최근 수년에 걸쳐 ESG에 대한 관심은 가히 폭발적이다. 이제 ESG는 익숙한 용어가 되었다. 지금까지 기업이 ESG를 이해하고 그 필요성을 공감했다면 이제부터는 실천할 때다. 특히 경영에 ESG 요소를 화학적으로 결합시켜 작동되도록 해야 한다. 「ESG 인사이드」에서는 기업이 ESG 경영을 하도록 어떠한 접근을 하고, 어떻게 지속가능성의 가치를 실현하며, 어떻게 성장의 기회를 잡을 수 있는지, 그리고 그 연결고리는 어디서 찾을 수 있는지를 고민해 보고자 한다. <편집자 주>

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[뉴스투데이=김지환 수원대 공공정책대학원 교수] 기업은 급변하는 ESG 규제를 준수하고, ESG 이니셔티브를 보고하며, 지속가능성과 사회적 책임을 추구해야 한다.

 

보고는 기업 경영이 환경과 사회에 미치는 영향 및 관련 내부 거버넌스를 포괄적으로 알리는 것으로, 효과적인 보고는 전략적 의사 결정에 영향을 미침은 물론 고객과 투자자의 관점에서 장기적 가치를 확인하는 데 기여한다.

 

그러나 보고가 가지고 있는 중요성에도 불구하고 대부분의 조직은 ESG 보고에 어려움을 겪고 있다.

 

이에 대해 전략개발 업체인 트리하이브 스트러티지(TreeHive Strategy)사의 도날드 파머(Donald Farmer)는 ESG 보고와 관련한 기업의 과제를 제시했다.

 

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• ESG 보고 관련 기업의 과제 – 정확한 데이터 수집, 수집내용 일관성 필요

 

 

첫째, 데이터를 정확히 그리고 충분히 수집할 수 있어야 한다. 기업이 수집한 데이터가 모두 분석과 보고가 가능할 정도의 품질을 가진다고 기대하기는 어렵다.

 

대부분 데이터가 부서별 또는 외부 파트너별 각기 다른 시스템에 저장되어 있고, 데이터 특성 또한 기간, 범위, 깊이가 다르기 때문이다.

 

따라서 보고의 신뢰를 높이기 위해서는 각기 소스가 다른 데이터를 체계적으로 목적에 맞게 수집할 수 있도록 프로세스를 수립해야 한다.

 

둘째, ESG 데이터의 추적 분석 시 편향성이 없도록 수집 내용이 일관되고, 논리적이어야 한다.

 

수집된 데이터가 특정 그룹에 치우친다던가 또는 상황을 과장하거나 반대로 평가절하 하도록 모아졌다면 현실을 잘 반영했다고 보기는 어려울 것이다.

 

다양성의 경우 기업마다 데이터 측정 및 보고 방식이 달라 일관성 확보에 문제가 생길 수 있으며, 혹여 특정 부서만을 대상으로 할 경우 전체 조직의 상황을 반영하지 못하는 결과가 나올 수 있다.

 

따라서 이러한 오해 소지의 문제를 피하기 위해서는 데이터 수집과 후속 데이터 분석에 있어 특별한 주의를 해야 한다.

 

 

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• 데이터 품질과 일관성, 우수한 ESG 보고의 기초.. 데이터 통합 기술도 중요

 

셋째, 데이터 관리 시스템이 필요하다. 데이터 품질과 일관성은 우수한 ESG 보고의 기초다.

 

기업은 ESG 데이터를 미션 크리티컬 비즈니스 데이터(mission critical business data), 즉 전략적 비즈니스 프로세스를 지원하는 데 자주 사용되는 데이터처럼 과제 해결을 위해 데이터 관리 시스템, 도구 및 프로그램을 갖춰야 한다.

 

특히 데이터 소스의 다양성을 감안 한다면, 데이터를 중앙 집중화할 수 있도록 클라우드 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크와 같은 플랫폼도 고려할 필요가 하다.

 

이와 더불어 ESG 보고의 문제를 해결하기 위해 정기적인 감사 및 검증 프로세스를 통해 데이터 무결성을 유지하는 것은 필수라 할 수 있다.

 

 

넷째, 데이터 수집 자동화 도구와 실시간 데이터를 통합하는 ​​기술이 필요하다. 이 기술을 활용함으로써 조직은 효율성과 정확성을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

 

특히 AI와 자연어 처리 기술은 e메일 및 내부 보고서 등 문서로부터 정보와 데이터를 추출하여 사회적 영향과 거버넌스에 대한 보고에 도움을 줄 수 있다.

 

[정리=최봉 산업경제 전문기자]

 

 

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