재무 관리 AI란?

재무 관리 AI란?

미래의 업무 환경이 현실화하면서 비즈니스의 모든 영역이 달라지고 있습니다. HR 부서는 스킬 기반 경제로 전환했습니다. 재무 부서는 비접촉 트랜잭션 처리 방식을 도입했습니다. IT 부서는 분산된 인력을 위한 도구와 시스템을 관리해야 합니다. 이러한 트랜스포메이션은 AI 혁명과 밀접한 관련이 있습니다.

재무 관리 AI는 기업의 분석, 관리, 투자 활동을 보강하는 각종 태스크를 머신이 수행하는 것입니다. 반복적인 수동 태스크를 자동화하고 이상 요인을 감지하며 실시간 추천을 제공하는 AI로부터 진정한 비즈니스 가치가 실현됩니다.

금융 서비스 업계를 현대화하려면, 지금까지는 많은 인력이 투입되던 재무 예측 프로세스 및 태스크에 AI를 접목해야 합니다. 예컨대 재무 팀에서는 한 달 내내, 그리고 기말에 정보를 수집하고 조정하는 데 엄청난 시간을 보내야 했습니다. AI로 이상 요소 해결, 예외 사항 관리, 추천 등의 관리 감독을 강화하면, 팀은 오롯이 전략에 집중할 수 있습니다.

AI는 재무 분야에서 어떻게 사용되나요?

ChatGPT, 고객 서비스 챗봇, 생성형 AI 덕분에 최근 AI에 대한 관심이 많이 늘었습니다. 방대한 고객 데이터와 신용 기록을 인력으로 처리해야 했던 신용 평가에서도 AI 시스템이 제공하는 정확한 정보가 큰 역할을 합니다.

AI 및 ML 알고리즘이 기업의 재정 경쟁력을 유지하기 위한 필수 요소가 되었습니다. 예전에는 이상 감지, 사기 식별, 결과 예측 등 전통적인 재무 기능이 대개 수작업으로 이루어졌습니다. 이제 재무 부서가 업무 효율을 높이고 전략적 인사이트를 제공하길 바라는 기대에 부응하려면 차원 높은 자동화, 무결성, 정확성을 제공하는 AI 기술을 도입해야 합니다.

여기서는 AI 어플리케이션이 재무 관련 업계 표준으로 빠르게 자리 잡고 있는 3가지 영역을 살펴봅니다.

회계 분야 AI의 역할

회계 부서에서는 잘못된 수치나 부정확한 데이터가 막대한 손실을 초래할 수 있으므로 사람에 의한 오류를 최소화하는 것이 가장 중요합니다. 방대한 양의 송장, 리포트, 데이터를 처리해야 하는 상황에서 경쟁력을 유지하려면, AI에 더욱더 의존할 수밖에 없습니다. AI는 Workday 고객에게 특히 다음 영역에서 결정적인 영향을 미칩니다.

• 자동화: 수작업으로 처리하던 핵심 재무 트랜잭션을 자동화함으로써 모든 관계자가 오류 감소, 비용 절감, 시간 단축의 이점을 누릴 수 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하면 대량으로 송장을 업로드 및 스캔하고, 위기 상황을 식별하고, 처리에 대한 우선순위를 지정할 수 있습니다. 그런 다음 과거의 지정 내역을 토대로 가장 적합한 전문가에게 송장을 전달할 수 있습니다.

• 이상 감지: AI를 사용하여 예외 및 이상 요인을 상시 파악하는 기업은 기말에 병목 현상을 방지할 수 있습니다. 기존 기록-보고 프로세스에서는 빠듯한 시간에 방대한 업무를 처리해야 했습니다. AI를 사용하면 관리 감독에 걸리는 시간이 대폭 단축됩니다. 회계 팀은 분석에 더 많은 시간을 할애하고 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.

