설명가능한 인공지능을 활용한 COVID-19 이후 한국기업 ESG 등급 하락 예측 연구

• 영문명: A Study on Predicting ESG Rating Downgrades of Korean Companies Post-COVID-19 using Explainable Artificial Intelligence
• 발행기관: 동국대학교 경영연구원
• 저자명: 왕웨이(Wei Wang) 박기윤(Keeyeon Ki-cheon Park) 서동욱(Dongwook Seo)
• 간행물 정보: 『경영과 사례연구』제47권 제2호, 1~43쪽, 전체 43쪽
• 주제분류: 복합학 > 학제간연구
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.08.31

국문 초록

COVID-19 팬데믹 이후 기업의 환경, 사회, 지배구조(ESG) 성과 및 관련 위험관리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본 연구는 COVID-19 이후(2020-2024년) 한국 상장기업의 ESG 등급 하락을 예측하기 위해 다양한 머신러닝 모델의 성능을 비교하고, 설명가능 인공지능(XAI) 기법을 활용하여 상위 모델들의 예측결과를 심층적으로 해석하였다. 본 연구는 XAI 기법을 적용하여 AI 기반 ESG등급 하락 예측 모델의 '블랙박스' 문제를 완화하고 예측 결과의 해석 가능성과 신뢰도를 높였다는 점에서 의의가 있다. 연구 결과는 기업 경영진, 투자자, 그리고 정책 입안자들에게 ESG 관련 리스크를 사전에 식별하고 관리하며, 데이터 기반의 효과적인 의사결정을 내리는 데 실증적 근거와 통찰력을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

영문 초록

The importance of environmental, social, and governance (ESG) performance and related risk management has grown significantly in the aftermath of the COVID-19 pandemic. This study aims to predict ESG rating downgrades among publicly listed firms in Korea during the post-pandemic period (2020-2024) by comparing the performance of various machine learning models. Furthermore, explainable artificial intelligence (XAI) techniques are employed to interpret the prediction outcomes of top-performing models in greater depth. By integrating XAI methods, this study addresses the “black box” nature of AI-driven ESG prediction models, enhancing both interpretability and credibility of the results. The findings are expected to offer empirical insights for corporate managers, investors, and policymakers to proactively identify and manage ESG-related risks and make more informed, data-driven decisions.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 선행연구

Ⅲ. 모델 검증 방법 및 결과

Ⅳ. 모델 성능 비교 분석 및 XAI를 사용한 해석

Ⅴ. 결 론

참고문헌

키워드

ESG 등급 하락 예측 설명 가능한 인공지능 머신러닝 상장기업 ESG Rating Downgrade Prediction Explainable Artificial Intelligence (XAI) Machine Learning COVID-19 Listed Firms