esg-document-intelligence

Name: esg-document-intelligence
Author: happy-technologies-llc

github.com/happy-technologies-llc数据与数据库4141 次安装2 天前更新

代码仓库

关于 esg-document-intelligence

面向 ServiceNow 的技能，可从文档和记录中提取 ESG 数据，并整理用于报告与分析。涵盖框架披露、排放范围、绩效趋势及追溯到源文件的数据记录。

主要功能

01提取能源、排放和废弃物数据
02将指标映射到 ESG 框架
03跟踪范围 1、2 和 3 排放
04检查披露完整性和数据缺口
05准备仪表板趋势数据

适用场景

01编制年度可持续发展报告
02将公用事业账单转为指标数据
03在 ESG 披露前识别缺口
04审计时追溯报告指标来源

MCP 相关

使用 ServiceNow MCP 工具查询 ESG 记录、搜索文档、创建数据点、更新指标并执行计算。

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/happy-technologies-llc/happy-platform-skills --skill esg-document-intelligence

安装后在 Claude Code 中输入/esg-document-intelligence确认已加载。

详细介绍

ESG 文档智能

概述

此技能可从文档和 ServiceNow 记录中提取并分析环境、社会和治理（ESG）数据。涵盖以下内容：

从公用事业账单和报告中提取能源消耗、碳排放和废弃物数据
将提取的指标映射到 ESG 框架要求（GRI、SASB、TCFD、CDP、CSRD）
跟踪设施和时间段内的 Scope 1、2 和 3 温室气体排放
根据法规和自愿报告框架分析披露完整性
生成包含趋势分析和基准对比的 ESG 绩效仪表板
识别可能影响披露准确性或合规性的数据缺口

适用场景：

编制年度 ESG／可持续发展报告期间
处理公用事业账单以更新环境指标时
提交 CDP、GRI 或 CSRD 披露材料前
管理层需要了解环境绩效概况时
ESG 审计要求追溯指标至源文档时

前提条件

角色： sn_esg.admin、sn_esg.manager、sn_esg.data_entry 或 admin
插件： com.sn_esg（ESG 管理）
访问权限： 对 sn_esg_metric、sn_esg_disclosure、sn_esg_framework 表具有读写权限
知识： 了解 ESG 框架（GRI Standards、SASB、TCFD）、温室气体核算的 GHG Protocol，以及所在组织的实质性评估

主要 ESG 表

表	用途	关键字段
`sn_esg_metric`	ESG 绩效指标	number, metric_name, category, value, unit, period, location, scope, framework, data_source
`sn_esg_disclosure`	框架披露答复	number, framework, disclosure_id, response, status, evidence, reporting_period, reviewer
`sn_esg_framework`	ESG 框架定义	name, version, category, standard_body, active, disclosure_count
`sn_esg_data_point`	来源中的原始数据点	metric, value, date, source_document, location, verified, notes
`cmn_location`	设施／位置记录	name, city, state, country, building, latitude, longitude

操作步骤

步骤 1：查询现有 ESG 指标

检索当前 ESG 指标，了解基线情况。

使用 MCP（Claude Code/Desktop）：

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: sn_esg_metric
  query: active=true^ORDERBYcategory
  fields: sys_id,number,metric_name,category,value,unit,period,location,scope,framework,data_source,last_updated
  limit: 100

使用 REST API：

GET /api/now/table/sn_esg_metric?sysparm_query=active=true^ORDERBYcategory&sysparm_fields=sys_id,number,metric_name,category,value,unit,period,location,scope,framework,data_source,last_updated&sysparm_limit=100&sysparm_display_value=true

步骤 2：从公用事业账单中提取数据

处理公用事业账单数据，提取环境指标。

检索账单附件：

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: sys_attachment
  query: table_nameLIKEesg^ORtable_nameLIKEutility^ORtable_nameLIKEinvoice^content_typeLIKEpdf
  fields: sys_id,file_name,table_name,table_sys_id,content_type,size_bytes,sys_created_on
  limit: 50
  order_by_desc: sys_created_on

解析并记录提取的能源数据：

Tool: SN-Create-Record
Parameters:
  table_name: sn_esg_data_point
  fields:
    metric: [energy_metric_sys_id]
    value: 45230
    date: 2026-02-28
    source_document: "February 2026 Electric Utility Invoice - Building A"
    location: [location_sys_id]
    verified: false
    notes: "Extracted from utility invoice. 45,230 kWh electricity consumption."

