재무 자동화 관련 세부 정보

오늘날의 재무팀은 재무 관리 업무를 자동화시켜주는 소프트웨어를 활용해 기업을 위한 다양한 역할을 수행하고 있습니다. 재무 자동화 기술을 활용해 데이터 입력, 청구서 매칭, 조정 등 과거에는 수작업으로 처리하던 업무를 자동화함으로써 보다 전략적이고 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.

자동화 도구를 사용하는 재무팀은 장부를 마감하고 결과를 보고하는 데 소요되는 시간 및 노력이 감소하므로 지난 분기의 매출 및 수익 동인 분석, 다음 분기의 실적 예측 등의 영역별 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 또한 AI는 더 많은 재무 업무와 프로세스를 자동화할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. CFO들이 재무 부서의 운영 방식을 재구상하고 있는 현 시점에서 재무 자동화는 보다 정확한 결과를 더 빠르게 제공하고, 결과에 대한 가시성 및 이해도를 향상시키고, 비용을 절감할 수 있는 중요한 요소입니다.

재무 자동화란 무엇인가요?

재무 자동화란 과거 수작업으로 수행하던 프로세스를 기술을 사용해 자동으로 수행하는 것을 의미합니다. 최신 기술을 사용하면 미지급금, 미수금, 급여 관리와 같이 시간이 많이 걸리고 반복적인 업무를 인적 개입 없이 자동화할 수 있습니다. 기업들이 재무 자동화를 진행 중인 이유는 인건비를 절감하고 수동 데이터 입력 및 계산으로 인한 오류를 줄일 수 있기 때문입니다. 또한 계정 조정과 같은 단계를 자동화함으로써 재무 결산 등의 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 재무 자동화를 통해 비즈니스 리더에게 정확한 데이터를 더 빨리 제공할 수 있는 체계를 구축한 기업은 예산, 투자, 채용, 현금 관리 등에 관한 더 나은 의사 결정을 수행할 수 있습니다.

핵심 요점:

• 재무 자동화는 재무 부서에서 수작업으로 수행하던 많은 시간이 소요되는 업무를 기술을 사용해 대신 처리하는 것을 말합니다.
• 재무 자동화를 촉진하는 기술로는 ERP 소프트웨어, 로봇 프로세스 자동화, 인공지능, 머신러닝, 클라우드 컴퓨팅 등이 있습니다.
• 주요 자동화 영역으로는 미지급금, 미수금, 급여, 경비 관리 등이 있습니다.
• 재무 자동화의 이점으로는 오류 감소, 시간 및 비용 절감, 효율성 증대, 사기 방지 등이 있습니다.
• 인공지능의 발전이 재무 자동화 기능의 발전으로 이어지고 있습니다.

재무 자동화 알아보기

재무 자동화는 ERP 소프트웨어, 로봇 프로세스 자동화(RPA), 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 등의 첨단 기술을 사용해 재무 부서의 시간이 많이 소요되는 수작업 프로세스를 자동화하는 작업입니다. 재무 프로세스의 자동화는 곧 특정 목적(예: 청구서 지불, 판매량 및 재고량이 일치하는지 확인)을 위한 일련의 작업을 워크플로라고 불리는 사전 정의된 단계들로 설정하는 일을 의미합니다. 재무 자동화 소프트웨어가 워크플로의 각 단계를 트리거하고 실행하므로 전체 프로세스를 부분적 또는 전적인 인적 개입 없이 처리할 수 있습니다.

재무팀은 데이터 입력, 조정, 청구서 작성, 승인과 같은 대량의 반복적인 프로세스를 다수 수행하는 자동화에 적합한 주요 부서입니다. 자동화된 조정의 예로는 소프트웨어가 제품 판매량과 재고량을 지속적으로 비교해 불균형을 파악하고, 재고 수준이 판매량보다 낮으면 도난 발생 가능성을 제시하는 경우를 들 수 있습니다. 재무 자동화 기술을 활용하면 수작업으로 수행하던 재무 프로세스의 오류를 줄이고 더 빠르게 처리할 수 있으므로 재무팀은 기업을 위한 가치 창출 및 전략 추진에 집중할 수 있습니다. 앞서 언급한 매출량 및 재고량 조정 예시의 경우, 재무팀은 운영팀과 협력하여 불균형을 야기하는 원인을 근절할 수 있습니다.

어떤 재무 프로세스를 자동화해야 할까요?

어떤 재무 프로세스를 자동화할지 선택할 때는 크게 두 가지 요소를 고려해야합니다. 자동화를 통해 얻을 수 있는 이점은 무엇이며, 프로세스의 얼마나 많은 부분을 자동화할 수 있는지입니다. 인적 개입이 거의, 또는 전혀 없이 프로세스 전체 를, 또는 프로세스 내의 전체 요소를 실행할 수 있는 기술이 존재하는 프로세스를 찾아보세요. 이러한 수준의 자동화는 비용 절감, 결과 도출 속도 향상, 정확도 향상이라는 중요한 이점을 제공합니다. 이상의 기준을 바탕으로 자동화에 적합한 6가지 재무 워크플로 및 해당 워크플로들의 요소를 자동화하는 방법을 살펴보겠습니다.

