GraydonCreditsafe gebruikt verschillende methodes en combineert verschillende data-elementen om de ESG-score te bouwen.
1. In eerste instantie worden kant-en-klare-data-elementen gebruikt (bv. uit de sociale balans).
2. Door data, artificiële intelligentie en menselijke kennis te combineren, herkennen we gedragspatronen zodat we uit data ook informatie halen die daar op het eerste gezicht niets mee te maken heeft.
- De databank van GraydonCreditsafe bevat bijvoorbeeld geen informatie over drugsdelicten of andere misdaden. Toch slagen we erin om op basis van financiële data, wagenparkdata en tal van andere databronnen aan te geven hoe groot de kans is dat een bedrijf crimineel of frauduleus gedrag vertoont.
3. Daarnaast gaan we op zoek naar niet-meetbare data-elementen (intangibles), die we toch kunnen omzetten in meetbare elementen (tangibles). Enkele correlaties die GraydonCreditsafe samen met academici en universiteiten ontdekte, zijn op zijn minst verrassend.
- Taalgebruik en grammaticale structuur van een website zegt wat over de managementstijl van een onderneming.
- De managementstijl, maar ook de gendergelijkheid, zegt samen met een aantal andere parameters wat over de innovatiekracht van een onderneming.
- Gendergelijkheid zegt dan ook weer wat over de schokbestendigheid van een onderneming.