Hvordan teknologi låser opp for grønne lån i næringseiendom

I jakten på en bærekraftig næringseiendomsbransje er det tydelig at lønnsomhet og bærekraft må gå hånd i hånd. Dette er et delt ansvar – ikke bare for eierne av næringseiendommer, men også for myndighetene og finansinstitusjonene. Sammen må de sørge for at bærekraftige investeringer ikke bare er gjennomførbare, men også lønnsomme. Grønne lån er en viktig mekanisme i denne overgangen.

Likevel er de avhengige av tilgang til data – en ressurs som ofte er ufullstendig eller fragmentert. Hva skjer når dataene som kreves for å vurdere en eiendoms kvalifikasjon for grønne lån, er mangelfulle eller utilgjengelige? Kan teknologi og innovative datamodeller likevel vise vei?

I dette innlegget vil jeg utforske hvordan avansert dataanalyse og teknologi gjør det mulig for banker å vurdere kvalifisering for grønne lån, selv i fravær av fullstendige data, ved å bruke rammeverk som PCAF (Partnership for Carbon Accounting Financials) og CRREM (Carbon Risk Real Estate Monitor) til å veilede estimeringer og sikre samsvar med bærekraftsmål.

Datautfordringen: Hente og integrere flere datakilder

Grønne lån krever en mangfoldig samling data for å evaluere om en eiendom oppfyller miljøstandardene. Disse dataene inkluderer:

• Energiytelsesdata:
  • Forbruk av energi, typisk hentet fra smartmålere, fakturaer fra leverandører eller energirevisjoner.
  • Energimerke, som klassifiserer bygningens energibruk og potensial.
• Karbonutslippsdata:
  • Direkte utslippsdata fra energikilder på stedet, inkludert drivstofforbruk og utslippsfaktorer.
  • Indirekte utslippsdata knyttet til kjøpt elektrisitet, beregnet med regionale eller nasjonale konverteringsfaktorer.
• Bygningsspesifikasjoner:
  • Tekniske detaljer om isolasjon, vinduer og HVAC-systemer, som alle påvirker bygningens energiprofil.
  • Historiske data om oppgraderinger, spesielt kritiske for eldre bygninger hvor data kan være ufullstendige.
• Miljødata knyttet til beliggenhet:
  • Lokale klimaforhold som påvirker behovet for oppvarming og kjøling.
  • Samsvar med regionale grønne bygningsstandarder, som varierer betydelig mellom land.

Utfordringen er at disse datapunktene ofte er spredt over flere systemer og interessenter, som hver bruker forskjellige formater og standarder. Dessuten varierer tilgjengeligheten av data betydelig mellom regioner, der noen land har sentraliserte databaser mens andre er avhengige av fragmenterte, lokale kilder. Eldre eiendommer har spesielt store datagap, noe som gjør det vanskelig å vurdere deres kvalifikasjon for grønne lån.

Dette fragmenterte datalandskapet skaper en stor flaskehals i prosessen med grønne lån. Bransjen mangler i dag helhetlige verktøy som kan sømløst integrere disse forskjellige datakildene, analysere dem og generere pålitelige innsikter. Uten slike verktøy møter banker og eiendomseiere betydelige hindringer for å kvalifisere seg for grønn finansiering.

Utnytte teknologi for å overvinne datagap

Det er her vår teknologi kommer inn i bildet. Netto sin plattform bruker dataanalyse, maskinlæring og bransjeledende standarder som PCAF og CRREM for å fylle inn der data mangler. Slik gjør vi det:

• Prediktiv analyse for dataestimering:
  • Vår plattform analyserer tilgjengelige data fra lignende eiendommer, markedstrender og region-spesifikke faktorer. Vi genererer pålitelige estimater for manglende målinger, som energiforbruk og karbonutslipp, tilpasset eiendommens spesifikke beliggenhet og regelverk.
• Benchmarking med PCAF og CRREM:
  • Netto sin plattform bruker PCAF-rammeverket for å beregne og rapportere klimagassutslipp knyttet til finansierte eiendommer. Selv om PCAF ikke direkte estimerer manglende data, gir det retningslinjer for hvordan man kan rapportere utslipp ved bruk av proxyer eller estimater når fullstendige data ikke er tilgjengelige. Dette sikrer at utslippsdataene samsvarer med globale standarder for karbonregnskap.
  • CRREM sine avkarboniseringsveikart fungerer som referansepunkter for å vurdere langsiktig karbonrisiko. Ved å sammenligne en eiendoms faktiske og estimerte utslipp med disse veikartene, hjelper vår plattform banker med å avgjøre om eiendommen er på rett spor for å møte fremtidige klimamål og kvalifisere seg for et grønt lån.
• Scenario-modellering og simuleringer:
  • Våre avanserte simuleringsverktøy lar oss modellere forskjellige scenarioer basert på potensielle data. For eksempel, hvis energikilden er ukjent, kan vi simulere utfall ved bruk av forskjellige energimikser og regionale utslippsfaktorer. Dette gir banker et omfattende bilde av en eiendoms potensielle karbonavtrykk, selv med ufullstendige data.

Case study: Oppnå suksess med grønne lån til tross for datagap

Ta for eksempel en kontorbygning i Oslo som ønsket å kvalifisere seg for et grønt lån. Eiendommen manglet komplette historiske energidata, og lokale leverandører tilbød begrenset informasjon. Ved å bruke Netto sin plattform kunne banken:

• Estimere bygningens energiforbruk ved å utnytte prediktive modeller og data fra lignende eiendommer i regionen.
• Benchmarke disse estimatene mot CRREM sine avkarboniseringsveikart for å vurdere kvalifikasjonen for et grønt lån.
• Simulere effekten av planlagte energieffektiviseringstiltak ved bruk av lokale klimadata og PCAF-tilpassede utslippsfaktorer.

Resultatet? Banken godkjente det grønne lånet basert på solide estimater og fremtidsrettede projeksjoner, noe som gjorde det mulig for eiendommen å gjennomføre bærekraftige oppgraderinger som vil redusere bygningens karbonavtrykk betydelig.

Fremtiden for datadrevne grønne lån

Etter hvert som etterspørselen etter grønne lån øker, vil evnen til å overvinne datagap være avgjørende. Ved å integrere smarte dataestimater, PCAF-benchmarking og CRREM-tilpassede simuleringer, gjør vår plattform grønne lån mer tilgjengelige, samtidig som de støttes av robuste og pålitelige data.

Hos Netto anerkjenner vi at teknologi er nøkkelen til å skalere bærekraftig finansiering. Ved å bruke vår plattform kan banker trygt drive overgangen til en grønnere, mer bærekraftig fremtid – ett lån om gangen.