Yritykset todentavat vastuullisuuttaan ESG-mittareilla. Ne koostuvat ympäristövastuusta (environmental), sosiaalisesta vastuusta (social) ja yhtiön hallinnollisesta vastuusta (governance). EU:n CSRD-säätely (Corporate Sustainabilty Reporting Directive) velvoittaa tästä vuodesta alkaen kaikkia pörssilistattuja sekä muita suuria yrityksiä raportoimaan vastuullisuudestaan aiempaa laajemmin.

Vastuullisuusdata auttaa yrityksiä tekemään ympäristöystävällisempiä päätöksiä omassa toiminnassaan. Yritysten asiakkaille raportit antavat mahdollisuuden valita yhteistyökumppaninsa niiden vastuullisuuden perusteella. Yritysvastuudirektiivin mukaisen raportoinnin perusteella myös rahoittajat pystyvät valitsemaan sijoituskohteensa aiempaa laajemman tiedon perusteella.

Standardilla merkintäkielellä apua raportointiin

XBRL-merkintäkieltä (eXtensible Business Reporting Language) on käytetty jo pari vuosikymmentä sähköisessä talousraportoinnissa, kuten esimerkiksi listayhtiöiden tilinpäätösraportoinnissa. Sitä hyödynnetään jakossa myös kestävyysraportointidirektiivin mukaisiin raportteihin. XBRL on XML (eXtensible Markup Language)-pohjainen merkintäkieli, jolla tietoja esitetään konekielisessä muodossa.

”Jos tekisin vastuullisuusraportointia, antaisin XBRL-taksonomian ohjata työtä. Se antaa hyvät raamit raportoinnille”, Arccos Consultingin konsultti Elina Koskentalo sanoo.

Koskentalolla on kokemusta raportoinnin digitalisaation kehittämisestä ja XBRL-raportoinnin käyttöönotosta.

”Raportointiohjelmat auttavat tässä työssä. Kun niissä on kerran luotu linkit esimerkiksi toiminnanohjausjärjestelmään, hakee ohjelma jatkossa tiedot sieltä automaattisesti”, hän sanoo.

Automaattista datankeruuta hankaloittaa se, että raportoitavat tiedot ovat hajallaan eri järjestelmissä sekä yrityksen sisällä että toimitusketjuissa. Pahimmillaan tietoja ei edes ole.

”Yritykset eivät vielä tee XBRL-muotoisia raportteja, kun niitä ei ole pakko tehdä”, Koskentalo sanoo.

Vertailukelpoisuus paranee

Vastuuraportoinnin ongelmana on ollut tähän saakka standardien puute ja se, ettei vastuuraportointia ole valvottu millään tavalla. Yritysten on ollut vaikeaa toimia tilanteessa, jossa esimerkiksi kumppaneille ei ole voinut kertoa, mitä niiden vastuuraportoinnilta vaaditaan.

Tilanne on muuttumassa.

Kun yrityksen hakee vastuullisuuteen liittyvää dataa, ESRS-taksonomian (European Sustainability Reporting Standards) sisältöstandardi ohjaa muun muassa sitä, miten eri ulottuvuuksia mitataan ja miten tietoja raportoidaan. Näin taataan se, että eri yritysten raportit ovat vertailukelpoisia.

Yritys tietää, mistä sen pitää mitata vastuullisuutensa eri ulottuvuuksia ESRS-taksonomian perusteella. XBRL taksonomia määrittelee yhteisen esitystavan tiedolle, jotta sitä voidaan tuottaa ja käsitellä koneellisesti.

”On tapauksia, joissa yritys on vaihtanut tavaratoimittajansa, kun tämä ei ole pystynyt täyttämään raportointivelvoitteita. Myös sijoittajat valvovat, miten yritykset täyttävät vastuullisuusvelvoitteensa. Viherpesun mahdollisuus vähenee”, Koskentalo sanoo.