步骤 3：计算碳排放

根据源数据计算 Scope 1、2 和 3 排放：

Tool: SN-Execute-Background-Script
Parameters:
  script: |
    // EPA emission factors (2025 US average)
    var EMISSION_FACTORS = {
      electricity_kwh: 0.000386, // metric tons CO2e per kWh (US avg grid)
      natural_gas_therm: 0.005302, // metric tons CO2e per therm
      diesel_gallon: 0.010180, // metric tons CO2e per gallon
      gasoline_gallon: 0.008887, // metric tons CO2e per gallon
      propane_gallon: 0.005740  // metric tons CO2e per gallon
    };

    var period = '2026-Q1';
    var emissions = {
      period: period,
      scope1: { total: 0, sources: {} },
      scope2: { total: 0, sources: {} },
      scope3: { total: 0, sources: {} },
      total_co2e: 0,
      unit: 'metric tons CO2e'
    };

    // Query energy data points for the period
    var dp = new GlideRecord('sn_esg_data_point');
    dp.addQuery('date', '>=', '2026-01-01');
    dp.addQuery('date', '<=', '2026-03-31');
    dp.query();

    while (dp.next()) {
      var metricRec = new GlideRecord('sn_esg_metric');
      metricRec.get(dp.metric.toString());
      var metricName = metricRec.metric_name.toString().toLowerCase();
      var value = parseFloat(dp.value.toString()) || 0;
      var scope = metricRec.scope.toString();

      var co2e = 0;
      if (metricName.match(/electricity/)) co2e = value * EMISSION_FACTORS.electricity_kwh;
      else if (metricName.match(/natural gas/)) co2e = value * EMISSION_FACTORS.natural_gas_therm;
      else if (metricName.match(/diesel/)) co2e = value * EMISSION_FACTORS.diesel_gallon;
      else if (metricName.match(/gasoline/)) co2e = value * EMISSION_FACTORS.gasoline_gallon;

      if (scope == '1') {
        emissions.scope1.total += co2e;
        emissions.scope1.sources[metricName] = (emissions.scope1.sources[metricName] || 0) + co2e;
      } else if (scope == '2') {
        emissions.scope2.total += co2e;
        emissions.scope2.sources[metricName] = (emissions.scope2.sources[metricName] || 0) + co2e;
      } else {
        emissions.scope3.total += co2e;
        emissions.scope3.sources[metricName] = (emissions.scope3.sources[metricName] || 0) + co2e;
      }
    }

    emissions.scope1.total = Math.round(emissions.scope1.total * 100) / 100;
    emissions.scope2.total = Math.round(emissions.scope2.total * 100) / 100;
    emissions.scope3.total = Math.round(emissions.scope3.total * 100) / 100;
    emissions.total_co2e = emissions.scope1.total + emissions.scope2.total + emissions.scope3.total;

    gs.info('EMISSIONS CALCULATION:\n' + JSON.stringify(emissions, null, 2));
  description: "ESG: Calculate GHG emissions by scope from energy data points"

