融合了AIoT技术的可持续商业架构，该架构结合了自适应绿色智能和自主审计流程，以实现可持续运营

《Scientific Reports》：AIoT-infused sustainable commerce architecture integrating adaptive green intelligence and autonomous audit pipelines for sustainable operations

　　

摘要

数字商业的快速增长进一步提升了人们对可持续、透明且低碳的运营智能的需求。本文提出了AGIA²（AI驱动的绿色智能与审计）这一基于AIoT的可持续商业架构，该架构将自适应绿色智能与自动化审计流程相结合，以实现实时的环境优化，并支持符合环境、社会和治理（ESG）标准的决策。该方案利用了包含电子商务交易日志、物联网供应链传感器数据流、碳强度时间序列以及审计/ESG合规性指标的混合多模态数据集，从而能够全面模拟现代商业生态系统中的数字-物理-环境交互。所提出的解决方案运用了支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和逻辑回归（LR）等机器学习方法，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络/长短期记忆网络（RNN/LSTM）等深度学习技术，以及混合集成方法来计算可持续性评分、检测异常情况、量化运营排放量并实现自动化合规性管理。自适应绿色智能模块负责碳预测、能源优化以及边缘层与云层之间的动态路由决策；自动化审计流程则负责实时审计检查、ESG规则验证，并通过SHAP/LIME技术实现可解释的异常检测。实验结果表明，AGIA²框架在准确性、精确度、召回率和F1分数等关键评估指标上均优于基线模型（包括独立的SVM、RF、LR和CNN模型），具体表现为96.1%的准确率、96.0%的F1分数和0.98的ROC-AUC值。该框架显著降低了可持续性违规的误报率，并提升了审计的可靠性。相关性分析和混淆矩阵研究显示，物联网活动、碳强度与可持续性指标之间存在显著关联。AGIA²框架推动可持续商业向统一、实时的AIoT驱动模式发展，帮助企业实现可持续运营、降低碳排放并具备自我审计能力。与仅依赖AI或仅依赖物联网的方法不同，AGIA²将可持续性评分和符合ESG标准的审计功能作为核心系统模块，而非事后报告环节。