• 지능형 추천: AI를 통해 기간 내내 언제라도 추천을 자동 생성할 수 있습니다. 예를 들어, CTC(contract-to-cash) 프로세스에서 외상매출 처리 시간의 50%는 수동 결제 처리에 소요됩니다. AI를 통해 부정확한 회계를 감지하고 고객 영수증과 가장 일치하는 송장을 추천할 수 있습니다.

재무 계획 및 분석 AI의 역할

미래를 예측하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. (매일은 아니더라도) 매주 중대한 변화가 일어나는 상황에서 기업의 적응력을 강화해야 합니다. AI 알고리즘은 급격한 변화에 발맞춰 데이터를 분석할 수 있어 계획 팀이 한발 앞서 변화에 대비하는 데 필요한 예측 능력을 제공합니다. Workday Adaptive Planning 고객은 특히 3가지 영역에서 AI를 필수 요소로 활용하고 있습니다.

• 이상 감지: AI는 계획 데이터가 정상 범위를 벗어날 때 과거 데이터를 참고하여 계획 작성자에게 알립니다. 이를 통해 사용자는 데이터 이상 요소의 근본 원인에 관한 깊이 있는 인사이트를 활용하여 적시에 데이터를 조정합니다. 각각의 새로운 사례를 거치면서 모델이 사용자 피드백으로 학습하여 프로세스를 점점 더 개선합니다.

• 이상치 보고: AI를 사용하면 이상치로 간주되는 예측값을 탐지하는 데 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. AI는 자체 예측과 계획 작성자의 예측, 예산, 또는 다른 버전을 실시간 비교합니다. 그런 다음 주목할 만한 차이가 있는 계정까지 식별합니다. 이 과정에서 AI는 각각의 계획 버전을 더 빠르게 분석하면서 이상 요소를 감지하도록 지원합니다.

• 예측: 정확한 예측이 재무 계획 및 분석(FP&A)의 생명입니다. 사용자는 AI를 통해 과거 데이터를 활용하여 수요를 예측할 수 있습니다. AI의 실시간 분석 덕분에 다른 데이터 세트도 통합하여 정확도를 높일 수 있습니다. 즉, 데이터를 통해 상시 학습하고 변화하는 환경에 적응하는 새로운 유형의 계획이 가능해집니다.

조달 분야 AI의 역할

효과적인 운영을 위해 조달 팀은 정확하게 데이터를 평가하고 위험을 감지하며 효율성을 제고할 수 있어야 합니다. 소싱-지급 프로세스는 많은 인력이 필요하고 오류에 취약하므로 AI가 큰 효과를 발휘할 수 있습니다. 특히 지출 관리와 관련된 다음 3가지 영역에서 AI가 진가를 발휘합니다.

• 데이터 검색: Workday의 시맨틱 검색은 광학식 문자 인식(OCR) 기술을 활용하여 계약서를 빠르게 검색합니다. 몇 시간, 또는 며칠이 걸렸던 태스크를 몇 초 만에 완료합니다. 그러면 소싱 팀은 유의미한 계약 협상 및 위험 관리에 더 많은 시간을 투자할 수 있습니다.

• 위험 감지: 경비 처리는 위험 부담이 큰 영역 중 하나입니다. 위험은 대개 사기 범죄보다는 중복 경비, 금액 문제, 부정확한 경비 항목 등 수동 입력 오류에서 비롯되곤 합니다. 따라서 AI를 활용하여 대규모 데이터세트를 점검하고 정상적이지 않은 항목을 파악함으로써 위험을 줄일 수 있습니다. 그러면 경비보고서 리뷰 프로세스가 간소화하고 환급 시간도 단축됩니다.

• 지출 카테고리 추천: AI는 사용자의 구매요청 또는 PO 생성 시 올바른 지출 카테고리를 추천할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 다운스트림 오류를 줄이고 구매 프로세스를 가속화하며 사용자 경험을 향상합니다. 이렇게 효율성을 제고할 뿐만 아니라 팀원들에게 더 큰 자신감을 심어줄 수 있습니다.

재무 관리 AI로 어떤 이점을 누릴 수 있나요?

