CSR 2030을 만나다

CSR 2030을 만나다 - 위드 코로나시대, 사회공헌에서 ESG 경영까지
윤한득 외 지음 / 제이비크리에이티브 / 2021년 6월

<CSR 2030을 만나다>는 2030세대가 바라본 CSR쯤 됩니다. CSR은 1사1촌같은 기업과 농촌이 연대해서 새로운 기여를 하는것이 모범사례로 알려졌지만 여러가지 기업의 독직사건으로 기업의 사회기여에 의심의 눈치리로 보았습니다. 그리고 등장한 것이 CSR은 기업의 사회적 책임이고 그 다음으로 등장한 키워드가 CSV로 공유가치창출이 지난 몇년을 우버, 에어비앤비가 온 미디어를 장악했습니다. CSV는 일방적 기부가 아니라 사회적 기여를 통한 기업운영이라면 현재 대두되고 있는 ESG(환경,사회,가버넌스)는 좀더 적극적인 기업규제로 작동하고 있습니다. 기후이변이 속출하고 앞으로 지구환경을 지킬수있는 시간이 타임어택되어서 강제적으로 ESG는 규제정책으로 우리 기업들의 앞에 서있습니다. 책 제목에 CSR로 기업의 사회적 책임에 대해 기업에서 사회공헌파트에 근무를 하고 사회혁신 기업을 운영하는 2030대들이 전체적인 CSR을 정리합니다. 2030세대의 시각도 시각이지만 CSR에 대한 기본적 지식과 방향에 대한 생각을 할 수있는 내용입니다.

저자를 설명하려면 우선 안테나살롱부터 이야기를 해야 합니다. 안테나살롱은 2030혁신가들의 시각으로 트랜드를 보는 2030싱크탱크이고, 2019년에 1기하여 책을 출간했고, 이번에 2기를 선정하여 CSR,CSV,ESG를 논의했습니다. 저자는 CJ대한통운 윤한득, 한구사회투자 이혜미, 크림커뮤니케이션 조수빈, 유니클로 김동하, 도도한콜라보 원규희, 중부컨설팅 채진웅, 소솜사진관 고민서(책디자인) 등입니다.중부컨설팅 채진웅대표는 이 책의 출판사인 제이비크리에이티브 대표도 겸하고 계십니다. 재미난 점은 편집, 마케팅, 디자인에 저자들이 참여를 했다는 점도 특이점입니다.

CJ대한통운 ESG 윤한득차장님은 8챕터에서 3챕터를 쓰셨군요. 기업과 CSR의 간극, CSV에 대해, ESG의 실효성에 대해서 입니다. 윤차장님의 글만 읽어도 CSR,CSV,ESG에 기본지식은 상당한 수준에 오른겁니다.^^

기업에 있어서 CSR은 기업의 기업목적과는 거리가 있는 사회공헌사업으로 CSR과 브랜드간의 매칭이 잘되지 않는다는 것이 고객들 평가라고 합니다. 문제는 2014년이후에는 평균적으로 2조6천억이라는 예산을 사용하면서 나타난 결과라는 것이 입막음용으로 치부되는 결과를 가져옵니다. 그리고 CSV는 마이클포터교수와 마이클샌델교수와의 토론속에 한국의 지배적 정서로 공평함, 공공선을 요구함으로 기업도 새로운 역할이 필요하고 CSV라는 사회적 가치를 추구하면서 수익을 내야하는 위치에 직면했고 이는 21세기형 전략가로 기업활동으로 사회가 개선되는 방향을 제고해야 합니다.

CSV는 양극화, 일자리, 주거개선등과 같은 사회적 이슈를 처리하는 방향을 요구합니다. 이러한 방향이 자본주의를 치유를 추구하는 것인데 조금씩 효과를 내고 있습니다. 마지막으로 ESG는 상존하는 기업리스크라고 결론내립니다. 이는 기업에게는 매우 심각한 네거티브이슈입니다.

ESG를 시행을 하지 않는다면 기업의 매출에 큰 타격을 받을 수가 있습니다. 국가와 국제기구에서는 기업의 ESG지수를 평가하기위한 제도를 만들고 등급을 부여하기 시작했습니다. ESG등급에 나쁜 평가를 받게 되면 기업은 도태될수 밖에 없습니다. 이는 국가간에 새로운 규제로 작동하기 시작했습니다.

