How Clarity AI uses AI and ML on AWS to quantify sustainability

환경, 사회 및 거버넌스의 관점에서 지속 가능한 회사를 만드는 것은 많은 창업자의 최우선 과제입니다. 하지만 기업의 지속 가능성이 투자자들에게도 갈수록 중요해지고 있다는 사실을 아시나요?

글로벌 ESG 펀드 자산, 즉 기업의 환경, 사회 및 거버넌스 측정 결과를 기반으로 한 투자는 2022년 4분기에 12% 증가했으며 연말까지 약 2조 5,000억 USD 에 이를 것으로 예상됩니다. 투자자와 경영진이 의사 결정에 조직이 환경, 사회, 기업 거버넌스 측면에서 미치는 영향을 갈수록 더 많이 고려함에 따라, 데이터를 사용하여 이러한 영향을 추적하고 예측하는 것이 중요해졌습니다.

현재 Clarity AI 는 Amazon Web Services(AWS)를 기반으로 구축된 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 다음과 같은 요인별로 7만 개 이상의 기업, 36만 개 펀드, 198개 국가 및 199개 지방 정부에 대한 명확하고 유용한 데이터를 제공합니다.

• UN 지속 가능한 개발 목표를 기준으로 한 인류와 지구에 미치는 영향
• 지속 가능성과 관련된 리스크, Sustainability Accounting Standards Board(SASB) 표준에서 지원되는 업계에서 합의한 ESG 프레임워크를 통해 발생하는 리스크
• CDP 데이터를 기반으로 한 탄소 배출량 및 발자국, 온도, 탄소 중립 상태, Task Force on Climate-Related Financial Disclosures(TCFD) 보고를 통한 기후 영향 측정
• 규제 준수[지속 가능한 금융 공개 규정(SFDR), EU 분류법 등 포함]
• GIST Impact와의 파트너십을 통한 투자[Taskforce on Nature-related Financial Disclosures(TNFD) 보고 요건 포함]가 생물다양성에 미치는 영향

이 플랫폼에는 신규 투자 심사, 지속 가능성 요구 사항 조정, 포트폴리오 모니터링 및 재조정, 내부 또는 외부 이해 관계자에게 정보를 제공하기 위한 자동 및 맞춤형 보고 기능이 포함됩니다.

분석에 관한 모든 것

기업의 ‘지속 가능성’은 어떻게 수치로 나타낼까요? 기업 하나에는 수백만 개의 잠재적 데이터 포인트가 존재하기 때문에 가장 중요한 지표를 수집하고 분석하기가 어려울 수 있습니다. Clarity AI는 인공 지능(AI)[기계 학습(ML) 포함]과 AWS를 사용하여, 투자 및 조직의 영향을 측정하는 프로세스를 근본적으로 간소화하고 개선합니다.

Clarity AI의 Board Director 겸 Vice President of Product인 Ángel Agudo는 몇 년 전까지만 해도 지속 가능성 보고에 대한 기준이 모호했기 때문에, 어떤 데이터를 통합하고 어떻게 해석해야 할지 알기 어려웠다고 설명합니다. 그는 “사람들이 회사의 실적이 얼마나 좋은지 나쁜지에 대해 평가를 내릴 때 그 근거가 무엇인지 정확히 이해할 수 있는 기능이 제공되지 않았기 때문에 어려웠습니다”라고 말합니다.

AWS를 기반으로 기술 스택 구축

기업의 지속 가능성 발자국을 전반적으로 파악하려면 많은 데이터를 저장하고 분석해야 합니다. 이 두 가지를 모두 수행하는 혁신적인 제품을 구축하기 위해 Clarity AI는 AWS를 활용하여 구축하기로 결정했습니다.

Ángel은 “운영 비용을 최소화하면서 출시 시간을 최적화하는 데 집중할 수 있게 해주기 때문에, 저희는 최대한 AWS 관리형 서비스를 기반으로 구축하려고 합니다”라고 설명합니다.

기술적 관점에서 Clarity AI의 플랫폼은 다음 세 부분으로 나뉩니다.