CFO는 오래전부터 결산, 통합, 보고, 급여와 같은 프로세스에 드는 시간을 단축하고자 노력해 왔습니다. 디지털 기술과 첨단 자동화의 환상적인 조합이 CFO의 재무 트랜스포메이션에 긍정적인 역할을 할 수도 있습니다.

2022 Workday 리포트에서는 2030년까지 재무 분야의 AI 도입률이 (71%까지) 많이 늘어날 것이라고 예측했습니다. 그럼에도 재무 전문가의 74%는 AI를 활용해본 경험이 전혀 없습니다. 다음과 같은 프로세스에서는 AI 구현으로 이미 좋은 성과를 거두고 있습니다.

• 대규모 트랜잭션 고속 분석

• 수동 및 반복 태스크 자동화

• 효과적으로 위험 예측 및 완화

• 패턴 및 이상 상시 감지

• 결산 주기 단축

• 직원의 시간을 다른 중요 태스크에 투자

• 사람에 의한 오류 최소화

CFO 260명을 대상으로 한 글로벌 Workday 설문조사에 의하면, 거의 절반(48%)이 재무 태스크 간소화를 위해 기술에 투자할 계획입니다. 더욱 놀랍게도, 기술에 우선순위를 두는 거의 모든 CFO(99%)가 직원을 확보하고 인재 이탈을 방지하는 측면에서 기술 업데이트가 필수 조건이 될 것이라는 데 동의합니다. 채용 측면에서 한발 앞서 미래에 대비하려면 기업은 최첨단 AI 솔루션을 우선순위에 두어야 합니다.

미래의 재무 관리 AI는 어떤 모습일까요?

AI 없이 재무를 현대화하려는 시도는 실패할 수밖에 없습니다. AI의 진정한 가치를 실현하려면 딥 러닝에서 자연어 처리에 이르기까지 AI의 범위를 완벽하게 파악해야 합니다. Workday의 조사에 의하면, 많은 기업에서 AI 스킬 갭이 심각한 수준입니다. 재무 부서의 71%가 2030년까지 목표를 달성하기 위해 데이터 사이언티스트 수를 늘리려 합니다.

조직은 계속해서 AI에 더 많은 관심을 기울이고 비즈니스 리더는 AI를 신뢰할 수 있어야 합니다. Workday의 접근 방식은 재무 솔루션의 아키텍처에 기본적으로 구현되는 윤리적 AI의 원칙을 활용하는 것입니다.

명확한 의미 설명 없이 자사 제품이 'AI 기반'이라고 내세우는 기업도 많습니다. Workday는 AI를 임베디드 기술로 구현한 유일한 주요 클라우드 재무 관리 벤더입니다. 따라서 어플리케이션에서 복잡한 통합을 거치지 않고 워크플로의 기본 구성 요소로 AI를 활용할 수 있습니다.

Workday는 AI를 통해 미래의 약속을 실현하려면 AI를 신뢰할 수 있어야 한다고 생각합니다. 이런 이유로 Workday는 AI의 개발 및 관리 절차를 정의할 때 거버넌스를 보장하는 머신러닝 신뢰 프로그램을 마련했습니다. 이러한 노력을 통해 Workday의 핵심 가치에 따라 고객에게 기술 관련 이점을 제공합니다. 신뢰할 수 있는 AI를 추구하는 Workday는 다음 원칙을 준수합니다.

• 인간의 잠재력 강화

• 사회에 기여

• 투명성과 공정성 지향

• 개인정보 및 데이터 보호에 관한 Workday의 약속 실현

Team Car Care가 지능형 계획으로 어떻게 놀라운 성과를 거두고 있는지 알아보세요.

미래의 재무 혁신 주도

모두 같은 버전의 Workday를 사용하는 전 세계 6천만여 명의 Workday 고객만이 AI의 잠재력을 실현하는 데 필요한 신뢰할 수 있는 재무 데이터를 보유하고 있습니다. 현재 Workday의 네이티브 AI를 재무 의사결정에 활용하고 있는 여러 기업의 노하우를 직접 확인하세요.