AI와 은행의 지속 가능한 개발 보고.
은행이 지속 가능한 개발 보고 관행을 점진적으로 구현해 나가고 있는 가운데, 기술 특히 인공지능(AI)이 보고서의 효율성과 품질을 높이는 핵심 요소로 떠오르고 있습니다.
베트남 중앙은행(SBV)의 최신 데이터를 보면, 많은 상업은행이 연례 보고서에 지속 가능성 지표를 통합하거나 독립적인 지속가능발전보고서(SDR)를 발간하고 있으나, 여전히 초기 단계에 머물러 있습니다.
지속가능발전보고서 발간 현황
SBV 자료에 따르면 현재 13~15개의 상업은행이 독립적인 SDR을 발간 중입니다.
2024년과 2025년 상반기에는 6개 은행이 추가로 보고서를 발표하며 발간 추세가 가파르게 증가하고 있습니다.
2025년 3월 말 기준, 총 57개 신용 기관이 약 3,620조 동 규모의 미결제 대출을 환경·사회적 위험 관점에서 평가했습니다.
이러한 수치는 은행권이 ESG 리스크 관리와 보고에 점차 주력하고 있음을 보여 줍니다.
그러나 실제 현장에서는 보고서 발간 자체가 목표가 아니라, 보고서에 담긴 정보의 깊이와 정확성을 확보하는 것이 더 큰 과제로 대두되고 있습니다.
보고서 작성의 주요 난제
SBV 부총재 팜 탄 하(Pham Thanh Ha)는 “은행 산업은 전통적 금융 리스크를 넘어 ESG 관련 리스크를 식별·측정·통제하고, 대출·투자·내부 운영 전반에서 ESG 기회를 활용해야 한다”고 강조했습니다.
그러나 현실은 녹록지 않습니다.
- 법적 프레임워크 미비: 녹색 투자 포트폴리오를 정의하고 분류할 일관된 법령이 부족합니다.
- 인력·역량 부족: ESG 전문 컨설턴트 채용 비용은 높은 반면, 관련 전문 인력은 여전히 부족합니다.
- 데이터 수집·처리 문제: 투명하고 일관된 방식으로 데이터를 수집·가공할 시스템이 마련되지 않아 보고서 품질을 담보하기 어렵습니다.
Vietcombank 전략 부국장 응오 투이 푸옹(Ngo Thuy Phuong)은 “녹색 분류 체계와 통일된 ESG 기준이 없으면 은행이 제공하는 정보의 신뢰성과 정확성을 검증할 방법이 없다”고 지적했습니다.
AI 적용의 필요성과 기대 효과
이런 가운데 AI는 지속 가능성 보고 프로세스 전반을 혁신할 열쇠로 주목받습니다.
FiinRatings 회장 응우옌 꽝 투안(Nguyen Quang Thuan)은 “AI와 기술 없이는 혁신이 불가능하며, 수작업에 의존한 보고는 현실적으로 지속될 수 없다”고 말했습니다.
AI가 제공할 수 있는 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 빅데이터 자동 수집·처리: 대량의 환경·사회·거버넌스 데이터를 신속히 수집하고 정제합니다.
- 추세 분석 및 리스크 모니터링: 과거 데이터를 기반으로 환경·사회 이슈의 잠재적 불안 요인을 사전 탐지합니다.
- 보고서 작성 자동화: 정형·비정형 데이터를 자동으로 요약·시각화해 보고서 품질과 일관성을 높입니다.
- 그린워싱 방지: 이상치 탐지를 통해 과도하게 긍정적인 ESG 수치를 식별·제거함으로써 보고 투명성을 확보합니다.
- 실시간 ESG 대시보드 구축: 투자자·감독기관·내부 경영진이 언제든지 주요 지표를 확인할 수 있도록 지원합니다.
이러한 기능을 통해 은행은 리소스를 절약하고 고위험 분야에 집중할 수 있으며, 보고서의 신뢰성을 높여 이해관계자의 신뢰를 확보할 수 있습니다.
글로벌 사례: MAS의 AI 활용
싱가포르 통화청(MAS)은 이미 AI를 활용해 중소기업(SME)의 ESG 보고서를 평가하는 디지털 플랫폼 ‘Gprnt’를 개발했습니다.
이 플랫폼은
- 송장·에너지 소비·공급망 데이터를 통합
- AI 모델로 비재무적 지표를 자동 분류·점수화
- 결과적으로 대출 승인 시간을 대폭 단축 시켜 중소기업의 녹색 자본 접근성을 높였습니다.
FPT 디지털 부국장 르 훙 끄엉(Le Hung Cuong)은 “MAS 사례처럼 AI 기반 솔루션 도입으로 은행은 ESG 요구 사항을 효과적으로 준수하고 경쟁력을 강화할 수 있다”고 설명했습니다.
AI 도입을 위한 선결 과제
전문가들은 AI 도입이 성공하려면 기술 자체뿐 아니라 제도·인력·데이터 인프라의 동시 정비가 필요하다고 강조합니다.
- 법·제도 동기화: 국가 녹색 분류 표준과 ESG 보고 가이드라인을 조속히 마련해야 합니다.
- 데이터 시스템 구축: 은행 내부 시스템에 사회·환경 데이터를 통합·관리할 데이터 플랫폼을 설계해야 합니다.
- 전문 인력 양성: AI 모델 개발·운영, ESG 분석 역량을 갖춘 전문가를 확보하고 지속 교육체계를 구축해야 합니다.
이들 요소가 유기적으로 결합돼야 비로소 AI가 은행의 지속 가능한 개발 보고에 진정한 가치를 더할 수 있습니다.
결론
현재 은행권의 지속가능발전보고는 양적 확장 단계에 접어들었으나, 질적 수준 향상을 위해 아직 많은 과제가 남아 있습니다.
AI를 통한 자동화와 분석 기능은 보고서의 효율성과 투명성을 강화할 유력한 해법이지만, 법·제도 정비와 데이터 인프라 구축, 전문 인력 확보라는 기초 작업 없이는 한계가 분명합니다.
향후 은행과 정책 당국이 협력해 명확한 녹색 분류 체계와 ESG 표준을 마련하고, AI 도입 여건을 조성할 때 비로소 지속 가능한 금융 생태계가 구축될 것입니다.
기사 출처: AI và bài toán báo cáo phát triển bền vững của ngân hàng
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