ISO 14097 기후투자 표준 도입이 수출 금융 지원 조건을 어떻게 바꿀까?
안녕하세요.
탄소배출량 공시 의무화가 수출기업의 무역 보험 가입 심사 기준에 미칠 수 있는 구체적인 영향은 어떤 것들이 있을지 궁금합니다.
안녕하세요. 남형우 관세사입니다.
탄소배출량 공시 의무화는 수출기업의 무역 보험 가입 심사에 여러 영향을 미칠 수 있습니다. 보험사는 기업의 지속 가능성을 평가하는 요소로 탄소배출 정보를 활용할 가능성이 높아지며, 배출량이 많은 기업은 보험료 인상이나 가입 제한을 받을 수도 있습니다. 반면, 탄소 감축 노력이 우수한 기업은 우대 조건을 적용받을 가능성이 큽니다. 또한, 일부 국가나 기관에서 친환경 경영을 무역 지원 조건으로 내세울 경우, 공시된 탄소배출량이 수출기업의 금융 및 보험 접근성에 중요한 기준이 될 수 있습니다.
안녕하세요. 박현민 관세사입니다.
ISO 14097 기후투자 표준 도입은 수출 금융 지원 조건에 큰 변화를 가져올 수 있습니다. 이 표준은 온실가스 배출량 관리와 기후 관련 금융 활동의 투명성을 강화하기 위한 지침을 제공하며, 기업의 탄소배출량 공시 의무화와 연계됩니다. 수출기업은 ESG 공시와 탄소배출 감축 목표를 충족해야 무역보험 가입이나 금융 지원 심사에서 유리한 조건을 얻을 가능성이 높아집니다. 이는 국제 규제 강화에 따른 리스크를 줄이고, 친환경 전환을 촉진하는 데 기여합니다.
탄소배출량 공시는 수출기업의 재무적 리스크를 평가하는 중요한 기준으로 작용하며, 무역보험 심사에서 기업의 지속가능성과 환경적 책임을 강조합니다. 기후투자 표준은 재생에너지 사용, 친환경 기술 도입 등 녹색전환 노력을 평가하여 금융 지원 조건을 차별화할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하고, 강화되는 환경 규제에 선제적으로 대응할 수 있는 기반을 마련하게 됩니다.
안녕하세요. 이치호 관세사입니다.
ISO 14097은 금융 기관이 기후 변화와 관련된 투자 및 금융 활동을 평가하고 보고하는 데 필요한 원칙과 지침을 제공합니다. 이 표준은 투자 결정이 온실가스 배출에 미치는 영향, 저탄소 전환 경로와의 일치성, 그리고 기후 관련 목표에 대한 기여도를 평가하는 체계를 제시합니다.
최근 국제적으로 온실가스 배출량 공개 의무화가 강화되고 있습니다. 예를 들어, 미국 증권거래위원회(SEC)는 2024년 3월에 기후 공시 규정을 확정하여 2026년부터 상장 대기업을 중심으로 단계적으로 의무화할 예정입니다. 또한, 유럽연합(EU)은 지속가능성 공시 지침(CSRD)을 통해 2024년 1월 1일부터 단계적으로 기후 관련 정보를 공개하도록 요구하고 있습니다.
이러한 국제적 흐름에 발맞춰, 국내에서도 환경부의 환경정보 공개제도 개편과 금융위원회의 ESG 정보 공시제도 도입이 추진되고 있습니다. 2024년부터 자산총액 2조 원 이상 주권상장법인은 온실가스 배출량 등 환경 정보를 공개해야 하며, 이후 공시 대상과 항목이 확대될 예정입니다.
수출 금융 지원 조건은 기업의 재무적 안정성뿐만 아니라 환경적 책임도 고려하는 방향으로 변화하고 있습니다. ISO 14097과 같은 국제 표준을 도입하면, 기업은 기후 관련 금융 활동의 투명성을 높이고, 온실가스 배출 감축 노력을 체계적으로 보고할 수 있습니다. 이는 무역 보험 가입 심사 등에서 긍정적인 평가를 받을 수 있으며, 국제 시장에서의 경쟁력 강화에도 도움이 될 것입니다.
안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.
탄소배출량 공시 의무화는 기업에 있어서는 부담이 될 수 있지만, 수출금융지원이나 무역보험 가입 심사 등의 기준에 이를 반영한다면, 친환경정책을 더 많이 운영하는 기업들의 입장에서는 도움이될 수 있습니다. 다만, 중소기업에게 이러한 의무를 부과하는 것은 섣부를 정책이 될 수 있어 이를 반영하는 기준을 명확히 도입할 필요가 있을 것으로 생각됩니다.
감사합니다.
안녕하세요. 최진솔 관세사입니다.
해수 온도 상승으로 인한 입항 지연과 납기 문제를 해결하기 위해, 해양 환경 데이터를 활용하여 항만 운영 일정을 사전에 조정하는 전략은 실효성이 있습니다. 최근 해양 분야에서는 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 활용하여 해양 환경을 예측하고, 이를 통해 항만 운영을 최적화하는 시도가 이루어지고 있습니다.
예를 들어, 해양 분야에서는 항해 및 항만, 해양위성, 해양부이 등으로부터 수집된 방대한 데이터를 AI와 빅데이터 기술로 가공하여 해양과학, 해양산업, 해양레저 등의 발전에 기여하고 있습니다. 특히, 수온 예측의 정확성을 향상시키고 이상수온과 같은 해양 재해로 인한 피해를 방지하기 위해 LSTM(Long-Short Term Memory)과 같은 지도학습 기반의 AI 기술이 활용되고 있습니다. 이러한 기술을 통해 해수 온도 변화를 예측하고, 이를 바탕으로 항만 운영 일정을 조정함으로써 입항 지연과 납기 문제를 사전에 예방할 수 있습니다.
감사합니다