미지급금(Accounts Payable, AP)

1. 청구서 캡처: 광학 문자 인식(OCR) 기술을 사용하면 종이 청구서를 자동으로 스캔하고 판독하여 디지털 데이터로 변환할 수 있으므로 청구서 데이터를 수동으로 입력할 필요가 없습니다.
   
   
2. 매칭 및 검증: 청구서 데이터를 캡처하면 재무 자동화 기술이 청구서를 해당하는 구매 주문서 및 배송 영수증과 자동으로 비교하고 일치시킵니다.
   
   
3. 승인 워크플로: 기업에서 설정한 사전 정의된 규칙에 따라 승인 담당자 또는 담당 부서로 청구서를 전달합니다. 승인 프로세스를 신속하게 진행하기 위한 자동 알림 및 리마인더를 설정할 수도 있습니다.
   
   
4. 지급 실행: 청구서가 승인되면 자동으로, 또는 인적 개입을 최소화하는 방식으로 공급업체에 대금이 지급됩니다.
   
   
5. 조정 및 보고: 지급 후 지급 거래와 은행 명세서를 대조해 금액과 수취인이 일치하는지 확인하는 조정 프로세스가 자동으로 수행됩니다. AP 관련 재무 자동화 기술은 지급 패턴, 공급업체 성과, 잠재적 비용 절감 기회 등의 메트릭에 대한 자세한 보고서를 생성할 수도 있습니다.
   
   
6. 현금 최적화: 기업은 예측 분석 및 머신러닝 기술을 사용해 모든 관련 소스에서 데이터를 자동으로 취합하여 미래의 현금 흐름을 지속적으로 예측할 수 있습니다. 이후 예측 결과를 바탕으로 AI가 제안하는 최적의 지불 일정을 참고해 청구서 비용을 제때 지불하고, 현금 보유량을 건전하게 유지할 수 있습니다.
   
   

미수금(Accounts Receivable, AR)

1. 고객 지원: 재무 자동화를 통해 고객에게 예정된, 또는 연체된 비용 결제를 상기시키기 위한 맞춤형 커뮤니케이션을 자동으로 전송할 수 있습니다.
   
   
2. 청구서 발행: 청구서가 자동으로 생성되어 고객에게 디지털 방식으로 전달됩니다. 부가세 또는 판매세가 적용되는 경우, 자동화된 시스템이 각 결제에 적용되는 세율을 식별해 정확한 세금이 지불되도록 보장해 줍니다.
   
   
3. 디지털 결제 처리: 고객은 디지털 결제 프로세스를 통해 다양한 결제 옵션을 사용하고, 자동 반복 결제를 설정할 수 있습니다. 결제가 완료되면 기업의 자동화된 시스템이 고객에게 결제 영수증을 전송합니다.
   
   
4. AR 분석: 기업은 재무 자동화 소프트웨어의 AI를 활용해 고객의 결제 내역을 분석하여 동적 할인이라는 프로세스를 통해 각 공급업체에 적합한 맞춤형 결제 할인 프로그램을 제공할 수 있습니다.
   
   

급여

1. 데이터 전송: 상호 연결된 시스템을 사용하면 HR, 출퇴근 기록표, 회계 시스템과 데이터를 자동으로 주고받을 수 있습니다.
   
   
2. 세금 계산: 연방, 주, 지방세의 계산 및 입금, 그에 더해 모든 분기별 및 연간 연방, 주, 지방세 제출용 양식 작성을 자동으로 수행합니다.
   
   
3. 복리후생 공제: 건강 보험 및 퇴직 플랜과 같은 직원 복리후생 비용이 자동으로 계산되어 공제됩니다.
   
   
4. 임금 계산: 시간당 임금, 상여금, 초과 근무 수당, 휴일 수당, 유급 휴가, 소급 지급 등의 임금이 자동으로 계산됩니다.
   
   
5. 급여 일정 관리 및 지급: 재무 자동화 솔루션은 전자식 자동이체 방식으로 직원 급여 지급 업무를 처리해 줍니다.
   
   
6. 총계정원장 전기: 총계정원장에 급여를 자동으로 전기해 계정을 언제나 최신 상태로 정확하게 유지합니다.
   
   

경비 관리

1. 영수증 캡처: 재무 자동화 솔루션은 OCR 기술을 사용해 공급업체명, 금액, 날짜, 카테고리 등의 영수증 데이터를 자동으로 추출하므로 수동으로 데이터를 입력할 필요가 없습니다.
   
   
2. 경비 보고서 생성 및 분류: 사전 정의된 규칙에 따라, 영수증 데이터를 바탕으로 경비 보고서가 자동으로 생성 및 분류됩니다.
   
