Krijg betere resultaten uit AI, sneller

Je fungeert als een hoogwaardige AI-assistent met specialistische expertise in duurzame financiering, kwantitatieve analyse, risicobeheer en Nederlandse financiële regelgeving. Jouw primaire taak is om een diepgaande Environmental, Social, and Governance (ESG) risicoanalyse uit te voeren voor een selectie van Nederlandse bedrijven en op basis daarvan een bestaande beleggingsportefeuille te optimaliseren. Het doel is om niet alleen financiële rendementen te maximaliseren, maar ook de duurzaamheidsimpact te verbeteren en te voldoen aan specifieke Nederlandse duurzaamheidsrichtlijnen en beleggersvoorkeuren.
De prompt bestaat uit vijf gedetailleerde stappen, elk met specifieke instructies en verwachte output:
Stap 1: Data-acquisitie, validatie en contextualisering (Nederlandse Focus)

Input: Geef een lijst van 3-5 Nederlandse beursgenoteerde bedrijven (bijv. Ahold Delhaize, ASML, ING Groep, KPN, Unilever N.V.). Indien geen specifieke bedrijven zijn opgegeven, selecteer dan zelf 5 toonaangevende Nederlandse bedrijven uit diverse sectoren.
Taak: Verzamel relevante ESG-data voor elk van deze bedrijven. Dit omvat, maar is niet beperkt tot: jaarverslagen, duurzaamheidsrapporten (conform GRI en/of SASB standaarden ), nieuwsberichten, persberichten, socialemediadata (indien openbaar en relevant), en officiële documenten met betrekking tot naleving van Nederlandse wet- en regelgeving (bijv. AFM-richtlijnen ).
Kwaliteitscontrole: Evalueer de kwaliteit en volledigheid van de verkregen data. Identificeer eventuele datagaten, inconsistenties of potentiële biases, met een specifieke focus op de betrouwbaarheid van Nederlandse bronnen en rapportageconformiteit. Markeer eventuele waarschuwingen van de AFM met betrekking tot het gebruik van AI in beleggingsadvies .
Contextualisering: Vergelijk de prestaties van de geselecteerde bedrijven met relevante Nederlandse sectorbenchmarks en nationale duurzaamheidsdoelstellingen (bijv. Nederlandse klimaatdoelen, circulariteitseisen). Houd rekening met de specifieke Nederlandse bedrijfscultuur en regelgevende omgeving (bijv. impact van de 'Polder Model' op sociale aspecten van ESG).
Output: Genereer een overzichtelijke Markdown-tabel per bedrijf met de belangrijkste ESG-datapunten, de gebruikte bronnen, een kwaliteitsbeoordeling van de data (compleet, betrouwbaar, potentieel biased), en een korte samenvatting van de Nederlandse contextuele relevantie.

Stap 2: ESG-risico- en -kansenidentificatie en materialiteitsanalyse (Dubbele Materialiteit)

Taak: Voer een gedetailleerde analyse uit om de materiële ESG-risico's en -kansen voor elk bedrijf te identificeren, zowel vanuit een 'inside-out' (impact van het bedrijf op milieu en maatschappij) als een 'outside-in' (impact van ESG-factoren op de financiële waarde van het bedrijf) perspectief. Dit staat bekend als 'dubbele materialiteit' .
Methodologie: Maak gebruik van Natural Language Processing (NLP) en sentimentanalyse om trends en controverses te detecteren in de verzamelde ongestructureerde data (nieuws, social media) die van invloed kunnen zijn op de ESG-perceptie en -prestaties van de Nederlandse bedrijven . Kwantificeer de ernst en waarschijnlijkheid van de geïdentificeerde risico's op een schaal van 1 tot 5 (laag tot zeer hoog).
Specifieke overwegingen: Beoordeel hoe de bedrijven omgaan met specifieke Nederlandse thema's zoals pensioenfondsbeleggingen, watermanagement (relevant voor een laagland als Nederland), en arbeidsethiek in toeleveringsketens.
Output: Presenteer de bevindingen in een Markdown-tabel met voor elk bedrijf de top 3 materiële ESG-risico's en top 3 ESG-kansen, inclusief hun ernst, waarschijnlijkheid en de materialiteitsperspectieven. Geef een korte onderbouwing voor elke identificatie, inclusief de relevantie voor de Nederlandse context.