• 첫 번째는 클라우드 서비스, 기본 서비스, 실험 및 개발 환경을 포함하는 기본 플랫폼입니다. Clarity AI는 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)를 사용하여 마이크로서비스를 관리합니다. 이를 통해 플랫폼 엔지니어링 팀은 Kubernetes 컨트롤 플레인의 가용성과 확장성을 오프로드할 수 있습니다. 이러한 마이크로서비스 세트의 진입점은 Elastic Load Balancing(ELB), 특히 Application Load Balancer를 통해 이루어집니다. 스토리지 서비스로는 Amazon Simple Storage Service(S3) , Amazon Elastic File System(Amazon EFS) 등이 사용됩니다. Clarity AI는 Amazon Aurora, Amazon ElastiCache, AWS 파트너인 MongoDB와 같은 목적별 데이터베이스를 사용합니다. Clarity AI는 각 데이터베이스 기술을 적절한 사용 사례에 매칭하여 최종 사용자에게 최상의 경험을 제공합니다.
• 다음 섹션은 데이터를 캡처하고 변환하여 AI 알고리즘을 적용할 수 있도록 하는 데이터 플랫폼입니다. Clarity AI는 Python ETL 작업과 Amazon EMR 및 Amazon SageMaker 의 조합을 사용하여 Apache Airflow를 통해 이러한 프로세스를 오케스트레이션합니다. Amazon S3는 핵심 스토리지 기술입니다.
• 마지막 섹션은 Clarity AI 고객에게 직접 노출되는 모든 애플리케이션을 포함하는 고객용 서비스형 소프트웨어(SaaS)입니다.

AI(및 ML)가 핵심

Clarity AI의 알고리즘은 지속 가능성 보고서, 재무 보고서, 수익 요청과 같은 공식 기업 소스뿐만 아니라, 연구 문서와 기타 외부 소스에서도 데이터를 가져옵니다. 이 플랫폼은 위성 이미지와 같은 비정형 데이터도 구분 분석하여 회사 운영의 물리적 발자국을 분석할 수 있습니다.

또한 Clarity AI의 대규모 언어 모델(LLM) 은 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 수백만 개의 뉴스 기사를 분석하고 새로운 정보와 동향을 파악합니다.

Ángel은 “저희는 매일 3만 개가 넘는 신뢰할 수 있는 소스의 140만 건에 달하는 뉴스를 평가하고 있습니다. 이런 자료들은 기업들이 직접 보고하지 않는 문제를 보여주는 것은 물론, 지속 가능성 관점에서 기업들이 어떻게 행동하고 있는지에 대해 특히 많은 정보를 줄 수 있습니다”라고 설명합니다.

뉴스를 자동으로 분석하면 새로운 데이터 포인트뿐만 아니라 잠재적인 논란거리도 찾을 수 있습니다. Clarity AI는 다양한 NLP 모델을 사용하여 정보를 추출하고 문제를 식별한 다음 문제의 중요성을 평가할 수 있습니다.

Ángel “다양한 이유로 뉴스에 회사 이름이 오를 수 있습니다. 우리가 알아야 할 것은 지속 가능성에 대한 우려로 인해, 이 회사에서 리스크가 발생할 수 있는지, 구체적으로 어떤 문제가 발생할 수 있는지에 대한 정보입니다. Clarity AI는 데이터와 컨텍스트화 기능을 결합하여 회사의 성과를 정확히 파악할 수 있는 독보적인 시각을 제시합니다.

이 프로세스를 자동화하면 Clarity AI의 API 또는 웹 애플리케이션을 통해 최신 데이터에 거의 즉시 액세스할 수 있습니다. 새 수익 보고서 또는 뉴스 기사도 발표되는 즉시 통합됩니다. SageMaker와 같은 AWS 솔루션은 이를 실현하는 데 중요한 역할을 합니다.

Ángel은 “독점 NLP를 훈련할 때 컴퓨팅 시간만큼만 비용을 지불하면서 AWS GPU로 작업을 실행할 수 있다는 것이 매우 중요합니다. 이러한 NLP 모델을 사용하면 방대한 세상에서 최신 데이터를 효율적으로 수집할 수 있습니다. 저희는 SageMaker 배치 변환 작업을 사용하여 뛰어난 확장성을 바탕으로 대량의 문서와 논문의 추론을 처리합니다”라고 말합니다.