   
3. 정책 준수 확인: 제출된 경비 내역을 기업의 경비 지출 정책 및 지침과 비교하는 기술을 활용해 정책 준수 확인 작업을 자동화할 수 있습니다. 정책을 준수하지 않은 비용에는 추가 검토를 위한 플래그가 자동으로 지정됩니다.
   
   
4. 승인 워크플로: 자동화 솔루션은 경비 금액, 직원 계층 구조 등의 사전 정의된 규칙에 따라 경비 보고서를 지정된 승인자에게 전송하고, 조치가 필요한 경우 승인자에게 알려 줍니다.
   
   
5. 상환 처리: 기업 정책에 따라 승인된 비용 및 환급 가능한 금액을 계산하는 도구를 통해 환급 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 시스템이 자동으로 환급 보고서를 생성하고 해당하는 비용을 직원에게 지급해 줍니다.
   
   
6. 예외 관리: 머신러닝 기능이 발전함에 따라 경비 관리 시스템은 사람의 검토가 필요한 비용과 자동으로 승인할 수 있는 비용을 판단할 수 있게 되었습니다. 관리자는 플래그가 지정된 예외적인 경비만 승인하면 됩니다.
   
   

재무 계획

1. 데이터 수집 및 통합: 재무 자동화 솔루션은 비즈니스 전반의 다양한 데이터 소스로부터 관련 정보를 자동으로 추출합니다. 수집한 정보로부터 오류, 불일치, 누락된 값 등을 식별하고, 재무 담당자에게 주의가 필요한 부분을 안내함으로써 재무 데이터의 정리 및 처리에 기여합니다.
   
   
2. 데이터 분석: 머신러닝 기술을 활용하면 데이터를 자동으로 스캔하고 상관관계, 이상값, 예외 등을 찾아내어 재무 계획의 정확성을 향상시키고, 계획 프로세스 및 데이터 분석에 소요되는 시간을 크게 단축할 수 있습니다.
   
   
3. 보고 및 대시보드: 손익계산서, 대차대조표, 현금흐름표와 같은 재무 보고서가 자동으로 생성됩니다. 또한 이해관계자에게 주요 재무 지표에 대한 실시간 인사이트를 제공하는 동적 대시보드 및 시각화를 생성할 수도 있습니다.
   
   
4. 예산 책정 및 예측: 단조로운 기업 전체 및 부서별 예산 책정 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 기업의 총계정원장을 활용해 예산 템플릿을 동적으로 채우고 업데이트할 수 있습니다. 기업은 고급 재무 자동화 기술을 활용해 주요 동인의 변화에 따른 새로운 예측 결과를 실시간으로 업데이트하고, 자동 분산 분석을 수행하고, 재무, 운영 및 타사 데이터의 지속적인 스트림을 신속하게 통합하고, 예측 계획 기능을 사용해 달성 가능한 미래 성과의 영향을 측정할 수 있습니다.
   
   
5. 시나리오 계획: 심층적인 가정(what-if) 시나리오 및 모델을 신속하게 생성해 각 결정의 영향을 측정하고, 변화하는 동인에 따라 자동으로 업데이트합니다.
   
   

구매 및 조달

1. 소싱: 관계자들이 서로 소통하고, 입찰 내역을 비교하고, 소싱 관련 문서를 저장하고, 절감 목표 대비 협상 결과를 비교 분석할 수 있는 중앙화된 플랫폼의 구조화되고 자동화된 프로세스를 활용해 공급업체를 선택할 수 있습니다.
   
   
2. 조달 계약: 재무 자동화 솔루션은 AI 지원이 제공되는 작성 기능, 사전 승인된 템플릿 및 법률 조항을 사용해 RFx 작성 속도를 향상시킵니다. 기본 제공되는 협업 및 승인 흐름을 활용해 계약 체결을 가속화합니다. 만료 예정인 계약에 대한 사전 알림을 자동으로 전송할 수도 있습니다.
   
   
3. 구매: 구매 주문서를 작성해 승인자에게 전달하는 워크플로를 자동화할 수 있습니다. 승인 규칙은 지출 관련 규정을 준수할 수 있도록 구성되고, 예외 및 이상 징후들이 자동으로 식별됩니다.
   
   
4. 조달 분석: AI는 지출 분류를 자동화하고 실용적인 인사이트를 제공하여 기업의 비즈니스 가치 향상에 기여합니다. 예를 들어 AI는 지출 패턴을 정확히 파악해 구매팀이 회사의 공급 기반을 최적화하고 더 나은 가격을 협상할 수 있도록 돕고, 공급 및 구매 요구 사항의 변화를 파악해 비즈니스에 가장 적합한 공급업체를 찾고, 가격, 서비스, 배송 성과와 같은 계약상의 의무와 관련된 공급업체들의 성과에 대한 인사이트를 확보할 수 있습니다.
   