유니클로 홍보실 김동하대리님은 MZ세대의 특징에 대해 설명하십니다. MZ세대가 인구로 주축세대가 되었습니다. 그리고 80년생이 40살을 넘어서 사회적 파급력이 배가 되고 있습니다. (저자는 MZ세대를 84년생~2010년생로 기준)이들을 대변하는 키워드로, 나심비, 가치소비, 휘소가치, 욜로, 소확행 등이 있습니다. 이 키워드만으로도 MZ세대의 일부특징이 발현됩니다. 이들은 온라인공간이 친숙하고 기업에 사회적 책임을 요구하며, 제품소비자에서 제품 감시자로까지 스스로의 위치를 올려놓았습니다. 그래서 M유업의 갑질에 문제를 제기하고 D항공에도 비난을 쏟아냅니다. 아마도 ESG를 제대로 지키지못하는 기업에 대한 질타를 가장 먼저 할 세대라고 봐야죠.

<CSR,2030을 만나다>는 CSR,SRV,ESG를 정리하고 MZ세대와의 시각을 정리합니다. 앞으로의 시대는 기성세대가 아닌 MZ세대의 미래이고 이들의 생각이 한국의 모든 정치경제생활을 지배하게 될겁니다. MZ세대가 기업활동에 대한 관심은 매우 지대합니다. 어떤 세대보다 뉴미디어에 익숙하고 디지털과 함께 성장한 세대이기에 기업의 문제에 어느 세대보다 빠르게 네트워크를 활성화시킵니다. 이런 세대를 근거해서 기업의 사회적 역할이나 공유가치창출을 이해하는 것이 앞으로 더욱 규제의 벽을 높여갈 ESG를 어떻게 기업이 대해야 하는지 짐작할 수 있게 해줍니다. 

AI 피보팅

AI 피보팅 - AI는 어떻게 기업을 살리는가
김경준.손진호 지음 / 원앤원북스 / 2021년 7월

전세계는 미국의 FAANG기업(페이스북,애플,아마존,넷플릭스,구글)이 세상을 변화시키고 모두 부를 독점하는 걸 지켜보고 있습니다. 이들기업의 공통점은 디지털기업입니다. 세상은 아날로그에서 디지털로 풀액셀을 밟고 있음을 느낍니다. 아마도 디지털기업을 바라보는 기존산업의 아날로그기업들의 불안감은 엄청날겁니다. 이를 극복하기 위해 디지털트랜스포메이션이 대세가 되었습니다. 아날로그기업은 DT에서 DX융합으로 전환하는 피봇팅을 적극적으로 진행해서 성과를 보고 있습니다. 이제 태상이 디지털기업뿐만 아니라 아날로그기업도 이제는 디지털이라는 소금을 빼고 기업의 생존을 논할 수없는 세상에 살고 있습니다. 어떻게 해야 미래를 생존하는 기업이 될지 그 방법론을 알아봅니다.

저자는 딜로이트 컨설팅 김경준부회장과 알고리즘랩스 손진호대표십니다. 딜로이트컨설팅이야 세계적인 경영컨설팅업체죠. 김경준 부회장은 서울대에서 학사와 석사를 하시고 쌍용투자증권에서 애널리스트를 하다가 딜로이트컨설팅에서만 20년을 다니시는 컨설팅계의 거물이십니다. 손대표는 인공지능 실용화 플랫폼을 운영하는 스타트업을 키워가고 있습니다. 약력을 보니 한양대 기계공학과 11학번이시니 이제 30세의 젊은 패기의 소유자십니다. 손대표는 인공지능을 기업의 실무적용을 위한 1만명을 교육하신걸 보면 20년의 나이차가 날듯한 두 분의 인문계와 이공계가 어떻게 인연이 되셨을지 짐작이 가고 <AI 피보트>이 기술적 완성도와 실무적용성이 어떻게 융합이 되어 유용해질지 신뢰가 갑니다.

2020년 벌어진 코시국으로 인해 비대면이 대중화되면서 디지털시대가 더욱 가속화되었습니다. 4차산업혁명을 미국에서는 디지털트랜스포매이션이라고 표현을 합니다. 정보화시대에 컴퓨터, 인터넷, 반도체기업들이 성장하고 디지털시대에 접어들어서는 AI,클라우드, 플래폼기업이 득세를 하게 되고 기존산업도 디지털화가 되면서 금융, 의료, 서비스기업들이 변화와 성장이 가해집니다. 이런 변화는 산업의 경계가 없어지고, 산업의 융합 액체화로 표현합니다. 이런 변화를 위해서는 기존산업에 속해 있는 기업은 자신들의 업을 재해석을 해야 하고, 참여해야할 BM을 인프라공급자, 플랫폼조작자, 신뢰의조언자,제품제조자 등에서 자신의 기업을 선택을 하여서 다른 측면의 BM과 융합을 시도하여 새로운 모습을 가져가야 매출증대와 미래기업으로의 성장이 가능하다고 합니다.

