Co obejmuje moduł
- Architektura danych ESG: od rozproszonych arkuszy do jednego źródła prawdy (single source of truth).
- Podwójna istotność i ESRS jako schemat danych firmy.
- AI w procesie raportowym: zbieranie danych (OCR, NLP), mapowanie na ESRS, szkice ujawnień, wykrywanie niespójności i wstępna ocena istotności.
- Audyt i wiarygodność: co robi audytor przy poświadczeniu, pochodzenie danych (data lineage) i halucynacje AI jako ryzyko audytowe.
- Case PolChem: AI jako wstępny audytor raportu, ćwiczenie na żywo.
- Cztery najczęstsze błędy raportowe: brak punktu odniesienia, mieszanie celów z osiągnięciami, Scope 3 jako szacunek bez źródła i brak informacji negatywnych.
Po module potrafisz
- wyjaśnić podwójną istotność i jej wpływ na zakres raportu;
- zaprojektować drogę danych ESG od źródła do raportu ze ścieżką audytu;
- wskazać, gdzie AI skraca pracę, a gdzie wymaga weryfikacji człowieka;
- ocenić, czy raport przejdzie poświadczenie, zanim zobaczy go biegły rewident.
Kluczowe pojęcia
- Podwójna istotność
- ESRS
- DMA
- Single source of truth
- Data lineage i ścieżka audytu
- Poświadczenie ograniczone
Pytania, które warto zadać w firmie
- Gdzie AI realnie skraca czas raportowania ESG w naszej firmie?
- Gdzie nie wolno wpuścić AI bez weryfikacji człowieka?
- Co audytor zobaczy w naszym raporcie za rok?
- Czy każda liczba w raporcie ma źródło, właściciela i historię zmian?
- Czy raportujemy względem punktu odniesienia i czy pokazujemy też wyniki negatywne?
Co znajdziesz w kursie
W module jest case PolChem z gotowym promptem do audytu raportu na żywo (5 minut) i tabela czterech błędów, o które audytor pyta zawsze.
Prowadzi: dr Estera Kot. Opis na tej stronie to streszczenie modułu. Pełne treści, ćwiczenia i źródła są w kursie.