[이미디어= 황원희 기자] 인공지능을 기반으로 한 데이터가 ESG 활용의 도구가 되는 세상이 오고 있다. 더군다나 이러한 데이터는 지속가능성 책무를 우선시하는 기업을 대상으로 확산되는 추세에 있다. 해외 기업체를 비롯해 국내의 경우 현대차그룹은 ESG(환경 사회 지배구조) 정보관리 플랫폼을 구축하고 관리하는 작업에 본격 돌입했다. 특히 기업은 다양한 IT 시스템(ERP(전사자원관리), 금융, HR, 탄소회계 등)에서 ESG 데이터를 통합하는 데 종종 어려움을 겪기 마련인데 이로 인해 기업과 조직 계층 간에 불일치가 발생하고 있다. 따라서 데이터 품질 문제를 해결하기 위해 ESG 데이터를 통합하고 표준화할 수 있는 시스템을 채택하는 일이 중요해졌다.

경영진들, 발빠르게 ESG 지출 늘려 

▲이미지 제공=rawpixel

전 세계적으로 환경에의 규제와 이에 대한 기업체의 책무가 날로 커짐에 따라 보다 정교한 ESG 및 기후 데이터에 대한 시장 수요도 급격히 증가하고 있다. 경영진의 90% 이상이 ESG에 대한 지출을 대폭 늘릴 정도로 이 같은 움직임은 발빠르다. 일례로 부동산 산업에서 건물들이 전세계 에너지의 40% 이상을 사용하며 이산화탄소 배출량의 36% 이상을 발생시키면서 그 중요성도 부각되고 있다. 이제 부동산 소유자를 비롯해 관계자들은 에너지 소비의 엄청난 발자국을 줄이기 시작하면서 지속가능성이라는 과제 하에 ESG 분석 수요도 늘어날 전망이다. 

최근 블룸버그의 조사에 따르면 경영진의 90% 이상이 올해 ESG 데이터에 대한 지출을 보다 늘릴 것으로 예상하고 있다. 대다수는 경쟁사에 보조를 맞추거나 경쟁 우위를 개발하기 위해 ESG 데이터 투자가 필요하다고 응답했다. 

기업체 가운데 마이크로소프트사는 고객과 파트너가 데이터를 분석하고 맞춤형 애플리케이션을 구축할 수 있는 데이터 플랫폼인 프로젝트 ESG 레이크(Project ESG Lake)를 도입해 ESG 목표에 대한 진행 상황을 추적할 수 있도록 지원하고 있다. 또한 이용자는 마이크로소프트의 인공지능 기반 분석 플랫폼인 마이크로소프트 패브릭을 활용함으로써 비즈니스 운용의 배출량을 예상할 수 있다.

마이크로소프트는 이용자들이 활동 데이터와 계산된 배출량 사이의 분리와 상관관계를 찾을 수 있도록 지원하는 새로운 이상 감지 기능을 올해 안에 도입한다는 계획이다. 이와 더불어 이용자들이 데이터 모델의 정보와 프로젝트 ESG 레이크를 활용해 지속가능성 목표와 관련된 예측을 도출할 수 있도록 'What-if 분석'을 개발하고 있다. 일례로 조직은 재활용된 내용물과 장기 내구성을 기반으로 원자재 배출 및 폐기물 예측을 평가할 수 있다.  

한층 진일보한 AI 데이터 수집

ESG 데이터 수집은 인공지능과 결합하면서 강력한 솔루션을 구축하는 데 앞장설 전망이다. 인공지능은 ESG 투자에 필수적인 정보를 보유한 산더미같은 데이터를 처리하는 데 도움을 줄 수 있는데 데이터 수집 과정을 효율적으로 간소화하고 최적화하는 강력한 도구가 될 수 있기 때문이다. 이를 통해 고객사에게 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있다. 국내에도 이를 적용하고자 하는 움직임이 있지만 데이터 아키텍처 표준화와 관리시스템 구축이 선결과제라고 관계자는 밝혔다.