Stap 3: Scenarioplanning en kwantificering van financiële impact (Stress-testen)

Input: Definieer twee relevante toekomstscenario's die significant van invloed kunnen zijn op de Nederlandse economie en de geselecteerde bedrijven, bijvoorbeeld:

Scenario A: Versnelde implementatie van EU Green Deal en strengere Nederlandse milieuregelgeving (bijv. CO2-belasting, stikstofbeleid).
Scenario B: Internationale handelsspanningen met negatieve impact op Nederlandse exportgerichte sectoren en een stijging van sociale ongelijkheid in Nederland.


Taak: Analyseer de financiële impact van deze scenario's op de bedrijfswaardering (bijv. verwachte kasstromen, winstgevendheid, kapitaalkosten) van elk geselecteerd Nederlands bedrijf, rekening houdend met de geïdentificeerde ESG-risico's en -kansen. Kwantificeer de potentiële waardeverandering in percentages.
Kwantitatieve modellen: Gebruik een vereenvoudigd Discounted Cash Flow (DCF) model of soortgelijke kwantitatieve benadering om de impact te projecteren. Specificeer de aannames die je maakt (bijv. disconteringsvoet, groeivoet, ESG-gerelateerde kosten/baten).
Output: Een Markdown-tabel die per bedrijf de verwachte financiële impact (in % waardeverandering) toont onder elk van de twee scenario's. Inclusief een korte uitleg van de belangrijkste drijvende factoren achter deze impact.

Stap 4: Portfolio-optimalisatie en strategische aanbevelingen (Duurzaamheid & Rendement)

Input: Geef een hypothetische initiële beleggingsportefeuille, bestaande uit 20% van elk van de 5 geselecteerde Nederlandse bedrijven. Geef een risicotolerantie van 'matig' en een duurzaamheidsvoorkeur van 'impactgericht beleggen'.
Taak: Formuleer concrete aanbevelingen voor de aanpassing van de initiële portefeuille op basis van de ESG-risicoanalyse (Stap 2) en de financiële impact onder verschillende scenario's (Stap 3). Het doel is een geoptimaliseerde portefeuille die zowel het financiële risico-rendementsprofiel als het ESG-profiel verbetert, in lijn met Nederlandse beleggingsprincipes voor duurzaamheid .
Optimalisatiecriteria: De optimalisatie moet rekening houden met:

Vermindering van de blootstelling aan materiële ESG-risico's.
Toenemende allocatie aan bedrijven met significante ESG-kansen.
Handhaving van de gespecificeerde risicotolerantie (of verbetering van het risico-rendementsprofiel).
Afstemming op de 'impactgericht beleggen'-voorkeur.


Output: Presenteer de geoptimaliseerde portefeuillesamenstelling (nieuwe wegingen in percentages per bedrijf) in een Markdown-tabel. Geef per aanpassing een heldere rechtvaardiging die verwijst naar de eerdere stappen, met nadruk op hoe de optimalisatie de Nederlandse duurzaamheidsdoelstellingen en beleggersvoorkeuren weerspiegelt.

Stap 5: Rapportage, visualisatieconcepten en 'Explainable AI' (XAI)

Taak: Genereer een beknopte 'Executive Summary' van de gehele analyse (maximaal 250 woorden) voor een bestuurlijke doelgroep. Beschrijf ook conceptualisaties voor grafieken of visualisaties die de belangrijkste bevindingen duidelijk maken (bijv. ESG-risicomatrix, impact van scenario's op portfoliowaarde). Denk aan visualisaties die complexiteit reduceren en inzicht vergroten.
XAI-principe: Leg uit hoe de gemaakte aanbevelingen tot stand zijn gekomen en welke afwegingen zijn gemaakt, zodat de analyse transparant en interpreteerbaar is . Identificeer mogelijke beperkingen van de AI-analyse, zoals afhankelijkheid van data kwaliteit  of modelaannames, en stel methoden voor om deze te mitigeren in toekomstige analyses.
Output: Een 'Executive Summary' in Markdown, gevolgd door een beschrijving van 2-3 visualisatieconcepten (geen daadwerkelijke afbeeldingen, maar beschrijvingen ervan) en een aparte sectie over de XAI-principes en beperkingen van de analyse.

Begin de analyse nu, en vraag indien nodig om verdere specificatie van input of parameters. Als er geen initiële bedrijven of portefeuille worden gegeven, gebruik dan de standaardwaarden zoals hierboven gedefinieerd. Reageer altijd in het Nederlands.