이 책에서도 AI의 중요성을 강조하고 도입해야 한다고 강조는 하지만 꼭 기억해야 할 것은 'AI가 만병통치약은 아니다'라고 합니다. AI를 도입하면 모든것이 자동으로 돌아가는 것이 아니라는 거죠. 물론 일정 미래에는 가능하겠지만 지금은 AI는 현재 지속적으로 개선되고 있지만 인간의 노가다가 전제되는 시스템입니다. 21세기 꼭 필요한 시스템인건 맞지만 적용에 있어서는 천차만별의 프로세스가 기다리고 있습니다. 이 과정을 줄이기 위해서는 AI를 위한 인력을 양성해야 하고, 파일럿프로젝트를 꼭 시행해야 하며, 항상 의사결정의 최고결정권자 임원들의 AI교육도 필수입니다.

저자가 세계적인 컨설팅사 소속이셔서 그런지 'AI도입을 위한 7가지 실무지침'으로 기업내 AI를 활성화시키는데 비용낭비와 효율화를 위한 방안으로 정리를 해두었습니다. 그중에서 'AI의 도입에 기술이 핵심이 아니다'라는 이야기는 새겨들을 필요가 있습니다. 앞으로 AI기술로 만들어지는 활용프로그램들이 계속 개발이되고 널리보급화될겁니다. 오피스프로그램처럼 말입니다. 이는 어떻게 만드느냐보다 그 프로그램을 어떻게 활용할지가 더욱 중요해진다는 의미입니다. 그리고 이 선상에서 '빅데이터도 필수사항이 아니라'라고 합니다. AI나 데이터분석하면 빅데이터는 필수사항이 아니라는 말이 강조합니다. 이는 빅데이터가 아닌 스몰데이터로도 좋은 결과를 낼수가 있다는 의미입니다. 빅데이터라도 전처리가 제대로 되지않으면 소음에 불과하죠. 30개라도 통계분석에서는 의미있는 결과도출이 가능합니다. 많은 데이터도중요하지만 의미있는 데이터를 확보하는 것이 더욱 중요할 수잇다는 말입니다.

코시국전에는 디지털트랜스포매이션(DT)가 중요했습니다. 그런데 이제 디지털기업이 아니라 아나로그기업 기존산업도 디지털화가 중요해지면서 디지털엑스챈인지(DX)로 아날로그와 디지털의 융합이 핵심으로 떠오르고 있습니다. 이는 일방향혁신이 아니라 쌍방향혁신이라고 합니다. 이제 디지털기업에서 아나로그기업으로 디지털이 확산되면서 매가트랜드가 형성되고 있습니다. 그리고 그 속도도 무어의 법칙에 비해 7배이상 빠르게 발전하고 있다고 합니다. 이제는 아날로그의 종언을 말하고 디지털의 신질서 확산의 분기점이라는 말의 혁명성에 주목해 아합니다.

48일 완성 주린이 탈출기

48일 완성 주린이 탈출기 - 주린이에서 슈퍼개미로 성장하는 가장 쉬운 주식 가이드
이권복 지음 / 라온북 / 2021년 7월

작년 동학개미운동이 벌어지고 주가가 올해초 코스피지수3천을 뚫고 3300마저뚫었다가 다시 내려왔습니다. 작년 주가가 폭락할때 이렇게 빠르게 주가가 상승하리가 상상이나 했나요. 하지만 놀라운 V자반등을 했고 많은 개인투자자들이 행복한 연말을 보냈습니다. 그결과 많은 주린이들이 주식시장에 참여했습니다. 하지만 올해 초를 지나자 주가는 횡보하면서 소위 실적장세 종목장세로 가면서 공부한 투자자와 주린이의 수익차이가 급명히 드러나고 있습니다. <48일 완성 주린이 탈출기>는 횡보장세, 변동장세에서도 수익을 낼수있는 주린이가 알아야할 주식시장지식을 설명합니다.

저자는 이권복은 서강대 경영학과를 나오신 30대초반의 재원이십니다. 벌써 4권의 책의 저자이고 블로그, 인스타그램 등에서 경제관련 인플런스로 활동하는 "꿈꾸는자본가"라는 닉네임을 사용하는 재테크강사입니다. 패스트컴퍼스에서 강사경력도 있으시고 주식으로도 26세의 나이에 1억원을 만든 주식고수시네요. 한국포스증권의 유튜브에서 활동하고 계신답니다.

