비즈니스에 AI 도입이 확산되고 있습니다. 기업의 재무 부문은 새로운 환경에 어떻게 대응해야 할까요?

기업은 AI의 잠재력과 영향력을 고려해 새로운 변화를 수용하고 전략을 재평가해 최대한 가치와 기회를 실현해야 합니다

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공지능(AI)이 산업 전반에 걸쳐 광범위하게 영향력을 확산하고 있습니다. 과거 AI는 제조업 등에서 일부 활용됐지만 관련 기술의 발전과 활용성이 높아지면서 다양한 산업에 적용되며 혁신을 견인하고 있습니다.

특히 콘텐츠를 자체 생성할 수 있는 생성형 AI의 등장은 AI 도입의 기폭제가 됐습니다. 여기에 AI를 지원하는 네트워크 대역폭 확장, 컴퓨팅 파워 혁신, 사물인터넷, 클라우드 등 관련 기술도 함께 성장하면서 AI의 영향력이 더욱 커지고 있습니다. 주요 글로벌 기업들은 적극적으로 AI에 투자 또는 협력을 추진하고 있으며, 단편적인 기술 도입을 넘어 AI 생태계를 구축해 미래 비즈니스 환경을 위한 새로운 경쟁 요소로 만들고 있습니다. 기업이 업무에 AI를 도입하는 추세는 당분간 지속해서 이어질 것으로 전망됩니다.

EY 조사 결과 CEO의 89%가 AI 기반 혁신에 투자를 했거나 1년 내에 투자할 예정입니다

AI에 대한 관심은 쉽게 확인할 수 있습니다. EY가 전 세계 약 1200명의 기업 고위 임원을 대상으로 실시하는 설문조사인 '2023 EY CEO 아웃룩 펄스(EY CEO Outlook Pulse 2023)’에 따르면 응답자의 89%는 이미 AI 기반 혁신에 상당한 투자를 했거나, 향후 12개월 내에 투자할 계획이라고 답했습니다. 또한 EY한영이 올해 초 국내 기업 고위 경영진을 대상으로 진행한 설문조사에서 국내 기업 임원들은 AI(79%)와 데이터(64%) 를 향후 2년간 디지털 트랜스포메이션을 위해 가장 집중해서 투자할 분야라고 답했습니다. 이는 AI와 데이터가 산업에 미치는 영향력이 커짐에 따라 기업들이 관련 투자를 확대하려는 움직임으로 해석됩니다.

AI를 비즈니스에 도입한 사례는 다양합니다. EY가 기업 고객을 대상으로 조사한 바에 따르면 일부 기업은 직접적인 의사 결정에 필요한 정보 확보, 고객 프로파일링, 신용분석 평가 등에 AI를 활용하고 있습니다. 이외에 공급망과 조달 부문에 AI 기반 재고 관리를 도입한 사례가 있으며, 프로그래밍 코드 개발과 검토에 AI를 활용하는 기업도 있습니다.

특히 AI는 업무 효율성과 생산성 향상, 프로세스 단순화, 인적 오류 감소, 비용 절감 등을 장점으로 기업의 재무 부문에 빠르게 도입되고 있습니다. 기업들은 AI로 그동안 많은 시간이 필요했던 데이터 수집, 통합, 보고 등 수작업을 자동화하고, 다양한 출처에서 수집한 데이터를 분석해 업무에 활용하고 있습니다.

구체적인 AI 활용 사례를 살펴보면 올바른 회계 정책 분석과 관리, 주요 회계 업무와 마감 프로세스 자동화, 매출과 재무 성과 추세 분석, 사업보고서 분석, 공시 자동화 등입니다. 또한 AI로 특정 업무와 관련한 수치 변동의 원인을 자동으로 파악하고, 조사와 분석에 챗봇을 도입해 업무 효율을 높일 수 있으며, 경영 지표 변동에 대해 분석하는 보고서 초안 작성을 자동화할 수도 있습니다. 결과적으로 기업은 재무 부문에 AI를 도입해 전반적으로 회계투명성을 높이고 업무 효율성을 확보할 수 있습니다.

