AI 솔루션을 통한 재무 및 회계 관리의 혁신: 최근 동향과 전략적 접근

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" AI 솔루션을 통한 재무 및 회계 관리의 혁신: 최근 동향과 전략적 접근 "

최근 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전으로 재무 및 회계 분야에서도 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다. 본 글에서는 AI 솔루션을 활용한 재무 및 회계 관리의 최신 동향과 도입 전략에 대해 심층적으로 살펴보겠습니다.

1. 최근 재무관리와 회계관리 분야의 AI 솔루션 동향

2024년 재무 및 회계 분야의 AI 솔루션은 빠르게 발전하고 있습니다. 주요 동향은 다음과 같습니다.

•  AI 도입 확대: 2024년 기준 58%의 재무 부서가 AI를 사용하고 있으며, 이는 2023년 대비 21% 증가한 수치
• 예측 분석 고도화: AI를 활용한 현금 흐름 예측, 재무 계획 및 분석(FP&A) 등의 영역에서 정확도가 크게 향상
• 자동화 확대: 인보이스 처리, 데이터 입력 등 반복적인 업무의 자동화가 가속화
• 개인화 서비스 강화: AI를 통한 맞춤형 금융 자문 및 투자 추천 서비스가 확대
• 리스크 관리 고도화: AI를 활용한 실시간 리스크 평가 및 사기 탐지 기능이 강화

 

2. 기업의 AI 솔루션 도입 필요성

AI 솔루션 도입은 기업의 재무 및 회계 관리에 있어 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 주요 도입 필요성은 다음과 같습니다.

• 효율성 향상: AI는 반복적인 업무를 자동화하여 업무 효율성을 크게 향상 가능
• 정확성 제고: AI는 인적 오류를 줄이고 데이터 처리의 정확성을 높여줌
• 비용 절감: AI 도입을 통해 운영 비용을 최대 20%까지 절감 가능
• 의사결정 지원: 실시간 데이터 분석을 통해 더 빠르고 정확한 의사결정이 가능
• 경쟁력 강화: AI 기술 도입을 통해 기업의 전반적인 경쟁력을 향상

 

3. AI 솔루션 운영체계 순서도

1) Data Collestion & Preprocessing(데이터 수집 및 전처리)

•  다양한 소스에서 데이터를 수집하고 정제하여 분석 가능한 형태로 변환

2) Data Storage(데이터 저장)

• 구조화된 데이터는 관계형 데이터베이스에, 비정형 데이터는 NoSQL 데이터베이스나 데이터 레이크에 저장

3) AI Model Layer(AI 모델 레이어)

•  머신러닝 및 딥러닝 모델을 통해 예측 분석, 이상 탐지, 자동화된 회계 처리 수행

4) Orchestration Layer(오케스트레이션 레이어)

•   작업 조정 및 워크플로우 관리

5) Query Execution & LLM Processing(쿼리 실행 및 LLM 처리)

• 사용자 쿼리를 처리하고 적합한 언어 모델(LLM)에 전달하여 결과 생성

6) Output & Visualization(출력 및 시각화)

• 대시보드와 보고서를 통해 사용자에게 결과 제공

7) Feedback Loop(피드백 루프)

• 사용자 피드백을 수집하여 모델 성능 개선에 활용

8) Security & Compliance(보안 및 규정 준수)

• 데이터 암호화, 접근 제어 등 보안 기능과 규제 준수 보장

9) Integration Layer(통합 레이어)

• 기존 ERP 및 회계 시스템과의 연동

이러한 구성요소들이 유기적으로 연결되어 AI 기반의 재무 및 회계 관리 시스템을 구축합니다. 이 아키텍처를 통해 데이터의 수집부터 분석, 인사이트 도출, 의사결정 지원까지 전 과정을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

 

4. AI 솔루션 활용 시 주요 혜택

AI 기술은 재무 관리 분야에서 혁신적인 변화를 가져오며, 기업들이 보다 효율적이고 전략적인 방식으로 재무를 관리할 수 있도록 돕고 있습니다. 아래는 AI를 활용한 재무 관리의 주요 혜택을 정리한 내용입니다.

