2025年上海国际碳中和博览会上，“绿色出海”成为热点议题。

企业在海外拓展业务时，应重点关注哪些ESG（环境、社会和公司治理）关键要素？如何制定绿色出海战略？如何更有效地解答上述困惑？

记者在安永展台找到了答案。

“企业出海必须跨越ESG合规与绿色战略两大关键门槛。其核心建议是密切关注国际主流ESG标准（如ISSB、GRI、欧盟CBAM），并把握三大要点：供应链全生命周期管理、将ESG深度融入业务运营、推动技术与金融创新协同。”安永大中华区在碳博会上全新升级发布的“安永智能问答2.0”如是回答。

据了解，安永智能问答2.0版本是AI赋能可持续发展的突破性探索，未来将持续发挥行业创新源动力，以更全面、智能的服务赋能企业突破瓶颈，助力应对可持续发展挑战，把握绿色转型机遇，在“人工智能+”行动指引下，融合技术与行业需求，为经济社会可持续发展贡献力量。

更精准、更智能的ESG指引

在全球绿色转型与数字经济深度交织的浪潮中，ESG理念已成为企业可持续发展的核心指引。

安永智能问答2.0系统此次升级，全面梳理了ESG领域的先进方法论，构建了动态更新的专业知识图谱，涵盖碳足迹、碳减排、碳中和等核心场景。该系统所提建议均基于可追溯且可靠的知识支持，致力于为企业低碳转型提供精准指导。

安永大中华区ESG可持续发展主管合伙人李菁表示：“安永智能问答是AI赋能可持续发展的一次突破性探索，全新升级的2.0版本上线，带来了更丰富的问答体验。安永将在‘人工智能+’行动指引下，持续发挥行业创新源动力，助力企业与公众精准应对可持续发展带来的挑战，把握绿色转型浪潮中的新机遇，创造更持久的价值。”

在企业绿色生产运营领域，安永智能问答 2.0 通过智能问答和数据分析功能，能够助力企业优化生产流程，有效降低能源消耗与碳排放。特别是在企业出海过程中，安永智能问答 2.0 可以帮助企业深入了解不同国家和地区的 ESG 法规与标准，提前做好合规准备，从而降低出海风险。此外，该系统还能为企业提供绿色供应链管理的建议，帮助企业构建绿色供应链体系，提升供应链的可持续发展能力。

在交互体验方面，安永智能问答2.0系统进行了全面升级。2.0版智能问答打破了传统文本交互的单一模式，实现了“听觉 + 视觉 + 行动”的多维度协同交互。用户可以通过语音与AI进行自然流畅的对话，快速获取所需信息。系统还创新推出了“知识卡片”功能，能够将复杂的问答场景和数据进行可视化处理，帮助用户更直观地理解信息。此外，新增的“碳算小助手”功能，能够解码用户在衣、食、住、行等方面的个人碳足迹数据，并为用户提供个性化的低碳生活建议。

实现上述更精准、更智能的个性化服务，背后离不开安永对智能平台的升级。安永智能问答2.0 依托于 METIS 智能平台，将“文本 - 图像 - 语音”多模态交互与垂直领域知识引擎进行了深度融合。该系统不仅能解析财报中的复杂图表，还能自动生成带有可视化图表和语音解读的审计报告。在 ESG 领域，系统还能生成报告卡片，实现“问题溯源”，确保每一条结论都能追溯至相关法规条款或安永的经典案例。

安永大中华区人工智能与数据咨询服务合伙人陈剑光指出：“此次安永智能问答重大升级基于METIS智能平台，实现了垂直领域知识引擎与多模态交互的深度协同，加速了从‘智能问答’向‘智能顾问’的升级，开创智能服务新范式，让AI服务不仅具有更精准知识，同时也具备更良好体验。”

可持续发展的长期主义者

践行绿色理念、推进低碳转型，需要长期主义的坚守。安永正是躬身入局的践行者之一。

自国家“双碳”目标提出以来，安永大中华区充分发挥专业服务与全球网络优势，积极推动ESG理念传播、政策建言及市场拓展。

作为专业服务机构，安永将可持续发展深度融入客户服务，整合各个业务条线，在审计、咨询、税务、战略与交易和金融服务五大领域，组建跨学科团队，为客户提供全面的ESG解决方案。

为切实响应客户管理需求，安永持续投入科技创新，自主研发了ESG智能管理、“3060”碳管理、气候风险分析等数字化系统。这些数字化实践不仅为AI与ESG的融合创新奠定了基石，也直接催生了此次升级的“安永智能问答2.0”。

发布会上，安永大中华区业务主管合伙人毕舜杰在开场致辞中强调：“安永智能问答2.0不仅是对功能的优化，更是对知识领域与用户体验的全面升级。在AI浪潮中，专业与效率是企业决胜未来的关键。我们致力于提供更智能、更专业的服务，实现更深度的专业赋能。”

回溯今年3月，安永已率先发布业内首个AI问答专业服务。依托深厚的ESG积淀，该服务通过AI技术破解难题，将专业知识数字化重构，打造“AI+专业”的智能载体，推动ESG从“高端智库”走向“普惠工具”，响应国家“人工智能+”战略。

展望未来，安永将以 ESG.ai 2.0 版本为起点，进一步深化 AI 与专业服务的融合深度。在技术底座层面，持续优化动态知识蒸馏与 RAG 框架，强化 AI 回答的可靠性与合规性，推动技术从“效率工具”向“可信决策中枢”迭代。