[IT동아 김영우 기자] AI 기술을 적용한 제품 및 서비스가 매우 흔해졌다. 하지만 막상 들여다보면 단순히 질문에 답하거나 기능 위치를 안내하는 수준의 AI에 머무는 경우가 많다. 이제 시장의 관심은 한 단계 더 나아간 'AI 에이전트', 즉 사람의 지시에 따라 실제 업무를 직접 수행하는 AI로 옮겨가고 있다.

AI 기반 재무회계 플랫폼 '그랜터(granter, 대표 이영인)'가 이러한 흐름에 발맞춰 AI 에이전트 기능을 대폭 강화했다. 그랜터는 카드·계좌 연동만으로 거래 내역 분류, 세금계산서 발행, 전자결재, 급여 처리 등 재무회계 업무를 한 곳에서 처리할 수 있는 클라우드 기반 서비스로, 그랜터 측에 따르면 현재 1만개 이상의 개인·법인 사업자가 이용 중이다. 이번에는 AI 에이전트 기능 강화와 함께 이커머스 플랫폼 연동, 재고관리, 인사관리 기능 추가, 외부 AI 도구와의 연동을 지원하는 API·CLI 제공 등 굵직한 업데이트를 잇따라 선보였다.

단순 안내를 넘어 업무를 직접 수행하는 AI 에이전트

이번 업데이트의 핵심은 AI 에이전트 기능 강화다. 기존 서비스에 붙은 AI는 대부분 '이 기능은 어디에 있나요?' 같은 질문에 답하거나, 계정과목을 추천하는 정도에 그쳤다. 사용자가 원하는 작업을 하려면 결국 해당 메뉴를 직접 찾아가 하나씩 처리해야 했다. AI가 안내는 해줄 수 있어도 대신 실행해 주지는 못했던 것이다.

그랜터는 이번 업데이트에서 AI가 재무, 인사, 결재, 정산, 재고 등 그랜터 내 모든 데이터에 직접 접근하고, 사용자의 자연어 지시에 따라 실제 업무를 처리할 수 있도록 설계했다. 데이터 조회·분석은 물론, 분류 규칙 적용, 보고서 생성, 알림 발송, 이메일 전송까지 가능하다. 기존에는 사용자가 해당 메뉴를 직접 찾아가 하나씩 처리해야 했던 일들이다.

예를 들어 '3월 결제 내역 패턴을 분석해서 6월 재무 상태를 예측해줘'라고 입력하면, AI 에이전트가 해당 기간 데이터를 조회·분석한 후 예측 결과를 제시한다. '계좌 미분류 건들 중 식대로 분류된 항목 앞으로는 복리후생으로 바꿔줘'라고 지시하면 기존 항목을 수정한 뒤 이후 동일한 패턴에도 규칙을 적용한다. '미수금 거래처 내역을 확인하고 업체별로 이메일을 보내줘', '매월 1일에 직전 달 카드·계좌 내역 기반으로 임원 보고용 리포트 작성해줘'처럼 반복 업무를 예약하거나 자동화하는 것도 가능하다.

인사관리 기능이 추가되면서 활용 범위도 넓어졌다. '매일 오전 9시에 근무자 출근 현황을 슬랙(Slack)에 공지해줘', '이번 달 초과근무한 직원들을 뽑아서 초과근무 급여를 계산해줘'처럼 인사 데이터와 연계한 처리도 지원한다. 지출결의서에서 기준에 맞지 않는 항목을 거절 처리하거나, 세금계산서 발행 대상을 정리하는 작업도 AI 에이전트를 통해 처리할 수 있다.

이영인 그랜터 대표는 취재진과의 인터뷰에서 "AI 시대의 서비스는 사람이 사용하는 화면을 제공하는 데서 그치지 않고, AI가 함께 이해하고 실행할 수 있는 구조로 발전해야 한다"며 "그랜터는 기업의 업무 시스템에서 발생하는 공백을 빠르게 파악하고 AI 기반으로 자동화함으로써, 제한된 인적 리소스를 가진 소규모 기업의 운영 역량을 극대화하는 것을 목표로 하고 있다"고 밝혔다.

재무·인사·정산·재고, 경영 데이터를 한 곳에

한편 그랜터는 이커머스 정산, 재고관리, 인사관리 기능 등도 비슷한 시기에 추가했다. 이를 통해 한층 다양한 업무 관련 데이터를 갖출 수 있고 이를 분석·자동화에 적용할 수 있어 AI 에이전트의 활용성을 높일 수 있다.

정산 데이터 연동 기능의 경우, 그랜터는 기존의 은행·카드사 데이터 연동에 더해, 네이버 스마트스토어, 쿠팡 등의 오픈마켓, 그리고 토스페이먼츠, 네이버페이 등 PG사와의 연동을 새롭게 지원하기 시작했다.