저자는 20세부터 투자를 시작했고 14년이 되었습니다. 가장 중요하게 생각하는 주식공부방법으로 주식투자대가의 철학과 재무제표보는 법이라고 합니다. 3장에 재무제표공부를 할수있는 내용을 담았고, 8장에 투자대가의 투자법도 모았습니다. 4장은 기술적분석에 필요한 캔들챠트, 추세분석, 이동평균선 등을 다뤄서 챠트를 볼때 꼭 필요한 기본지식을 담았습니다. 챠트라는 것을 볼 필요가 없다는 고수들도 있지만 챠트를 보면 쉽게 알수있는 중요지표도 많아서 공부를 무조건해야 합니다. 포탈 특히 네이버의 증권페이지는 주식을 할때 많이 보는 지표들을 모아둔 페이지여서 이것을 이용법을 다룬 5장도 꼭 주린이를 벋어날수있는 좋은 내용입니다.

주식을 위험하다고 생각하는 사람들이 많죠. 보통은 리스트와 데인저러스를 구분을 하는데 리스크가 아니라 데인저러스라고 생각을 합니다. 그것은 과도하게 큰 돈을 원칙없이 투자를 해서라고 합니다. 주식은 고위험 고수익을 추구합니다. 위험관리만 제대로 하면 행복한 수익을 올릴수가 있는 건데 주식을 잘모른채 진짜 위험한 투자를 할때는 도박과 다를 바가 없다는 거죠. 그래서 저자는 저금리시대에는 은행예금이 손실이고 주식투자자체가 위험한것이 아니라 주식주자방법이 위험한것이고 너무 많은 금액을 투자한것이 위험을 자초한것이라고 못을 박습니다.

이 책은 주린이를 대상으로 한 책이라서 증권사리스트, 주식계좌뚫는 법, 거래시간, 상장주식과 비상장주식,보통주와 우선주의 차이, 요즘 많은 관심을 받는 공모주투자방법 등까지도 친절하게 다뤄줍니다.

그리고 주식방송을 보다보면 시황을 많이 합니다. 그러면 폭락의 가능성, 폭등의 가능성 연준이 어쩌구, 인플레이션의 위험, 디플레이션 등 다양한 뉴스를 쏟아 놓습니다. 그러면 그 뉴스에 휘둘려서 주식수익을 유지를 못하는 것이 비일비재합니다. 이걸 막아주는 것이 업종공부입니다. 소위 섹터공부(7장)를 하고 그 안에 종목공부를 해서 끈기있게 버텨주면 올라가는 것이 주식이므로 <48일 완성 주린이 탈출기>의 내용이 주식시장 전반적인 지식을 배울수있게 골고루 다루고 있습니다. 주식은 공부많이 살길이고 맨탈을 잡을 수있는 방법은 대가들의 방식을 받아들여서 미래를 준비하는 것이 최고의 선택이 아닐까합니다.

[100자평] 파이썬 딥러닝 텐서플로

파이썬 딥러닝 텐서플로
오승환 외 지음 / 정보문화사 / 2021년 6월

<파이썬 딥러닝 텐서플로>는 인공지능을 구현하는 프로그래밍툴을 다루며 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 등을 배워서 업무에 적용할 수있는 방법을 제공합니다. 인공지능을 좀더 깊게 익혀보면 머신러닝과 딥러닝을 다루는 CNN,RNN,강화학습을 배웁니다.

파이썬 딥러닝 텐서플로

파이썬 딥러닝 텐서플로
오승환 외 지음 / 정보문화사 / 2021년 6월

21세기는 4차혁명시대이고 그 핵심에는 인공지능이 있습니다. 인공지능은 디지털트랜스포메이션으로 기업에 적극 도입이 되어 활용되고 있습니다. <파이썬 딥러닝 텐서플로>는 인공지능을 구현하는 프로그래밍툴을 다루며 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 등을 배워서 업무에 적용할 수있는 방법을 제공합니다. 인공지능이 1943년 인공신경망개념이 개발되고 나서 2~3번의 굴곡을 겪고 이세돌과 알파고의 대결후 지금은 꼭 배워야 하는 기본소양의 위치까지 올라섰다고 합니다. 인공지능을 좀더 깊게 익혀보면 머신러닝과 딥러닝을 다루게 되는데 이 책에서는 제목대로 구글에서 만든 프레임워크인 텐서플로를 이용해서 할용가능한 신경망을 구축할 수있도록 돕게 구성했습니다.

