推動永續金融的過程中，面臨數據品質不一、標準不一與分析耗時等困境，而AI正以優異的資料處理與預測能力，克服瓶頸，提升投資決策效率與市場透明度。
面對氣候變遷、社會不平等與生物多樣性流失等全球性挑戰，永續投資已從利基走向主流，成為金融市場中不可或缺的一環。然而，在永續投融資的實踐路徑中，數據品質不一、標準缺乏一致性、分析耗時等問題，仍是阻礙資金有效流向高品質永續標的的關鍵瓶頸。人工智慧（AI）技術憑藉其卓越的資料處理與預測能力，正為永續金融注入新動能，協助金融機構突破現行制度限制、提升決策品質與效率，進而強化永續資本市場的健全性與透明度。
永續投資的挑戰
永續投資在實踐過程中，投資者與金融機構仍面臨諸多挑戰，綜整如下三點。
一、ESG資料取得困難與品質不一：
儘管環境、社會、治理（ESG）揭露逐步普及，但缺乏一致標準導致數據片段化、不可比，影響投資決策的準確性與可行性。「2024台灣永續投資調查」指出，超過半數機構投資人將「ESG資訊揭露不足」列為首要挑戰，更有逾六成受訪者指出ESG績效難以衡量及橫向比較，突顯現行資料品質與一致性之不足。
二、漂綠風險侵蝕市場信任：
缺乏明確定義與透明機制，讓企業易於誇大其永續表現，產生「漂綠」（greenwashing）疑慮。不僅扭曲市場機制，更對投資者信心造成損害，嚴重時將導致資金錯配與風險累積。
三、從業人員對永續金融議題的專業知識不足：
金融從業人員的知識落差也對於永續投資形成了阻礙，國際金融公司(IFC)在其《綠色金融的挑戰》報告中提及，資本市場中多數人員對於氣候相關風險的評估工具不夠熟悉，且普遍缺乏足夠的專業知識積累，對氣候風險的財務影響理解有限，亦缺乏將ESG納入傳統投資流程的實務訓練，形成落實永續金融的關鍵障礙。