[기업탐구] RepRisk

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RepRisk는 인공지능(AI)과 인간 지능을 결합하여 환경, 사회, 거버넌스(ESG) 리스크를 분석합니다. BERT와 같은 자연어 처리(NLP) 모델을 사용해 공개 소스로부터 방대한 양의 비정형 데이터를 처리하며, 인간 분석가들이 이를 검증하고 보완합니다. 이 과정을 통해 최신의 상세한 ESG 리스크 데이터베이스를 제공합니다.

 

RepRisk의 투명성 약속 헌장은 ESG 데이터의 중요성을 강조하며, 데이터의 목적, 방법론, 신뢰성, 적시성 및 독립성을 명확히 설명합니다. RepRisk는 AI와 인간 지능을 결합해 17년 이상의 일일 업데이트된 ESG 리스크 데이터를 제공하며, 외부 정보에 기반한 연구 접근 방식을 유지합니다. 또한, 잠재적 이해 상충을 피하고 독립성을 보장하며, 고객과 파트너에게 최고 품질의 데이터를 제공하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.

 

 

• 데이터의 목적: RepRisk는 ESG 리스크 데이터를 통해 기업과 투자자들이 윤리적이고 지속 가능한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 기업의 리스크 관리와 규제 준수를 지원합니다.
• 데이터 수집 및 처리: RepRisk는 100,000개 이상의 공개 소스와 이해 관계자 정보를 23개 언어로 매일 스크리닝하여 ESG 리스크 사건을 식별합니다. 2백만 개 이상의 문서를 고급 텍스트 및 메타데이터 추출을 통해 처리하며, 다국어 중복 제거 및 클러스터링 과정을 거쳐 약 15만 개의 문서로 압축합니다​​.
• 분석 및 검토: 150명 이상의 분석가들이 자동 태그 지정, 관련성 점수 매기기, 뉴스 분석 등의 결과를 검토하고 승인합니다. 각 리스크 사건은 심각성, 정보 소스의 도달 범위, 이슈의 신선도 등 세 가지 매개변수에 따라 분석됩니다​​.
• 품질 보증: 리스크 사건이 데이터 세트에 게시되기 전에, RepRisk의 엄격한 규칙 기반 방법론에 따라 품질 보증 검사를 받습니다. 이는 데이터의 깊이와 품질을 보장하기 위한 것입니다​​.
• 리스크 정량화: 최종 단계에서는 데이터 과학을 통해 리스크를 정량화합니다. 여기에는 RepRisk 지수(RRI)와 RepRisk 등급(RRR), 유엔 글로벌 컴팩트 위반 플래그 등이 포함됩니다. 이러한 지표는 ESG와 관련된 명성 리스크 노출을 동적으로 포착하고, 벤치마킹 및 비즈니스 리스크 통합을 용이하게 합니다​​.

 

 

세계 최대의 ESG 리스크 데이터베이스를 운영하며, 17년 이상의 연속된 데이터를 매일 업데이트합니다. RepRisk는 AI와 고급 머신러닝을 인간 지능과 결합하여 기업, 인프라 프로젝트, 국가와 관련된 중요한 ESG 리스크를 식별합니다. 고객과 파트너에게는 UNGC, SASB, SDG와 같은 표준에 맞춘 102개의 ESG 리스크 요소와 매핑된 '실사 등급' 데이터 및 메트릭스를 투명한 규칙 기반 방법론을 통해 제공합니다​​.

RepRisk는 ESG 등급 기관으로 간주되지 않습니다. 신용 리스크 관리에서 출발한 RepRisk의 역사, 연구 접근 방식, 방법론은 전통적인 ESG 등급 기관과 다릅니다. RepRisk는 외부 정보를 기반으로 ESG 리스크를 분석하며, 회사 자체 공개 정보를 의도적으로 제외합니다. 반면, ESG 등급 기관은 회사 자체 공개 정보를 기반으로 환경과 사회가 회사의 재무 성과에 미치는 영향을 평가합니다​​​​.

RepRisk는 회사의 비즈니스 행위와 관련된 ESG 리스크를 체계적으로 식별하고 평가합니다. 예를 들어, 특정 회사의 물 의존적인 운영이 지역 사회와 야생 생물의 수자원을 오염시킬 경우 발생할 수 있는 평판 손상, 현지 법률 위반, 벌금 등의 리스크를 분석합니다. 이를 통해 회사와 투자자들이 물질적 평판, 규제 준수, 재무적 영향을 미칠 수 있는 리스크를 사전에 식별하고 완화할 수 있도록 지원합니다​​.

RepRisk는 질적 정보(리스크 사건 세부 사항 및 기본 분석)와 양적 정보(표준 및 맞춤형 ESG 리스크 메트릭스)를 모두 고객에게 제공합니다​​.