步骤 4：评估披露完整性

检查各框架披露项是否已完成，或是否存在缺口：

Tool: SN-Execute-Background-Script
Parameters:
  script: |
    var frameworks = ['GRI', 'SASB', 'TCFD', 'CDP'];
    var completeness = { reporting_period: '2025', frameworks: {} };

    for (var f = 0; f < frameworks.length; f++) {
      var fw = frameworks[f];
      completeness.frameworks[fw] = { total: 0, complete: 0, in_progress: 0, not_started: 0, gaps: [] };

      var disc = new GlideRecord('sn_esg_disclosure');
      disc.addQuery('framework.name', fw);
      disc.addQuery('reporting_period', '2025');
      disc.query();

      while (disc.next()) {
        completeness.frameworks[fw].total++;
        var status = disc.status.toString().toLowerCase();
        if (status == 'complete' || status == 'submitted') {
          completeness.frameworks[fw].complete++;
        } else if (status == 'in_progress' || status == 'draft') {
          completeness.frameworks[fw].in_progress++;
        } else {
          completeness.frameworks[fw].not_started++;
          completeness.frameworks[fw].gaps.push({
            disclosure_id: disc.disclosure_id.toString(),
            description: disc.short_description.toString()
          });
        }
      }
    }

    gs.info('DISCLOSURE COMPLETENESS:\n' + JSON.stringify(completeness, null, 2));
  description: "ESG: Assess disclosure completeness across ESG frameworks"

步骤 5：生成 ESG 绩效仪表板数据

汇总趋势数据，用于高管报告：

Tool: SN-Execute-Background-Script
Parameters:
  script: |
    var dashboard = {
      generated_date: new GlideDateTime().toString(),
      environmental: {
        total_emissions_ytd: 0,
        emissions_vs_target: '',
        energy_consumption_kwh: 0,
        renewable_percentage: 0,
        waste_diverted_percentage: 0,
        water_usage_gallons: 0
      },
      yoy_comparison: {},
      by_location: {},
      data_quality: { verified: 0, unverified: 0, missing: 0 }
    };

    // Aggregate YTD metrics by category
    var categories = {
      'emissions': 'total_emissions_ytd',
      'energy': 'energy_consumption_kwh',
      'water': 'water_usage_gallons'
    };

    var metric = new GlideRecord('sn_esg_metric');
    metric.addQuery('category', 'environmental');
    metric.addQuery('active', true);
    metric.query();
    while (metric.next()) {
      var loc = metric.location.getDisplayValue() || 'Unknown';
      if (!dashboard.by_location[loc]) dashboard.by_location[loc] = { emissions: 0, energy: 0 };

      var val = parseFloat(metric.value.toString()) || 0;
      var mName = metric.metric_name.toString().toLowerCase();
      if (mName.match(/emission|co2|ghg/)) {
        dashboard.environmental.total_emissions_ytd += val;
        dashboard.by_location[loc].emissions += val;
      }
      if (mName.match(/energy|electricity|kwh/)) {
        dashboard.environmental.energy_consumption_kwh += val;
        dashboard.by_location[loc].energy += val;
      }
    }

    // Data quality check
    var dp = new GlideAggregate('sn_esg_data_point');
    dp.addQuery('verified', true);
    dp.addAggregate('COUNT');
    dp.query();
    if (dp.next()) dashboard.data_quality.verified = parseInt(dp.getAggregate('COUNT'));

    var dpUnverified = new GlideAggregate('sn_esg_data_point');
    dpUnverified.addQuery('verified', false);
    dpUnverified.addAggregate('COUNT');
    dpUnverified.query();
    if (dpUnverified.next()) dashboard.data_quality.unverified = parseInt(dpUnverified.getAggregate('COUNT'));

    gs.info('ESG DASHBOARD DATA:\n' + JSON.stringify(dashboard, null, 2));
  description: "ESG: Generate environmental performance dashboard data"

步骤 6：根据提取的数据更新指标

将新提取的指标记录回 ESG 模块：

Tool: SN-Update-Record
Parameters:
  table_name: sn_esg_metric
  sys_id: [metric_sys_id]
  data:
    value: 1245.6
    last_updated: 2026-03-19
    data_source: "Utility invoices Q1 2026 - Buildings A, B, C"
    work_notes: "Updated from Q1 utility invoice extraction. Previous value: 1180.2. Increase of 5.5% due to expanded Building C operations."

