Report Overview

The Global AI in ESG and Sustainability Market size is expected to be worth around USD 14.87 Billion By 2034, from USD 1.24 Billion in 2024, growing at a CAGR of 28.20% during the forecast period from 2025 to 2034. In 2024, North America led the AI in ESG and Sustainability market with a 43.8% share, generating around USD 0.54 billion. The U.S. market alone was valued at USD 0.48 billion and is projected to grow at a CAGR of 26.7%, indicating substantial future expansion.

AI in ESG and sustainability leverages artificial intelligence to help organizations improve their environmental, social, and governance practices.通过分析来自报告、气候模型和供应链的大量数据，人工智能可以生成透明报告、风险的见解。加速人工智能在 ESG 和可持续发展领域采用的关键驱动因素包括欧盟 SFDR 和美国 SEC 气候指令等监管框架，这些框架提高了 ESG 数据透明度和合规性。不断增长的投资者压力，尤其是来自关注 ESG 绩效的机构基金的压力，也推动了对人工智能驱动的可持续发展解决方案的需求。

来自卫星、物联网、财务披露和社交媒体的 ESG 数据量不断增长，超过了手动分析，这使得人工智能对于实时处理至关重要。人工智能使企业能够评估气候风险、预测可持续性并提高效率，从而节省成本、增强品牌价值并加快行业采用。

根据 Market.us 的研究，全球环境、社会和治理 (ESG) 咨询市场预计到 2034 年将达到约390 亿美元，高于81.2 亿美元2024 年，2025-2034 年复合年增长率将达到 16.90%。 2024年，北美地区主导全球格局，占总市场份额超过42.15%，收入超过34亿美元。

人工智能在ESG领域的日益普及，在金融、制造和能源等高复杂性、高度监管的行业尤其明显。它通过简化数据分析、提高效率并提高利益相关者的可信度来增强 ESG 报告和合规性。随着组织看到人工智能在实现可持续发展目标方面的切实好处，其采用正在成为企业战略的关键部分。

人工智能驱动的 ESG 和可持续发展领域的投资机会正在扩大，风险资本和机构投资者越来越多地资助可为可持续挑战提供创新解决方案的初创公司和技术。这种投资趋势反映了人们日益增长的认识与将人工智能融入 ESG 框架相关的财务和社会效益。

围绕 ESG 和可持续发展的监管环境变得越来越严格，政府和国际机构实施的政策要求全面的 ESG 报告和问责制。人工智能技术通过自动化合规流程并确保遵守不断发展的标准，帮助组织应对这些监管环境。

主要要点

• 全球ESG和可持续发展中的人工智能市场预计将达到约到 2034 年将达到 148.7 亿美元，从 2024 年的 12.4 亿美元增长，从 2025 年到 2025 年的预测期间复合年增长率 (CAGR) 为 28.20% 2034.
In 2024, the Generative AI segment dominated the AI in ESG and Sustainability market, holding more than 41.8% of the market share.
• The Data Collection and Analysis segment also held a dominant position in 2024, capturing over 37.3% of the AI in ESG and Sustainability market share.
• The Building & Construction segment led the market in 2024, accounting for more than 31.7% of the market share.
• North America held a dominant market人工智能在 ESG 和可持续发展领域的地位 2024，拥有超过 43.8% 的市场份额，并产生约 5.4 亿美元的收入。
• 美国ESG 和可持续发展市场中的人工智能 (AI) 到 2024 年的估值约为 4.8 亿美元，预计将以复合年增长率 26.7% 增长，这预示着未来将出现显着扩张

人工智能影响

• 增强ESG报告：人工智能有助于收集、处理和分析大量ESG相关数据，从而提供更准确、更及时的报告。通过自动化数据验证和识别不一致之处，人工智能提高了可持续发展披露的可靠性。
• 数据偏差的风险和不准确性：人工智能在 ESG 应用中的有效性取决于输入数据的质量。不良或有偏见的数据可能导致不准确的分析和有缺陷的建议，从而损害 ESG 目标。确保数据完整性对于避免强化偏见和维持值得信赖的人工智能见解至关重要。
• 人工智能技术的环境足迹：人工智能技术的部署需要大量的能源和水消耗，加剧了环境问题。训练和操作大型人工智能模型需要大量计算资源，从而导致温室气体排放和用水量增加。
• 推进气候解决方案的潜力：尽管存在环境成本，但人工智能可以通过优化能源使用、加强可再生能源整合和改进气候建模来帮助应对气候挑战。通过更好的资源管理和预测分析，人工智能可以减少排放并支持气候适应能力。
• 治理和问责方面的挑战：将人工智能融入 ESG 框架引发了对治理、透明度和问责制的担忧。自动化决策可能会掩盖推理，从而使监督变得困难。明确的治理结构和道德准则对于在可持续发展中负责任地使用人工智能至关重要。

