재무는 투자 및 돈의 관리 및 연구와 관련된 활동이라고 정의할 수 있습니다. 재무 분야의 자금 관리 개념과 관련된 활동에는 대출, 예치, 저축, 예산 수립, 예측, 투자, 자산 및 부채와 관련된 활동이 포함됩니다. 기업에 있어 재무는 비즈니스의 지속적인 실행을 가능케 하는 모든 필수 경제 활동을 관장하는 핵심적인 영역입니다. 자산 및 원자재 구입, 직원 및 공급업체에 대한 지불, 미래 비즈니스 투자 계획 수립 등이 여기에 포함됩니다.
기업 조직은 전사적 자원 관리(ERP) 등 특수 소프트웨어를 사용해 기업 전반의 회계, 조달 프로세스, 프로젝트 등을 관리합니다. ERP가 관리하는 백 오피스 운영 및 기능에는 재무, 조달, 회계, 공급망 관리, 위험 관리, 분석, 전사적 성과 관리(EPM)가 있습니다.
대다수의 IT 부서에서는 ERP 시스템을 대규모의 하드웨어 또는 인프라 투자가 필요한, 비용과 시간을 많이 잡아먹는 대규모 배포로 인식하곤 했습니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 및 서비스형 소프트웨어(SaaS) 배포의 출현으로 ERP에 대한 기업의 인식도 변화하기 시작했습니다. ERP를 클라우드로 이전하면 기업은 기술 요구 사양을 간소화하고, 혁신 기술을 지속적으로 사용하고, 투자 대비 수익을 더욱 빠르게 회수할 수 있습니다.
“인공지능과 머신러닝은 비즈니스의 운영 방식, 특히 재무 방식을 획기적으로 변화시키고 있습니다. 일상적인 작업들이 자동화되기 때문에 재무 전문가들은 미래 먹거리를 파악하는, 가장 중요한 업무에 몰두할 수 있게 되죠.”
전통적으로 데이터 입력, 데이터 수집, 데이터 검증, 통합, 보고 등 재무 프로세스는 주로 수동 작업의 영역이었습니다. 이 모든 수작업으로 인해 재무 기능은 비용과 시간이 많이 들고, 도입이 어려운 기능으로 인식되어 왔습니다. 그러나 많은 재무 프로세스들은 일관적이고 잘 정의되어 있기 때문에, AI를 통한 자동화에 이상적이기도 합니다.
ERP 시스템의 등장으로 기업들은 재무 기능을 중앙화 및 표준화할 수 있게 되었습니다. 초기의 자동화 기능은 규칙을 기반으로 했는데, 다시 말해 트랜잭션이 발생하거나 입력 값이 입력되는 경우 여러 규칙을 기반으로 해당 데이터가 처리되었다는 뜻입니다. 이 시스템들은 재무 프로세스를 자동화하긴 했지만 상당한 수동 유지 관리 작업을 요구했고, 업데이트 속도가 느렸고, 오늘날의 AI 기반 자동화가 제공하는 민첩성이 당시에는 부족했습니다. 규칙 기반 자동화와 달리 AI는 일상적인 수동 프로세스의 완전한 자동화를 포함한, 보다 복잡한 시나리오도 처리할 수 있습니다.
개선된 자동화 기능 덕분에 재무 프로세스 전반의 정확도도 개선되었습니다. 송장 입력과 같은 양이 많고 일상적인 프로세스는 인간 작업자에게는 피로, 번아웃, 오류 등을 유발할 수 있습니다. 그러나 컴퓨터에는 이와 같은 제약이 없습니다. 컴퓨터는 또한 주어진 시간 안에 엄청나게 많은 양의 트랜잭션을 처리할 수도 있습니다. 그 결과 활용할 수 있는 데이터의 품질이 개선되고, 재무 팀이 해당 데이터의 활용 방안을 고민하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있게 됩니다.
오늘날 기업들은 지속적인 변화의 속도를 따라잡기 위해 AI 기반 혁신 기술을 배포합니다. Savanta와 Oracle이 함께 발표한 2021년 연구 보고서 Money and Machines에 따르면 기업 리더의 85%가 인공지능의 도움을 원하는 것으로 드러났습니다.
