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[ESG 인사이드 (52)] ESG, 생성형 AI에 거는 기대
최봉 산업경제 전문기자
입력 : 2024.12.11 00:30
ㅣ 수정 : 2024.12.11 09:10
[기사요약]
ESG의 중요성 및 데이터 요구 증가로 기업의 어려움 증가
생성형 AI가 작업 자동화, 데이터 수집 가속화, 고급 데이터 분석 제공 통해 ESG 관리에 혁신 가져와..
ESG 기준 충족, 장기적인 회복력 보장 및 경쟁력 확보 위해 생성형 AI의 역할 증대
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>
[뉴스투데이=김지환 수원대 공공정책대학원 교수] 생성형 AI(Generative Artificial Intelligence)의 유망한 활용 분야 중 하나가 아마도 ESG 기준 준수와 보고일 것이다.
생성형 AI 활용 솔루션은 기업의 ESG 기준 준수, 즉 컴플라이언스(compliance)를 보장하고 작업 시간을 절약할 뿐 아니라 비즈니스 분야에서 기업의 경쟁 우위를 제공할 것으로 기대되기 때문이다.
글로벌 정보서비스 기업인 톰슨 로이터(Thomson Reuters)도 보고서 ‘Thomson Reuters 2024 State of Corporate ESG Report’에서 AI가 향후 5년간 기업 업무에 혁신적인 영향을 미칠 것이라고 응답한 기업이 77%라는 조사 결과를 내놓았다.
• 생성형 AI가 ESG 경영을 혁신하는 방법
생성형 AI는 계속 생산되고 있는 국제적인 ESG 기준 준수에 있어 이상적인 지원이 가능한 애플리케이션이라 할 수 있다.
생성형 AI는 데이터 수집을 위한 빠른 속도와 함께 데이터를 구성 및 분석하고 이를 통해 학습할 수 있는 기능이 합쳐져 있기 때문이다.
ESG 컴플라이언스 프로세스는 일련의 반복적인 단계를 포함하고 있어 단계 중 많은 부분이 자동화될 수 있다.
따라서 기업의 ESG 프로세스를 학습한 생성형 AI 기반 ESG 컴플라이언스 도구는 프로세스에서 주요 기능의 처리 속도를 높이고 여러 단계를 자동화함으로써 작업자의 시간과 자원을 절약할 것으로 기대된다.
예를 들어, 1년 이상 걸리는 국제 공급망에서의 공급업체 ESG 관련 데이터 수집 시간을 생성형 AI 활용 소프트웨어에서는 동일한 작업을 4분의 1 이하의 시간 내에 완료해 훨씬 더 효율적인 조달 프로세스를 만들 수 있을 것이다.
생성형 AI는 또한 감사 보고서 작성, 고객 데이터 요청 응대, 인증 관리, IT 및 재무와 같은 다른 부서의 ESG 관련 데이터 요청에 대한 응답과 같은 일반적인 ESG 업무를 지원하는 데에도 활용 가능하다.
이와 같이 효율적인 프로세스를 만들고 인적 자원을 활용하는 것 외에도 생성형 AI의 유망한 응용 분야는 고급 데이터 분석 및 예측 모델링을 통해 의사결정을 지원하는 것이다.
생성형 AI는 기업의 ESG 목표를 이해하고 현재의 비즈니스 흐름과 비교함으로써 기업이 언제든지 ESG 프로필을 이해하고 개선 영역을 파악하는 데 도움을 줄 수 있다.
차세대 배터리 및 저장 에너지 솔루션 제조업체인 Enersys는 ESG 보고 및 모니터링에 생성형 AI를 적극적으로 활용하는 기업 중 하나이다.
Enersys는 배출물, 폐기물과 같은 ESG 관련 분야에서 지속가능성 지표를 분석하기 위해 ChatGPT Enterprise 버전을 사용하고 있는데 담당자의 보고에 따르면 ChatGPT를 통해 도출된 데이터를 분석하는 것이 수동으로 데이터를 분석하는 것보다 훨씬 빠르게 실행가능한 인사이트를 얻을 수 있다고 한다.
이 기업은 ChatGPT를 활용해 고객 데이터 요청에 자동 응대하고, 내부 보고서를 작성하고 있다. 또한, 지속가능성 담당 팀에서는 생성형 AI를 통해 기후정보 공개 프로젝트(CDP) 설문지 응답을 검토해 데이터 격차와 개선이 필요한 영역을 확인하기 위한 아이디어를 모색하고 있다.
• ESG 수요 충족 위해 생성형 AI가 필요한 이유
기후변화로 인해 공급망에 대한 불안정성이 커짐에 따라 그 어느 때보다 많은 기업이 ESG 이니셔티브를 조직의 책임이자 동시에 브랜드 강화 및 차별화 기회로 간주한다.
그러나 안타깝게도 ESG 기준 준수 프로세스가 너무 번거롭고 많은 시간이 소요되기 때문에 담당자의 업무 부담이 이만저만이 아니다. 지속적인 규제 변화와 갈수록 세분화하는 ESG 데이터 요구에 대응하기 위해서는 적절한 지원 도구의 등장이 간절하다.
생성형 AI 활용 ESG 소프트웨어는 ESG 컴플라이언스 보장 외에도 기업이 프로세스를 간소화하고 효율성을 창출할 뿐 아니라 정확성을 개선하고, 현재 반복적이면서 낮은 가치의 작업에 소요되는 근무자의 시간을 생산적인 업무에 활용할 수 있도록 확보하는 데 도움이 될 수 있다.
그리고 이러한 생성형 AI 기반 프로그램이 기업의 사업을 ‘학습’함에 따라 의사결정자가 시나리오를 모델링하고 보다 경쟁력 있고 지속가능한 미래를 위한 계획을 개발하는 데에도 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
[정리=최봉 산업경제 전문기자]
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