AI가 과도하고, 시기가 이른가: 재무팀이 스스로 실패를 초래하고 있나요?

재무팀은 AI 도입에 대한 엄청난 압박을 받고 있습니다. 이는 주로 이사회가 효율성 향상을 원하고, CFO가 더 빠른 마감을 추구하며, 공급업체가 전례 없는 자동화를 약속하기 때문입니다. 

일반적인 가정은 AI를 더 많이 사용할수록 결과가 자연스럽게 개선된다는 것입니다. AI는 데이터를 몇 초 안에 효율적으로 분석할 수 있기 때문이죠. 하지만 속도만으로 성공을 보장할 수는 없으며, 특히 기본 프로세스가 결함이 있거나 미흡할 경우에는 더욱 그렇습니다. 

조직이 재무 워크플로에 AI를 급히 도입하려 할수록, 근본적인 진실을 간과하기 쉽습니다: AI는 자동화하는 시스템만큼만 효과적이기 때문입니다. 

AI는 작업 속도를 높일 수 있지만, 약한 통제, 단편화된 데이터, 일관성 없는 프로세스를 보완해 주지는 못합니다.

그럼에도 불구하고 이 기술은 대기업에서 점점 더 주목받고 있으며, 많은 기업이 즉각적인 결과를 기대하고 있습니다. 

2025년을 기준으로 AI 행동 위험을 주요 물질적 우려 사항으로 인식하는 C‑suite 임원의 비중은 지난 3년간 16%에서 56%로 증가했으며, 이는 비재무 위험 중 가장 높은 비중을 차지합니다. 동시에 주요 비즈니스 행동 사고가 2023년에서 2025년 사이 55% 증가했고, 사고당 평균 비용은 1,400만 달러에 달해 거버넌스와 데이터 품질에 대한 사전 투자보다 반응형 투자를 촉진하고 있습니다. 

AI 활용이 가장 중요한 분야는 재무이며, 월말 마감은 통제, 조정, 검증에 의존합니다. AI가 프로세스 속도를 높일 수는 있지만, 견고한 기반이 없으면 기존 약점을 없애기보다 확대시킬 위험이 있습니다. 

따라서 질문은 재무 부서가 대규모 AI 도입에 대비해 충분한 사전 작업을 수행했는가 하는 것입니다. 

AI Is a Multiplier, Not a Fix

AI가 작업을 쉽게 만드는 훌륭한 도구라는 점은 분명하지만, 흔히 오해되는 점은 AI가 모든 깨진 프로세스를 고칠 수 있다는 것입니다. 실제로 AI가 하는 일은 기존에 존재하던 문제를 증폭시키는 것에 불과합니다. 

기초 데이터가 일관되지 않거나, 통제가 약하거나, 조정 절차가 결함이 있다면 AI는 그 결함을 더 빠르고 대규모로 실행할 뿐입니다. “쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다”는 옛 원칙이 사라진 것이 아니라, 이제는 기계 속도로 작동하고 있습니다.

이는 AI가 쓸모없다는 뜻이 아닙니다. 오히려 데이터 추출·제시와 같은 노동 집약적 작업을 자동화해 재무 전문가가 보다 부가가치가 높은 업무에 집중하도록 합니다. 이를 통해 비판적 사고, 결론 도출, 머신이 수행하는 작업에 대한 감독에 더 많은 시간을 투자할 수 있습니다. 

하지만 AI에 과도하게 의존하면 시스템이 고장 나거나 예상치 못한 결과를 낼 경우 취약점이 생길 수 있습니다. 예를 들어, 위기 상황에서 시장 예측용 AI 모델이 오작동하면 손실을 확대하거나 시장을 불안정하게 만들 수 있습니다. 

베이젤 은행감독위원회 및 기타 기관은 특히 시스템적 위험에 대해 우려하고 있습니다. 광범위한 AI 실패가 금융 안정을 위협할 수 있기 때문입니다. 

조직은 AI를 운영 효율성의 해결책으로 보기보다, 자동화가 신뢰성 있게 작동하도록 재무 인프라를 구축하는 데 집중해야 합니다. 이는 표준화된 조정 프로세스, 강화된 내부 통제, 향상된 데이터 거버넌스, 마감 프로세스에 대한 가시성 확보를 의미합니다.

“AI가 프로세스 문제의 해결책이라는 흔한 오해가 있습니다. 그렇지 않습니다. AI는 이미 존재하는 것을 증폭시킬 뿐입니다. 재무 리더들은 종종 수동 작업, 느린 마감, 오래 걸리는 보고서에서 벗어나고자 AI에 기대를 걸지만,” 라고 SkyStem의 자동 월말 마감 소프트웨어 CEO인 Shagun Malhotra는 Unite AI와의 대화에서 말했습니다. 

하지만 근본 프로세스에 결함이 있다면, AI는 그 결함을 고치지 못합니다. 오히려 더 빠르고 대규모로 실행할 뿐입니다. “기술이 진단 작업을 수행한다는 오해가 있는데, 실제로는 그렇지 않습니다. 그 부분은 여전히 전문가가 뒤에서 담당해야 합니다.” 

SkyStem은 재무 마감 플랫폼이 조정을 표준화하고, 워크플로를 자동화하며, 내부 통제를 강화하도록 돕는 데 주력합니다. AI를 핵심 회계 프로세스에 겹쳐 놓기 전에, 규율 있는 재무 운영 기반을 구축해 자동화가 정확한 결과를 제공하도록 합니다. 

