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AI賦能的企業ESG評價(方法技術及應用)/上海財經大學富國ESG叢書

  • 作者:編者:王英林|責編:李成軍|總主編:劉元春//陳戈
  • 出版社:上海財大
  • ISBN:9787564247713
  • 出版日期:2026/01/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:258
人民幣:RMB 92 元      售價:
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內容大鋼
    全書在第一章系統梳理ESG理念的演進歷程、生態體系及評價現狀,論證AI賦能ESG評價的必要性;第二章介紹支撐ESG評價的關鍵人工智慧技術;在此基礎上,第三至五章聚焦AI賦能的ESG數據處理方法,探討多源異構ESG數據採集與信息抽取技術(第三章)、ESG多源信息融合技術(第四章)、ESG數據補全技術(第五章)等;第六至七章則重點關注AI賦能的ESG評價技術體系,包括主流評級體系分析(第六章)與評價技術與方法(第七章);最後,第八章創新性地提出基於數字孿生(Digital Twin)技術的企業ESG模擬框架,並對未來發展趨勢進行了前瞻性探討。

作者介紹
編者:王英林|責編:李成軍|總主編:劉元春//陳戈
    王英林 上海財經大學電腦與人工智慧學院教授,博士生導師。1998年獲南京理工大學模式識別與智能控制方向博士學位;1998年至2013年,在上海交通大學電腦科學與技術系從事博士后研究,並歷任副教授、教授及博士生導師。2014年至2024年擔任上海財經大學信息管理與工程學院教授、博士生導師,電腦科學與技術系主任。研究方向包括人工智慧、數據挖掘、自然語言處理、機器學習與大模型應用等,主持完成多項國家863高科技計劃項目、國家自然科學基金項目與上海市科技項目。參與完成國家自然科學基金重點項目以及多項國家863計劃重點項目。擔任多個國際學術會議主席和國際期刊編委,在國內外重要學術期刊和國際會議上累計發表學術論文100余篇,獲上海市科學技術進步獎兩項。

目錄
第一章  ESG概述
  第一節  ESG的概念及內涵
  第二節  ESG的起源及發展
  第三節  ESG生態系統
  第四節  ESG評價
  第五節  小結
第二章  AI技術基礎
  第一節  機器學習方法
  第二節  深度學習方法
  第三節  強化學習方法
  第四節  大模型技術
  第五節  小結
第三章  ESG多源數據採集與信息抽取技術
  第一節  ESG數據來源、類型及應用
  第二節  數據採集技術
  第三節  信息抽取方法與技術
  第四節  AI輔助的ESG信息抽取
  第五節  ESG信息抽取方法的有效性評估
  第六節  小結
第四章  ESG多源信息融合技術
  第一節  多源ESG信息集成融合的背景
  第二節  ESG信息融合的任務與過程
  第三節  信息融合的方法與技術
  第四節  AI技術在ESG多源信息融合中的應用
  第五節  ESG信息融合方法的有效性評估
  第六節  小結
第五章  ESG數據補全技術
  第一節  ESG數據補全的背景
  第二節  數據補全方法與技術
  第三節  AI輔助的ESG數據補全
  第四節  ESG數據補全策略的有效性評估
  第五節  小結
第六章  ESG評級體系介紹
  第一節  國外主流ESG評級體系
  第二節  國內主流ESG評級體系
  第三節  ESG評級體系的對比分析
  第四節  ESG評級體系的不足與展望
  第五節  小結
第七章  ESG評價技術與方法優化
  第一節  ESG評級體系的建立與優化
  第二節  ESG評級體系的傳統優化與案例
  第三節  AI輔助的ESG評級體系優化
  第四節  ESG新評級體系的有效性評估
  第五節  小結
第八章  ESG評價的趨勢與展望
  第一節  數字孿生技術
  第二節  基於數字孿生技術的ESG評價框架
  第三節  小結

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