기후 리스크는 기업 전략과 정부 정책 모두에서 점점 더 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 기후 변화 속도가 가속화됨에 따라, 데이터와 인공지능(AI)은 기후 영향을 평가하고 관리하는 방식을 혁신할 수 있는 필수 도구이자 기회로 떠오르고 있습니다.
데이터와 AI의 융합은 기후 회복력 및 지속 가능성을 위한 접근 방식을 변화시키며, 보다 스마트하고 선제적인 의사결정을 가능하게 합니다. 이제 우리는 방대한 환경 데이터를 분석할 수 있는 기술을 갖추고 있으며, 이를 통해 현재의 기후 리스크를 보다 정밀하게 측정할 뿐만 아니라, 미래의 도전 과제를 놀라운 정확도로 예측할 수 있습니다. 그러나 이러한 데이터의 가치는 단순한 수집이 아니라, 의미 있는 통찰을 도출하고, 모범 사례를 공유하며, 데이터의 품질을 우선시하는 데서 나온다는 점을 잊지 말아야 합니다.
기후 관리에서 확대된 데이터의 역할
대규모 환경 데이터의 가용성은 기후 변화에 대한 우리의 이해도를 크게 향상시켰습니다. 오늘날 위성, 센서, 원격 모니터링 시스템을 통해 기온 변동, 해수면 상승, 빙하 감소, 산림 황폐화 등 다양한 기후 지표를 실시간으로 수집할 수 있습니다. 이러한 종합적인 데이터는 단기적인 환경 변화뿐만 아니라 장기적인 기후 트렌드를 추적할 수 있도록 하며, 전 지구적 및 지역적 기후 역학을 더욱 명확하게 파악할 수 있는 기반을 제공합니다.
최근 가장 혁신적인 발전 중 하나는 AI와 기후 데이터의 결합입니다. 기계 학습 모델과 같은 AI 도구는 전통적인 방법보다 훨씬 빠르고 효율적으로 방대한 데이터를 처리 및 분석할 수 있으며, 이를 통해 기후 모델 및 리스크 평가에 유용한 인사이트를 제공합니다. 특히 해양과 숲과 같은 생태계에서 미세한 변화 패턴을 감지하고, 기존에는 예측하기 어려웠던 기후 변화를 예측하는 데 탁월한 성과를 보이고 있습니다. 예를 들어, 북극 해빙 예측은 AI 모델인 IceNet을 통해 전통적인 방식보다 훨씬 높은 정확도로 개선되었습니다. 물론, 이러한 AI 기반 기후 분석 도구들은 여전히 개발과 테스트 단계에 있지만, 초기 결과만 보더라도 기존 방식보다 더 높은 정확도와 속도를 제공하는 것이 확인되고 있습니다.
기업과 정부의 기후 리스크 평가에 대한 방식 변화
데이터의 풍부한 가용성은 기업과 정부가 기후 리스크를 평가하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 이제 기업들은 기후 변화가 자사의 운영과 공급망에 미칠 영향을 이전에는 상상할 수 없을 정도의 정밀도로 분석할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식 덕분에, 기업의 지속 가능성 목표가 기존의 추상적인 약속에서 벗어나, 보다 구체적이고 측정 가능한 목표로 전환되고 있습니다. 예를 들어, 과학 기반 감축 목표 이니셔티브(SBTi)는 데이터를 활용해 기업이 탄소 감축 노력을 글로벌 넷제로 목표와 정렬할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 기업의 지속 가능성 활동이 더욱 명확하고 책임감 있게 관리될 수 있습니다.
마찬가지로, 정부는 방대한 데이터를 활용하여 미래의 기후 리스크를 보다 정확하게 예측하고, 특정 지역에 최적화된 정책을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, Global Forest Watch가 제공하는 물 부족 데이터나 산림 벌채 지도를 활용하면, 정부는 취약 지역을 식별하고, 우선적으로 대응해야 할 문제를 정리하며, 보다 효과적인 규제 정책을 수립할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 지도 자체가 이미 기후 리스크 관련 데이터의 접근성과 활용성이 크게 향상되었음을 보여줍니다. 이제 문제는 데이터의 부족이 아니라, ‘이 데이터를 어떻게 활용할 것인가’입니다.
기후 리스크 예측에서 AI의 가능성과 과제
AI는 현재 환경 상태를 이해하는 능력을 향상시킬 뿐만 아니라, 미래의 기후 리스크를 예측하는 데도 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
전통적인 기후 모델은 높은 정확도를 제공하지만, 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하고, 복잡한 기후 패턴을 분석하는 데 한계가 있습니다.
반면, AI 모델은 예측 속도를 높이고, 인간 중심의 분석이 놓칠 수 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다.