저자는 오승환, 이경록, 김태헌, 홍재권 등 4인공저입니다. 저자분들이 두분은 문과전공이시고 나머지 두분은 공학이시지만 건축과 기계정보공학으로 직접 컴공을 전공하지않으신 비전문가십니다. 취미로 시작했고 공부하신지 4-5년정도밖에 안되십니다. 2019년 캐글스터디를 같이하면서 비직무,비전공인분들이 공부하면서 실력을 쌓아서 책까지 내시는 수준으로 향상시킨점이 이 책을 접하는 독자입장으로써 위안이 되는 면이 큽니다.

본 도서의 코드실행은 코랩에서 실행하도록 권하고 있습니다. 그래서 코드가 주피터노트북으로 제공이 됩니다. 컴퓨터의 사양이 좋지 못한 분들은 코랩이 매우 시간이 절약됨을 알죠. 실행시간 뿐 아니라 버전이 달라서 디스플레이가 안되는 문제도 깔끔하게 해결되는 점도 장점입니다. 물론 노트북에다 직접하는것보다는 반응속도가 차이가 있지만 그것빼고는 장점일겁니다. 텐서플로는 2015년 구글에서 발표를 한 머신러닝 라이브러리입니다. 즉 이는 파이썬 전용프로그램이 아닙니다. 자바스크립트나 스위프트로도 모덹발이 가능합니다. 하지만 비전공자에게는 파이썬이 매우 편하게 접할수있는 언어이고, 한국인에게 일본어가 쉬운 것으로 비유를 하면 원리는 다르지만 크게 차이는 크지 않습니다. 물론 파이썬이 초급만 쉽지 중급으로 들어가면 복잡해지는데, 이는 일본어도 유사하죠. 자료구조는 스칼라, 벡터, 행렬, 텐서로 이루어져있고 자동미분개념은 꼭 집고 넘어가야 합니다.

2019년 9월 텐서플로2로 업글됩니다. 이때 캐라스API가 포함되어 나왔습니다. 캐라스는 R로도 유명한 프랑소와 숄레가 메이크한 딥러닝 라이브러리입니다. 캐라스가 백엔드엔진을 쉽게 변경할 수있다고는 하지만 그것은 고수들의 영역이고 제 입장은 코드따라 치기도 바쁘죠. 훈련데이터와 테스트데이터에 대한 사항, 에포크, 손실함수등 신경망이론의 기본 개념을 숙지시킵니다. 선형회귀를 이용해서 모델을 만들고 훈련과 검증하는 코딩도 구현해 봅니다. 이 책에서 파트2와 파트 3은 가장 기본적인 딥러닝기본방식을 배우게 됩니다. 이 장들은 2-3번의 반복 숙지가 필요합니다.

파트4부터는 활용입니다. 이미지분류의 합성곱신경망(CNN), 자연어처리의 순환신경망(RNN), 강화학습 등은 순서가 있는 것이 아니라 자신의 업무에 따라 공부하면 되는 별도개념이므로 책의 순서에 관계없이 필요시 공부하면 된다고 합니다. 그런데 딥러닝선배들을 보면 기초적인 CNN,RNN, 강화학습방법은 대부분 숙지하고 용도에 맞게 응용하는 방식입니다. 우선 CNN은 컴퓨터비전분야에 대표적으로 사용되어 고양이와 개의 이미지 분류가 대표적이죠. 용어는 채널, 스트라이드, 패딩, 풀링 등의 용어에 익숙해져야 합니다. RNN은 자연어데이터, 음성데이터 그리고 시계열데이터를 분석하는데 사용됩니다. 알고리즘으로 LSTM, GRU를 다루고, 활용으로, 자연어처리(NLP)와 트랜스포머, VIT 등까지 학습범위를 넓혀줍니다. 강화학습은 게임학습을 잘하면 보상을 주는 방식으로 원래는 수학이 많아서 접근이 용이하지 않는데, 책에서는 모든 수학을 걷어내서 원리만 빠르게 배울수있게 해두었습니다. Frozen Lake, 가치함수, Cartpole 등의 개념을 익히게 해줍니다. 쉽지 않고 이 책외에도 좀더 다양한 관련책을 봐야하는 첫걸음을 내딛게 해줍니다.

파이썬, 딥러닝, 텐서플로 비전공자, 아니 전공자라도 쉬운 개념은 아닙니다. 기존 방식과는 다른 정의들도 많고 수학이라는 토대를 계속 공부해야하는 난관은 있지만 점점 세상의 중심이 되는 인공지능에서 전문가가 되기위한 기본소양(?)임을 잊지 않고 노력하는 것이 매우 중요할 듯합니다. 뜻이있어 공부를 시작햇고 묵묵히 실행해야 자신의 자리가 있을 거란 생각이 듭니다.

본도서는 출판사로부터 무료로 제공받아 서평합니다.