Kevin Topolsky최근 EY 보고서는 전 세계 재무 리더들 사이에서 기업 보고의 비재무 데이터 신뢰성에 대한 우려가 커지고 있다는 놀라운 사실을 드러냅니다. 96%의 재무 임원들이 이 데이터의 완전성과 신뢰성에 대해 걱정하고 있습니다. 이 연구는 불만족스러운 데이터 품질이 중요한 글로벌 목표를 위험에 빠뜨릴 수 있다는 우려가 커지고 있음을 강조합니다. 이는 기업의 지속 가능성 목표에도 영향을 미칠 수 있습니다.
데이터 완전성은 시급한 문제입니다, 비재무 데이터는 종종 의사 결정 과정에 충분하지 않다고 여겨집니다. 조사에 응답한 투자자의 절반 이상이 인공지능(AI)이 데이터의 신뢰성과 정확성을 평가하고 불일치를 식별하는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 믿고 있습니다. 57%의 투자자는 AI가 재무 및 비재무 정보를 평가하는 데 필수적이라고 생각합니다.
2,800명 이상의 글로벌 재무 리더와 기관 투자자를 대상으로 한 이 연구는 기업들이 재무 및 비재무 보고에서 직면하는 여러 가지 과제를 강조합니다. 조사 결과, 지속 가능성 목표를 달성할 것으로 예상되는 기업은 소수에 불과하며, “그린워싱”에 대한 잠재적 혐의에 대한 우려가 있습니다.
이해관계자들은 비재무 가치 동인에 점점 더 집중하고 있습니다. 69%의 재무 임원들이 2년 전과 비교하여 이 분야에 대한 투자자의 관심이 증가한 것을 알아차렸습니다. 새로운 보고 기준이 지속 가능성 노력에 도움을 줄 수 있다는 낙관론에도 불구하고, 재무 리더의 절반 이상이 부담스러운 비용과 복잡한 규제 문제를 예상하고 있습니다.
기술, 특히 AI가 이러한 문제를 해결할 수 있기를 바라지만, 그 위험에 대한 수용과 이해는 여전히 장애물로 남아 있습니다. 재무 리더들은 AI 도입과 관련된 비용 및 규정 준수 문제에 대해 여전히 의견이 분분합니다. 기업들이 보고 프로세스를 개선하기 위해 노력하면서 데이터 완전성을 보장하는 데 있어 기술의 역할은 점점 더 중요한 점이 되고 있습니다.
기업 보고에서 데이터 완전성을 극대화하기 위한 팁과 통찰력
기업 보고에서 비재무 데이터의 완전성에 대한 우려가 커지고 있으며, 최근 보고서에서 강조되었습니다. 96%의 재무 임원들이 데이터의 신뢰성에 대해 걱정하고 있는 만큼, 기업들이 이러한 도전을 효과적으로 극복할 수 있는 전략과 통찰력을 탐구하는 것이 중요합니다.
1. AI와 머신러닝 수용
많은 투자자들이 믿는 바와 같이, 인공지능은 재무 데이터와 비재무 데이터를 모두 신뢰성 있게 보장하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. AI는 대규모 데이터 세트에서 이상 및 불일치를 감지하는 능력이 놀라운 변화를 가져올 수 있습니다. 기업들은 데이터 검증 프로세스를 간소화하고 의사 결정의 정확성을 높이기 위해 AI 기술에 투자하는 것을 고려해야 합니다.
2. 데이터 품질 및 거버넌스에 집중
데이터 품질을 개선하는 것은 강력한 거버넌스 정책에서 시작됩니다. 명확한 데이터 기준을 수립하고 데이터 수집 및 분석을 자동화하는 도구에 투자하십시오. 팀이 신뢰할 수 있는 데이터에 접근할 수 있도록 보장함으로써, 기업들은 낮은 데이터 품질과 관련된 위험을 완화하고 “그린워싱” 혐의의 가능성을 줄일 수 있습니다.
3. 재무 팀과 비재무 팀 간 협업 강화
재무 팀과 비재무 팀 간의 부서 간 단절은 데이터 완전성을 저해할 수 있습니다. 이러한 부서 간의 협업을 장려하여 모든 재무 및 비재무 데이터가 회사의 목표와 일치하도록 하십시오. 정기적인 부서 간 회의는 격차를 줄이고 투명성과 신뢰성이 있는 문화를 조성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
4. 보고 기준에 대한 정보 유지
새로운 보고 기준이 등장함에 따라, 준수와 전략적 이점을 위해 정보 유지가 필수적입니다. 이러한 기준을 이해하는 것은 기업들이 지속 가능성 노력을 더 잘 전달하고 투자자의 우려를 효과적으로 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 산업 그룹과 소통하고 포럼에 참여하여 변화하는 요구 사항을 파악하십시오.
5. 지속적인 교육 및 훈련 우선순위 지정
팀에게 새로운 기술을 활용하고 규제 요구 사항을 이해하는 데 필요한 지식을 제공하십시오. 지속적인 교육은 직원들이 복잡한 데이터 세트를 정확하게 처리하고 기업 보고의 변화하는 환경에 대한 최신 정보를 유지할 수 있도록 합니다.
흥미로운 사실:
– 비재무 데이터를 효과적으로 보고 프로세스에 통합하는 기업들은 이해관계자의 신뢰를 개선하고 시장 가치가 상승하는 경향이 있습니다.
– AI는 비용 절감과 재무 및 비재무 정보 검증의 효율성을 높일 수 있는 잠재력으로 인해 감사의 미래에서 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.
기업 환경에서 기술을 수용하는 방법에 대한 추가 통찰력을 원하신다면, AI 및 데이터 관리 솔루션의 리더인 IBM과 Microsoft를 탐색해 보시기 바랍니다.
