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[ESG Data Analytics]  데이터 분석 및 AI를 통해 ESG를 유행어에서 현실로..  (0) 2022-12-09

[ESG Data Analytics]

데이터 분석 및 AI를 통해 ESG를 유행어에서 현실로..

  • 2022-12-09   의견나누기0

데이터 분석 및 AI를 통해 ESG를 유행어에서 현실로 전환

통합 데이터 분석을 통해 ESG는 실제 환경에 영향을 줄 수 있습니다.

 

ESG의 상태

이 숫자들을 고려해 보세요. 2006년 유엔이 책임투자 촉진을 위한 이니셔티브를 시작했을 때 64개 기업이 투자 결정 시 환경, 사회, 지배구조(ESG) 문제를 고려하기로 약속했다. 약 65억 달러의 경영진을 보유하고 있는 이는 초기 ESG 운동을 위한 좋은 출발이었다. 그러나 12년이 조금 넘는 시간이 흐른 뒤 책임투자 원칙에 따라 3,000개 이상의 조직과 ESG 투자에 80조 달러가 투입될 것이라고 예상한 사람은 거의 없었을 것입니다. ESG는 세계 최대 자산운용사 중 하나인 블랙록의 래리 핑크 최고경영자(CEO)가 2020년 1월 지속가능성을 기업 성과의 핵심 척도로 삼기 위해 동료 CEO들에게 도전장을 내밀면서 더욱 주류로 발돋움했다. 그리고 ESG의 많은 얼리 어답터들이 이미 발견했듯이, 이 두 가지 목표는 경쟁이 아니다. 반대로 ESG는 빠르게 발전하는 경제, 정치 및 환경 환경 환경에서 복원력을 달성하고 수익성을 유지하는 확실한 경로입니다.

 

ESG '친환경 세탁'의 위협

기업과 투자자들이 ESG에 집중하는 것이 옳다는 인식이 확산되고 있지만, 이 운동은 기준이 부족하다. 재무 공시와 달리 ESG 지표가 기업에 의해 공개되는 방식에 대해 일반적으로 인정되는 원칙은 없다. 결과적으로, 오늘날 투자자, 파트너 및 대중이 기업이 규모에 따라 지속 가능성 목표를 향해 어떻게 발전하고 있는지 독립적으로 측정하고 검증하는 것은 거의 불가능해졌다. 결국 기준이 마련될 것이지만 그때까지 지속가능성 노력은 기업이 투자자와 소비자를 달래기 위해 사용하는 마케팅 용어가 될 위험이 있으며, 이는 운동의 목표를 훼손하고 ESG를 심각하게 받아들이는 조직의 노력을 평가절하하는 일종의 그린워시입니다.

이 문제에 대한 해결책은 데이터에서 시작됩니다. 데이터 분석 및 AI를 통해 방대한 양의 ESG 데이터(종종 비정형 데이터)를 처리할 수 있어야 조직과 투자자는 ESG가 실제로 의미가 있음을 입증할 수 있습니다. 세상에 긍정적인 변화를 만들 수 있다. 최종 목표는 단순히 조직의 ESG 우선 순위를 다루는 연례 보고서가 되어서는 안 됩니다.

그러나 기업이 ESG 진행 상황을 적시에 측정하고 보고할 수 있고 투자자 및 기타 이해관계자가 데이터를 통해 검증할 수 있는 능력이 있습니다. 이것은 현재 가능하지만, 많은 조직들은 이 규모의 데이터 분석과 AI를 수행할 도구가 부족하다. 실시간 ESG 활용 사례 CEO: CEO들은 자신의 업무와 보너스 조항을 신중하게 주시하면서 이사회 구성원, 투자자, 규제 기관 및 언론이 하기 전에 명시된 ESG 목표와 비교하여 자신이 얼마나 잘 추적하고 있는지 알고 싶어할 것입니다.

공급망 관리자: 기업은 공급업체가 ESG 표준을 충족하는지 여부를 파악하기 위해 더 이상 자체 보고에 의존할 필요가 없으므로 새롭게 부상하는 리스크를 탐색하고 공급망 복원력을 강화할 수 있습니다.

투자자: 빅 데이터 및 대체 데이터를 규모에 맞게 분석하여 책임 있는 투자를 보다 투명하고 효과적으로 수행합니다.

소비자: 브랜드가 자신이 광고하는 ESG 이상에 부응하고 있다는 확신을 갖게 되면 소비자는 구매에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

위험 관리: E, S 및 G에 대한 회사의 노출 정도는 어떻습니까? 회사의 지속 가능성 성과를 이해하는 것은 위험에 대한 보다 완벽한 시각을 얻기 위해 돈을 빌려준다.

IN VESTO RATIONS/CFOS/CMOS: 시장/미디어가 기업의 ESG 성과를 어떻게 인식하고 있는지 실시간으로 파악하고 데이터 포인트를 확보하여 불리한 평가/보도를 되돌릴 수 있습니다.

"기본 데이터 문제를 해결하지 않으면 기업은 자체 ESG 메트릭을 정확하게 파악할 수 없습니다. 그렇기 때문에 ESG는 정책이 아닌 기술의 관점에서 가장 잘 볼 수 있습니다.

 

[출처] https://www.databricks.com/wp-content/uploads/2021/01/ESG-Ebook_20200915_FINAL.pdf

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