EY 연구에 따르면 데이터 추출과 유효성 검증, 공시 초안 작성, 데이터 분석, 경영진단의견서(Management Discussion and Analysis) 작성 등 업무에 AI를 도입하면 기존 방식 대비 효율성을 최대 60% 높일 수 있습니다.

AI의 도입으로 감사인의 역할도 변화가 예상됩니다. 기업은 AI를 비즈니스에 도입하는 과정에서 여러 가지 문제에 직면하게 되고 이를 해결하기 위해 감사인에게 새로운 역량을 기대하고 있습니다.

감사인은 이렇게 변화하는 시장의 요구에 대응하여 새로운 역할을 수행하기 위해서, AI 기반 디지털 도구를 적극 활용해 심층적이고 전문적 판단이 필요한 영역에 집중할 수 있는 역량을 갖춰야 합니다.

EY는 AI와 생성형 AI를 적용한 디지털 도구를 활용해 재무 부문의 혁신을 지원하고 있습니다. 대표적인 AI 툴인 EY 캔버스 AI(EY Canvas AI)는 익명화된 내부와 외부 데이터를 이용해 유사한 규모 또는 산업을 분석하고 고급 AI 지원 알고리즘을 활용해 리스크를 평가합니다. EY 총계원장 어노말리 디텍터(EY General Ledger Anomaly Detector)는 분개 원장을 분석해 이상 징후를 감지합니다. EY 다큐먼트 인텔리전스(EY Document Intelligence)는 많은 인력과 시간이 필요했던 문서나 증빙의 내용을 분석해 분개 원장과 재무제표와 비교하고 확인하는 과정을 광학 문자 인식(OCR) 기술과 AI로 자동화해 더 빠르고 품질 높은 결과를 제공합니다. EY 아틀라스(EY Atlas)와 생성형 AI(EYQ)는 회계와 감사 콘텐츠를 포함해 검색과 사용 사례를 요약해 효율적인고 효과적인 방식으로 업무를 수행합니다.

AI는 단순한 기술이 아니라 기업의 업무 방식과 문화, 성과를 획기적으로 바꿀 수 있는 혁신 요소입니다

비즈니스에 AI를 도입하는 것은 기존 이해관계자의 역할과 관계에 영향을 미치기 때문에 장기적이면서도 체계적인 접근 방식을 취해야 합니다.

AI를 비즈니스에 도입하기 위해서는 우선 조직의 AI 전략은 무엇이며, 조직의 전반적인 비즈니스 전략과 목표와 일치하는지 확인해야 합니다. 그리고 AI 개발과 출시를 감독할 수 있는 전담 거버넌스 프레임워크가 마련돼 있는지 점검해야 합니다. 조직의 내부 통제와 이해관계자에 대한 보고에 영향을 미칠 수 있는 AI를 포함해 조직 전체에 배포되는 AI에 대한 가시성을 확보하고 있는지 확인해야 합니다. 마지막으로 편의, 개인정보보호, 보안과 보고 관련 위험을 포함해 AI 사용과 관련한 잠재적 위험을 어떻게 식별하고 해결할지에 대한 방법을 내부적으로 충분히 검토해야 합니다.

하지만 일부에서는 기업의 AI 도입에 대해 우려합니다. '2023 EY CEO 아웃룩 펄스’에 따르면 74%의 CEO는 생성형 AI에 대한 불확실성 때문에 AI 전략을 개발하고 구현하는 것에 어려움을 겪고 있다고 답했으며, 38%의 응답자만이 AI 특유의 위험을 효과적으로 관리하는 방법에 대해 준비를 마쳤다고 응답했습니다.

각 국가별로 AI 개발과 활용에 대한 명확한 가이드라인이 없다는 것도 기업의 AI 도입 걸림돌입니다. 미국은 AI 개발과 사용 촉진을 위한 행정명령을 2023년 발표했고, 유럽연합은 인공지능법 초안을 공개하는 등 각 국가별로 윤리적이고 안전한 AI 시스템 개발과 사용을 장려하기 위해 노력하고 있습니다. 각 국가에서 추진 중인 AI 관련 규정은 아직 권장 사항이지만 향후 AI 환경에 중요하게 작용할 것입니다. 이에 기업들은 AI 도입을 위해 관련 법규 변화를 예의주시해야 합니다.