Clarity AI

Was ist Clarity AI

Clarity AI ist eine KI-gestützte Plattform für Nachhaltigkeitsdaten, die ESG-Analysen, Klimaeinblicke und Regulierungs-Reporting für Finanzinstitute bündelt. Asset Manager, Asset Owner, Banken und Vermögensverwalter bewerten damit die Nachhaltigkeit von Unternehmen, Fonds und Portfolios, managen ESG-Risiken und erfüllen Offenlegungspflichten. Die Lösung kombiniert umfangreiche Datenabdeckung mit transparenter Methodik, liefert Kennzahlen zu Emissionen, Impact und Kontroversen und unterstützt bei der Erstellung konformer Berichte (z. B. zu SFDR, EU‑Taxonomie, TCFD/ISSB).

Hauptfunktionen von Clarity AI

• ESG- und Klimadaten: Strukturierte Kennzahlen zu Umwelt, Soziales und Governance inkl. Emissionen (Scope 1–3), Zielpfaden und Kontroversen.
• Regulatorisches Reporting: Unterstützung für SFDR PAI, EU‑Taxonomie und TCFD/ISSB mit vorgefertigten Vorlagen und Audit-Trail.
• Portfolio- und Szenarioanalysen: Bewertung von Übergangs- und physischen Risiken, Auswirkungsanalyse, Alignment mit Klimazielen.
• Datenabdeckung und Methodik: KI-gestützte Anreicherung, Schätzmodelle mit Methodentransparenz und Qualitätsprüfungen.
• Integration & API: Einbindung in bestehende Investment-Workflows, Datenexporte und API-Zugriff für Automatisierung.
• Screening & Policy-Fit: Filter nach Ausschlusskriterien, Mindeststandards und Nachhaltigkeitspräferenzen.
• Berichterstellung: Automatisierte, revisionssichere Reports für Anlegerkommunikation und Aufsicht.

Für wen ist Clarity AI geeignet

Ideal für Asset Manager und Asset Owner, die Portfolios nachhaltig ausrichten, Banken mit regulatorischen Offenlegungspflichten, Vermögensverwalter mit Kundenpräferenzen zu Nachhaltigkeit sowie Risikomanager, Compliance und ESG-Analysten. Auch geeignet für Produktentwicklung (ESG-Fonds), Research-Teams und Reporting-Verantwortliche.

Wie man Clarity AI verwendet

1. Onboarding: Konto einrichten, Datenzugriff und Rollen definieren.
2. Daten importieren: Portfolios per ISIN/SEDOL, Positionslisten oder Schnittstelle einspielen.
3. Metriken wählen: ESG-KPIs, Emissionen (Scope 1–3), Kontroversen, Zielpfade und Impact-Kennzahlen konfigurieren.
4. Analysen ausführen: Screening, Benchmarking, Klimaszenarien und Risikoanalysen starten.
5. Regulatorik abdecken: SFDR PAI-Indikatoren, EU‑Taxonomie-Quoten und TCFD/ISSB-Offenlegungen vorbereiten.
6. Berichte generieren: Standard-Reports erstellen, exportieren und für Audits versionieren.
7. Automatisieren: API nutzen, Schwellenwerte definieren und Alerts für Abweichungen aktivieren.

Branchenspezifische Anwendungsfälle von Clarity AI

- Asset Management: Produktklassifizierung, ESG-Screening und SFDR-Reporting für Fonds.
- Banken: Nachhaltigkeitspräferenzen in der Anlageberatung, Kredit-ESG-Risiken, Offenlegung.
- Vermögensverwaltung: Zielbasierte Portfolios mit Klimazielen, kundengerechte Impact-Reports.
- Pensions- und Stiftungsvermögen: Langfristige Risikoanalyse, Engagement-Strategien und Policy-Alignment.
- Research & Compliance: Kontroversen-Monitoring, Due Diligence und Audit-fähige Dokumentation.

Vorteile und Nachteile von Clarity AI

Häufige Fragen zu Clarity AI

• Unterstützt Clarity AI SFDR- und EU‑Taxonomie-Reporting?

  Ja, die Plattform bietet Kennzahlen, Indikatoren und Vorlagen zur Abdeckung von SFDR PAI sowie EU‑Taxonomie-Quoten und Offenlegungen.

• Gibt es eine API für die Integration in bestehende Systeme?

  Ja, Clarity AI stellt eine API und Exporte bereit, um Daten automatisiert in Portfolio- und Reporting-Workflows einzubinden.

• Wie geht Clarity AI mit Datenlücken um?

  Daten werden durch KI-gestützte Schätzungen und Qualitätschecks ergänzt; die Methodik wird transparent dokumentiert.

• Welche Klimametriken sind verfügbar?

  Unter anderem Emissionen Scope 1–3, Zielpfade, Übergangs- und physische Risiken sowie Alignment mit Klimaszenarien.

• Eignet sich Clarity AI für private Märkte?

  Die Abdeckung ist je nach Verfügbarkeit begrenzt; Bewertungen sind möglich, erfordern jedoch oft zusätzliche Annahmen.