在過去，企業的永續報告書多以 PDF 格式發布，內容豐富但非結構化，就像一本精美的圖文雜誌。這對讀者來說賞心悅目，但對於需要大量分析的投資者或監管機構而言，卻是場惡夢，這也是可延伸商業報告語言（XBRL）在永續界興起的原因。XBRL是一種全球性的數位報告標準，其核心價值是為資訊加上「數位標籤」。舉個例子，它就像為永續報告中的每一項數據（例如碳排放量、員工性別比例）都貼上一個專屬的「數位條碼」，讓原本只能人工閱讀的報告，瞬間變成機器可讀、可分析、可比較的動態數據庫。
國際上應用 XBRL 於永續報告書的技術發展
這項技術的推動力量主要來自全球的監管機構和標準制定者，其目的在於提升 ESG 資訊的透明度、一致性和可信度。
- 全球報告倡議組織（GRI）： 作為全球最廣泛使用的永續報告標準，GRI 於 2025 年發布了其永續分類標準（Sustainability Taxonomy），將所有 GRI 標準轉換為 XBRL 格式。這有助於確保報告的一致性，並讓企業能與其他國際框架（如歐盟 ESRS）對接。
- 歐盟： 歐盟的《企業永續報告指令》（CSRD）明確要求，受規範的約 50,000 家公司必須依據《歐洲永續報導準則》（ESRS）進行 ESG 揭露，並強制以 XBRL 格式提交。此舉旨在將自願性報告轉變為標準化、數據驅動的監管框架。
- 美國： 美國證券交易委員會（SEC）自 2021 年起，就強制要求上市公司使用 XBRL 格式提交報告，並與永續會計準則委員會（SASB）標準保持一致，以提高 ESG 資訊的透明度與監管效率。
導入 XBRL 的優點與挑戰
優點
- 提升效率與準確性： AI 工具能自動從非結構化的 PDF 報告中，提取關鍵的 ESG 數據，並透過 XBRL 進行標記。這能節省高達 80-90% 的資料處理時間，並減少人為錯誤。
- 強化分析與決策： 標準化數據讓投資者與分析師能輕鬆進行跨公司、跨產業的比較。這有助於發現潛在風險與機會，做出更明智的投資決策。
- 有效防止「漂綠」： XBRL 能將非財務的永續數據與財務報表進行關聯驗證，例如將能源消耗與電費支出進行比對。這大大提升了數據的可信度，讓企業難以發布不實的永續聲明。
挑戰
- 技術與成本門檻： 建置 AI 與 XBRL 系統需要大量的技術、基礎設施與專業人才投資，這對中小型企業來說是一大挑戰。
- 數據品質的限制： AI 的分析結果高度依賴原始數據的品質。如果企業的 ESG 數據本身不完整或存在偏差，AI 的分析結果也會受到影響。
- 缺乏統一標準： 儘管已有進展，但全球統一的 ESG XBRL 分類標準尚未完全建立，不同地區和框架的差異性增加了企業遵循的複雜度。
結語
台灣過去在 XBRL 的應用上具備良好基礎，例如上市櫃公司已強制以 XBRL 格式申報財務報表，這為永續資訊的數位化奠定了穩固的基礎。此外，在「公司治理 3.0」的政策藍圖中，金管會明確指出將推動 ESG 報告的 XBRL 數位化，目標是建構一個「數據驅動之永續治理體系」; 臺灣證券交易所建置的 「ESG InfoHub」 平台，已成為投資人查詢永續資訊的首選，這些作為也為我們展望台灣永續數據治理的前景。
因此，XBRL 已不再只是單純的技術，它是驅動永續報告從合規走向策略，並提升其可信度的關鍵工具，更是我們應對未來永續挑戰、引領企業數位轉型的必備能力。