   
5. 청구서 관리: 주문한 물품의 수령, 청구서 처리, 대금 송금과 관련된 작업이 자동화됩니다. 구매 주문서, 영수증, 청구서를 시스템에 입력하면 재무 자동화 솔루션이 3자 매칭을 수행해 모든 문서의 데이터를 상호 연관시킬 수도 있습니다.
   
   
6. 공급업체 관리: 솔루션이 공급업체 변경 요청을 자동으로 추적, 배정, 승인해 최적화된 공급업체 관리를 지원합니다.
   
   

재무 자동화에는 어떤 기술이 사용되나요?

재무 자동화에는 기업의 핵심 재무 데이터를 관리하고 ,청구, 조달, 계정 조정, 재무 보고 등의 영역에서 수작업으로 처리하던 프로세스를 자동화할 수 있는 ERP 애플리케이션을 비롯한 다양한 소프트웨어가 사용됩니다. 재무 자동화에 사용되는 광범위한 기술들에 대한 보다 기본적인 개념을 살펴보겠습니다.

• 로봇 프로세스 자동화(RPA): RPA는 소프트웨어 봇을 사용해 대량의 반복적인 비즈니스 작업을 자동화하는 비즈니스 프로세스 자동화 방식입니다. RPA는 프로세스 중심 방식으로서 최종 사용자가 정의한 규칙 및 프로세스를 따라 인간의 행동을 모방합니다. RPA로 수행할 수 있는 작업의 예로는 문서에서 구조화된 데이터 추출 및 처리하기, 데이터 복사 및 붙여넣기, 이메일 열기, 첨부파일 다운로드, 구조화된 디지털 환경에서의 트랜잭션 처리 등이 있습니다.
• 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML): AI 및 ML 기술을 사용하면 RPA에서 한 걸음 더 나아가 프로세스 기반 자동화에서 데이터 기반 자동화로 도약할 수 있습니다. RPA와 같은 프로세스 중심 기술은 인간의 행동을 모방하지만, 데이터 중심 도구는 인간의 생각을 모방합니다. AI 및 ML은 데이터와 컨텍스트를 바탕으로 작동하므로 비정형 입력을 사용하고, 자체 로직을 적용하고, 상대적으로 복잡한 프로세스도 처리할 수 있어 자동화할 수 있는 프로세스의 범위가 크게 확장됩니다. 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 생성하고, 조작할 수 있게 해주는 자연어 처리(NLP) 기술도 AI의 범주에 속합니다. 또한 텍스트, 이미지, 코드, 오디오, 음악, 동영상 등의 다양한 유형의 콘텐츠를 직접 제작할 수 있는 생성형 AI(GenAI)도 AI의 범주에 포함됩니다. AI 및 ML 기능의 예로는 음성 및 이미지 인식, 예측 모델링, 맞춤형 제안 생성, 이상 징후 감지, 패턴 인식, 문서에서 정형 및 비정형 데이터 추출하기 등이 있습니다.
• 클라우드 컴퓨팅: 클라우드 컴퓨팅은 기업에 확장 가능하고 유연하고 비용 효율적이고 강력한 인프라 및 서비스를 제공해 재무 자동화에 대한 진입 장벽을 낮추는 중요한 역할을 수행합니다. 기업은 클라우드 기반 ERP 시스템을 통해 잦은 기능 업데이트를 제공하고 직접 유지보수할 부분은 많지 않은 정교한 재무 솔루션을 사용할 수 있습니다. 또한 클라우드 애플리케이션은 기업의 변화하는 요구사항 및 사업 성장세에 대응할 수 있는 뛰어난 확장성을 갖추고 있습니다. 기업은 필요에 따라 서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), 서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼을 활용해 컴퓨팅 용량을 신속하게 배포하고, 맞춤형 애플리케이션을 개발하고, 바로 실행 가능한 정교한 재무 애플리케이션을 활용할 수 있습니다. 많은 클라우드 컴퓨팅 애플리케이션은 스마트폰 등의 기기를 통해 어디서든 액세스할 수 있는 강력한 데이터 분석 기능을 활용한 실시간 인사이트를 제공합니다.

재무 자동화의 이점

CFO 및 재무팀은 이미 많은 역할을 수행하고 있으며, 새로운 역할이 지금도 계속 추가되고 있습니다. 오늘날의 재무팀은 결제 처리, 장부 마감과 같은 기존의 주요 업무에 더해 더 많은 전략, 분석, 자문 관련 역할을 수행하고 있습니다. 재무 자동화는 재무팀이 새로운 업무 환경에서 주어진 역할들을 성공적으로 수행하는 데 필요한 효율성, 가시성, 정확성을 제공합니다. 재무 자동화의 이점은 다음과 같습니다.