美国市场分析

2024年，美国ESG和可持续发展市场中的人工智能(AI)价值约为4.8亿美元，突显出越来越多地采用人工智能驱动的解决方案来加强环境、社会和治理(ESG)实践。

美国市场预计将以复合年增长率(CAGR)扩张从 2025 年起26.7%，表明各行业对先进的、人工智能集成的 ESG 解决方案的需求迅速增长。这一增长是由联邦农业部不断加强的 ESG 指令推动的此外，机构投资者和关注 ESG 的基金的影响力日益增强，正在推动企业集成人工智能工具来进行预测分析、ESG 评分和自动合规跟踪。金融机构尤其利用人工智能来筛选投资组合的可持续性风险，帮助投资者做出符合长期气候目标的明智决策。

美国科技公司和可持续发展初创公司正在开发用于碳核算、生物多样性监测和劳工审计的人工智能平台。能源、制造、零售和金融等行业正在将人工智能融入 ESG 战略中，以获得竞争优势。随着美国企业优先考虑气候适应能力和社会责任，美国 ESG 和可持续发展人工智能市场将从合规工具转变为负责任增长的战略推动者。

I2024 年，北美在 ESG 和可持续发展领域的人工智能市场中占据主导地位，占据43.8% 的份额以上，并产生约5.4 亿美元的收入。这种领先地位源于北美对先进技术的早期采用、对 ESG 合规性的大力监管推动以及强大的数字基础设施。

美国在人工智能驱动的 ESG 解决方案方面领先北美，并得到联邦气候披露、碳中和和公司治理举措的支持。美国公司使用人工智能来自动化 ESG 报告、跟踪环境影响并推动可持续发展战略。主要人工智能公司和云提供商的存在推动了这一增长，使 ESG 分析在各行业得到广泛采用。

北美的机构投资者正在推动对实时 ESG 披露的需求，推动大型投资公司和资产管理公司使用人工智能平台来优化sustainability portfolios.人工智能分析卫星数据、监控供应链和预测气候风险的能力对于长期 ESG 绩效至关重要。

加拿大对净零排放和可持续金融的关注正在推动加拿大公司整合人工智能，以实现 ESG 目标并与 TCFD 等全球框架保持一致。在有利的政策、技术准备和投资者需求的支持下，北美为基于人工智能的 ESG 解决方案提供了强大的生态系统。随着绿色转型的持续推动，该地区有望在未来十年保持领先地位。

技术分析

2024 年，生成式 AI 细分市场占据主导市场地位，在 ESG 和可持续发展市场的 AI 领域占据超过 41.8% 份额。这种领先地位主要归功于其生成全面的 ESG 报告、模拟未来可持续发展的能力自动化 ESG 报告的需求不断增长，推动了生成式人工智能在各行业的广泛采用。面临着提供高质量披露的压力的公司往往缺乏手动报告的专业知识。生成式人工智能将结构化指标和非结构化数据转换为连贯的、可供投资者使用的 ESG 报告，从而节省时间并确保一致性和透明度，这是建立信任的关键。

生成式人工智能有助于情景规划和气候风险建模，这对于长期可持续发展至关重要。它模拟气候影响、供应链中断和治理风险，帮助决策者评估弹性策略并创建数据驱动的可持续发展路线图。随着 ESG 框架的发展，其灵活性和预测能力支持组织保持敏捷和合规性。

生成式 AI 越来越多地集成到 ESG 平台中，帮助用户起草合规文档、可持续发展提案和利益相关者自动响应。这提高了运营效率并降低了成本，使中型企业更容易获得 ESG。随着市场的发展，生成式人工智能仍将是 ESG 数字化转型的关键驱动力。

功能分析

2024 年，数据收集和分析细分市场占据主导市场地位，在 ESG 和可持续发展市场的人工智能中占据了超过 37.3% 的份额。这种主导地位很大程度上是由于组织面临来自投资者、监管机构和客户越来越大的压力，迫切需要实时、准确和透明的 ESG 数据。

当今的公司需要以可衡量的方式展示其环境和社会绩效，而人工智能驱动的数据收集系统提供了这一基础层。这些工具可以从结构化和非结构化数据中自动提取 ESG 指标，以便企业社会责任报告、卫星图像、传感器数据和公开披露等资源，使企业能够为可持续发展报告建立可靠的基线。

基于人工智能的数据分析工具对于企业处理跨运营、供应商和地理位置的大型、碎片化数据集至关重要。这些工具将原始可持续发展数据转化为可行的见解，帮助公司识别其 ESG 计划中的低效和差距，并更好地与净零目标、多样性基准和合规目标保持一致。