1) 운영 효율성 향상

AI는 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하여 운영 효율성을 크게 향상시킵니다. 예를 들어, 데이터 입력, 문서 처리, 보고서 생성 등의 작업을 AI가 수행함으로써 인적 오류를 줄이고 업무 속도를 높일 수 있습니다.
사례: AI 기반 자동화 도구는 대규모 데이터 세트를 빠르게 처리하고, 실시간으로 재무 데이터를 분석하여 경영진에게 즉각적인 인사이트를 제공

2) 비용 절감

AI는 노동 집약적인 작업을 자동화함으로써 인건비와 운영 비용을 절감합니다. 특히, 데이터 처리와 문서 검증 같은 작업에서 수작업 의존도를 줄여 비용 효율성을 극대화
사례: 금융 서비스 기업들은 AI를 통해 대출 신청 프로세스나 지출 관리 시스템을 자동화하여 비용을 절감하고 처리 시간을 단축

3) 리스크 및 사기 탐지

AI 알고리즘은 방대한 데이터를 실시간으로 분석하여 이상 패턴이나 사기 활동을 탐지할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 사기 리스크를 사전에 식별하고 예방 조치를 취할 수 있음
사례: AI 기반의 사기 탐지 시스템은 거래 데이터를 분석해 비정상적인 활동을 감지하고, 금융 자산과 고객 데이터를 보호하는 데 기여

4) 규제 준수 자동화

AI는 복잡한 규제 요건을 준수하도록 돕는 도구로 활용됩니다. 규제 준수를 위한 데이터 모니터링, 분석, 보고 과정을 자동화하여 기업이 규제 위반 리스크 감소 가능함
사례: RegTech(규제 기술) 솔루션은 금융 거래와 고객 데이터를 분석해 규제 위반 가능성을 실시간으로 경고

5) 의사결정 지원 및 예측 분석

AI는 시장 동향, 과거 데이터 및 외부 요인을 분석하여 보다 정확한 예측과 데이터 기반 의사결정을 지원합니다. 이를 통해 기업은 투자와 자금 조달 전략을 최적화할 수 있음
사례: AI 기반 예측 모델은 시장 변동성을 분석해 투자 전략을 제안하며, 기업의 재무 계획 수립에 중요한 역할

6) 맞춤형 서비스 제공

AI는 고객 데이터를 분석하여 개인화된 금융 서비스를 제공합니다. 이를 통해 고객 만족도를 높이고, 장기적으로 충성도 높은 고객 기반을 구축 가능
사례: AI 챗봇과 가상 비서가 고객 문의를 신속히 처리하고 개인화된 금융 상담 서비스를 제공하며, 고객 경험을 개선

 

5. 회계관리 AI 솔루션의 정확도 수준

• 삼일회계법인의 AI 어카운턴트는 회계기준원 문제에서 80~85%의 정답률을 보입니다. 이는 공인회계사도 달성하기 어려운 수준의 정확도
• AI 알고리즘은 데이터를 정확하게 분석하여 수동 프로세스에서 자주 발생하는 오류 위험을 크게 줄일 수 있습니다. 예를 들어 AI 기반 소프트웨어는 재무제표의 불일치를 식별하여 기업이 정확한 기록을 유지할 수 있도록 보장
• EY한영의 AI 툴 'EY 캔버스 AI'는 머신러닝 알고리즘을 통해 감사 품질 및 효과성을 향상시킵니다.
  AI는 대규모 데이터 처리 과정에서의 오류를 빠르게 감지해 회계 처리의 정확성과 신뢰성을 크게 향상
• 삼정 KPMG의 '데이터스니퍼'는 재무제표에서 숫자를 추출하고 자동으로 합계를 검증하여 수치상의 오류를 빠르게 발견하고 수정 가능

이러한 사례들을 통해 AI를 활용한 회계 관리가 매우 높은 수준의 정확도를 제공하며, 인적 오류를 크게 줄이고 회계 처리의 신뢰성을 향상시키는 것을 알 수 있습니다.