“AI는 대량, 일관성, 속도 면에서 엄청난 가치를 창출합니다[…] 하지만 인간이 통제해야 하는 영역은 바로 경험이 가장 중요한 곳, 즉 위험 직관, 모호함 속 패턴 인식, 그리고 무엇보다 압박 속 의사결정입니다,” 라고 Malhotra는 덧붙였습니다.  

Foundation Before Automation

재무는 오류 여지가 거의 없습니다. 정확한 보고, 조정, 규제 준수, 감사 가능성은 필수이며, AI는 이러한 프로세스를 향상·단순화해야 할 뿐, 시스템 내 기존 약점을 가속화해선 안 됩니다. 

AI 컨설팅 및 소프트웨어 개발 회사인 Kognia Labs도 비슷한 관점을 가지고 있습니다. 이들은 보고서 내 결함이나 불일치를 조기에 감지해 비용이 크게 발생하기 전에 조직이 시스템을 구현하도록 돕습니다 before they become so costly. 

AI가 워크플로에 투입되기 전에, 기관에서는 세 가지 조건이 충족되어야 합니다: 시스템 간 연결, 문서화되지 않은 정보에 접근, 그리고 답변 출처를 검증할 수 있는 능력, 라고 Kognia Labs의 전략 이사 Alexandra Ollé가 말했습니다. 

“컨설턴트가 필요로 하는 정보는 서로 다른 시스템과 형식에 흩어져 있으며, 이 시스템들은 일반적으로 서로 통신하지 않습니다. 이것이 답변이 처음부터 느리고 일관성 없게 만드는 원인입니다,” 라고 Ollé는 Unite AI에 전했습니다. “AI가 그 위에 얹힌다고 해서 문제가 해결되는 것은 아닙니다.” 

프로세스를 가속화하는 것과 실제로 개선하는 것 사이의 격차가 바로 재무 위험이 구체화되는 지점입니다: 자금이 걸려 있을 때 신뢰성은 선택 사항이 아니며, AI 시스템을 잘못 관리하면 실제 법적 책임이 발생합니다. 

“AI는 기업이 실제 업무 방식을 바꿀 때 프로세스를 개선합니다. 이는 보통 프로세스가 왜 실패하는지 이해하는 것에서 시작되는데, 대부분의 기관은 수천 건의 고객 대화를 검토할 시간조차 없어 명확히 파악하지 못합니다,” 라고 Ollé는 강조했습니다.   

The Path Forward: An AI-Human Bridge

핵심 재무 워크플로를 자동화하기 전에 조직은 먼저 프로세스가 AI 도입에 준비돼 있는지 확인해야 합니다. 이를 위해서는 프로세스 성숙도 평가, 병목 현상 및 데이터 품질 문제 해결, 위험이 낮은 영역부터 AI를 단계적으로 도입하고 점차 복잡한 재무 작업으로 확대해야 합니다. 

요약하면, 견고한 운영 기반을 먼저 구축함으로써 자동화는 정확성이나 감독을 해치지 않고 효율성을 높일 수 있습니다. 그리고 여기서 인간이 경계를 늦출 수 없는 부분이 있습니다; AI가 스스로 할 수 없는 일들이 존재하기 때문입니다. 

이미 일부 기업은 “인간 우선” 접근 방식을 통해 AI 구현에 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어, 캘리포니아에 본사를 둔 소프트웨어 엔지니어링 기업 Solvd는 기업용 AI 시스템을 개발·구현·관리하며, 복잡한 워크플로를 구축한 뒤 인간이 이를 다듬어 자동화로 확장합니다. 

“AI를 진지하게 받아들이는 기업은 더 빠르게 배우고, 더 풍부한 고객 인사이트를 확보하며, 더 효율적으로 운영하고, 더 효과적으로 개인화합니다. 시간이 지날수록 경쟁자는 단순히 더 나은 도구를 도입하는 것이 아니라, 더 나은 데이터·프로세스·조직 학습을 구축하고 있기 때문에 따라잡기가 어려워집니다,” 라고 Solvd의 최고 기술 책임자 Skylar Roebuck이 Unite AI에 말했습니다. 

조직이 진정으로 AI에 준비되었다는 것은 경영진이 AI의 중요성뿐 아니라 그것이 비즈니스에 실질적인 경쟁 우위를 어떻게 제공할지에 대해 일치된 인식을 가지고 있다는 의미입니다. 

“인간 감독은 모든 AI 행동을 승인하는 사람을 의미하지 않습니다. 그런 접근은 확장성이 없으며, 실질적인 통제를 제공하지 못하고 안전함이라는 착각만 만들게 됩니다.” 라고 Roebuck은 강조하면서, 시스템이 명확한 경계 내에서 독립적으로 작동하면서도 판단이 필요할 때는 불확실성을 인식하고 에스컬레이션할 수 있어야 한다고 덧붙였습니다. 

결론적으로, AI는 재무를 혁신할 잠재력을 가지고 있지만, 재무 의사결정에 필요한 운영 규율과 인간 판단을 대체할 수는 없습니다. 여기서 목표는 마감을 빠르게 하는 것이 아니라, 마감에 대한 신뢰를 빠르게 높이는 것입니다. 

진정으로 성공하는 조직은 먼저 자동화를 추진하는 것이 아니라, 올바른 기반을 구축하고, 가장 중요한 프로세스의 중심에 사람을 두는 조직입니다.