Nähtäväksi jää kuinka hyvin uusi standardi tuo vertailukelpoisuutta raportoitujen tietojen osalta. Direktiivi on voimassa ja kansallisten regulaatioiden aikaraja on jo mennyt. Tällä hetkellä odotetaan komission päätöstä tietojen rakenteisuuteen liittyvistä vaatimuksista. Niinpä ensimmäiset vaatimusten mukaiset rakenteiset raportit nähdään aikaisintaan keväällä 2026, kun yritykset raportoivat tämän vuoden toiminnastaan.

”Nyt on vielä hyvää aikaa lähteä kehittämään omaa toimintaansa niin, että vastuullisuusraportit voidaan jatkossa luoda XBRL-pohjaisina mahdollisimman automaattisesti”, Koskentalo sanoo.

Tuotekohtainen päästötieto auttaa ostamaan vastuullisesti

Tuotekohtainen vastuullisuustieto on vastuullisuusraportoinnin toinen taso. Sen ydintä on tällä hetkellä tuotteen elinkaaren aikaisten hiilidioksidipäästöjen laskenta. Tuotekohtainen data mahdollistaa paremman päätöksenteon läpi arvoketjun.

”Asiakas voi tehdä parempia hankintapäätöksiä. Yrityksen tuotekehitys tekee tuotekehityksessään parempia päätöksiä valitsemalla esimerkiksi kestävämpiä ja kierrätettävämpiä materiaaleja. Datan avulla hallitaan koko toimitusketjuun riskejä paremmin”, Päivi Luoma sanoo.

Luoma työskentelee digitalisaatiopalveluita tuottavan Goforen vanhempana konsulttina. Hänellä on parin vuosikymmenen kokemus dataan perustuvan vastuullisen liiketoiminnan kehittämisestä.

Tuotekohtaisen datan avulla yritykset, arvoketjut ja kokonaiset ekosysteemit voivat muuttaa tuoteportfolioitaan vähäpäästöisiksi, ympäristöystävällisiksi sekä energia- ja resurssitehokkaiksi. Data todentaa asiakkaille tuotteiden vastuullisen tuotannon läpi toimitusketjun.

Suurimmat päästölähteet esiin

Päästölaskennan ensimmäinen ja tärkein askel on ymmärtää, mistä tuotteen suurimmat päästöt syntyvät arvoketjussa. Päästöjä syntyy usein eniten muualla kuin yrityksen sisällä. Esimerkiksi yrityksen ostaman sähkö- ja lämmitysenergian tuotanto (scope 2) on tällainen. Toimitus ketjussa päästöjä syntyy usein runsaasti jo alkutuotannossa.

Miten tiedon luotettavuus silloin varmistetaan?

”Isoilla yrityksillä alkaa olla keinoja saada ja hakea tietoa ja varmistaa sen laatua. Asiakkailta tuleva paine valuu ketjussa alaspäin. Jos yritys on alihankkijalle tärkeä asiakas, päästölaskentatietoa todennäköisesti kyllä saa myös toimitusketjusta”, Luoma sanoo.

Ongelmia päästölaskennassa voi tuottaa sekin, kuinka paljon ja miten esimerkiksi logistiikan päästöjä jyvitetään eri tuotteille eri rahtimuodoissa. Onko laskentaperusteena tuotteen paino ja vai kontin koko? Entä miten lasketaan varastoinnin päästöt paleluvarastossa? Käyttävätkö kaikki logistiikkatoimijat yhteneväisiä laskentaperusteita esimerkiksi kilometripohjaisessa laskennassaan?

Reaaliaikaisuus ei ole realismia

Päästölaskennan tietoja pyöritetään toistaiseksi usein monimutkaisissa Excel-taulukoissa, koska automaatiota hyödyntävät päästölaskennan järjestelmät ovat vasta tuloillaan.

Yritykset hakevat ajantasaista dataa päästöraportointiinsa toiminnanohjausjärjestelmistään. Toimitusketjujen dataa saadaan ostojen yhteydessä tai alihankkijalta kootusti esimerkiksi kerran vuodessa. Asiakkaat tarvitsevat tietoja, kun ne tekevät ostopäätöksiä, ja taloushallinto silloin, kun päästöraportointi liitetään osaksi tilinpäätöstä.