 

6. 재무관리 AI 솔루션 예측 정확도 수준

   구체적인 예를 살펴보면;

• 챗GPT를 활용한 기업 실적 예측 정확도는 60.35%로 나타났습니다. 이는 인간 애널리스트들의 예측 정확도(52.71%)를 크게 상회하는 수치임
•  AI 기반 재무 예측 도구를 도입한 기업들은 기존 방법 대비 30-40% 정도 정확도가 향상되었다고 보고
• 일부 AI 솔루션은 100% 정확도의 데이터 추출 능력을 보여주고 있음
• AI를 활용한 현금 흐름 예측의 경우, 실시간 데이터 분석을 통해 기존 방식보다 더 신속하고 정확한 예측이 가능
• 재무 마감 프로세스에서 AI는 수동 작업을 줄이고 데이터의 일관성을 높여 보고의 정확성을 개선

이러한 높은 정확도는 AI가 방대한 데이터를 신속하게 처리하고, 복잡한 패턴을 인식하며, 지속적으로 학습하여 예측 모델을 개선하기 때문입니다. 그러나 AI의 예측이 항상 완벽할 수는 없으며, 여전히 인간의 전문적 판단과 감독이 필요한 영역이 존재합니다.

 

7. AI 솔루션 도입 시 주의 사항 및 대응 방법

AI 솔루션 도입 시 주의 사항 및 대응 방법을 살펴보면,

1) 데이터 품질과 보안

• 주의사항: AI는 데이터를 기반으로 작동하므로 데이터의 품질과 보안이 매우 중요
• 대응 방법: 고품질 데이터 확보를 위한 전략 수립, 강력한 암호화 기술 적용, 접근 권한 관리 강화, 정기적인 보안 감사 실시

2) 초기 도입 비용

• 주의사항: AI 솔루션 도입에는 상당한 초기 투자 비용이 소요
• 대응 방법: ROI를 철저히 분석하고 단계적 도입 전략 수립, 클라우드 AI 서비스 활용으로 초기 비용 절감

3) 기존 시스템과의 통합

• 주의사항: 기존 ERP나 회계 시스템과의 통합 과정에서 기술적 문제가 발생 가능성
• 대응 방법: 전문 IT 컨설팅 활용, 충분한 테스트 기간 확보, 단계적 도입 전략 수립

4) 윤리적 문제와 알고리즘 편향

• 주의사항: AI 알고리즘이 편향된 결과를 생성하거나 윤리적 문제를 초래할 위험 존재
• 대응 방법: AI 알고리즘의 공정성과 투명성을 지속적으로 모니터링, 윤리적 AI 사용 가이드라인 수립

5) 직원 교육 및 변화 관리

• 주의사항: AI 도입에 따른 직원들의 저항 및 적응 문제가 발생할 가능성
• 대응 방법: 체계적인 교육 프로그램 운영, AI와 인간의 협업 모델 개발, 새로운 역할에 대한 명확한 커리어 패스 제시

6) 과도한 의존성 방지

• 주의사항: AI 시스템에 대한 과도한 의존으로 인한 판단력 저하가 우려
• 대응 방법: AI 결과에 대한 정기적인 검증 프로세스 구축, 인간의 전문성과 AI의 조화로운 활용 방안 모색

7) 규제 준수

• 주의사항: AI 사용에 관한 법적, 윤리적 규제를 준수 필요
• 대응 방법: AI 시스템의 지속적인 업데이트, 규제 기관과의 협력, 내부 컴플라이언스 팀 운영

8) 성과 측정 및 평가

• 주의사항: AI 도입 효과를 정확히 측정하고 평가하기 어려움 존재
• 대응 방법: 명확한 KPI 설정, 지속적인 성과 모니터링 및 평가 체계 구축

이러한 주의사항들을 고려하고 적절한 대응 방법을 적용함으로써, 기업은 AI 솔루션을 보다 효과적이고 안전하게 도입할 수 있습니다.

