세계 최고 권위의 기술 전문지 MIT 테크놀로지 리뷰(MIT Technology Review)와 글로벌 컨설팅 기업 딜로이트(Deloitte)가 공동으로 진행한 조사에서 놀라운 결과가 나왔다. 전 세계 기업의 재무팀 5곳 중 1곳이 이미 챗GPT 같은 생성형 AI를 업무에 활용하고 있으며, 북미 지역 최고재무책임자(CFO) 10명 중 거의 5명(46%)이 앞으로 12개월 안에 재무 분야 AI 투자나 도입을 늘리겠다고 답했다.

복잡한 보고서 작성이나 투자자 설명 자료 만들기 같은 반복적인 업무를 AI가 대신 처리하도록 함으로써, CFO들이 회사 전략 수립 등 더 중요한 일에 집중할 수 있도록 지원한다는 평가가 나온다는 분석이다. 경제 불안정과 지정학적 위험이 커지는 상황에서 재무팀의 역할이 더욱 중요해지면서, AI를 활용한 업무 혁신이 가속화되고 있다.

재무팀 5곳 중 1곳이 이미 AI 도입, 투자 확대 계획도 급증

딜로이트가 2024년 기업의 생성형 AI 활용 현황을 조사한 결과, 현재 재무 부서에서 생성형 AI를 사용하는 기업이 19%에 달했다. 이는 전체 재무팀 5곳 중 1곳꼴에 해당하는 수치다. 더욱 주목할 점은 미래 투자 계획이다. 딜로이트가 2024년 4분기 북미 지역 CFO들을 대상으로 한 조사에서 46%가 "앞으로 12개월 안에 재무 분야 AI 투자나 도입을 늘리겠다"고 답했다. 이는 CFO 10명 중 거의 5명에 해당하는 비율이다.

응답자들은 AI의 가장 큰 장점으로 "직원들이 직접 처리하지 않아도 되는 자동화 시스템을 통한 비용 절약"과 "단순 반복 업무에서 벗어나 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 환경 조성"을 꼽았다.

MIT 경영대학원에서 금융공학을 연구하는 앤드류 로(Andrew W. Lo) 교수는 "대형 언어모델이 CFO를 완전히 대체할 수는 없지만, 핵심 사안을 정리하고 전략 방향을 정리해주는 문서 초안을 만들어줌으로써 지루하고 반복적인 업무를 크게 줄여줄 수 있다"고 설명했다.

생성형 AI는 분기별 실적 보고서 작성, 투자자들과의 소통, 전략 요약서 작성 등 일상적인 업무뿐만 아니라 자금 관리, 매출 예측, 계약서 자동 작성, 투자 분석 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.

기대만큼 성과 안 나와도 투자는 계속... "생산성 향상 기대감 여전"

흥미로운 점은 현재까지의 투자 성과가 기대에 못 미치고 있다는 사실이다. 조사 결과 재무 분야 생성형 AI 투자로 얻은 실제 수익이 기대했던 것보다 8포인트나 낮게 나타났다. 그럼에도 많은 재무팀이 AI 투자를 지속하고 있다. 이는 AI 기술이 아직 완전히 성숙하지 않았고 보안 문제나 잘못된 정보 생성 등의 문제가 남아있지만, 대부분의 재무 조직이 생산성 향상과 업무 과정 개선에 대한 기대감 때문에 AI 투자를 늘리고 있음을 보여준다.

딜로이트 컨설팅에서 재무 혁신을 담당하는 로빈 피터스(Robyn Peters) 전문가는 "기업들이 고객을 상대하는 업무에서는 오랫동안 AI를 써왔지만, 재무팀에서는 아직도 직원들이 문서와 발표 자료를 만들어서 이메일로 주고받는 방식을 쓰고 있다"며 "소매점이나 운송업, 호텔업에서 고객들이 기대하는 편리한 서비스를 재무 조직에서도 제공할 수 있고, AI가 이를 훨씬 쉽게 만들어준다"고 말했다.

더 적은 인력으로 더 많은 일 처리... "7개 시스템을 하나로 통합"

피터스는 회사 매출이 늘어날 때 인사팀, 재무팀, 마케팅팀을 같은 비율로 확대하지 않으려는 CFO들에게 AI가 "비용 증가 곡선을 평평하게 만들어" 더 적은 비용으로 더 많은 일을 할 수 있게 해준다고 설명했다.

딜로이트 컨설팅의 제임스 글로버(James Glover) 전문가도 "재무 조직은 직원 수가 많고 다소 비효율적일 수 있다"며 "뒷단 업무를 담당하는 부서는 항상 비용과 효율성 면에서 압박을 받는다. 회사들이 '같은 수의 직원으로 더 많은 일을 할 수 있는가' 또는 '더 적은 직원으로 같은 양의 일을 할 수 있는가'를 묻는다"고 덧붙였다.

이런 상황에서 임원들은 스스로 행동하는 AI 시스템을 활용해 여러 출처와 시스템에서 나오는 데이터를 하나로 모아서 더 빠른 결정을 내리고, 복잡한 업무 흐름을 정리하며, 다른 AI 시스템과 협력해서 일을 처리할 수 있다.

