서비스 기업은 ChatGPT에 먼저 물어보는 고객에게 어떻게 대응해야 할까?

고객이 필요한 정보를 얻고 문제를 해결할 조치를 취할 수 있는 기업을 찾아오던 기존의 비즈니스 모델이 흔들리고 있다. 이제 고객은 AI가 내놓은 불완전한 정보를 가지고 찾아와 기업이 이를 실행에 옮기기를 기대한다. AI가 생성한 답변에는 현실의 맥락이나 해당 문제에 관한 충분히 최신인 정보가 반영되지 않으므로, 답변이 틀릴 수 있다는 점은 놀랍지 않다. 고객에게 틀렸다고 말하면 기분을 상하게 할 위험이 있다. 반대로 AI의 결론을 따랐다가는 누군가의 저축을 날릴 수도 있다.

환자들이 AI가 생성한 진단을 들고 병원에 오는 일부터 여행객들이 여행사 직원에게 존재하지도 않는 여행지를 포함한 AI 맞춤 여행 일정을 내세워 이의를 제기하는 일까지, 이런 현상은 모든 산업 분야에서 나타나고 있다. AI를 통해 미리 정보를 얻은 고객의 등장은 여러 산업에 과제를 안겨주고 있다. 회계 업계는 이 문제에 어떻게 대응해야 할까?

AI로 미리 정보를 얻은 고객

케일라를 떠올려 보자. 케일라는 퀸스에서 소규모 사업체를 운영한다. 어느 날 케일라는 세금을 매년 수천 달러 아끼려면 사업체 등록 방식을 바꾸라고 챗봇이 조언한 ChatGPT 화면을 캡처해 회계사에게 보낸다. 이론상으로는 가능한 방법이지만, 케일라의 사업에는 적용되지 않는다. 뉴욕시의 현지 규정과 케일라가 자신에게 지급해야 할 급여를 고려하면 절세액의 대부분이 상쇄된다. 케일라가 큰 비용이 드는 실수를 저지르지 않도록 회계사는 방어적으로 들리지 않게 이 모든 점을 설명해야 한다. 하지만 이런 상황에서는 겉보기에 그럴듯한 답변을 챗봇이 제시했다는 이유로 회계사를 불신하기 시작하는 사람도 있을 수 있다.

이런 사례가 이제 흔해지고 있다. OpenAI는 미국에서 세금 관련 ChatGPT 질의가 2025년 1분기부터 2026년 1분기까지 네 배로 늘었다고 보고했다. OpenAI가 공개한 차트에는 ChatGPT가 전문가의 조언을 대체하기 위한 서비스가 아니라는 면책 문구가 실려 있었다. 마찬가지로 Adobe가 발견한 바에 따르면, 2026년에 세금 신고에 AI를 사용할 계획이라고 답한 미국 근로자는 26%로, 2024년의 11%보다 늘었다. 이는 고객이 피상적인 정보만 알고 있는 듯하며, 답변을 확인할 책임은 전문가에게 돌아간다는 뜻이다.

회계 업계가 특히 큰 영향을 받는 이유

세금 규정은 어디서든 확인할 수 있지만, 실제 적용 방식은 고객의 거주지, 사업체 등록 방식, 과세 연도, 고객의 과거 이력 등 모델의 학습 데이터에 포함되지 않은 여러 요인에 따라 달라진다. 게다가 기준액, 신고 기한, 세액 공제 같은 항목은 매년 바뀌므로 모델이 오래된 규정을 적용할 수도 있다. TaxBench가 2026년에 16개 최첨단 모델을 대상으로 실시한 평가에서는 가장 우수한 모델도 첫 시도에서 세법 지식 관련 질문에 84%의 정확도로 답했지만, 같은 질문을 다섯 차례 시도했을 때의 정확도는 42%에 그쳤다.