工具使用

操作	MCP 工具	REST 端点
查询指标	SN-Query-Table	GET /api/now/table/sn_esg_metric
查询披露项	SN-Query-Table	GET /api/now/table/sn_esg_disclosure
查询框架	SN-Query-Table	GET /api/now/table/sn_esg_framework
创建数据点	SN-Create-Record	POST /api/now/table/sn_esg_data_point
更新指标	SN-Update-Record	PATCH /api/now/table/sn_esg_metric
排放计算	SN-Execute-Background-Script	POST /api/now/table/sys_trigger
搜索文档	SN-Natural-Language-Search	N/A

最佳实践

来源可追溯性： 始终将数据点链接到其来源文档（发票、报告），以便留存审计线索
排放因子时效性： 每年更新排放因子；如果可以，优先使用区域电网因子，而非全国平均值
核验工作流： 将所有提取的数据标记为未经核验，直至可持续发展团队完成审核
范围准确性： 按照 GHG Protocol 谨慎划分排放范围；对于 Scope 2，区分基于市场和基于位置的核算方法
单位一致性： 汇总前统一各设施的单位（kWh、吨 CO2e、加仑）
缺口记录： 明确记录数据缺口；对估算值进行标记，并附上方法说明
框架对齐： 将每项指标映射到其对应的 GRI Standard、SASB 主题或 TCFD 建议
聚焦重要性： 优先处理与组织重要性评估结果相符的指标

故障排除

未找到 ESG 指标表

症状： 查询 sn_esg_metric 时返回表未找到错误 原因： ESG Management 插件可能未启用，或者表名因版本不同而有所差异 解决方案： 使用 nameLIKEesg 查询 sys_db_object，以查找可用的 ESG 表。检查 com.sn_esg 插件是否处于启用状态。

排放因子计算结果不正确

症状： 计算出的排放量明显过高或过低 原因： 输入数据与排放因子的单位不匹配（例如，MWh 与 kWh、therm 与 MMBtu） 解决方案： 核实指标记录和数据点记录中的单位字段。应用排放因子前先转换单位。

缺少披露框架记录

症状： 未找到 GRI、SASB 或 TCFD 的披露记录 原因： 必须通过 ESG 模块设置加载框架披露模板；这些模板不会自动填充 解决方案： 在 ServiceNow UI 中前往 ESG Management > Frameworks，并导入相关框架模板。

示例

示例 1：月度公用事业账单处理

场景： 可持续发展分析师处理每月的电费和燃气账单

Tool: SN-Create-Record
Parameters:
  table_name: sn_esg_data_point
  fields:
    metric: [electricity_metric_sys_id]
    value: 125400
    date: 2026-02-28
    source_document: "ConEd Invoice #INV-2026-0228 - HQ Building"
    location: [hq_location_sys_id]
    verified: false
    notes: "125,400 kWh. Rate: $0.14/kWh. Total: $17,556. Demand charge: 450 kW peak."

结果： 已记录数据点，并自动计算出 48.4 吨 CO2e 的 Scope 2 排放量。

示例 2：准备年度 CDP 披露

场景： ESG 经理需要找出 CDP 气候变化问卷中的缺口

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: sn_esg_disclosure
  query: framework.nameLIKECDP^reporting_period=2025^status!=complete
  fields: disclosure_id,short_description,status,response,evidence
  limit: 100

结果： 82 项 CDP 披露中有 14 项未完成。关键缺口：Scope 3 Category 6（商务旅行）、Scope 3 Category 7（员工通勤）、气候相关目标验证。

基本信息

作者: happy-technologies-llc
仓库: happy-technologies-llc/happy-platform-skills
分类: 数据与数据库
安装次数: 41
GitHub Stars: 41

报告问题