ESG与可持续发展人工智能应用是指将人工智能技术应用于环境（Environmental）、社会（Social）和治理（Governance）领域，以促进可持续发展的智能化解决方案。这类应用通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，对ESG相关数据进行采集、分析和预测，帮助企业和机构更高效地评估和管理可持续发展绩效，同时降低传统人工评估的成本与误差。其核心价值在于将海量非结构化ESG数据转化为可量化的决策依据，实现从被动合规到主动价值创造的转变。
在实践层面，ESG人工智能应用已涵盖多个场景：环境领域可用于碳排放实时监测、生物多样性保护预警系统；社会层面可分析供应链劳工权益风险或社区影响评估；治理方面则能辅助董事会多元化分析或反舞弊监测。这类技术特别适合处理ESG评级中涉及的文本型披露文件分析、卫星影像环境监测等传统方法难以规模化的工作。当前领先的应用已展现出跨模态数据处理能力，例如同时解析企业年报文字、财务报表数字和工厂热力图像，形成立体化的ESG风险画像。
值得关注的是，欧盟《人工智能法案》等监管框架已开始对ESG人工智能应用提出算法透明度要求。延伸阅读推荐清华大学人工智能研究院发布的《负责任人工智能发展白皮书（2022）》，其中专门探讨了AI赋能可持续发展的伦理框架与技术路径。