이러한 오류로 인한 숨은 비용은 AI의 추론에서 오류를 찾아내고, 고객에게 이를 설명하며, AI가 틀린 이유를 설득해야 하는 전문가에게 돌아간다. 고객의 오류를 바로잡다 보면 서비스 제공자가 방어적이거나 시대에 뒤처진 사람처럼 보일 수 있어 신뢰의 역설이 생긴다. 고객은 챗봇이 빈틈없이 짜놓은 계획을 보고 자신이 속고 있는 것은 아닌지 의심한다. 대부분의 기업은 이런 업무에 별도 비용을 청구하지도 않는다. 그렇더라도 책임은 여전히 기업에 남는다. 여기에 경험 많은 회계사의 부족까지 겹치면, 늘어난 업무가 결국 낙타의 등을 부러뜨리는 마지막 지푸라기가 될 수도 있다.

기업을 위한 실질적인 대응 방안

기업들이 이미 막대한 업무량에 시달리고 있는 만큼, 이 새로운 과제에 대응할 전략을 마련해야 한다.

1. 고객을 맞이할 때 기대치를 분명히 하세요. 기업이 AI가 생성한 조언을 어떻게 다루는지, 신고 서류 제출에 대한 책임이 누구에게 있는지 설명하세요. 이렇게 하면 업무를 수행하고도 비용을 청구하지 못하거나, 애초에 자신이 내린 결정도 아닌데 실무자가 책임을 떠안는 모호한 상황을 없앨 수 있습니다.
2. 고객이 제시하는 AI 답변을 실제 우려 사항을 파악하는 단서로 활용하세요. 고객에게 어떤 질문을 했고 어떤 답변을 받았는지 공유해 달라고 요청하면, 고객이 걱정하면서도 묻기 어려워하는 문제가 무엇인지 살펴볼 수 있습니다.
3. 결론을 어떻게 검증했는지 공유하세요. 고객의 AI 생성 전략을 무시하는 대신, 의사결정의 근거가 된 간행물이나 규정을 짚어 주세요. 이렇게 하면 챗봇의 한계도 고객이 이해하는 데 도움이 됩니다.
4. 반복되는 오해를 모아 자료로 정리하세요. FAQ를 만든다고 생각하면 됩니다. 같은 오답이 계속 되풀이되므로 답변을 표준화해 미리 공유하세요.
5. 마지막으로, 자체 업무에 AI를 도입해 회계사들이 고객과 이런 대화를 나눌 시간을 확보하세요. 모든 업무를 수작업으로 처리하는 기업은 위의 해결책을 실행하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 업무에 이미 압도된 나머지 추가 질문에 답할 여력까지 내기 힘들기 때문입니다.

서비스 기업에 미치는 영향

기술이 발전하면서 정보는 날이 갈수록 풍부해지고 있다. 이론적으로 누구나 서비스를 어떻게 이용할 수 있는지 직접 알아볼 수 있게 되면서, 서비스 기업은 더 이상 지식의 문지기 역할을 하지 않는다. 이제 서비스의 강점은 시간과 마음의 여유를 제공하는 데 있다. 회계는 금융 인프라에서 신뢰의 기반 역할을 한다. 고객이 챗봇이 미리 마련해 준 계획을 들고 오는 일이 늘면서, 전문가의 가치는 설명하는 데서 검토하고 판단하는 데로 옮겨가고 있다. 법률 회사와 컨설팅 업체, 자문 업무를 하는 곳도 마찬가지다. 그런 신뢰는 오직 사람만이 쌓을 수 있다.

기업이 회계사들이 이런 관계 형성 업무를 할 시간을 확보해 주고 있는지가 관건이다. 업계 전반에 회계사가 부족한 상황에서 AI는 일상적인 업무를 자동화해 실제로 해결책을 제시한다. 따라서 AI를 통해 사전 정보를 얻은 고객은 업계가 AI를 도입해 업무 부담을 덜고, 실질적인 의사결정과 문제 해결은 전문가에게 맡기는 변화를 예고하고 있다. 이제 고객은 언제나 다른 의견을 구할 수 있다. 기업이 해야 할 일은 고객이 신뢰하는 곳이 되는 것이다.