[투데이 포커스] ESG 보고서 작성 도와주는 생성형 AI...기업 내 관련 투자도 늘어

(베이징=신화통신) 2024년도 ESG(환경·사회·지배구조) 보고서 시즌에 돌입한 중국에선 파운데이션 모델을 활용한 보고서 작성으로 인력 절감을 추진하는 기관과 기업이 늘고 있다.

◇기업의 수요, 인공지능(AI) 응용 촉진하다

"예년 ESG 보고서 보완점을 파악하고 동종업계 ESG 보고서의 장단점을 분석하는 등 ESG 팀의 모든 직원에게 AI 사용법을 숙지하도록 했습니다." 한 상장사 ESG 업무 책임자의 말이다. 이 회사는 지난해 말부터 2024년도 ESG 보고서 작성에 들어가면서 AI 기술을 활용해 팀의 업무 효율을 높이고 있다. 또 다른 업계 종사자 역시 "AI를 도입한 결과 ESG 보고서 작성 효율성이 크게 높아져 소요 시간이 기존 대비 3분의 1로 줄었다"고 전했다.

지난해 ESG 관련 보고서를 공개한 A주 상장사는 2천200개가 넘었으며 이는 총 A주 상장사의 약 40%를 차지한다. 상하이, 선전(深圳), 베이징증권거래소가 지난해 5월 1일부터 시행한 '상장사 지속가능 발전 보고서 지침'에 따라 상장사의 ESG 보고서는 매 회계연도가 끝난 후 4개월 이내에 공개해야 한다.

올해는 ESG 정보 공개 정책이 대거 발표된 뒤 처음 맞이하는 해로 업계 관계자들은 올해 ESG 관련 보고서를 공개하는 상장사 수가 더욱 증가할 것으로 예상하고 있다. 또한 더 많은 관련 정책이 발표됨에 따라 관리감독 당국의 ESG 보고서의 수준 요구가 더욱 높아질 것으로 전망했다.

이러한 ESG 공시 분야에서 AI 기술 보급이 가속화되고 있는 것으로 나타났다.

딜로이트가 발표한 보고서에 따르면 78%의 기업이 올해 AI 기술 투자를 늘릴 계획이다. 그중 42%의 자금은 공급망 관리, 컴플라이언스 심사 등 ESG와 밀접하게 관련된 분야에 중점적으로 적용될 생성형 AI 기술에 투자될 방침이다.

실제로 데이터 수집에서 보고서 작성까지, 나아가 위험 평가에서 전략 계획까지 AI 기술은 ESG 업무에 전방위적으로 힘을 실어주고 있다. 또한 기업의 효율 제고와 관리 최적화 및 감독관리 기관의 요구에 대응할 수 있도록 지원하고 있다.

◇다양한 업무에 AI 활용

다수의 관련 종사자들은 ESG 보고서 작성 및 검증, 기업의 ESG 성과 분석 및 제안, ESG 평가 도구 최적화 등에서 AI의 역할이 기대된다고 입을 모았다.

ESG 보고서 작성은 기업 정보 공개의 중요한 단계지만 시간과 노력이 많이 들고 내용의 불일치 및 논리의 불명확성 등의 문제가 발생할 수 있다.

쩌양톈샤(責揚天下)(베이징)관리고문회사(이하, 골든비CSR)의 창립자이자 중국상장사협회 ESG 전문위원회 위원인 인거페이(殷格非)는 골든비CSR이 AI 기술을 통해 ESG 가치 평가 시스템을 최적화하고 보고서 작성 시스템을 개발해 기업의 보고서 작성 효율을 향상시킬 수 있도록 지원하고 있다고 밝혔다.

ESG 보고서 검증 측면에서 AI 기술은 컴플라이언스 점검, 데이터 검증 지원을 통해 기업의 ESG 보고서의 신뢰성을 높인다.

일례로 앤트그룹은 기업의 ESG 성과 분석 및 제안 측면에서 미디어와 협력해 혁신형 AI 제품을 출시했다. 이 제품은 상장사가 ESG 보고서를 심층 분석하고 요약할 수 있도록 지원한다. 또한 환경 거버넌스, 사회적 책임, 기업 지배구조 등 분야에서 상장사의 업무 성과를 평가하고 건의사항을 제시했다.

◇AI 잠재력 방출 위한 해결 과제들

AI 기술은 기업 환경, 사회 및 기업 지배구조 등 일상 업무에서의 역량 강화에도 적용될 수 있다.

테크기업은 AI 기술 연구개발(R&D) 및 응용 분야에서 강점을 가지고 있으며 많은 기업이 기술을 통해 ESG 업무를 지원하고 있다.

예를 들어 레노버그룹은 AI 기술을 활용해 녹색 데이터센터를 지원하며 스마트 공급망 컨트롤 타워를 통해 ESG 경험을 서비스 솔루션으로 전환해 다양한 분야의 탄소 감축을 지원하고 있다. 이러한 실천은 AI 기술이 기업 내부 관리 효율을 높일 뿐만 아니라 기술 수출을 통해 업계에 솔루션을 제공하고 있다.

AI 기술이 ESG 분야의 다양한 작업에서 뚜렷한 장점을 보여주고 있지만 실제 응용에서는 ▷데이터 기반 부족 ▷주요 ESG 정보는 비구조화 텍스트(계약서)나 이미지 형태로만 존재 ▷공급망 데이터 확보 장애 등 여전히 많은 도전에 직면해 있다.

이에 업계 관계자는 응용 과정에서 이 같은 난제들을 극복한다면 AI 기술이 공급망 관리를 최적화하고 공급망의 투명성과 탄력성을 높이는 등 ESG 리스크를 감소시킬 것이라고 제언했다.