Year: 2025
Type: dissertation
Abstract: Práce se zabývá vývojem softwarového řešení pro semi-automatizovanou extrakci environmentálních, sociálních a governance (ESG) aktivit a klíčových hospodářských ukazatelů z podnikových dokumentů. Cílem bylo vytvořit nástroj, jenž využívá moderní techniky umělé inteligence a data miningu k analýze strojově čitelných výročních zpráv a ESG reportů a dokáže z nich extrahovat relevantní informace o ESG aktivitách dle evropského standardu ESRS, zároveň pak vypočítá finanční metriky a kvantifikuje kvalitativní ESG data. Pro účely práce byl sestaven korpus přibližně 30 veřejně dostupných výročních zpráv českých společností z let 2019–2023. Dokumenty byly strojově předzpracovány (extrakce textu z PDF/DOCX, OCR tam, kde bylo nutné), segmentovány do tzv. „chunků“ o max. 50 000 znacích a opatřeny instrukcemi obsahujícími úplný rejstřík témat ESRS. Softwarový prototyp byl implementován v Pythonu s využitím knihoven PyPDF2, python-docx, tkinter a pyperclip, přičemž interakce s velkým jazykovým modelem (GPT-o3) probíhala formou kopírování promptů do schránky. Testování na vybraných dokumentech prokázalo, že model po obdržení kompletního promptu spolehlivě generuje tabulky přiřazující jednotlivá témata ESRS, počítá celkové i dílčí ESG skóre a extrahuje finanční ukazatele (tržby, EBITDA, čistý zisk, celková aktiva, ROA, ROE). Strojová extrakce dosáhla průměrné shody 84 % v porovnání s ruční anotací v tematických kategoriích a 97 % přesnosti v identifikaci číselných údajů. Výsledky potvrzují, že vyvinuté softwarové řešení splňuje jak hlavní výzkumnou otázku – zda lze AI-nástrojem automatizovaně analyzovat a extrahovat klíčové ESG a ekonomické informace z podnikových dokumentů, tak vedlejší otázku, zda je možné kvantifikovat kvalitativní ESG data. Součástí práce jsou doporučení pro manažerskou praxi a návrhy dalšího rozvoje prototypu, včetně plné automatizace API volání, rozšíření metriky hodnocení a nasazení v multilingválním prostředí.
Source: DSpace VŠB-TUO (VŠB-TUO)
Author: Okon, Aleš
Language: Czech
Subfield: Strategy and Management
Domain: Social Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7111587049