”Reaaliaikaisen datan kerääminen ei taida olla lähivuosina realistinen tavoite, sillä jo vuositason datan keräämisessä on monilla yrityksillä ongelmia”, Luoma sanoo.

Toimitusketjun päästödatan laatu pitää varmistaa

Arvoketjun päästölaskenta on periaatteessa helpoimpia tuotteiden ympäristölaskennan osa-alueista, sillä hiilidioksidiekvivalentti on yksiselitteinen suure ja sen laskentasäännöt ovat globaalisti yhteneväiset. Päästölaskennan rinnalla on muun muassa kierrätettävyyteen, alkuperään ja jäljitettävyyteen liittyviä tavoitteita ja velvoitteita, joiden seuraaminen ja todentaminen on monimutkaisempaa.

Kun tuotteiden päästöjä lasketaan, on yrityksen oman toiminnan ja sen suoraan ostamien palveluiden tuottamat päästöt yksinkertaisin osa-alue. Puhutaan päästölaskennan scope 1 - ja scope 2 -tasosta.

Oman hiilidioksidipäästödatan lisäksi yritysten pitää luoda näkymä koko toimitusketjunsa päästöihin, sitä vaatii jo EU-regulaatio.

”Kun selvitetään tuotteen koko elinkaaren päästöjä raaka-aineiden ja materiaalien valmistuksesta tuotteiden käyttöön ja elinkaaren loppupäähän, laskenta ja datan laadun varmistaminen on hankalampaa”, Luoma sanoo.

Hiilidioksidipäästöjen datan lisäksi pitää valmistaa myös se, että dataa saadaan jatkossa myös sosiaalista ja hallinnollisista riskeistä. Tulevaisuudessa pitää pystyä kertomaan esimerkiksi alihankintaketjussa olevista ihmisoikeuksiin, luonnon monimuotoisuuteen tai korruptioon liittyvistä riskeistä.

Ajankohtainen kysymys suomalaisyrityksille on muun muassa EU:n metsäkatoasetuksen tuomat vaateet, joihin yritysten on reagoitava omassa toiminnassaan. Metsäteollisuuden tuotteissa pitää olla jatkossa dataa, josta asiakkaat näkevät tuotteiden alkuperän ja sen, miten puunhankinta täyttää lainsäädännön vaatimukset.

Päästölaskenta osaksi yrityksen datastrategiaa

Kun yritys haluaa helpottaa päästölaskentaa automaatiolla, on sen kehitettävä toimintaansa monella tavalla ennen kuin automaatiota voidaan hyödyntää. Olemassa olevia Exceleitä voidaan hyödyntää tuomalla sieltä muun muassa laskentakaavoja, päästökertoimia ja toiminnanohjausjärjestelmän rajapintoja.

”Pelkillä pistemäisillä ratkaisuilla ei kannata edetä. Yrityksen pitää luoda itselleen tavoitetila, miten tiedon pitää virrata automaattisesti sekä päättää kehitysaskeleet, miten tavoitetilaan päästään. Mallin pitää olla skaalautuva niin, että sitä voidaan jatkossa hyödyntää oman toiminnan hiilidioksidilaskennan lisäksi oman toiminnan muuhun päästölaskentaan sekä toimitusketjun päästöihin”, Luoma sanoo.

Datasta yrityksillä ei ole pulaa. Se pitää osata koota ja jalostaa. Luoma korostaakin, että päästölaskennan datan pitää olla kiinteä osa yrityksen datastrategiaa ja liiketoiminnan kehittämistä.

Ongelmana on tällä hetkellä se, että työkalut tälle työlle ovat puutteellisia, ja yrityksen vastuullisuuden parissa työskentelevien ihmisten työajasta menee leijonan osa datan ja laskennan kanssa, mikä syö työ työaikaa vastuullisuuden kehittämiseltä.