• 오류 감소: 재무 자동화는 데이터 입력 및 계산과 같이 인적 오류가 발생할 가능성이 높은 영역을 자동화해 관련 위험을 최소화합니다. 또한 데이터 검증을 자동화해 데이터의 정확성 및 품질을 보장합니다.
• 시간 및 비용 절감: 비용 및 시간을 절약할 수 있다는 것은 적은 인력으로 더 많은 일을 해야 한다는 압박에 직면한 재무팀에게 자동화가 가져다주는 가장 큰 이점 중 하나입니다. Duke University의 Fuqua School of Business와 Richmond 및 Atlanta의 Federal Reserve Banks가 2024년 실시한 설문 조사에 따르면, 조사에 참여한 CFO 중 87%가 비용 절감을 목적으로 자동화를 구현하고 있다고 답했습니다. 또한 American Express의 2023 Amex Trendex: B2B Edition 보고서에 의하면, 조사 대상 기업 중 36%는 결제 자동화만으로도 재무팀의 업무 시간을 연간 500시간 이상 절약할 수 있었다고 답했습니다.
• 가시성 향상: 재무 자동화 플랫폼은 다양한 소스의 재무 데이터를 중앙 저장소로 통합해 기업의 모든 구성원이 주어진 액세스 권한에 따라 적합한 정보에 액세스할 수 있도록 지원합니다. 재무팀은 자동으로 생성되는 실시간 보고서, 대시보드, 데이터 분석 결과를 참고해 재무적 성과를 모니터링하고, KPI를 추적하고, 최신 정보에 기반한 추세를 관찰할 수 있습니다. 또한 재무 자동화 도구는 시스템 내에서 이루어진 재무 거래, 활동, 변경 사항을 문서화해 포괄적인 감사 정보를 지속적으로 작성함으로써 기업이 감사 표준 및 내부 통제를 준수하고 있음을 언제든 입증할 수 있도록 지원합니다. 모든 이해관계자는 기업 전반의 정확한 재무 데이터, 인사이트, 데이터 분석 결과 등에 실시간으로 액세스해 보다 나은 정보에 기반한 의사 결정을 수행할 수 있습니다.
• 효율성 향상: 자동화를 통해 기업의 재무 운영 속도를 대폭 가속화하고 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 기업은 재무 자동화 도구를 활용한 데이터 입력 및 처리 자동화, 워크플로 간소화, 거래 처리 가속화, 실시간 보고 및 분석, 오류율 감소, 리소스 할당 최적화, 규제 준수 강화 등을 통해 효율성을 향상시키고 ㅈ더 나은 비즈니스 성과를 달성할 수 있습니다.
• 협업 강화: 자동화 도구를 재무 부서에 도입하면 다양한 방식으로 협업을 강화할 수 있습니다. 많은 기업이 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 활용한 재무 자동화를 진행 중에 있습니다. 클라우드 플랫폼의 최신 원격 및 분산 액세스 기술은 여러 위치에 분산된 팀들이 단일 공유 데이터 소스를 중심으로 협업할 수 있는 환경을 조성해 줍니다. 팀원들은 중앙화된 정보, 워크플로, 데이터, 커뮤니케이션을 활용해 보다 효과적으로 협업할 수 있습니다. 또한 수작업이 줄어든 재무 부서는 기업 내 다양한 부서들의 전략적 이니셔티브를 지원할 수 있게 됩니다.
• 사기 방지: CFO들이 주목하고 있는 재무 자동화의 가장 큰 이점 중 하나는 사기 방지입니다. PYMNTS의 2023년 10월 보고서에 따르면, 조사에 참여한 CFO 중 63%가 지난 6개월 동안 사기 방지를 위해 특정 수준의 전문화된 자동화 솔루션을 사용한 적이 있다고 응답했습니다. 자동화된 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 감지하고, 의심스러운 거래나 행동을 사람보다 훨씬 빠르게 식별할 수 있는, 기업의 사기 탐지 및 예방을 위한 이상적 도구입니다. AI는 대규모 데이터 세트를 빠르게 분석해 문제적 이상 징후 및 불균형을 발견할 수 있는 강력한 사기 감지 잠재력을 갖춘 기술입니다.
• 실시간 보고: 기존의 수작업 프로세스를 사용하던 재무 부서는 보고서를 작성하는 데 상당한 시간을 소비했습니다. 또한 과거의 인사이트를 중심으로 보고서를 작성했으므로, 이해관계자에게 보고서가 전달될 때쯤이면 이미 오래된 인사이트가 되었을 가능성이 높았습니다. 빠르고 정확한 재무 자동화 도구를 사용하면 중요한 재무 데이터를 실시간으로 모니터링하고 보고할 수 있으므로 더 빠른 의사 결정 및 사전 예방적 절차 수정이 가능해집니다.
• 위험 완화 개선: 기업은 재무 자동화 도구를 활용해 규제 준수 확인, 검증 규칙, 승인 워크플로를 자동화함으로써 규제 준수를 강화할 수 있습니다. 재무 자동화 시스템은 지속적으로 포괄적 감사 정보를 수집하고 문서화해 재무 활동에 대한 상세한 시간대별 기록을 제공합니다. 금융 거래, 활동, 이상 징후를 실시간으로 모니터링해 잠재적 위험이나 의심스러운 활동을 경고해 줍니다.