쿠팡과 네이버 스마트스토어는 각각 정산 주기가 다르고, 판매 대금은 플랫폼에 일정 기간 묶인 뒤 들어온다. 온라인에서 상품을 판매하더라도 수익이 곧바로 통장에 들어오지 않는 것이다. 기존에는 각 플랫폼 사이트에 일일이 접속해 정산 내역을 직접 내려받고, 은행·카드사 데이터와 함께 엑셀로 따로따로 취합해야 했다. 플랫폼이 늘어날수록 이 작업은 점점 더 번거로워질 수밖에 없다. 그랜터를 이용하면 이 모든 데이터를 한 화면에서 수집·정리할 수 있으며, 현재 받을 정산액이 얼마인지, 언제 입금되는지 등을 한눈에 확인할 수 있다.

재고관리 기능의 경우, 상품별 재고 수량, 단가, 합산 자산 가치를 등록하고 추이를 확인할 수 있다. 정산 예정액, 입금 일정, 재고 자산을 함께 파악할 수 있어 현금흐름 예측과 발주 계획 수립에 활용할 수 있다. 3PL(제3자 물류) 방식의 창고를 이용하는 경우에도 입출고 이력 데이터를 연동해 재고 현황을 반영할 수 있다.

인사관리 기능의 추가도 주목할 만하다 직원 등록, 출퇴근 관리, 휴가 처리 등을 그랜터 안에서 처리할 수 있게 됐다. 그랜터 측은 이를 두고 '그룹웨어'가 아닌 '경영 지원 인프라'로의 확장이라고 설명했다. 개별 기능을 단순히 한데 모은 것이 아니라, 재무·인사·결재·정산·재고 등 기업 운영의 핵심 데이터가 하나로 연결되고 AI 에이전트가 이를 활용할 수 있는 구조를 갖추게 되었다는 점을 그랜터는 강조한다.

API·CLI로 외부 AI 연결, 맞춤형 재무 환경 구축 가능

그랜터는 이번 업데이트에서 API와 CLI도 함께 지원하기 시작했다. API는 서로 다른 소프트웨어가 데이터를 주고받을 수 있게 해주는 연결 통로이며, CLI는 명령어 입력 방식으로 서비스를 제어할 수 있는 수단이다.

기업이 오랫동안 써온 그룹웨어나 ERP, 협업툴 등의 업무 플랫폼을 단번에 교체하기는 쉽지 않다. API·CLI 지원은 그랜터를 기존 시스템과 병행해서 활용할 수 있게 해준다는 점에서, 도입을 망설이는 기업의 진입장벽을 낮출 수 있는 선택지가 될 수 있다. 그랜터가 수집·정리한 재무 데이터를 외부 서비스나 AI 도구에서 직접 끌어다 쓸 수 있는 것이다.

API를 활용하면 클로드(Claude), 코덱스(Codex), 퍼플렉시티(Perplexity) 등 외부 AI 도구에 그랜터 데이터를 연결할 수 있다. 실제 재무 데이터를 기반으로 한 캐시플로우 예측 대시보드나 팀별 예산 관리 페이지 등을 외부 AI를 통해 별도로 구성하거나, 기업에서 사용 중인 ERP에 그랜터 데이터를 연동하는 방식으로도 활용할 수 있다. 이를테면 클로드에게 그랜터 API 기반 데이터를 전달하고 재무 보고서 페이지 제작을 요청하는 등의 활용이 가능하다.

참고로 기업 금융 데이터를 다루는 서비스에서 API를 공개하는 사례는 그다지 많지 않다. 기업 금융 데이터를 외부에서 수집하고 가공하는 데는 상당한 비용이 드는데, 이를 외부에 API로 제공한다고 해서 별도의 수익이 나는 구조가 아니기 때문이다. 기업 금융 API를 제공하는 일부 서비스가 있긴 하지만, 주로 엔터프라이즈 대형 계약을 대상으로 하기 때문에 계약 금액 자체가 수백만 원대에 달하는 경우가 많다. 중소기업이 접근하기 어려운 영역이었다.

그랜터가 상대적으로 낮은 비용으로 API를 제공할 수 있는 배경으로 회사 측은 두 가지를 꼽는다. 이미 SaaS(서비스형 소프트웨어) 서비스를 통해 대규모 금융 데이터 스크래핑 인프라를 구축해 놓았고, 중소기업을 주요 타깃으로 삼아 각종 금융 관련 업체들과 파트너십을 사전에 맺어둔 덕분이라는 설명이다.

이번 업데이트를 통해 그랜터는 재무회계 데이터를 수집·정리하는 역할에서 한 걸음 나아가, AI가 데이터를 이해하고 업무를 직접 처리하는 자동화 인프라로 확장했다. 전문 인력이 부족한 스타트업이나 소규모 기업 입장에서는 재무회계부터 인사, 재고, 정산까지 흩어져 있던 업무를 하나의 플랫폼 안에서 AI와 함께 처리할 수 있는 환경이 마련된다는 점에서 주목할 만하다. 기존 업무 시스템을 유지하면서 그랜터의 데이터를 API로 연결해 활용할 수 있다는 점도, 도입을 검토하는 기업에게는 현실적인 선택지가 될 수 있을 것으로 보인다.

IT동아 김영우 기자(pengo@itdonga.com)