Clarity AI는 SageMaker를 사용하여 대규모 데이터 분석 및 AI/ML 워크로드를 효율적으로 빠르게 처리할 수 있습니다. 이를 통해 자산 관리자의 전체 포트폴리오나 설립자의 개별 회사를 최대한 포괄적, 세부적으로 분석할 수 있습니다.

이는 시작에 불과합니다. Clarity AI 팀은 AI/ML을 활용하여 지속 가능성 이니셔티브를 혁신적으로 발전시키면서 Amazon SageMaker Studio도 활용했습니다. 이 완전 통합 개발 환경(IDE) 은 팀의 실험과 협업을 지원하는 Jupyter 노트북을 호스팅합니다.

함께하는 시너지 효과

AWS와의 협업은 Clarity AI의 기술적 요구 사항을 충족할 뿐만 아니라, Clarity AI가 비즈니스를 가속화하는 데도 도움이 되었습니다. Ángel은 “Startup을 위한 AWS Activate 프로그램을 통해 실험을 가속화하고 새로운 기능의 출시 시간을 단축할 수 있었습니다”라고 말합니다.

Clarity AI는 AWS Activate의 회원사로서 AWS 전문가와의 교육 및 자문 세션에 참여했습니다. Ángel은 “이 프로그램 덕분에 별다른 마찰 없이 새로운 서비스와 기능을 도입할 수 있게 되었습니다. 그와 동시에 AWS Activate는 추가 비용 없이 이 모든 실험을 수행할 수 있는 크레딧을 제공했습니다. 이 프로그램의 세션은 SageMaker와 같은 데이터 과학 서비스를 도입하고 운영 및 보안을 개선하는 데 매우 중요한 역할을 했습니다”라고 설명합니다.

또한 AWS는 Clarity AI가 AWS Well-Architected Framework 를 활용하여 인프라를 평가할 수 있도록 지원했습니다. Ángel은 “AWS 덕분에 엔지니어링 팀 내부적으로 의사 결정을 강화하고, 플랫폼을 개선하기 위한 새로운 이니셔티브를 개발할 수 있었습니다. 이제 저희는 ISO 27001 및 SOC2 인증을 획득했고, 세션이 매우 유용하다는 것이 입증되었습니다”라고 말합니다.

Clarity AI와 AWS는 함께 지속 가능성의 중요성을 부각시키고 있습니다. Clarity AI는 최근 네바다주 라스베이거스에서 열린 Money20/20에서 참석자들에게 AWS와 NVIDIA의 지원을 받아 ‘기계 학습을 기반으로 한 지속 가능성 평가’를 발표했습니다. 두 회사는 BattleFin의 Discovery Day New York 이벤트에서 ESG Opportunities 패널 토론을 공동 주최하기도 했습니다.

미래의 더 나은 비즈니스 의사 결정

지속 가능성의 중요성이 갈수록 커짐에 따라, 투자자와 경영진은 빠르게 변화하는 세상을 헤쳐나가는 데 도움이 될 솔루션을 찾고 있습니다. Clarity AI는 AWS Marketplace 를 시장 진출 프로세스의 일부로 활용하여 기업, 펀드 및 포트폴리오에 ESG 위험 점수 API 를 직접 제공함으로써 이러한 요구 사항을 지원합니다.

Ángel은 “AWS는 금융 기관들과 긴밀한 관계를 맺고 있기 때문에 이러한 기관에 대한 마케팅에 AWS를 적극적으로 활용할수록 더 나은 성과를 얻을 수 있습니다”라고 말합니다.

ESG 문제에 주목하는 것은 투자자뿐만이 아닙니다. 전 세계 규제 기관들이 기업 환경 및 사회 정책에 대한 새로운 규정을 마련하고 있습니다. 그리고 그에 대한 사회 참여도가 높은 대중의 관심이 그 어느 때보다 높습니다.

Ángel은 ‘곧 기업과 금융 기관이 책임져야 할 강력하고 구체적인 규정이 등장할 것’이라고 예측합니다. 여기서 책임진다는 것은 더 정확한 데이터에 대한 접근성을 높인다는 의미이며, Clarity AI는 이를 지원할 준비가 되어 있습니다.