기업이 AI의 파워를 실전에 활용하는 세 가지 일반적인 방식을 아래에 소개합니다. 첫째, 기업들은 인공지능의 파워를 활용하여 미지급금 처리와 같은 수동 프로세스를 자동화함으로써 스마트 분류 및 스마트 인지 기능을 제공합니다. AI 기술이 내장된 ERP 시스템은 이제 물리적 송장을 스캔하고, 공급업체명, 구매한 자재, 관련 비용 등 핵심 정보를 식별합니다. 그리고 이 정보를 ERP 시스템에 자동으로 입력해 사기를 감지하고, 계정을 조정하고, 신속하게 승인을 처리합니다.
둘째, 자동화된 재무 마감 프로세스 덕분에 기업들은 수동 수집, 통합 및 데이터 보고에 매달리던 직원들의 활동을 분석, 전략 및 실행 활동으로 전환할 수 있게 되었습니다. 스마트 예측 기능은 시나리오 모델링 및 편향되지 않은 예측에 의존합니다. Oracle의 자체 솔루션을 사용하여 우리는 S&P 500에 포함된 그 어떤 기업보다 빠르게 장부를 마감했습니다. 단 10일이 걸렸고, 이는 컴퓨터가 수행하는 데 걸리는 시간의 절반 가량에 불과한 시간이었습니다. 덕분에 우리의 재무 팀은 과거의 기록을 보고하는 데 시간을 소비하는 대신 미래를 계획하는 데 더 많은 시간을 활용할 수 있게 되었습니다.
마지막으로 기업들은 어디서나 정보를 손쉽게 탐색하고 일을 처리하게 해 주는 AI 기반 디지털 어시스턴트를 배포하고 있습니다. 예를 들어 재무 조직은 디지털 어시스턴트를 활용해 여러 팀에 특정 비용의 규정 위반 여부를 알리고, 빠른 환급을 위해 비용 보고서를 자동으로 제출할 수 있게 되었습니다. 오늘날의 디지털 어시스턴트는 대화형으로 제공되며, 맥락을 파악하고, 거의 모든 기기에서 사용할 수 있습니다. 이제 직원들은 더 이상 복잡한 쿼리 언어 또는 트랜잭션 코드를 기억할 필요가 없습니다. 일반적인 자연어를 사용해 ERP 시스템과 상호작용할 수 있기 때문입니다.
Oracle이 수행한 ESG 연구 보고서(PDF)는 ERP, EPM 및/또는 SCM 애플리케이션을 정기적으로 사용하는 700명의 재무 및 운영 관리자와 임원들이 보고한 AI의 주요 이점을 편집했습니다:
앞서 언급한 Money and Machines 보고서에 따르면, 비즈니스 리더의 87%가 재무 프로세스에 대해 재고하지 않는 기업들은 다음과 같은 위험에 직면하게 될 것이라고 응답했습니다:
AI 도입을 미루는 기업들은 차세대 재무 전문가들에게 매력도가 떨어지는 직장으로 보이게 되는 위험도 떠안게 됩니다. 밀레니엄 세대 응답자의 83%, Z세대 응답자의 79%가 조직의 재무 팀보다 로봇을 더 신뢰한다고 답했습니다. 재무 관리에 AI를 활용하는 기업에서 일하고 싶어하는 밀레니엄 세대는 베이비부머 세대 대비 4배 가까이 많은 것으로 드러났습니다.
재무 프로세스를 위한 AI 투자는 기업의 데이터 중심 의사결정 능력에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 이를 통해 기업은 소속 업계 및 시장에서의 지속적인 변화에 발맞출 수 있게 됩니다. 시작에 앞서 고려해야 할 몇 가지 요소를 소개합니다:
ERP 시스템에 AI를 적용하는 방식에는 크게 두 가지가 있습니다: 하나는 처음부터 맞춤형 AI 앱을 구축하는 것이고, 다른 하나는 AI가 내장된 모던 클라우드 ERP 시스템을 사용하는 것입니다. AI에 익숙한 데이터 과학자와 개발자로 구성된 팀을 이미 보유한 경우, 맞춤형 앱을 구축하는 것이 추이를 살피는 손쉬운 방법이 될 수 있습니다. 반면 모던 클라우드 기반 ERP 시스템을 활용하면 설치 공간을 손쉽게 확장하고, 재무의 다양한 영역에 AI를 간단히 통합할 수 있습니다. 이 방법을 활용하면 개발 단계에서의 위험 관리를 ERP 클라우드 제공업체에 전가할 수도 있습니다.