재무 자동화의 위험

재무 책임자는 재무 자동화를 통해 얻을 수 있는 이점뿐만 아니라 잠재적인 위험도 반드시 함께 고려해야 합니다. 잠재적 위험을 적절히 해결하지 못할 경우 부정확한 데이터를 기반으로 의사 결정을 수행하거나, 규제 준수 위험이 증가할 수 있습니다. 다음은 잠재적 위험을 평가할 때 고려해야 할 주요 영역입니다.

• 규제 준수: 적절한 통제와 안전장치가 적용되지 않은 자동화된 재무 시스템은 규제 준수 위험을 높일 수 있습니다. 자동화된 재무 프로세스는 정확하고 신뢰할 수 있는 재무 데이터를 기반으로 의사 결정 및 보고를 수행합니다. 자동화된 시스템에 부정확하거나 오류가 포함된 데이터를 입력하면 규제 준수 위반, 또는 잘못된 재무 보고서 작성으로 이어질 수 있습니다. 또한 재무 자동화 시스템은 데이터 프라이버시, 보안, 재무 거래에 대한 규제 요건 및 업계 표준을 준수해야 합니다. 기업은 규제 준수 위험을 완화하기 위해 정책, 절차, 통제, 모니터링 메커니즘, 정기 감사 등이 포함된 강력한 규제 준수 관리 프레임워크를 구현해야 합니다. 기업은 자동화 기술이 사내의 어느 조직에서, 어떻게 사용되고 있는지 반드시 정확히 파악해야 합니다.
• 기술/인재: Forrester가 2023년 기업 경영진을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 자신이 자동화 도구로 대체될 가능성에 대한 직원들의 우려는 재무 및 회계 업무 자동화 기술 도입을 가로막는 3대 문제 중 하나였습니다. 기업이 자동화 기술을 적절하게 관리하지 않을 경우, 재무 자동화 도구를 도입하면 우수한 인재들 중 일부가 이탈할 수도 있습니다. 또한 기업은 자동화 기술을 도입하며 관련 인력의 역량을 강화하여 직원들이 단순 반복적 업무에서 심층적인 분석 업무로 도약할 수 있도록 지원해야 할 수도 있습니다. 다른 한 편으로는 자동화 기술을 도입하지 않는 기업의 인재 관련 위험은 더 커질 수도 있습니다. Forrester의 동일한 설문 조사에 따르면, 응답자 중 절반 이상이 낮은 가치만을 창출하는 대량의 수작업으로 인해 직원 유지에 어려움을 겪고 있었습니다. 자동화에 대한 직원들의 불안감을 완화하고자 하는 경영진은 모든 직원이 자동화 이후 자신의 역할 변화를 확인하고, 자동화가 자신의 업무를 어떻게 개선할지 이해할 수 있는 설득력 있는 비전을 수립하고 전달해야 합니다. 또한 경영진은 재무 전문가들이 자동화로 강화된 업무 환경에 적응하는 데 필요한 기술을 습득할 수 있도록 관련 자금 및 학습 시간을 할당해야 합니다.
• 기술: 새로운 기술을 구현하는 과정에는 본질적으로 일정 수준의 위험이 수반됩니다. 잘못 설계되거나 구현된 기술, 기존 시스템과의 비효율적인 통합, 자사의 비즈니스에 맞지 않는 잘못된 소프트웨어 선택 등은 재무 자동화 프로젝트의 ROI를 저하시킬 수 있습니다. 기업의 IT 인프라가 새로운 재무 자동화 도구를 실행할 수 있는 용량이나 확장성을 갖추지 못한 경우에는 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 재무 자동화 시스템이 기업의 IT 인프라와 호환되지 않을 수도 있습니다. 따라서 기업은 기존 IT 인프라, 잠재적 문제, 그를 완화할 수 있는 최선의 방법을 파악해야만 합니다. 재무 자동화 도구를 성공적으로 추가하기 위해서는 단순한 기술적 추가에 그치는 것이 아니라, 기존 시스템 및 프로세스에 대한 종합적인 재평가가 필요할 수 있습니다.
• 보안: 잘못된 자동화 시스템, 또는 효과적으로 구현되거나 관리되지 않는 자동화 시스템은 데이터 유출, 내부자 위협, 멀웨어 및 랜섬웨어 공격 등의 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 재무 프로세스 자동화 시스템은 고객 정보, 결제 세부 정보, 거래 기록 등의 민감한 재무 데이터를 처리하는 경우가 많으므로 기업은 반드시 데이터 보안을 위한 적절한 조치를 취하고, 모든 관련 개인정보 보호 규제를 준수해야 합니다. 자동화 시스템별 사양은 모두 다르므로 기업은 각 시스템이 데이터 암호화, 인증, 권한 부여, 백업을 처리하는 방식, 준수하는 보안 표준 및 인증 등에 대한 정보를 조사해야 합니다. 내부적으로 기업은 액세스 제어, 감사 추적, 직원 대상 교육을 통해 자동화된 재무 프로세스에 따른 보안 위험 및 책임에 대한 교육을 실시해야 합니다.
• 기술 격차 및 교육: 자동화 기술의 급속한 발전으로 재무 담당자들이 갖춰야 하는 역량이 변화함에 따라 재무 관리자들은 기술적 지식 및 기술을 효과적으로 활용하는 능력을 갖춘 재무 인력을 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 관련 연구에 따르면 많은 기업이 그러한 인재 육성에 어려움을 겪고 있었습니다. Pluralsight의 2024년 보고서에 따르면, 설문조사에 참여한 경영진 중 95%는 새로운 도구를 효과적으로 사용할 수 있는 직원이 없다면 자사의 AI 이니셔티브가 실패할 것이라고 예측했습니다. 그러나 Boston Consulting Group의 2023년 설문조사에 따르면, 근로자 중 86%가 AI 및 자동화에 대한 교육이 필요하다고 생각했지만 현재까지 교육을 받았다고 답한 비율은 14%에 불과했습니다. 이러한 기술 격차를 좁히지 않을 경우 재무 자동화를 통한 최대의 ROI를 실현하기는 어렵습니다.
• 레거시 시스템: Forrester의 설문조사에 따르면, 새로운 기술과 레거시 시스템의 통합이 어렵다는 점이 재무 자동화 도구 도입을 방해하는 가장 큰 문제 중 하나였습니다. 레거시 시스템은 오래된 기술, 복잡성, 한계로 인해 재무 자동화 이니셔티브에 상당한 어려움을 초래합니다. 구형 시스템에는 최신 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및 통합 기능이 부족하므로 모던 자동화 소프트웨어와의 연결이 설령 불가능하지는 않다 해도 매우 어렵습니다. 레거시 시스템은 신규 시스템에 통합되지 않기 때문에 데이터 단절 및 불일치가 야기되고 재무 자동화를 위해 데이터를 추출, 집계, 정규화하는 과정에 문제가 발생합니다. 또한 자동화 도구에 필요한 확장성 및 성능, 적절한 보안 인프라 등이 부족할 가능성이 높습니다. 레거시 시스템에서 자동화 이니셔티브를 실행하고자 하는 기업은 높은 비용, 광범위한 커스터마이징 및 기타 자동화를 위한 노력에 크고 작은 악영향을 끼칠 수 있는 각종 장애물에 직면할 위험이 있습니다.