 

8. AI를 활용한 재무관리와 회계관리 구체적 사례

1) 재무 관리 사례

    a) 예측 분석 및 재무 계획
      - Vena Solutions의 Vena Copilot: 재무 계획 및 분석(FP&A) 프로세스를 자동화하고 최적화하는 AI 기반 도구 제공
      - Planful의 AI 기반 예측 분석: 중소기업을 위한 사용자 친화적인 대시보드와 강력한 예측 분석 기능 제공
    b) 현금 흐름 관리
      - Xero의 AI 기반 현금 흐름 예측: 실시간 은행 연동 및 자동화된 데이터 입력 기능 제공
    c) 자동화된 재무 마감 프로세스
      - Oracle은 AI를 활용하여 수동 수집, 통합 및 데이터 보고 작업을 자동화하고 있습니다. 이를 통해 S&P 500에 포함된 기업들보다 빠르게 장부를 마감 가능
    d) AI 기반 디지털 어시스턴트
      - 재무 조직은 AI 기반 디지털 어시스턴트를 활용해 여러 팀에 특정 비용의 규정 위반 여부를 알리고, 비용 보고서를 자동으로 제출 가능
    e) 리스크 관리
      - 생성형 AI를 활용하여 정성적/정량적 데이터를 분석하고 기업의 전사적 리스크를 평가
    f) 재무 인사이트 도출
      - 생성형 AI를 활용해 재무 데이터를 분석하고 경영 의사결정에 필요한 인사이트를 제공
    g) 기업 정보 및 리스크 평가
      - 무디스는 자사의 데이터 및 분석 기능과 애저 오픈 AI 서비스를 결합하여 기업 정보와 리스크 평가를 개선

2) 회계 관리 사례

    a) 자동화된 회계 처리
      - Vic.ai: AI를 활용하여 인보이스 처리 자동화 및 실시간 데이터 분석 수행
      - Zeni: 스타트업과 중소기업을 위한 AI 기반 회계 및 재무 관리 플랫폼
    b) 세금 관리 및 컴플라이언스
      - Blue dot: AI를 활용하여 세금 관리와 컴플라이언스를 자동화하는 솔루션
    c) 회계 마감 자동화
      - 생성형 AI를 활용해 비정형 데이터 처리, 일관성 없는 분개 과정 자동 조정, 오류 수정, 마감 체크리스트 자동 생성 등 수행
    d) AI 세무조정
      - 더존비즈온의 ONE AI: 세무 신고와 부가가치세 업무의 처리 속도를 획기적으로 개선하고, 반복적이고 시간이 많이 소요되는 세무조정 업무를 단 몇 분 안에 완료
    e) 리스크 관리
      - 생성형 AI를 활용해 정성적/정량적 데이터를 분석하고 기업의 전사적 리스크를 평가

이러한 AI 솔루션들은 재무 및 회계 업무의 효율성을 크게 향상시키고, 인적 오류를 줄이며, 더 빠르고 정확한 의사결정을 지원합니다. 또한 재무 및 회계 전문가들이 단순 반복 업무에서 벗어나 더 전략적이고 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다.

9. 재무와 회계관리 AI 솔루션 개발 회사 현황(국내외 각 3개사)

 

회사명	지역	특징	장점	단점
Intapp	해외	관계 관리, 거래 발생, 비즈니스 운영을 위한 AI	기존 워크플로우와 원활한 통합, 생산성과 의사결정 향상	높은 운영 비용, 전문 서비스 수익 의존도
AlphaSense	해외	AI 기반 검색, 요약, 자동화, 3억 개 이상 문서 접근	높은 정확도와 효율성, 사용자 친화적 인터페이스	AI 알고리즘의 잠재적 편향, 데이터 정확성 문제
Vic.ai	해외	인보이스 처리 자동화 및 실시간 데이터 분석	업무 효율성 증대, 재무 프로세스 정확도 향상	복잡한 회계 규정 해석의 한계, 높은 초기 도입 비용
삼정KPMG	국내	반복적 작업 자동화 및 예측 분석	작업 효율성 증가, 높은 신뢰성	숙련된 AI 인재 부족, 데이터 품질 문제 가능성
AIZEN	국내	ABACUS AI 엔진, 빅데이터 분석 자동화, 소매 금융 및 보험 자동화	금융 기관의 리스크 감소 및 효율성 증대	중소기업 적용 한계, 대규모 금융 기관 중심
Qraft Technologies	국내	AI 기반 자산 관리 솔루션, 보안 선택 엔진, 자산 배분 엔진	25개 이상 금융 기관에서 채택한 검증된 기술	AI 모델 예측 정확도 지속 검증 필요, 시장 변동성에 따른 리스크 관리 과제

 

사진출처: Unsplash의Igor Omilaev

 

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