Publikation in Nature Communications: Assessing Corporate Sustainability with Large Language Models
08.07.2026
Neue Publikation in Nature Communications: KI erschließt ESG-Daten aus Nachhaltigkeitsberichten im großen Maßstab.
08.07.2026
Neue Publikation in Nature Communications: KI erschließt ESG-Daten aus Nachhaltigkeitsberichten im großen Maßstab.
Der Beitrag „Assessing Corporate Sustainability with Large Language Models: Evidence from Europe“ von Kerstin Forster, Lucas Keil, Victor Wagner, Maximilian A. Müller, Thorsten Sellhorn und Stefan Feuerriegel wurde zur Veröffentlichung in Nature Communications angenommen. Die Studie entstand in einer Zusammenarbeit des Institute for Accounting, Auditing and Analysis und des Chair of AI in Management der LMU München sowie der Universität zu Köln.
Für den Sustainability Reporting Navigator (SRN) ist diese Publikation mehr als ein erfolgreicher Forschungsbeitrag. Sie markiert einen wichtigen Schritt hin zu einem Ziel, das den SRN von Beginn an begleitet: Nachhaltigkeitsinformationen zugänglicher, vergleichbarer und besser nutzbar zu machen.
In den vergangenen Jahren hat der Umfang der Nachhaltigkeitsberichterstattung deutlich zugenommen. Unternehmen veröffentlichen heute umfangreiche Informationen zu Umwelt-, Sozial- und Governance-Themen (ESG). Gleichzeitig sind diese Informationen häufig in umfangreichen PDF-Berichten verborgen und dadurch nur schwer vergleichbar oder systematisch auswertbar.
Die Studie zeigt, wie sich diese Herausforderung mithilfe moderner Methoden der Künstlichen Intelligenz bewältigen lässt. Mithilfe großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) entwickelten die Autoren ein Framework, das quantitative ESG-Kennzahlen automatisch aus Unternehmensberichten extrahiert. Auf Berichte der 600 größten börsennotierten Unternehmen Europas aus den Jahren 2014 bis 2023 angewendet, ermöglicht das Framework eine systematische Erfassung von Nachhaltigkeitsberichterstattung und -performance anhand von 501 ESG-Indikatoren.
Die Ergebnisse zeigen, dass große Sprachmodelle unstrukturierte Nachhaltigkeitsberichte zuverlässig in strukturierte Daten überführen können und damit Analysen ermöglichen, die manuell kaum realisierbar wären. Gleichzeitig verdeutlicht die Studie, dass Veränderungen der berichteten Nachhaltigkeitsperformance häufig eng mit Veränderungen der Berichterstattung selbst verknüpft sind. Transparenz ist daher ein wesentlicher Bestandteil einer fundierten Bewertung unternehmerischer Nachhaltigkeit.
Den Beitrag finden Sie in Nature Communications.
Die zugrunde liegenden Daten, der Code und das Framework stehen über den Sustainability Reporting Navigator (SRN) zum Download bereit.