컴퓨터 알고리즘은 기업에 대한 모든 정보를 소화할 수 있어 사람의 손길을 거치지 않고 엄청난 작업을 수행할 수 있다. 감정 분석과 같이 텍스트의 어조를 측정하는 대중화된 프로그램은 몇 년 전만 해도 불가능할 정도로 노동집약적이었지만 이제 이 작업은 자동화로 처리될 수 있을 정도이다. 

그러나 인공지능이 만능이 될 것이라는 결론은 아직은 성급하다. 기술, 혁신, 지속가능성의 측면에서 인공지능은 ESG 투자에 극적인 영향을 미칠 수 있는 환경, 사회, 지배구조 위험과 투자기회에 대한 정보를 제공할 수 있다. 즉 지속가능한 투자자들을 위해 주요 데이터를 발굴할 수 있지만 신뢰할 수 없는 정보를 구별하는 일은 핵심과제가 될 것이며 이 작업은 여전히 인간의 판단력을 필요로 한다.

새롭게 등장하는 다양한 컴퓨터 기술 등을 다루는 인공지능의 발전은 컴퓨터의 복잡한 작업 수행을 믿을 수 없을 정도의 속도와 양으로 자동화하는 일을 쉽게 만들고 있다. 따라서 기업들이 데이터를 가지고 일하는 방식에 혁명을 일으켰다. 기계학습 및 로봇공학과 더불어 인공지능이 일상화되면서 주류 조직의 운영에 필수적인 작업이 되고 있다. 따라서 의사결정권자들은 인공지능을 활용하지 못하는 일은 경쟁에서 뒤처진다는 것을 인식하게 되었다. 반복 가능한 작업은 봇에 의해 아주 짧은 시간에 수행되며, 알고리즘과 컴퓨터 프로그램은 크기나 데이터 폐기물의 양 때문에 이전에 사용할 수 없었을지도 모르는 정보를 읽을 수 있다.

ESG 지표 측정도 인공지능이 수행

이러한 인공지능의 기능은 ESG 투자에 유용할 것으로 보이며 이는 기업의 운영 방식에서 소비자의 민감도를 측정하고 반영하는 위험성을 완화하고 기업의 장기적인 지속가능성을 보장하는 관행을 채택하는 일에 대해서도 투자자들을 안심시킬 수 있다. 투자 관리자들은 포트폴리오에서 ESG 기준을 측정해야 한다는 압박을 점점 더 많이 받고 있다. 기존의 데이터 부족은 장기적인 위험과 보상을 평가하는 것을 어렵게 만들었다. 그러나 인공지능은 이 부분에서 해답을 찾을 수 있다. 기술은 규모에 따라 지속가능한 투자를 위한 촉매제 역할을 할 것이며 투자자들이 현재 부족한 필수 데이터를 필터링하는 역할을 할 것이기 때문이다.

▲이미지 제공-=위키미디어

또한 ESG 투자에 있어서 인공지능의 잠재력의 상당 부분은 감정분석 알고리즘에서 비롯되고 있다. 이러한 알고리즘을 통해 컴퓨터는 코드가 효과적으로 할 수 없는 작업인 대화의 어조를 분석할 수 있다. 감정분석 프로그램은 특정 유형의 대화를 읽고 기존 정보의 알고리즘에 사용된 단어를 비교해 어조를 분석하도록 훈련될 수 있기 때문이다. 예를 들어, 기업의 분기별 실적 발표 녹취록을 읽도록 훈련된 프로그램은 CEO가 말할 때 단어의 어조를 결정하고, 자연어 처리를 사용하여 CEO가 ESG 관련 주제에 대해 어떤 부분을 이야기하는지 쉽게 식별한 다음 사용된 단어에서 기업이 얼마나 헌신적인지를 추론할 수 있다. 

ESG 투자가 지속가능한 의사결정의 물질적 기회와 위험성을 고려한다면 인공지능은 엄청난 이익과 위험을 동시에 기업체에 제공한다. 결국 어떤 목적을 위해서라도 인공지능을 채택하는 일은 상당한 환경적 영향을 미칠 수 있다. 인공지능 알고리즘을 만들고 훈련하는 과정은 상당 량의 컴퓨팅 출력을 필요로 하며 이는 많은 양의 전기 에너지를 소비하게 된다. 

