Criteri Esg, parla State Street Global Services

Che cosa significa per State Street “integrazione Esg”? Risponde Riccardo Lamanna, country head Italy di State Street Global ServicesL’approccio di State Street all’integrazione Esg si basa su cinque elementi fondamentali, che rappresentano anche un approccio pragmatico per l’integrazione dei fattori Esg nell’attività d’investimento.Il primo fattore è legato all’ownership, ovvero al fatto che tutta l’azienda è impegnata nell’integrazione del fattori Esg. Riteniamo che sia fondamentale, come in qualsiasi altra iniziativa, che il top management e il board of directors lo siano.Il secondo fattore è educational, ovvero tutta l’azienda deve sapere quali sono le tematiche Esg e, di conseguenza, tutti devono avere gli stessi valori.Il terzo tema è legato all’allineamento temporale dei rendimenti. Per noi è molto importante che venga valorizzato il fatto che i rendimenti degli investimenti Esg sono un po’ più lunghi del periodo di valutazione della performance annuale.Il quarto elemento è un elemento di attiva partecipazione. Gli asset manager devono domandare alle società in cui investono i dati di cui hanno bisogno, e le società target – a loro volta – devono ascoltare e fornire quelle informazioni di cui necessitano gli asset manager, evitando che ci sia una sorta di finger-pointing in cui l’uno accusa l’altro di non dare quello che serve.L’ultimo elemento è un elemento un po’ più sofisticato in termini di correlazione tra i fattori Esg e la performance. E’ molto importante, secondo noi, che le società target identifichino chiaramente quali siano i fattori Esg per loro importanti e quale sia la correlazione fra questi ultimi e la performance.

Qual è il ruolo della tecnologia rispetto ai criteri Esg?

La tecnologia per l’integrazione dei fattori Esg è fondamentale perché bisogna integrare informazioni che non sono facilmente codificabili. Di conseguenza, è necessario avere una piattaforma consistente di informazioni e capace di applicare tutte le nuove tecnologie legate all’analisi dei big data, perché andremo a prendere dei dati qualitativamente complicati da gestire, con dei link tra di loro da esplorare.