피터스는 "AI가 새로운 사용자화면"이라며 "전문가들이 일하기 위해 7개의 다른 시스템에 각각 접속할 필요 없이, 자연스러운 말로 질문하면 모든 기본 시스템의 정보를 한 번에 볼 수 있는 '하나의 창구' 시스템을 가질 수 있다"고 설명했다.

3가지 핵심 활용법으로 업무 혁신 가속화

글로버는 CFO들 사이에서 가장 인기 있는 AI 활용 방식을 3가지로 정리했다.

첫 번째는 '찾기, 요약하기, 뽑아내기' 기능이다. AI 시스템이 투자자 관련 문서나 회의 내용 같은 대량의 정리되지 않은 자료를 모으고, 직원들이 기업용 AI 도구를 사용해 실적 발표 내용, 분석가 보고서, 계약서, 회계 및 세무 정책을 분석할 수 있다. 모든 문서와 파일을 데이터베이스에 모아두고, 직원들이 질문을 통해 맞춤형 분석을 만들 수 있어 시간이 많이 걸리는 자료 읽기와 분석 과정을 크게 줄일 수 있다.

두 번째는 '데이터와 대화하기' 기능이다. 재무팀들이 대형 언어모델 기반 AI 챗봇을 사용해 "2024년 2월 우리 사업부 매출이 2023년 2월과 비교해서 얼마였나?"와 같은 구체적인 데이터 질문을 할 수 있다. 한 글로벌 기술 서비스 회사는 이와 비슷한 시스템을 도입해서 직원들이 여러 시스템과 보고서를 찾아다니는 불편함을 없앴다.

세 번째는 '데이터 문제 찾기와 미래 예측' 기능이다. 전통적인 기계학습 모델은 생성형 AI가 예측과 전망 능력을 대폭 향상시키기 훨씬 전부터 존재했다. 일부 회사들은 AI를 사용해 데이터의 이상한 점을 찾고 비용을 줄이거나 오류를 수정하는 방법을 예측한다. 또 다른 접근법은 미래 수요, 매출, 판매 및 기타 가치 창출 요소를 예측하는 것이다.

앞으로는 이런 활용 패턴들이 스스로 행동하는 AI와 결합되어 여러 과정과 기능, 업무 흐름을 아우르는 능력을 다루게 될 것으로 전망된다.

재무 AI의 진짜 의미

이번 MIT와 딜로이트의 조사 결과에서 주목해야 할 점은 단순히 AI 도입률이 높다는 것이 아니라, 성과가 기대에 못 미침에도 불구하고 투자가 계속되고 있다는 '역설적 현상'이다. 이는 현재 재무 AI 시장이 '기술적 성숙도'보다는 '전략적 필요성'에 의해 움직이고 있음을 보여준다.

CFO들 사이에서 AI를 단순한 '비용 절감 도구'가 아닌 '경쟁력 강화의 요소'로 인식하는 경향이 나타나고 있다는 점도 주목할 만하다. 보고서에서 언급한 "5년간 기다렸다가는 더 빠른 경쟁자에게 뒤처질 수 있다"는 경고는 현재 재무 AI 투자가 '선택'이 아닌 '필수'가 되었음을 시사한다.

또한 로 교수가 제시한 SEC 데이터베이스를 활용한 AI 윤리 교육 방안은 향후 금융 AI 발전 방향을 보여주는 중요한 신호다. 이는 AI가 단순히 업무를 대신하는 수준을 넘어 '도덕적 판단'까지 학습해야 한다는 새로운 패러다임의 등장을 의미한다. 국내 금융기관들도 이러한 글로벌 트렌드에 발맞춰 AI 도입 전략을 재검토해야 할 시점이다.

FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q: 생성형 AI가 재무팀 업무에서 가져올 가장 큰 변화는 뭔가요?

A: 재무팀 직원들이 매번 반복해야 하는 지루한 업무에서 벗어나 회사 전략 수립 같은 더 중요하고 창의적인 일에 집중할 수 있게 됩니다. 분기별 보고서 작성, 투자자 설명, 데이터 분석 등을 AI가 대신 처리해 주면서 CFO들이 경영진의 핵심 조언자 역할에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다.

Q: 지금 AI 도입에서 가장 큰 걸림돌은 무엇인가요?

A: 가장 큰 문제는 법규 준수(38%)입니다. 그다음으로는 위험 관리의 어려움, 보안 위협, AI가 잘못된 정보를 만들어내는 문제 등이 있습니다. 특히 재무 분야는 정확성이 생명이라서 AI가 계산 실수를 할 수 있다는 점이 큰 우려 사항입니다. 이를 해결하려면 사람이 직접 확인하고 검증하는 시스템이 꼭 필요합니다.

Q: 작은 회사도 재무 업무에 AI를 쓸 수 있나요?

A: 네, 충분히 가능합니다. 요즘 많은 기업용 재무 프로그램들이 AI 기능을 기본으로 제공하고 있어서 복잡한 시스템을 따로 만들 필요가 없습니다. 문서 요약, 데이터 분석, 보고서 작성 등 기본 기능부터 시작해서 단계적으로 발전시킬 수 있어 회사 규모에 상관없이 활용할 수 있습니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 MIT 테크놀로지 리뷰에서 확인 가능하다.

리포트 명: Partnering with generative AI in the finance function

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.