“선지(先知)란 귀신에게 빌어서 얻는 것도 아니고, 옛 사례에서 유추해내는 것도 아니며, 법칙의 경험에서 알 수 있는 것도 아니다. 반드시 사람에게서 적의 실정을 알아내는 것이다.”
손자병법 용간편(用間篇)에서는 선지의 중요성을 역설하면서 간자(間者)를 통한 정보활용 전략의 중요성을 제시하고 있다. 지난 2월 2012 다보스포럼(Davos Forum)에서 ‘빅데이터(Big data)’가 핵심 키워드로 등장했다. 이는 기하학적으로 증가하는 정보를 수집·분석하여 비즈니스적 측면에서 활용할 수 있는 중요 가치 정보를 추출하는 것으로, 정보 분석력이 기업 경쟁력으로 직결되는 현 상황을 명확하게 보여준다. 이러한 시대적 흐름 속에 기상정보는 기상·기후재해로 인한 기업환경 리스크 절감에 중요 가치정보로 인식되고 있다.
그러나 글로벌 경영 전략 수립시 정보의 홍수 속에서 그 옥석을 가려내기란 쉽지 않은 일이며, 특히 불확실성이 내재된 기상·기후 정보는 가장 다루기 까다로운 정보이다. 고대부터 현대에 이르기까지 기상·기후 정보는 그를 보유한 자에 따라 휴지조각이 될 수도, 다이아몬드보다 빛나는 물건이 될 수 있었다. 이에 전 세계 주요 기업들은 기상·기후 정보를 면밀히 분석하여 기업경영에 적극 반영하고 있으며, 기상·기후로부터 발생된 재해의 위험분산을 위하여 다양한 전략을 수립·운영하고 있다.
이러한 위험분산 전략 중 하나인 날씨 파생상품은 평년보다 덥거나 추운 날씨로 인한 피해를 헤지(hege)하기 위하여 1999년 미국 시카고 상품거래소(Chicago Mercantile Exchange, CME)에서 시작되었다. 이와 관련해 현재 미국을 비롯한 선진국에서 약 320억 달러(거래량 약 98만 계약) 규모의 시장이 형성되어 있으며, 지난 3월 6일 ‘2012년 날씨 파생상품 공동 심포지엄(주최: 부산지방기상청, 금융투자협회; 후원: 한국기상산업진흥원)’이 개최되는 등 국내에도 그 도입에 대한 활발한 논의가 이루어지고 있다.
날씨 파생상품은 우려되는 날씨에 대한 상품에 투자함으로써 해당 날씨로부터 발생되는 피해를 회피하는 메카니즘으로 운영된다. 즉, 맑은 날을 선호하는 짚신장수는 비오는 날에 대해, 비오는 날에 매출을 올릴 수 있는 우산장수는 맑은 날에 대해 파생상품을 계약함으로써 우려되는 날씨로 인해 손해가 발생했을 경우, 이를 파생상품에서 발생한 이익으로 손실을 방지한다. 만약 연 누적 강수량이 평년보다 많을 경우, 비오는 날에 대한 계약을 체결한 짚신장수는 보상금을 배당받아 경영 피해를 최소화시키는 전략이다. 이 때, 짚신장수에 지급되는 보상금은 강수량에 대해 짚신장수와 반대의 포지션을 계약한 우산장수가 책임진다.
기업들은 이윤창출을 위해 장기기상정보를 활용하여 생산 품목 및 규모를 결정하는 동시에, 수반되는 리스크를 줄이기 위하여 날씨 파생상품에 계약한다. 이는 기업입장에서 모두 투자 활동으로 분류될 수 있으나, 그 목적은 ‘공격’과 ‘수비’의 상반적 성격을 가진다. 비즈니스 전쟁을 승리로 이끌기 위해서는 공격수와 수비수를 효과적으로 배치해야 함은 자명한 사실이다. 기업 역시 한정된 자원으로 궁극적 가치인 경제가치를 창출하려면 생산 투자라는 공격수와 리스크 관리라는 수비수에 소요되는 비용을 최적의 비율로 결정해야 한다.
이 때, 노련한 명장은 ‘정보’를 활용하며, 기상정보는 기후변화를 겪고 있는 현 시대에 그 중요성과 가치가 더욱 높아지고 있다. 정확한 정보 분석에 기반한 경영 전략은 정보화 시대의 핵심이며, 그 중심에는 날씨 정보가 있다고 해도 과언이 아닐 것이다. 이러한 날씨 파생상품은 날씨 변동성에 민감한 농업이나 전력, 유통, 항공, 레저, 의류 산업에 의해 주로 거래되고 있다.
기업은 투자비율의 최적화를 위해 해당 기업의 사업환경을 반영한 특화 기상정보를 활용하여 생산과 리스크관리에 대한 투자비율을 결정할 수 있다. 경영에 활용하는 장기예보의 정확도 확보와 기상상황 분석력을 바탕으로 투자를 결정함으로써 최대 이익을 창출해내는 것이다. 기상정보는 생산투자, 리스크 관리, 투자규모 결정에 두루 이용할 수 있는 참선지(先知)로써, 기업경영의 참모 역할을 톡톡히 해낼 것이다.
 박광준 한국기상산업진흥원장 |
