Das Projekt Sus.AI startete mit der Analyse des aktuellen Stands der Nachhaltigkeitsmessung in der Finanzbranche. Diese zeigte, dass Banken in der Bewertung von ESG (Environmental, Social, Governance)-Risiken unterschiedlich weit entwickelt sind. Durch Interviews mit Beratern und Experten identifizierte das Forschungsteam bestehende Herausforderungen und Lösungen. Erste Systeme unterstützen den ESG-Dialog, jedoch fehlt es häufig an klaren Anwendungsleitfäden. Ein regelmäßiger Austausch mit Branchenexperten und Unternehmen soll im Laufe des Projekts die Aktualität der Erkenntnisse gewährleisten, damit eine umfassende Darstellung der aktuellen Praxis und Vorschläge zur besseren Integration und Nutzung der verfügbaren ESG-Tools vorgenommen werden kann.
Im Anschluss soll ein Prototypsystem für einen KI-gestützten Nachhaltigkeitsdialog entwickelt werden. Aufbauend auf einem bestehenden universitären Chatbot-Prototypen wird eine Wissensdatenbank eingerichtet, die ESG-Regulierungen und Branchenberichte enthält. Das System soll Bankberatern helfen, maßgeschneiderte Nachhaltigkeitsmaßnahmen für Kunden zu entwickeln, welche die Bank finanzieren oder als Basis für die weitere Produktentwicklung nutzen kann. Der Prototyp wird daraufhin getestet, wie gut er unvollständige Daten und Anfragen verarbeitet. Das Ziel ist ein praxisorientiertes System, das Datenschutzanforderungen erfüllt und eine Grundlage für Open-Source-Anwendungen im Finanzbereich bildet.
Zuletzt soll die Nutzung und Akzeptanz des KI-Systems untersucht werden. Analysen der Nutzerinteraktionen und Umfragen sollen aufzeigen, inwiefern das System das ESG-Wissen der Berater verbessert und den Beratungsprozess unterstützt. Es wird erforscht, welche Daten und welche Nutzerführung erforderlich sind, um das System erfolgreich in die Beratung einzubinden und einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Zudem wird die strategische Bedeutung eines KI-Systems für den Nachhaltigkeitsdialog ermittelt, etwa wenn es zur Erfüllung regulatorischer Anforderungen beiträgt. Abschließend werden Handlungsempfehlungen für die Implementierung solcher KI-Systeme gegeben, die auf Akzeptanz und Nutzen in der Finanzberatung abzielen.