针对ESG投资评估中的关键挑战，利用机器学习方法构建了BloombergESG分数的预测模型。通过整合企业财务数据、行业特征和历史ESG表现等多维度信息，研究发现特定算法不仅能准确预测ESG评分趋势，还能有效弥补传统方法的数据缺失缺陷。这一数据驱动的评估框架为投资者、监管机构和企业提供了更可靠的决策支持工具，显著提升了ESG信息披露质量，对促进可持续投资实践具有重要价值。