供应链不具备应对日益复杂和苛刻的可持续发展法规所需的信息、技能和能力。数据保真度、 可用性和质量是可能导致过度依赖基于假设的计算的痛点。然而，它们并不总是满足监管要 求——例如，欧盟碳边境调整机制 （EU CBAM） 需要 2025 年的实际数据。准确性要求不 断提高，监管部门对保证和财务影响的期望与测量挂钩。 领先的组织通过实施数据驱动的可持续发展战略来取得成功，这些战略使他们能够监控可持 续发展并将其 署 AI 来改进数据管理和计算活动。 强制性披露变得越来越细化，范围也越来越大：欧盟企业可持续发展报告指令 （EU CSRD） 有 1,000 多个参数（定性和定量）。从 2025 年起，欧盟 CBAM 等法规将要求对产品层面 的碳排放量进行实际值。 许多公司还没有为这种粒度级别做好准备。数据可追溯性和审计是许多此类法规的要求，并 且选定的方法适用于需要为特定法规计算和报告某些指标的方式。所有这些因素都促使公司