporcionar información específica sobre el rendimiento de las empresas en materia de ASG. Estas fuentes de datos incluyen el impacto ambiental y social. Evaluaciones, divulgaciones de proyectos del Banco Multilateral de Desarrollo, informes de organizaciones no gubernamentales y de la sociedad civil, medios de comunicación social, investigaciones del sector e informes normativos. El análisis por tipo de documento y en combinación permite comparar los perfiles de sentimiento de las distintas fuentes de información.

«Los datos no estructurados proporcionan acceso a nuevos tipos de información, pero también aportan color y perspectiva a los datos que ya se tienen», afirmó Caroline Le Meaux, responsable mundial de investigación, compromiso y votación en materia de ESG de Amundi.

Esto puede ayudar a los inversores a subsanar ciertas deficiencias que existen en las calificaciones de los proveedores de datos ASG, como el uso de diferentes definiciones de materialidad, además de diferentes indicadores, ponderaciones y metodologías de puntuación para calcular las calificaciones ESG.

Los datos no estructurados también podrían ayudar a los emisores a asegurarse de que los datos disponibles se comunican y utilizan de forma más eficiente, y por lo tanto podrían combatir lo que Le Meaux describió como «fatiga de información ESG».

LChR/FA