AI가 읽고 사람이 판단...지배구조 근거 수집 시간 절반으로 줄였다[fn마켓워치]
서스틴베스트 "줄어든 시간, 커버리지 넓히고 업데이트 주기 앞당길 것"
[파이낸셜뉴스] 국내 최초로 환경·사회·지배구조(ESG) 평가를 도입한 서스틴베스트가 축적 데이터와 인공지능(AI)을 평가 실무에 적용해 지배구조 지표 근거 수집 시간을 절반으로 줄였다. 확보한 시간은 비용 절감이 아니라 평가 대상 확대와 업데이트 주기 단축에 투입한다. 반복적인 문서 읽기는 AI가 맡고 최종 판단은 연구원이 책임지는 구조다.
2일 고은해 서스틴베스트 AX센터장 겸 리서치데이터본부장은 서울 중구 웨스틴 조선호텔에서 열린 서스틴베스트 20주년 행사에서 "연간 수집·정리하는 자료가 50만 페이지 이상"이라며 "전체 업무 시간의 70%가 수집과 정리에 쓰여 AI 도입 필요성이 컸다"고 말했다.
수집 대상은 지속가능경영보고서와 사업보고서, 기업 홈페이지, 주주총회 공고, 정부 발표와 뉴스 등이다. 서스틴베스트는 이른바 '읽는 노동'에 AI를 적용해 지배구조 지표 하나당 근거 수집·정리 시간을 약 50% 줄였다.
전자공시시스템 다트에서 공시를 모으고 대규모언어모델(LLM)이 문서를 읽어 정리한 뒤 검색엔진으로 필요한 정보를 확인한다. AI가 추출한 문장에는 원문 출처가 연결되며 담당 연구원이 직접 확인해야 데이터가 최종 확정된다.
고 센터장은 "데이터 이용자 입장에서는 더 많은 기업을 더 최신 근거로 볼 수 있다는 의미"라고 설명했다.
통상 AI는 정형 데이터보다 자료가 방대하면서 비정형인 영역에 집중 적용한다. ESG 공시와 지속가능경영보고서처럼 사람이 직접 읽어야 했던 구간에서 효과가 크다는 판단이다.
AI 환각은 기업 공시에서만 근거를 찾도록 하는 검색증강생성(RAG) 방식으로 통제한다. 모든 답변에 원문 출처를 표시하고, 맥락 오독 가능성은 사람이 최종 확인하는 '휴먼 인 더 루프' 구조로 보완한다.
업무 프로세스도 문서 수집·구조화와 읽기·추출은 AI가 담당하고 검토·판단·확정은 전문가가 맡도록 설계했다. 고 센터장은 "AI에 한계가 있기 때문에 믿을 수 있는 원천 데이터와 전문가 판단의 가치가 더 커진다"고 말했다.
한편 서스틴베스트의 차별점은 축적된 데이터다. 2006년 설립 이후 20년치 시계열 데이터와 1305개 평가 대상 기업, 800만건 이상의 데이터를 확보했다.
내년에는 평가 대상 확대와 신규 데이터셋 구축, 인사이트 리포트 확대, AI 관련 ESG 지표 개발에 나설 계획이다.
고 센터장은 "더 많은 기업을 더 빠르게, 더 확실한 근거로 평가하는 것이 핵심"이라며 "확보한 시간은 커버리지를 넓히고 업데이트 주기를 당기는 데 쓸 것"이라고 덧붙였다.
[email protected] 강구귀 기자
