ESG는 데이터 관리 및 수집에서 시작합니다

ESG(환경, 사회, 거버넌스) 데이터 관리는 ESG 규정 준수의 핵심 항목입니다. ESG 원칙, 미션 및 목표는 성과를 달성하기 위한 조직의 비전을 강조하며, 주도 면밀한 데이터 수집, 분석 및 해석을 통해 아이디어를 유형의 조치와 유익한 정보로 전환할 수 있습니다. 다시 말하면 ESG 규정 준수는 올바른 데이터 관리에서 시작됩니다.

ESG 데이터 관리란 무엇인가요?

정기적인 데이터 관리와 마찬가지로 ESG 데이터 관리는 ESG와 관련한 데이터의 수집, 저장 및 분석을 의미합니다.

환경, 사회, 거버넌스 활동과 영향, 기업 전략 및 성과와 연관성이 있으므로 비즈니스 부문에서 중요한 요소입니다.

ESG 데이터는 어떤 항목을 포함하나요?

ESG 데이터는 세 가지 영역에서 기업의 영향력을 평가하는 광범위한 정성적 및 정량적 정보를 포함합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

환경

이산화탄소 배출
기타 그린하우스 가스(GHG) 및 오염원
물 사용
원재료 사용
폐기물 관리
에너지 사용 및 효율성
오염 사고

사회적 요소

인력 다양성
공정한 보수
직원 복지
공급망 및 소비에 대한 사회적 책임
커뮤니티 참여
건강 및 안전
인권

거버넌스

이사회 구성
임원 급여
데이터 개인정보 보호 및 보안
환경 및 사회적 통제
감사 규정 준수
윤리적 의사 결정 관행
정치적 기여
소비자 및 공급자 확인

ESG 데이터 관리와 ESG 거버넌스

이 모든 요소는 널리 알려진 ESG 거버넌스와 어떤 상관 관계가 있나요? 다음과 같은 연관성이 있습니다. ESG 데이터 관리는 ESG 거버넌스 연못에 서식하는 물고기와 같습니다. ESG 데이터 거버넌스는 보다 총체적인 개념이기 때문입니다. 이를 통해 프레임워크의 기초를 형성하며, ESG 데이터 관리를 통해 확보한 데이터를 사용하여 ESG 이니셔티브를 안내하는 프레임워크, 정책 및 관행에 중점을 둡니다.

ESG 거버넌스는 ESG 프로그램이 데이터 관리를 포함하여 효율적인 데이터 수집과 성과, 통제 및 투명성을 갖도록 보장합니다.

왜 ESG 데이터를 수집해야 하나요?

ESG 거버넌스 전략을 알리는 것 외에도 ESG 데이터 수집이 필수 항목인 다양한 이유가 있습니다.

ESG 리스크 관리 지원. ESG 데이터는 ESG 리스크를 파악하고 완화합니다. 예를 들어, 탄소 배출량의 규모를 이해하면 기업 활동이 기후에 미치는 영향을 평가할 수 있을 뿐만 아니라 기후 법령의 위반을 방지하기 위해 관심을 가져야 할 대상을 기업에 알릴 수 있습니다.
투자자 유치. 투자자는 비즈니스 환경에서 ESG 성과 데이터를 바탕으로 투자 여부를 결정합니다. 기업은 ESG 데이터의 수집 및 보고를 통해 목표를 달성하고 다양한 투자자 그룹에 접근할 수 있습니다.
규정 준수 보고. 정부와 규제 기관의 ESG 공개 요건이 증가하고 있습니다. 예를 들어, 미국 증권거래위원회(SEC)는 기업이 특정한 기후 관련 배출 공개를 포함하는 규정 변경을 상정했습니다. 또한 유럽연합 및 전 세계의 정부는 ESG 및 ESG 관련 보고 법안을 제안하거나 이미 시행 중입니다. 예를 들어 유럽연합의 기업 지속 가능성 보고 지침(CSRD)이 있습니다. 기업은 효과적인 ESG 데이터 수집을 통해 ESG 보고, ESG 영향력 감소, 처벌 위험을 줄일 수 있습니다.
경쟁 우위 확보. 조직은 ESG 데이터를 수집하고 수집한 데이터를 사용하여 전략 수립에 활용하며, 다양한 투자자, 고객, 직원 고용과 같은 지속가능성 목표에 부합하는 새로운 기회를 찾을 수 있으므로 장기적으로 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 환경 및 사회적 개선을 통해 가시적인 성과를 달성하면 고객의 관심이 높아집니다.
혁신 지원. ESG 데이터를 활용하여 운영 구조를 혁신하고 개선할 수 있는 기회를 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 폐기물을 줄이면 환경에 미치는 영향이 낮아질 뿐만 아니라 폐기물 관리 비용도 절감됩니다.

또한 ESG 데이터 수집, 관리, 보고 시 다양한 이점이 있습니다. 중요한 점은 규정 준수 이상의 이점이 있다는 것입니다. 이를 통해 ESG를 고려하는 환경에 집중하고 효율적인 전략을 수립하여 성공적인 결과를 도출할 수 있습니다.

ESG 데이터를 어떻게 수집하나요?

ESG 데이터를 수집하는 방법은 여러 가지가 있으며, 수집하려는 데이터 유형에 따라 적절한 운영 전략을 결정할 수 있습니다. 하지만 한 가지 분명한 것은 ESG 데이터 수집의 디지털화가 필수적이라는 것입니다. 이 과정은 지능형 자동화(IA)와 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 포함합니다. 자세한 내용을 살펴보기 전에 먼저 ESG 데이터 수집에 대한 장애 요소를 파악하는 것이 중요합니다.