그러나 AI를 기후 예측에 활용하는 데는 몇 가지 과제가 있습니다. 먼저, 많은 AI 모델이 ‘블랙 박스(black box)’ 방식으로 작동하여 예측 결과가 도출되는 과정을 설명하기 어렵습니다. 정책 결정자나 기업 리더들에게는 AI 예측 결과의 투명성이 부족할 경우, 중요한 결정을 내리는 데 있어 신뢰성이 문제가 될 수 있습니다. 또한, AI 모델의 정확성은 학습 데이터의 품질에 직접적으로 의존합니다.
만약 학습 데이터가 편향되었거나, 불완전하거나, 낮은 품질이라면, AI의 예측 결과도 오류를 포함할 가능성이 높아져 잘못된 정책 결정으로 이어질 위험이 있습니다.
ESG 고려사항
AI는 놀라운 가능성을 제공하지만, 동시에 환경(Environmental), 사회(Social), 거버넌스(Governance, ESG) 측면에서 중요한 논의를 불러일으키고 있으며, 이는 전 세계적으로 주목받고 있는 이슈입니다. 특히 AI 모델의 편향성 문제에 대한 우려가 있으며, 데이터가 특정 인구나 지역의 기후 리스크 평가를 왜곡할 가능성이 있다면 공정성을 해칠 수 있습니다. 또한, AI 자체의 높은 연산 처리 요구량으로 인해 막대한 자원이 소비되며, 이를 지속 가능하게 관리하지 않을 경우 환경에 부정적인 영향을 미칠 위험도 있습니다. 그러나, 일부 AI 리더들은 이를 해결하기 위해 데이터 센터에서 발생하는 탄소 배출을 상쇄하려는 노력을 기울이고 있습니다.
새로운 기술을 활용하는 경쟁이 치열한 가운데, 점점 더 많은 산업이 기후 변화는 개별 조직이 아닌 전 세계가 함께 해결해야 할 공동 과제임을 인식하고 있습니다. 따라서, AI의 효과적인 도입은 개별 기업의 단독적인 노력이 아닌, 산업·정부·지역을 초월한 협력이 필수적입니다. AI 활용이 고립된 개별 솔루션 개발로 끝나서는 안 되며, 오히려 협업을 촉진하는 방향으로 나아가야 합니다. 이를 위해서는 공유 가능한 도구, 오픈 데이터, 모범 사례를 통해 기후 리스크를 보다 효과적이고 공정하게 해결할 수 있는 체계를 마련하는 것이 중요합니다.
데이터 기반 기후 대응의 미래
앞으로 데이터 기반 접근 방식은 기후 변화의 위협이 커질수록 더욱 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 특히, 디지털 트윈(Digital Twin) 기술 – 실제 물리적 시스템을 가상으로 시뮬레이션하는 기술 – 의 도입은 기업과 정부가 에너지 사용을 최적화하고, 환경 리스크를 완화하며, 보다 정밀한 규제 체계를 개발하는 데 기여할 것입니다. 또한, AI와 사물인터넷(IoT)의 통합은 기후 변화로 인한 리스크 – 예를 들어 극단적인 기상 현상이나 식량 공급망의 차질 – 에 실시간으로 대응할 수 있는 가능성을 열어줍니다.
향후에는 더 정교하고 맞춤형 기후 영향 평가 시스템이 등장할 가능성이 큽니다. 이를 통해 각 조직이 자신이 직면한 특정 기후 리스크를 바탕으로 보다 전략적인 대응을 할 수 있도록 지원할 것입니다. 또한, 규제 기관과 소비자의 요구에 의해 보고 및 투명성 기준이 더욱 강화되면서, 데이터와 AI는 지속 가능성 이행의 책임성을 높이는 핵심 요소로 자리 잡을 것입니다.
사물인터넷, 센서, 디지털 전환 덕분에 우리는 지금 이전에는 상상할 수 없을 만큼 방대한 양의 기후 관련 데이터에 접근할 수 있는 시대에 살고 있습니다. 이러한 투명성이 엄청난 가능성을 제공하는 것은 분명하지만, 동시에 방대한 데이터가 오히려 혼란을 초래할 수도 있습니다. 단순히 더 많은 정보를 수집하는 것만으로는 충분하지 않으며, 어떤 데이터가 정말 중요한지 구별하고, 이를 바탕으로 실질적인 변화를 이끌어낼 방법을 찾아야 합니다.
궁극적으로 중요한 것은 보호해야 할 특정 산림을 식별하거나 제거해야 할 유해 화학 물질을 파악하는 것과 같이, 명확한 기후 대응 목표를 설정하는 것입니다. 또한, 개별 조직 간 경쟁이 아니라 협업을 촉진하는 해결책에 집중해야 합니다. 결국 데이터를 단순히 축적하는 것이 아니라, 이를 효과적으로 해석하고, 모범 사례를 공유하며, 기후 리스크 대응에 실질적인 변화를 유도하는 것이 핵심입니다.
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