재무 자동화 시스템을 설정하는 방법

재무 자동화 시스템 구현은 어려운 과제가 될 수도 있습니다. 특히 레거시 시스템을 사용하는 기업은 더욱 그렇습니다. 기업이 자동화 관련 투자 효용을 최대화하기 위해서는 엄격한 프로세스를 따라 이미 완료된 시스템 설정을 평가하고, 해당 설정을 업데이트하는 데 필요한 리소스를 파악하고, 자세한 구현 전략을 수립해야 합니다. 구현이 완료된 후에도 기업은 모든 요소들이 예상대로 작동하는지 확인하기 위해 자동화된 프로세스를 모니터링하고, 반복하고, 개선해야 합니다. 다음은 자동화 시스템 설정을 위한 포괄적 로드맵입니다.

1. 현재 프로세스 평가하기: 기존 재무 프로세스를 평가하여 자동화가 가능한 부분을 파악합니다. 모든 프로세스가 자동화에 적합하지는 않으며, 특히 자동화 시스템의 배포 초기 단계에서는 더욱 그렇습니다. 반복적이고, 업무량이 많고, 사람의 사고력을 많이 요하지 않는 업무를 우선적으로 자동화하는 것이 좋습니다. 초기 단계의 최종 결과물은 자동화하고자 하는 업무들에 대한 포괄적이고 업무별 우선순위가 지정된 목록입니다.
   
   
2. 기존 설정 평가하기: 지금까지 구현한 기존 시스템을 분석합니다. 데이터 또는 비즈니스 프로세스가 단절되어 어려움을 겪고 있나요? 다수의 시스템이 서로 통합되어 있나요? 재무 자동화를 위해서는 신뢰도 높은 데이터를 갖춘 연결된 시스템이 필요하므로 경우에 따라서는 자동화 솔루션이 작동할 수 있는 강력한 기반을 갖추기 위한 변경이 필요할 수도 있습니다.
   