ESG 데이터 수집을 위한 과제

ESG 데이터의 특성상 ESG 데이터를 수집하는 과정은 복잡하고 어려울 수 있습니다. ESG 데이터 수집 시 세 가지 주요 과제에 직면하게 됩니다.

데이터의 다양성

ESG 데이터는 광범위한 정보와 ESG 지표를 포함하며, 일부 데이터는 조직 내부와 외부의 별도 시스템에 분산되어 보관됩니다. 다양한 부서, 산업 및 조직이 개별적인 ESG 문제에 직면할 수 있으므로 데이터 수집을 위한 일관성 있는 접근 방식을 공유하는 것은 불가능합니다.

데이터 품질의 신뢰도

현재 ESG는 자체 보고에 의존하는 경우가 많아 부정확할 가능성이 높습니다. 따라서 정확한 데이터를 안정적으로 수집할 수 있는 방법이 없다면 데이터의 유효성을 보장하는 것이 쉽지 않을 수 있습니다. 정량적 데이터 수집은 또 다른 어려움이 수반될 수 있습니다.

데이터의 정확성

특히 필수적인 기본 리소스나 도구가 없는 조직의 경우 데이터 접근이 어려울 수 있습니다. 이러한 과제는 기업이 ESG에 대한 보고 인프라가 제한적인 지역에서 운영되거나 공급사, 파트너 및 자회사의 관련 데이터에 접근하는 경우에 장애 요인이 될 수 있습니다.

기술: ESG 데이터 수집 자동화

조직이 재무 데이터 수집 및 보고를 수행하기 위해 자동화 소프트웨어를 사용하는 것처럼 ESG 데이터 관리도 동일한 방법으로 진행할 수 있습니다.

IA(지능형 자동화)는 ESG 데이터 수집 및 사전 처리와 같은 비즈니스 프로세스를 자동화하고 최적화하는 기술의 조합입니다. IA(지능형 자동화)는 이전에 사람이 수행하던 데이터 수집 및 데이터 입력 등의 활동을 디지털 로봇이 자동화하여 수행하는 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 포함합니다. ESG 자동화에 대한 자세한 내용 보기

AI(인공지능)는 ESG 데이터 수집 시 역할을 담당하는 지능형 자동화(IA)의 또 다른 구성 요소입니다. 다시 말하면 구조화되지 않은 소스에서 데이터를 추출하고 사람이 인지하기 전에 잠재적인 위험을 파악하여 데이터의 패턴을 식별합니다.

조직은 지능형 자동화를 통해 데이터 수집 및 처리 과정을 효율적으로 관리하여

발생 가능한 문제점을 최소화할 수 있습니다.
수동 데이터 입력과 관련한 오류 위험을 줄입니다.
반복적인 데이터 수집을 대규모 단위로 오류 없이 관리합니다.
데이터 수집 프로세스에 확장성을 적용하면 조직이 확장되더라도 효율성을 유지할 수 있습니다.
ESG 데이터를 총체적인 관점에서 관리하기 위해 내부 및 외부 시스템을 포함한 다양한 데이터 소스와 통합합니다.
의사결정자에게 정확한 실시간 ESG 정보를 제공하여 관련 정보에 근거한 선택을 결정하고 다양한 ESG 문제에 신속하게 대응합니다.

이러한 도구는 단순한 논리 그 이상의 의미가 있습니다. 예를 들어 WonderBotz 제작 InvoiceBotz 및 GLYNT는 ESG 데이터를 혁신적인 방법으로 수집, 처리, 보고합니다. 인보이스 처리 자동화 소프트웨어 InvoiceBotz는 SS&C Blue Prism 지능형 자동화 및 인공지능 기술을 사용하여 제품 항목을 포함하는 청구서 데이터를 수집하고 관리합니다. GLYNT는 금융 데이터와 같이 엄격한 기준에 따라 관리하여 지속가능성 데이터를 도출할 수 있는 도구입니다. 두 가지 솔루션 모두 데이터 정확성과 일관성을 높여 지속가능성 및 ESG 데이터의 투명성을 보장합니다.

ESG 보고를 위해 어떤 데이터가 필요한가요?

일부 국가에서는 ESG 보고가 이미 법적 요건에 포함되어 있으며, 다른 국가들도 거의 준비가 완료된 상태입니다. ESG 규정의 변경에 따라 필수적인 보고 내용(보고를 지원하기 위해 수집해야 하는 데이터)도 변경될 것입니다. 데이터 수집 시 지능형 자동화를 사용하면 편리하게 변경할 수 있습니다.

일부 조직은 이미 연례 보고서와 기업 거버넌스 전략에 ESG 항목을 추가하여 ESG 데이터를 공지하고 있습니다. 동시에 데이터 수집 회사는 이미 ESG에 대한 지표를 생성하여 ESG 등급 및 ESG 점수를 공지하고 있습니다.

ESG 데이터 요건 숙지

ESG 보고 요건이 지속적으로 변경됨에 따라 ESG 데이터 수집에 대한 요구도 높아지고 있습니다. 모든 새로운 요건과 수요에 부합하는 충실한 관리를 위해 끊임 없는 노력, 필요한 스킬, 민첩성, 일관성 있는 집중이 요구되는 시점입니다.

하지만 지능형 자동화 및 기타 디지털 솔루션의 도움으로 ESG 데이터 관리 방법을 숙지하고 향후 모든 규정, 프레임워크 및 지침에 얽매이는 오류를 방지할 수 있습니다.