该部门的领导地位还源于其在提高透明度和问责制（ESG 可信度的两大支柱）方面的作用。人工智能系统越来越多地用于验证索赔、发现报告中的异常情况，并通过识别不一致的披露来减少洗绿风险。随着机构投资者将 ESG 指标纳入投资组合决策中，对值得信赖、人工智能管理的可持续发展数据的需求正在迅速增长。

行业垂直分析

2024年，建筑行业在ESG和可持续发展市场的人工智能中占据主导地位，占据31.7%份额。  人工智能越来越多地应用于建筑规划和材料优化，帮助开发商评估建筑项目的环境足迹。

人工智能与智能建筑技术的集成是该领域占据主导地位的一个重要因素。人工智能可以实时跟踪用水量、温度调节、空气质量和占用模式，确保符合 ESG 目标，同时降低运营成本。这些创新不仅符合可持续发展框架，还提高了房地产的长期资产价值。

来自政府和绿色金融机构的压力也加速了人工智能在这一垂直领域的采用。信息由公私合作伙伴关系和与可持续发展相关的债券支持的基础设施项目现在通常取决于可衡量的 ESG 影响，从而推动利益相关者接受人工智能驱动的报告和预测分析。

建筑业是材料消耗和碳排放的主要贡献者，也是脱碳的关键焦点。用于生命周期评估、资源效率和可持续性评分的人工智能解决方案正在受到关注，特别是在大型基础设施项目中。随着 ESG 合规性成为建筑规范的一部分，建筑行业将继续在 ESG 和可持续发展人工智能市场中保持领先地位。

主要细分市场

按技术划分

• 深度学习
• 自然语言处理 (NLP)
• 生成人工智能
• 其他

按功能

• 数据收集和分析
• 识别模式和趋势
• 实现预测分析
• 其他

按行业分类

• 建筑业
• 农业
• 食品与饮料
• 石油与天然气
• 采矿
• 化工
• 其他

重点地区和国家/地区

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

Driver

提高ESG数据准确性和决策

人工智能gence (AI) 通过提高数据准确性和决策流程，显着增强环境、社会和治理 (ESG) 计划。传统的 ESG 报告通常需要解决分散的数据源和手动数据收集的问题，从而导致不一致和效率低下。

人工智能通过自动聚合来自卫星图像、社交媒体和公司披露等不同来源的数据来解决这些挑战。这种自动化确保了对 ESG 指标的实时监控和更准确的评估。

人工智能可以通过分析森林砍伐和碳排放的卫星数据、检测侵犯劳工权利的行为以及通过模式识别监控合规性来增强 ESG 框架。这种积极主动的方法可以帮助组织及早发现问题，提高可持续发展绩效，并通过透明的报告建立利益相关者的信任。人工智能驱动的见解还支持战略决策，使运营与可持续发展目标和研究保持一致

约束

人工智能技术对环境的影响

人工智能为 ESG 举措带来了显着的好处，但其环境足迹令人担忧。开发大规模人工智能模型需要大量的计算能力，从而增加能源消耗和碳排放。数据中心通常由不可再生能源供电，进一步加剧了这些环境挑战。

训练大型人工智能模型可能会排放大量二氧化碳，并通过耗水型冷却系统消耗自然资源，从而可能破坏可持续发展目标。为了解决这个问题，公司应该投资节能硬件，优化算法以降低能耗，并为数据中心过渡到可再生能源。将环境影响评估纳入人工智能开发，确保可持续发展仍然是优先事项。

机遇

推进可持续供应链管理

A我为 ESG 框架内的可持续供应链管理提供了一个变革性的机会。通过分析大量数据集，人工智能可以绘制复杂的供应链图，提高透明度并识别碳足迹、劳工违规和资源效率低下等问题。这有助于做出更明智的决策，并支持改善环境和社会影响的努力。

机器学习算法可帮助公司预测中断、优化物流并确保环境合规性。人工智能可以准确预测需求，减少生产过剩和浪费，同时监控供应商的道德劳工标准和环境政策。人工智能驱动的供应链分析支持可持续发展目标、降低风险、提高品牌声誉并增强利益相关者信心。

挑战

确保人工智能在 ESG 中的道德使用和治理

将人工智能融入 ESG 实践的一个关键挑战是确保道德使用和治理稳健的治理。人工智能系统如果管理不当，可能会延续偏见、侵犯隐私，并做出难以审计的不透明决策。这些问题给 ESG 的社会和治理方面带来了重大风险。

基于有偏见的数据训练的人工智能系统可能会导致歧视性结果，而缺乏透明度和数据保护不善可能会削弱信任并侵犯隐私。为了应对这些挑战，需要明确的治理框架，包括问责制、透明度和定期审计。让不同的利益相关者参与并不断更新实践，可确保道德标准与不断变化的风险和社会期望保持一致。

新兴趋势

人工智能 (AI) 正在日益塑造 ESG 战略，彻底改变组织追求可持续发展的方式。一个关键趋势是人工智能驱动的 ESG 报告，其中实时数据处理和分析帮助公司有效检测风险并消除风险。ver opportunities.

