结语
本报告通过讨论一系列的问题，阐述了进行简单、便捷、实时和有效的非财务信息分析这一未来设想。
本报告首先评述了非财务数据的全球最佳实践，并以此为基础，提出了改善非财务数据管理方面的操作挑战和多种理论观点。同时，对社投盟开发的“目标—方式—效益”模型（3A模型）进行了回顾，指出所有可持续评级机构或数据提供者共同面临的挑战和机遇。通过回顾全球发展概况和具体案例发现，非财务数据的真实性（内容的确切性）和有效性（解读的价值判断）之间的矛盾和冲突是非财务数据混乱的根本原因。因此，本报告提出1n∞模型作为处理二者冲突的潜在数据科学方法，认为该模型可为实际解决方案的开发提供指导。1n∞模型把潜在的挑战视作一个数据科学问题，并提供多个已知的解决方案或有助于提供实际可行解决方案的技术。
1n∞模型是在行文中逐渐成形的。
1n∞模型的三要素被归纳为以下三个独立的层级。本报告认为这种模型能为下一代数据供应商提供非财务信息和洞见，并帮助其设计市场产品和开发商业模式。作为整个行业的元框架，1n∞模型希望数据供应商将自己定位在某一个层级（如零售），或寻找为同一层级的其他数据供应商服务的机遇（如批发），或提供涵盖三个层级的综合性解决方案。层级的复杂性按照理论建构、数据模型设计和可能的解读差异递增。
1n∞模型不是完全作为非财务数据生态体系的结构提出来的，而是为了帮助组织找到它们在其中扮演的一种或多种角色。这些组织包括实体经济企业，它们是创造积极或消极影响的主要来源，因此最适合作为与其影响相关的原始数据来源，而且这些数据最好是直接从其管理信息系统（MIS）中实时获取，无须进行回顾性问卷调查或分析人员翻阅机器不可读的报告。其他相关组织包括目前通过烦琐的数据收集后进行分析的ESG数据供应商、监管机构和制定标准的组织，以及推动更便捷的信息交流的技术提供者。
1n∞模型从根本上揭示了数据供应商在一个日益庞大和多样化的市场中脱颖而出的可能性。有些供应商可能根据1n∞模型专注于某一特定层级，而其他的则可能根据其对某些类型的非财务问题掌握的知识提供专门的服务。数据提供者和中间商的日益多样化，以及促进数据交换的互操作性协议，将使各组织能够以一种比自己直接获取数据性价比更高的方式扩大数据的获取范围。另外，一些数据供应商可能会选择提供跨越三个层级的综合解决方案（类似于目前的市场）。最终，数据市场将更加多元化，数据消费者将获得更好的服务。消费者将在获取具有事实准确性或解释性价值判断的数据时拥有更多的选择，无须接受将两者混为一谈或体现世界观差异的数据。1n∞模型的模块化性质意味着每一层级都是累加的，这将进一步提高数据的重复使用率，更有效地组织和使用更多的相关数据。不过，结果也可能截然相反，数据会更加碎片化和冗余，重复使用率更低。
我们认识到，1n∞模型的实施可能会给现有的非财务信息提供者带来颠覆。因此，本报告并没有提及具有前瞻性的数据供应商应该如何利用相关的机会，而是讨论了数据供应商可能面临的一些挑战。具有前瞻性的监管者或立法者或许会发现，其中的一些论点有助于他们判断是否应将某些类型的非财务数据视为公共产品，以及能否要求公司将这些数据作为强制性报告披露的一部分。
最后，我们推断采用1n∞模型的敏捷数据供应商将能够提供高度个性化和高成本效益的下一代解决方案，从而支持终端用户对影响力和可持续性问题进行更有意义的分析。
