检索、评分与事件监测之间，需要证据、解释与人工复核。
可信 AI 的输出应保留原文位置、模型版本和人工判断。
让大模型回答“这家公司过去三年的 Scope 2 排放如何变化”，并不是把报告塞进上下文就够了。报告版本、表格单位和检索范围任何一处出错，都可能让答案流畅却不真实。 全球 ESG 报告具有不同语言、版式和指标名称。解析时应把段落、表格、脚注与图像分开处理，把企业主键、财年、披露标准和报告版本作为元数据。向量索引擅长找语义相近段落，但具体数值查询还要结合关键词和结构化字段，避免检索到另一家公司的相似表格。 系统先检索候选证据，再生成回答；每一个关键数值都应附……
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自动评分很容易做出一个数字，难的是说明这个数字衡量什么、遗漏什么，以及为什么会变化。AI 能改善数据处理效率，但一个不可解释的总分不应成为企业或投资者的唯一判断依据。 评价财务性风险、企业对环境社会的影响、披露成熟度，是三类不同问题。选择指标前必须说明目标人群和使用场景。若用于同行比较，行业分类与规模调整不可缺；若用于供应商尽调，重点可能是高严重度事件与证据有效性。模型还应注明数据截止日期，避免把最新处罚与上一年度披露当作同一时间切面。 排放强度对高耗能产……
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一家供应商被当地媒体报道发生事故，另一个国家的监管机关随后发布调查公告。若系统只统计负面新闻数量，既可能重复计数，也可能遗漏公告状态和母子公司关系。 新闻监测应识别事件类型、时间、地点、涉及企业、设施、受影响人群与法律状态。先区分报道、调查、正式决定和后续整改，再判断严重程度。多语言信息可以通过机器翻译辅助聚合，但关键名称、处罚条文和金额需回看原文。尤其不能把“计划调查”直接写成“已确认违法”。 风险可能发生在子公司、承包商或第二层供应商。知识图谱记录所有……
阅读全文从单篇文章进入相关领域，理解标准、主体、证据与判断之间的联系。
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