О проекте

Проект вырос из исследований и разработок М. А. Сторчевого в рамках Большого проекта по этике (2021-2023), а также в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ в 2021–2024 гг., где проводились первые опыты с использованием алгоритмов для измерения этичности компаний, а затем и построения рейтинга ESG.  

В сентябре 2025 г. будущие участники группы (Болотинский, Мясникова, Обидова, Столярова, Хинальская) опробовали несколько открытых LLM (GPT-5, Grok4, GigaChat, DeepSeek, YandexGPT) на предмет их способности извлекать и оценивать ESG-факты с веб-сайтов компаний. Первые результаты методики ESG Web AI были представлены 2 октября 2025 г. на XII Ежегодной международной научной конференции «Экономика и менеджмент» (EMC 2025, ВШМ СПбГУ), а 13 ноября — на дискуссионной секции «Реализация национальных проектов для устойчивого развития» в рамках XX Международной конференции «Российские регионы в фокусе перемен» (УрФУ). К моменту подачи заявки группа уже вела расчёт первого пилотного рейтинга ESG для компаний Северо-Запада — то есть заявка формализовала уже стартовавшую исследовательскую работу, а не открывала её с нуля.

Заявка была подана осенью 2026 г. на конкурс НУГ по направлению «Экономика и менеджмент (включая ГМУ)». В состав НУГ вошли девять человек, включая руководителя: восемь исполнителей — все моложе 39 лет, все студенты (без аспирантов). Пятеро — с факультета Санкт-Петербургской школы экономики и менеджмента (Мясникова Дарья, Болотинский Александр, Столярова Дарья, Обидова Манижа, бакалавриат 1–3 курсов), двое — с факультета компьютерных наук (Шуб Сергей, Попов Фома, бакалавриат), и один участник — из Московского института электроники и математики им. А. Н. Тихонова (Катышева Арина, магистратура 2 курса). Такое распределение отражает продуманное разделение труда: экономисты-менеджеры отвечают за содержательную экспертизу и отраслевой анализ, программисты — за настройку и обучение LLM, а магистрантка — за системный анализ пайплайна и итоговых рейтингов.

Заявленная научная проблема — так называемый «эффект ESG-сумрака»: подавляющее большинство региональных компаний в России не включены в федеральные ESG-рейтинги и не участвуют в публичном раскрытии данных об устойчивом развитии, хотя именно они формируют основу региональных экономик. Причины этого авторы видят в трёх ограничениях: отсутствии доступных инструментов ESG-оценки для малого и среднего бизнеса, фрагментарности и низкой верифицируемости открытых данных, а также высокой стоимости традиционных рейтинговых процедур, которые (как RAEX и аналоги) предполагают наличие у компаний развитой цифровой инфраструктуры и полной нефинансовой отчётности.
Цель проекта — разработать, протестировать и внедрить методику расчёта ESG-рейтингов региональных компаний на основе искусственного интеллекта и открытых данных, обеспечивающую воспроизводимость, прозрачность и сопоставимость результатов. Для этого поставлены семь задач: (1) изучение научной литературы по методологии ESG-рейтингов и методам NLP/ML/LLM; (2) разработка методики на основе двух взаимодополняющих модулей — ESG Web AI (оценка сайтов компаний по критериям прозрачности) и ESG News AI (анализ новостного фона и кластеризация ESG-событий); (3) создание единого пайплайна для формирования и анализа датасетов с регулярной ESG-оценкой; (4) построение итогового рейтинга и системы визуализации (рейтинговая карта региона, ESG-профили компаний); (5) верификация методики на примере 300 крупнейших компаний Санкт-Петербурга и Ленинградской области; (6) оформление результатов интеллектуальной деятельности — регистрация программы для ЭВМ, заявка на патент, научные публикации; (7) масштабирование платформы на другие регионы РФ с перспективой формирования нового национального стандарта цифрового ESG-рейтинга на основе ИИ. Методика опирается на большие языковые модели (Qwen2.5, Llama 3.1, DeepSeek-R1 и др.) для извлечения, классификации и интерпретации ESG-фактов, а платформа изначально проектируется для работы на сервере НИУ ВШЭ с прицелом на дальнейший вывод проекта на самоокупаемость в 2027 году