环境，社会和治理投资中的常见头痛是，某些指标的数据很难得到。
例如，虽然基于财务报表中包含的信息，但对未来退货的预测相对容易，但衡量品牌的价值或员工幸福的价值更具挑战性。涉及环境考虑因素时，很少有利于释放其碳排放或水使用结果。
但是，据波士顿的资产经理Panagora表示，通过先进的统计和机器学习技术，可以量化公司的ESG影响。
该公司可持续投资负责人迈克陈表示，他一直在努力将社会因素与公司的表现联系起来。当他离开摩根士丹利在2011年在谷歌工作时，他实现员工可以更有效地工作 - 从而产生更多的回报 - 如果他们被对待并积极地谈到管理队。
“我不知道被称为esg，”陈说。“我只是认为这是明智的。”
陈说，在金融危机期间为银行工作。当他看到科技员工被免费食品和排球法院对待时，他意识到价值创造者只会“购买公司的使命”，如果他们对他们的工作环境积极感到积极。
在投资模式中，他以后设计，陈利用Glassdoor的员工评论，该网站当前和前员工为他们公司编写匿名批评的网站。该模型量化了每个句子中的积极性，以创建具有良好员工福利的公司组合。
“我们不知道当时是否有任何投资含义，”陈说。“但它似乎是所有其他平等的，我宁愿投资一家员工幸福而不是心怀不满的公司。”
由于ESG投资者希望在其策略中添加更多可量化的参数，因此投资含义变得更加清晰 - 由于最大公司越来越困难的东西越来越困难，这些公司越来越多地借鉴了专利，品牌和创新等无形资产的价值。去年，根据知识产权商人银行海洋汤姆的数据，约有900％的标准普尔500点公司的市场价值由1975年的17％组成。
许多无形资产只在财务报告的叙述部分中披露，陈某和他的同事指出的4月学习。通过自然语言处理技术，他们能够分析文本并创建一个模型，衡量与可持续发展目标的企业对齐。
陈表示，“在ESG投资中有很多创新”。“这既有趣又挑战。当更多人投入资源时，并发症和细微差别才开始繁殖。“