생성형 AI 및 ESG 과정

1 수업 • ESG가 기업에 의미하는 바

세 가지 ESG 핵심 요소와 책임 투자에서의 기원을 정의합니다. 과정 전반에 걸쳐 사용되는 용어를 확립합니다.

2 수업 • 글로벌 ESG 보고 프레임워크

전 세계적으로 사용되는 주요 자발적 및 의무적 공시 프레임워크를 조사합니다. 프레임워크 선택을 조직의 보고 전략과 연결합니다.

3 수업 • 중요성 평가와 이해관계자 매핑

조직이 어떤 ESG 이슈가 가장 중요한지 식별하는 방법을 설명합니다. 이후의 데이터 수집을 비즈니스 관련 우선순위에 근거합니다.

4 수업 • ESG 평가와 시장 신호

평가 기관이 ESG 성과를 점수화하는 방식과 시장이 어떻게 반응하는지 분석합니다. 학습자가 외부 ESG 평가를 해석할 수 있도록 준비시킵니다.

1 수업 • AI의 한계와 위험 인식

편향, 데이터 기준 시점, 사실 오류 등 주요 실패 모드를 식별합니다. ESG에서 책임감 있는 AI 사용에 필요한 비판적 사고방식을 구축합니다.

2 수업 • 생성형 AI 출력 유형

텍스트, 이미지, 구조화된 데이터, 코드 생성 기능을 조사합니다. 출력 유형을 이후에 소개될 실무 ESG 작업과 연결합니다.

3 수업 • 프롬프트 엔지니어링 기초

AI 출력 품질을 제어하기 위한 효과적인 프롬프트 작성 기술을 가르칩니다. 이후 장의 응용 ESG 작업을 직접적으로 가능하게 합니다.

1 수업 • ESG를 위한 AI 거버넌스 프레임워크

ESG 기능 전반에 걸친 AI 사용을 관리하기 위한 내부 정책과 통제를 설계합니다. AI 의사결정을 위한 조직적 책임 구조를 구축합니다.

2 수업 • AI 생성 콘텐츠의 그린워싱 위험

AI가 의도치 않게 오해의 소지가 있는 ESG 주장을 생성할 수 있는 방식을 식별합니다. 조직의 신뢰성을 보호하기 위한 검토 통제를 확립합니다.

3 수업 • ESG AI에서의 데이터 프라이버시와 보안

AI 시스템에서 민감한 직원, 공급업체, 커뮤니티 데이터의 처리를 다룹니다. 데이터 보호 의무 준수를 보장합니다.

4 수업 • ESG AI 모델의 편향과 공정성

알고리즘 편향이 ESG 평가와 등급을 왜곡할 수 있는 방식을 식별합니다. 공정한 AI 출력을 보장하기 위한 완화 기술을 가르칩니다.

1 수업 • ESG 데이터 아키텍처 구축

ESG 데이터를 저장하고 전달하는 시스템과 워크플로우를 설계합니다. 데이터 인프라를 보고 및 분석 요구 사항과 연결합니다.

2 수업 • 데이터 품질과 거버넌스

ESG 데이터 정확성, 완전성, 감사 가능성에 대한 기준을 수립합니다. 데이터가 외부 검증 기관이 요구하는 엄격함을 충족하도록 보장합니다.

3 수업 • AI를 활용한 ESG 데이터 추출

생성형 AI를 적용하여 비정형 문서에서 구조화된 ESG 지표를 추출합니다. 데이터 수집 워크플로우에서 수동 작업을 줄입니다.

1 수업 • AI를 활용한 탄소 발자국 계산

AI 도구를 사용하여 배출 범위 전반의 온실가스 회계를 자동화합니다. 기후 관련 공시를 위한 정량적 토대를 구축합니다.

2 수업 • 벤치마킹과 동종 비교

조직의 ESG 성과를 업계 동종 기업과 비교합니다. 전략적 격차 식별과 목표 설정을 가능하게 합니다.

3 수업 • AI를 활용한 ESG 위험 식별

AI를 적용하여 뉴스, 공급망, 규제 신호를 스캔하여 ESG 위험을 식별합니다. 위험 인텔리전스를 기업 위험 관리에 통합합니다.

4 수업 • 시나리오 분석과 예측

다양한 비즈니스 및 기후 시나리오 하에서 미래 ESG 성과를 예측합니다. 장기 목표 설정과 위험 계획을 지원합니다.

1 수업 • AI를 활용한 ESG 보고서 구조화

프레임워크 요구 사항을 보고서 섹션에 매핑하고 AI를 사용하여 개요를 생성합니다. 복잡한 공시 문서의 초안 작성 시간을 단축합니다.

2 수업 • AI를 활용한 ESG 서술 초안 작성

프롬프트 엔지니어링을 적용하여 정확하고 브랜드에 부합하는 ESG 서술 텍스트를 생성합니다. 오류와 그린워싱을 찾아내기 위한 사람의 검토 프로토콜을 가르칩니다.

3 수업 • 품질 보증 및 규정 준수 점검

AI를 사용하여 보고서의 완전성, 일관성, 프레임워크 정합성을 감사합니다. 외부 검토 전에 보증 위험을 줄입니다.

1 수업 • 공급망의 Scope 3 배출량

AI 지원 지출 및 활동 데이터를 사용하여 상류 및 하류 배출량을 정량화합니다. 가장 크고 복잡한 배출 범주를 다룹니다.

2 수업 • 공급업체 참여와 개선

공급업체의 ESG 성과 개선을 지원하는 AI 기반 프로그램을 설계합니다. 평가 결과를 측정 가능한 공급업체 개발로 전환합니다.

3 수업 • 지속적인 공급업체 모니터링

뉴스, 인증, 사고 데이터에 대한 AI 기반 모니터링을 구현합니다. 실사를 정기적 방식에서 실시간 방식으로 전환합니다.

4 수업 • 공급업체 ESG 평가 도구

공급업체를 위한 AI 강화 설문지와 점수화 모델을 설계하고 배포합니다. 다양한 공급업체 기반에 걸쳐 평가를 표준화합니다.

1 수업 • ESG를 비즈니스 전략에 통합

ESG 고려 사항을 핵심 비즈니스 계획 및 자본 배분에 포함시킵니다. ESG가 단순한 규정 준수 활동이 아닌 가치 창출의 동인이 되도록 보장합니다.

2 수업 • 진행 상황 모니터링과 적응형 관리

ESG 목표 진행 상황을 추적하기 위한 AI 기반 대시보드와 검토 주기를 확립합니다. 성과가 계획에서 벗어날 때 수정 조치를 가능하게 합니다.

3 수업 • 과학 기반 목표 프레임워크

과학 기반 배출 및 자연 목표의 방법론을 설명합니다. 전 세계적으로 인정받는 기준에 목표 설정을 근거합니다.

4 수업 • AI 지원 격차 및 기회 분석

AI를 사용하여 현재 성과를 목표와 비교하고 우선 조치 사항을 식별합니다. 데이터를 전략적 투자 결정으로 전환합니다.