포티투마루-BNZ파트너스, AI기반 ESG인증 표준화 체계 마련

K-택소노미 분류 자동화 구현 포티투마루는 BNZ파트너스와 ‘인공지능(AI) 기반 K-택소노미 적합성 판단 지원 시스템’(BNZ AITM)을 통해 녹색금융을 위한 AI 적용을 본격화했다고 20일 밝혔다. 이번 프로젝트에선 BNZ파트너스의 K-택소노미 전문성과 포티투마루의 생성형AI 기술을 결합, 환경·사회·지배구조(ESG) 인증 신청 과정의 핵심인 K-택소노미 분류를 신속·정확·일관되게 적용할 수 있도록 시스템을 구현했다. 포티투마루는 사업 요약 자동화, K-택소노미 분류, 질의응답, 설치·교육까지 전 과정을 담당했다. 장문 서술형 데이터의 정합성을 높이기 위해 재랭킹 엔진을 도입해 품질을 고도화했고 도메인 특화 경량모델 ‘LLM42’와 검색증강생성 ‘RAG42’, AI 독해 ‘MRC42’를 결합해 근거 기반 분류·응답 체계를 구현했다. 방대한 문서에서 핵심 정보를 추출·검증하고 환각을 완화하는 구조로 설계해 감사·심사 환경에서의 설명 가능성을 강화했다. 또한, 분류 자동화로 녹색채권 및 녹색여신을 위한 외부검토 서비스와 기업 ESG 준비 업무에서의 반복 검토·분류 부담을 줄이고 판단 편차를 최소화했다. 공공·제조·에너지 등 다양한 산업에서 K-택소노미 기반 분류와 문서 질의응답으로 확장 적용이 가능해 데이터 중심의 ESG 생태계 확산에 기여한다고 회사는 강조했다. BNZ파트너스는 분류 기준 개발과 학습데이터 구축을 주도하고 실제 녹색금융을 위한 K-택소노미 적합성 판단 절차에 부합하는 분류 체계를 반영했다. 이로써 외부검토 서비스의 속도와 일관성을 높일 수 있는 디지털 기반을 확보했으며, 향후 AI기반 K-택소노미 적합기업 발굴 및 녹색·전환금융 지원 서비스로의 확장을 검토하고 있다. 임대웅 BNZ파트너스 대표는 “포티투마루와의 협업으로 K-택소노미 분류와 외부검토 서비스에 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 기반을 마련했다”며 “고객사들이 더 편리하고 신뢰성 있게 서비스를 이용할 수 있도록 지원을 확대하겠다”고 전했다. 김동환 포티투마루 대표는 “AI기반 K-택소노미 적합성 판단 시스템으로 녹색금융을 위한 외부 검토 과정의 표준화·자동화를 현실화해 중견·중소기업의 진입 장벽을 낮추고 심사·공시의 속도와 일관성을 높일 수 있는 기반을 마련했다”며 “포티투마루는 데이터 품질 관리와 지속적인 모델 고도화를 통해 실무에서 검증 가능한 ESG AI 표준 운영 모델을 확산해나갈 것”이라고 말했다.