认识到影响商业世界（以及整个世界）的大多数问题都是相互关联的，不能孤立地评估。随着感染在全球范围内呈指数级传播，基本经济体系在日益严格的遏制措施下摇摇欲坠，这一事实变得更加明显。 供应链清晰 全球供应链就是一个很好的例子。ESG 投资者经常关注供应链透明度，因为他们考虑公司如何管理商品开采中的侵犯人权行为以及与森林砍伐和过度捕捞相关的环境破坏等问题。这些挑战通常发生在供应链的许多环节，而当公司难以解决这些问题时，通常是因为他们不太了解原材料的真正来源和提供者。
风险管理平台 示，大多数公司从
未真正考虑过自己的供应链风险，即使是那些考虑过的公司也往往只考虑到直接供应商的风险。很少有人理解或考虑这些直接供应商履行其承诺所必须发生的复杂的互动 电报数据 网络。 《哈佛商业评论》（HBR）最近回应了这种观点，指出公司了解其供应商是多么重要。尽管这次疫情的规模是前所未有的，但供应链冲击远不是第一次发生。《哈佛商业评论》提醒我们，“2011年日本仙台地震后，许多公司花了数周时间才了解自己在这场灾难中的处境，因为他们不熟悉上游供应商。那时，任何可用产能都消失了。” ESG 问题，数据驱动的答案 据《华尔街日报》最近发表的一篇文章报道，巴克莱银行全球研究主管杰夫·梅利表示，投资者应该对公司的韧性和应急计划提出更多问题。例如，投资者必然想更多地了解员工病假政策、备灾等。
此类问题出现之际人工智能
和机器学习的创新使得第三方能够提供有关公司的数据驱动情报，而这些情报很可能与他们的公开报告相矛盾。 例如，人工智能驱动的数据提供商能够搜索世界各地的社交媒体帖子，了解公司员工 AO 列表 如何谈论公司对这一流行病的反应，从而使投资者能够确定结果与公司披露的情况相符。正如一位金融分析师（不愿透露姓名）告诉 的那样：“数据会揭穿其中的虚伪之处。”使用人工智能及时发现各种资产类别的 ESG 数据，已经发现了特定于 COVID-19 的重大问题的出现，包括员工健康和安全、劳工实践和供应链管理。