두 방법 중 어떤 방법을 사용하더라도 인공지능을 위한 잘 정의된 사용 사례를 통해 시작해야 하며, 거기서부터 확장해 나가야 합니다. 앞서 언급된 Money and Machines 보고서에 따르면, 비즈니스 리더들이 머신러닝의 지원을 받는 4가지 주요 작업은 다음과 같습니다:
AI가 대부분의 수동 회계 작업을 처리하기 때문에, 차세대 재무 리더가 성공을 거두려면 개발 및 고급 기술 숙련도를 보유하는 것이 필수입니다. 재무 전문가들은 여전히 재무 및 회계의 기본적인 개념에 대한 높은 숙련도를 보유해야 합니다. 그래야만 알고리즘을 관리하고 이상을 감지할 수 있기 때문입니다. 그러나 수치 분석에 매달리던 과거와 달리 이들의 일상적인 업무는 데이터 해석, 비즈니스 분석, 핵심 이해 당사자들과의 소통으로 옮겨갈 것입니다. 비즈니스 전략, 리더십, 위험 관리, 협상, 데이터 기반 소통, 스토리텔링 등의 스킬은 재무 분야에서 AI의 능력을 보완하는 데 도움이 될 것입니다.
서비스형 소프트웨어(SaaS)를 통해 제공되는 모던 클라우드 ERP에서는 인공지능 도입이 간편합니다. 기존의 ERP 업그레이드 프로젝트 시 주로 직면했던 여러 어려움 없이도 정기적으로 혁신 기술에 액세스할 수 있습니다. Oracle Cloud Enterprise Resource Planning(ERP)의 경우 인공지능 등 새로운 혁신 기술에 대한 액세스 권한을 매90일마다 받게 됩니다. 다시 말해 사용자는 언제나 최신 버전을 사용할 수 있고, 구식 기술이 비즈니스의 발전을 저해할지 모른다는 걱정은 할 필요가 없다는 뜻입니다.
재무 분야에 AI를 도입했을 때 얻을 수 있는 이점은 명확합니다. 하지만 투자를 이행하기 전에 공급자가 보유한 AI 기술이 그들이 한 약속을 이행할 만큼 높은 수준인지 확인하는 것이 중요합니다. ERP 솔루션 선정 시에 ERP 솔루션 공급자에게 물어야 할 AI 관련 핵심 질문을 몇 가지 마련했습니다:
AI를 대규모 데이터 스트림에서 구동하려면 강력한 컴퓨트 리소스가 필요합니다. 클라우드 환경은 그에 필요한 유연성을 제공합니다.
사전 구축된 AI 솔루션은 보다 일반적인 비즈니스 문제를 위한 즉시 사용 가능한 솔루션을 제공하기 때문에 구현 과정이 간소화됩니다. Oracle의 AI는 Oracle Cloud ERP에 내장되어 있으며, 추가적인 통합이나 도구 세트는 필요하지 않습니다. Oracle은 고객의 니즈 변화에 맞춰 분기별로 애플리케이션 제품군을 업데이트해 드립니다.
AI의 가치는 인간의 역량을 증진시키고, 직원들이 보다 전략적 작업에 몰두할 수 있도록 시간을 확보해 주는 데 있습니다. Oracle의 AI는 사용자와 직접적으로 상호작용합니다. 예를 들어 최종 사용자가 선택할 가능성이 가장 높은 값의 목록을 제시하는 식입니다.
AI는 기업이 책임감과 투명성을 높이고, 거버넌스 및 규제 의무를 준수할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어 금융 기관은 암묵적 편견과 불확실성을 배제한 채 AI의 파워를 활용해 자금 세탁 및 기타 금융 범죄에 맞서 싸우고자 합니다.
재무 부서는 머신러닝 및 인공지능 기술의 활용을 통해 실시간 인사이트를 제공하고, 의사결정을 위한 정보를 전달하고, 기업 전반의 효율성을 높여 왔습니다. 또한 감사 프로세스와 예외 사항 통보를 자동으로 수행하는 세부 분석 기능을 활용해 지불 자동화, 위험 계산 등 매일매일의 활동을 진행하기 때문에 재무 부서는 이 기술들의 영향을 가장 먼저 확인하게 되는 부서 중 하나이기도 합니다.