студент
студент
Россия
сотрудник
В современных условиях роста требований к устойчивому развитию остро стоит проблема достоверности ESG-данных и рисков «гринвошинга». В статье рассматривается архитектура системы внутреннего контроля, основанная на интеграции blockchain и искусственного интеллекта. Использование технологии распределенного реестра обеспечивает неизменяемую фиксацию данных цепочки поставок и экологических показателей, в то время как алгоритмы ИИ автоматически выявляют ошибки и анализируют данные на предмет несоответствий. Предложенное решение позволяет существенно повысить надежность ESG-отчетности и минимизировать репутационные риски компаний. Внедрение такой системы способствует формированию культуры прозрачности и подотчетности на всех уровнях управления. Комплексный подход не только предотвращает искажение информации, но и создает надежную основу для принятия стратегических решений, ориентированных на долгосрочные экологические и социальные цели.
: ESG, блокчейн, искусственный интеллект, внутренний контроль, достоверность данных, гринвошинг
1. Всеволодов А.В., Иванова Е.А. (2022). Применение искусственного интеллекта для верификации ESG-данных в условиях цифровой трансформации. Экономика и управление: проблемы, решения, 5(117), 14-22.
2. Искусственный интеллект и ESG: как SustainaNet AITE меняет подход к устойчивому развитию. 2024.
3. Казаков О.Д., Петрова И.С. Синергия блокчейн и искусственного интеллекта в корпоративном управлении // Экономика и управление. 2023. № 5.
4. Мохначева С.Р., Юрасова И.О. Развитие технологии блокчейн в Китае и России: сравнительный анализ [Электронный ресурс] // Самоуправление. – 2024. – № 2 (141). – С. 86-88. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=68011134 (дата обращения: 15.10.2025).
5. Экологический, социальный и корпоративный управление (ESG): учебное пособие для вузов / Под ред. А.Ю. Силаева. — М.: Юрайт, 2023.
6. Blockchain in ESG Reporting: Overcoming Data Integrity Challenges. 2024.
7. Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) Guidelines. — European Financial Reporting Advisory Group (EFRAG), 2023.
8. Crosby, M., Pattanayak, P., Verma, S., & Kalyanaraman, V. (2016). Blockchain technology: Beyond bitcoin. Applied Innovation Review.
9. Dai, J., & Vasarhelyi, M. A. (2017). Toward blockchain-based accounting and assurance. Journal of Information Systems.
10. Francisco, K., & Swanson, D. (2018). The Supply Chain Has No Clothes: Technology Adoption of Blockchain for Supply Chain Transparency. Logistics.
11. Garcia-Berna, J.A., et al. Automating the Detection of Greenwashing in Corporate Sustainability Reports Using Natural Language Processing // Journal of Business Ethics. 2024.
12. Iansiti, M., & Lakhani, K. R. (2017). The truth about blockchain. Harvard Business Review.
13. Kouhizadeh, M., Saberi, S., & Sarkis, J. (2021). Blockchain technology and the sustainable supply chain: Theoretically exploring adoption barriers. International Journal of Production Economics, 231, 107831.
14. Kumar, S., Singh, R. Predictive Analytics for ESG Performance: A Machine Learning Framework // Sustainable Production and Consumption. 2023. Vol. 36.
15. MRV Harmonization // Edma Docs: Your... Integrity. 2025. URL: https://docs.edma.app/technology-stack/ai-for-compliance/3.-fraud-detection-and-data-integrity-verification (дата обращения: 20.10.2025).
16. Nofar, M. (2021). Blockchain for Supply Chain: A Comprehensive Review of Applications and Challenges. Operations and Supply Chain Management: An International Journal.
17. Nofal, M., et al. (2021). Blockchain-Based Auditing: A Systematic Literature Review. Journal of Information Systems, 35(2), 163-187.
18. Nofar, M., Tapscott, T. The Blockchain-ESG Nexus: Leveraging Distributed Ledgers for Sustainable Supply Chains // Journal of Cleaner Production. 2022. Vol. 345.
19. Nofer, M., Gomber, P., Hinz, O., & Schiereck, D. (2017). Blockchain. Business & Information Systems Engineering, 59(3), 183–187.
20. Saberi, S., Kouhizadeh, M., Sarkis, J., & Shen, L. (2019). Blockchain technology and its relationships to sustainable supply chain management. International Journal of Production Research, 57(7), 2117-2135.
21. Tapscott, D., & Tapscott, A. (2016). Blockchain Revolution: How the Technology Behind Bitcoin Is Changing Money, Business, and the World. Penguin.
22. Wang, Z., Li, M. Anomaly Detection in Sustainable Manufacturing: A Machine Learning Approach // Journal of Industrial Ecology. 2021. Vol. 25(4).
23. Zhou, L., & Pan, S. (2021). A novel approach for detecting greenwashing in corporate social responsibility reports based on natural language processing. Journal of Cleaner Production, 318, 128459.
