인수 전 ESG 감사: ESG 주장이 부채로 전환되기 전에 검증하십시오

실사 범위

Speeki는 대상 기업의 ESG 데이터 및 지속가능성 공시 내용에 대해 다음과 같은 사항을 포함하여 독립적인 검증을 수행합니다:

• 범위 1, 2, 3에 걸친 온실가스 배출량

• 에너지, 물 및 폐기물 지표

• 다양성 및 인력 통계

• 부상 발생률 및 안전 실적

• 윤리 규정 위반 및 지배구조 관련 공시

• 공급업체의 지속가능성 성과.

주요 위험 분야

당사의 실사 과정에서는 공개된 ESG 성과가 정확하고 근거가 충분한지 여부를 평가하며, 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 소스 데이터를 기반으로 주요 지표 재계산

• 데이터 수집 및 집계 프로세스 테스트

• 공인된 방법론 및 표준과의 부합

• 경계 및 범위 정의의 적절성

• 누락이나 불일치 사항 파악

• ESG 성과 주장을 뒷받침하는 증거의 신뢰성.

거래에 미치는 영향

부정확하거나 과장된 ESG 공시는 기업 가치 평가를 왜곡하고 인수 후 리스크를 초래할 수 있으며, 독립적인 검증은 다음과 같은 이점을 제공합니다:

• 중대한 오류 식별

• 가격 및 보증 조건 변경에 대한 지원

• 자금 조달 기준선 검증

• ESG 가치 동인의 검증

• ESG와 연계된 전략적 가치의 보호.

실사 범위

Speeki는 대상 기업의 기후 관련 노출 위험 및 탄소 성과에 대해 다음과 같은 내용을 포함하여 독립적인 검증을 수행합니다:

• 범위 1, 2 및 3에 걸친 온실가스 배출량 보고

• 배출량 산정 방법론 및 경계 정의

• 탄소 상쇄 포트폴리오

• 재생에너지 계약 및 약속

• 기후 목표 및 탈탄소화 로드맵

• 시설 및 운영에 미치는 물리적 기후 위험

• 탄소 가격 책정 및 규제로 인한 전환 위험.

주요 위험 분야

당사의 기후 실사 과정에서는 다음과 같이 과소평가되거나 공개되지 않았을 수 있는 위험 요소를 파악합니다:

• 부정확하거나 불완전한 탄소 발자국 보고

• 보고되지 않은 배출량 또는 지나치게 낙관적인 경계 설정

• 효과가 없거나 품질이 낮은 탄소 상쇄

• 시장 가격보다 높은 가격으로 체결되거나 제한적인 재생에너지 계약

• 화석 연료 의존으로 인한 좌초 자산 위험

• 상당한 규모의 재원 조달이 이루어지지 않은 자본 지출을 필요로 하는 기후 목표.

거래에 미치는 영향

기후 관련 책임은 인수 가치에 중대한 영향을 미칠 수 있으며, 독립적인 검증은 다음과 같은 이점을 제공합니다:

• 숨겨진 탄소 및 에너지 부채의 파악

• 평가 조정 지원

• 기후 약속 이행 비용에 대한 명확성

• 검증된 기준선을 요구하는 대출 기관을 위한 신뢰성

• 기후 위험에 대한 신뢰할 수 있는 평가.

실사 범위

Speeki는 대상 기업의 거버넌스 및 규정 준수 시스템에 대해 다음과 같은 내용을 포함하여 독립적인 감사를 수행합니다:

• 이사회 구성 및 감독

• 윤리 및 규정 준수 프로그램

• 뇌물 및 부패 방지 통제 조치

• 제재 및 수출 통제

• 데이터 개인정보 보호 및 사이버 보안 거버넌스

• 내부고발 및 조사 제도

• 이해상충 관리

• 규제 준수 현황 추적.

주요 위험 분야

당사의 실사 과정을 통해 다음과 같은 지배구조 및 규정 준수 관련 위험 요소를 파악합니다:

• 효과가 없거나 제대로 이행되지 않는 준법 프로그램

• 뇌물 방지 통제 체계의 미비점

• 후속 책임의 원인이 되는 과거의 위반 행위

• 제재 위반 또는 수출 통제 위반

• 윤리 체계의 중대한 결함

• 인수 기업의 기준과 부합하지 않는 지배구조.

거래에 미치는 영향

부실한 거버넌스 체계는 인수 후 중대한 위험 요인이 될 수 있으며, 독립적인 검증은 다음과 같은 이점을 제공합니다:

• 규정 준수 관련 책임의 파악

• 보증 및 배상 책임에 대한 지원

• 시정 조치의 범위와 비용에 대한 명확한 설명

• 체계적인 통합 계획 수립

• 규제 당국의 조사로부터의 보호

• 위험을 고려한 거래 조건.

실사 범위

Speeki는 대상 AI 시스템 및 거버넌스 프레임워크에 대해 다음과 같은 내용을 포함하여 독립적인 감사를 수행합니다:

• 배포된 AI 시스템 및 개발 중인 AI 시스템 목록

• ISO 42001 및 새롭게 제정되는 AI 관련 규정의 준수

• AI 영향 평가 및 위험 문서화

• 교육용 및 운영용 데이터셋을 위한 데이터 거버넌스

• 알고리즘 공정성 검증 및 편향 완화

• 시스템 문서화, 설명 가능성 및 감사 가능성

• AI 사고 대응 및 모니터링

• 타사 AI 공급업체와의 관계.

주요 위험 분야

당사의 실사 과정을 통해 다음과 같은 AI 관련 위험 요소를 파악합니다:

• 신규 제정된 AI 관련 법률에 따른 규제 미준수

• 알고리즘 편향 및 차별 책임

• 부실한 데이터 거버넌스 또는 동의 관리

• 부적절한 인적 감독 체계

• 문서화되지 않았거나 불투명한 AI 의사결정

• 규정을 준수하지 않는 AI 시스템에 대한 정화 비용.

거래에 미치는 영향

AI 거버넌스의 미비점은 인수 후 상당한 위험 요소를 초래할 수 있으며, 독립적인 검증은 다음과 같은 이점을 제공합니다:

• AI 관련 책임의 파악

• 시정 조치의 일정 및 비용에 대한 명확한 설명

• 보증 및 위험 분담에 대한 지원

• 규제 집행에 대한 보호

• 소송 및 평판 위험 완화

• AI에 의존하는 비즈니스 모델에 대한 정보에 입각한 가치 평가.