일반적으로 회사를 분석하는 투자자들의 능력을 향상시키는 일 외에도 인공지능은 회사들이 데이터를 수집할 수 있는 모든 것을 분석할 수 있는 더 많은 권한을 제공한다. 이러한 확장성은 진화하는 기술을 어떻게 관리할 것인가와 씨름하면서 ESG 지표에 대해 좋은 성과를 내기를 원하는 회사들에게 과제가 될 것으로 예상된다. 구글은 2019년에 인공지능에 대한 연구와 사용을 안내하기 위해 윤리 자문 위원회를 만들었지만, 이사회 구성원 중 일부에 대한 논란으로 이사회를 빠르게 해체해야 했다. 프로그램을 가르치는 데이터 세트 자체가 편향적이라면, 새로운 알고리즘 또한 사회의 기존 문제를 복제할 수 있다. 예를 들어, 일부 얼굴 인식 시스템은 보도에 따르면 기존 이미지 데이터 세트가 더 많은 남성과 백인을 포함하는 경향이 있기 때문에, 흑인 여성보다 백인 남성을 더 잘 인식한다고 한다. 인공지능 기술에 의한 데이터 사용에 대한 일반적인 윤리적 우려는 은행과 다른 금융 회사들에게 특히 관련이 있을 수 있는데, 금융권이 매우 개인적인 데이터를 방대하게 보유하고 있기 때문이다.

AI, ESG경영 교두보로 활용될 것인가

인공지능은 혁신적인 방법을 제시함으로써 전 세계에 도전과 응전을 요구하고 있다. 특히 ESG 분야는 최근 들어 급부상하고 있는데 향후 인공지능은 이를 더욱더 활용할 수 있는 기반을 구축할 것으로 보인다. 포브스는 이러한 분야를 환경적 측면에서 다음과 같이 세 가지로 분류했다.

1. 기후변화 모델링 : 인공지능이 주도하는 기후 모델은 더 정확한 예보를 제공하고 정책 입안자들이 기후변화의 영향을 완화하기 위해 효과적인 전략을 설계하는 일을 지원할 수 있다. 딥마인드 인공지능 시스템은 더욱 개선된 기후 모델링에 기여할 수 있는 일기 예보의 정확성을 진일보할 수 있는 가능성을 보여줬다.

2.  산림벌채 모니터링 : 인공지능은 위성사진 분석을 통해 불법적 벌채를 실시간으로 감지할 수 있어 신속한 개입이 가능하다. 예를 들어 글로벌 포레스트 워치는 인공지능을 사용해 위성사진을 분석하고 산림유실 패턴을 파악함으로써 자연보호 단체들이 적시에 조치를 취할 수 있도록 돕는다.

3. 에너지 관리 : 건물과 산업에서 에너지 소비를 최적화함으로써 온실가스 배출을 줄일 수 있다. 일례로 구글의 경우 딥마인드와 협력해 데이터센터의 에너지 소비를 40% 줄여 탄소 배출량을 대폭 낮췄다.

그밖에 사회적 책무를 위해 인공지능은 채용과 승진에서 공정성을 위해 차별에 대응할 수 있으며 보건과 웰빙 분야에도 활용될 수 있다. 또한 금융권에서도 은행이 없는 소외지역에 금융서비스를 제공할 수 있도록 한다. 지배구조 부문에서는 규제준수와 공공부문 효율성에 이용될 수 있는데 기업지배구조 데이터를 분석함으로써 기업의 ESG 성과를 평가하고 개선할 수 있는 부분을 파악할 수 있다. 결국 AI는 ESG 경영에 접근하고 해결하는 방식을 변화시켜 지속 가능한 발전을 견인하고 공평하고 정의로운 사회를 육성할 가능성이 있지만 기업체들은 이를 위해 데이터 통합 표준화와 씨름해야 하는 중차대한 국면에 있다. 

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