Another development is the application of AI in supply chain management.人工智能工具可以评估供应商的做法，确保遵守环境标准和道德劳工实践。这不仅可以降低风险，还可以提高供应链内的透明度和问责制。

人工智能还可以帮助组织优化能源使用并减少碳排放。 Machine learning analyzes usage patterns to suggest efficiency improvements, promoting greener operations.此外，人工智能通过监测野生动物数据和检测偷猎等非法活动来支持生物多样性保护，从而实现更有效的保护工作。

商业利益

人工智能通过识别运营效率低下的情况来优化资源使用，从而节省成本。 For instance, it can suggest ways to reduce energy consumption or minimize waste. This not only lowers operational costs but also supports environme全面的可持续发展努力。

在人工智能的推动下，透明、准确的 ESG 报告可以在投资者、客户和监管机构等利益相关者之间建立信任。展现对可持续发展的承诺可以提高公司的声誉和竞争力。这种信任对于长期业务成功和利益相关者参与至关重要。

人工智能分析复杂的 ESG 数据以提供可行的见解，增强决策并帮助公司实现可持续发展目标。通过识别效率低下的情况，人工智能可以优化资源使用、降低成本并支持环境可持续性，例如减少能源消耗和最大限度地减少浪费。这促进了更负责任和更有效的商业实践。

关键参与者分析

Workiva是 ESG 报告领域的领先品牌。 Workiva 以其基于云的平台而闻名，可帮助公司准确、完整地收集、管理和报告 ESG 数据安斯。它支持综合财务和非财务报告，使小型和大型组织都能更轻松地进行 ESG。它在监管报告中的强大影响力也为投资者增加了一层信任。

Briink 因使用人工智能简化 ESG 数据分析而脱颖而出，尤其是与分类法和 CSRD 等欧盟法规相关的分析。 Briink 使用自然语言处理将监管文件和公司数据转化为可操作的 ESG 见解，帮助企业有效地应对欧洲可持续发展法规。其优势在于处理大量文本以快速准确地提取相关信息。

Sweep 提供了一个专注于碳管理的平台。它允许公司跟踪、减少和报告其整个价值链的碳排放量。 Sweep 的人工智能工具可帮助企业识别排放热点并模拟不同的减排场景。该平台还支持协作，允许供应商和团队共同努力实现可持续发展目标。

市场中的主要参与者

• 清晰度AI
• Workiva
• Briink
• 扫描
• GaiaLens
• GLYNT.AI
• Persefoni
• Kanini< /li>
• Dcycle
• 分水岭
• Sunairio
• Exowatt
• FactSet
• 其他

玩家的最佳机会

• 提高 ESG 报告的准确性和效率：人工智能技术通过自动化数据收集和分析来简化 ESG 报告流程。人工智能驱动的 ESG 数据管理帮助企业减少处理时间并提高报告准确性，从而更好地遵守法规并更有效地为可持续发展工作分配资源。
• 优化供应链可持续性：人工智能驱动的分析可以提供对供应链运营的更深入洞察，使企业能够识别和管理供应链。引发环境和社会风险。通过分析大量数据集，人工智能有助于监控供应商合规性、减少碳足迹并增强整体供应链的弹性。
• 推进气候风险评估：人工智能通过分析复杂的环境数据，在评估气候相关风险方面发挥着至关重要的作用。此功能可帮助企业了解气候对运营的潜在影响，并制定减轻这些风险的策略，从而有助于实现长期可持续发展目标。
• 促进可持续投资战略：投资者正在利用人工智能来评估 ESG 绩效指标，从而在可持续投资方面做出更明智的决策。人工智能工具有助于识别具有良好 ESG 实践的公司，从而促进负责任的投资并鼓励企业采用可持续运营。
• 促进能源效率和碳减排：人工智能应用有助于优化能源使用和减少碳排放。通过预测分析和实时监控，人工智能可以帮助组织更有效地管理能源消耗，从而节省成本并减少环境足迹。

最新进展

• 2024 年 12 月， Sunairio 筹集了 640 万美元，以增强其人工智能驱动的气候和能源分析平台，该平台模拟能源资产风险和
• 2024 年 3 月，Sweep 推出了人工智能驱动的生成功能，旨在简化企业可持续发展报告指令 (CSRD) 和其他监管要求的合规性。