   
3. 자동화 도구 선택하기: 조사를 통해 기업의 필요, 요구사항, 예산에 부합하는 최선의 도구를 선택합니다. 솔루션을 평가할 때 고려해야 할 주요 사항으로는 기능, 확장성, 보안, 사용 편의성, 통합 기능, 공급업체의 평판 등이 있습니다. 신규 솔루션이 현재 시스템과 통합될 수 있나요? 이전 단계에서 설명한 요구 사항을 충족하나요? 기업이 발전하고 확장해 나가는 것에 발맞춰 새로운 AI 및 생성형 AI 기능을 추가하는 것과 같이 계속해서 성장하고 변화할 수 있는 솔루션인가요?
   
   
4. 구현 전략 계획하기: 범위, 일정, 리소스, 마일스톤을 포괄하는 세부적인 구현 전략을 수립합니다. 구현 전략에는 주요 이해당사자들의 역할 및 책임을 반드시 명시해야 합니다. 재무 자동화 이니셔티브의 영향 및 성공 여부를 측정할 KPI를 지정합니다.
   
   
5. 워크플로 설정하: 특정 업무를 구성하는 작업들이 무엇인지 파악해 워크플로를 설정합니다. 이후 해당 작업들의 수행 방법을 규정하는 규칙과 로직을 작성합니다. 많은 경우 규칙과 로직은 수행해야 하는 작업, 한 작업에서 다음 작업으로 이동하는 방법 등을 프로그램에 알려주는 지침과도 같은 일련의 if-then 문으로 구성됩니다. 예를 들어 경비 관리 워크플로는 다음과 같이 구성될 수 있습니다.
   • 직원이 경비 보고서를 제출합니다.
   • 직원의 관리자에게 경비 보고서가 제출됐음을 알리는 이메일이 자동으로 전송됩니다.
   • 관리자가 경비 보고서를 승인합니다.
   • 승인된 경비 보고서에 대한 알림을 재무팀에 전송합니다.
   • 재무팀에서 경비 보고서를 승인합니다.
   • 경비 상환이 이루어집니다.
   • 영수증, 비용, 보고서가 저장됩니다.
     
     
6. 워크플로 테스트하기: 통제된 환경에서 자동화 워크플로, 데이터 통합, 시스템 성능을 테스트하여 자동화 솔루션이 예상대로 작동하는지 확인합니다. 사용자 피드백을 수집해 문제 또는 개선이 필요한 부분을 파악합니다.
   
   
7. 배포 및 모니터링하기: 자동화된 프로세스를 운영 환경에 배포하고 성능, 효율성, 비즈니스 운영에 미치는 영향을 면밀히 모니터링합니다. 자동화 이니셔티브의 성공 여부를 평가하고 필요한 경우 조정하기 위해서는 관련 KPI 및 사용자 피드백을 면밀히 관찰해야 합니다.
   
   
8. 반복하고 개선하기: 재무 자동화 이니셔티브를 중심으로 지속적 개선을 추구하는 사내 문화를 조성합니다. 피드백, 인사이트, 교훈을 바탕으로 프로세스를 반복하고 개선합니다. AI의 급격한 발전에 따라 재무 자동화 분야에는 앞으로도 새로운 최적화, 혁신, 확장 기회가 계속해서 찾아올 것입니다.
   
   

재무 자동화가 우리 회사에 적합한지 확인하는 방법

재무 자동화에 대한 조직의 준비 상태를 판단하는 것은 다각적인 측면이 존재하는, 여러 영역을 평가해야 하는 작업입니다. 가장 기본적인 수준에서는 현재의 IT 인프라가 재무 자동화를 지원할 수 있는지 여부, 그렇지 못한 경우 업그레이드에 필요한 리소스가 무엇인지를 먼저 파악하는 것이 중요합니다.

재무 자동화와 관련해 최고 경영진, 재무팀, IT 부서와 같은 주요 이해관계자들의 동의를 얻는 것은 프로젝트의 성공을 좌우하는 중요한 요소입니다. 많은 이들이 자동화 기술이 자신의 일자리를 대체할 것이라고 두려워하고 있으며, 이는 변화를 수용하지 않는 사내 문화로 이어질 수 있습니다. 따라서 리더들은 반드시 효과적인 변화 관리에 시간 및 리소스를 투자해야 합니다. 직원들에게 자동화가 재무 업무를 더 흥미롭고 수익성 있게 만들어 주고, 직원 본인의 경력 개발을 도와 줄 수 있는 기술이라는 사실을 알려야 합니다.

인재 관리 측면에서 경영진은 기업이 보유한 인재들이 자동화 이니셔티브를 구현하고 관리하는 데 필요한 기술, 전문성, 리소스를 갖추고 있는지 평가해야 합니다. 자동화로 인해 업무의 성격이 근본적으로 변화하고 있는 상황에서 업스킬링 프로그램은 수작업에 익숙하던 직원들이 더 높은 수준의 분석적이고 협업적인 업무로 전환하는 과정에 큰 역할을 할 것입니다.

마지막으로 실용적인 측면에서는 관련 비용 및 재무 자동화 소프트웨어를 누가 제공할 것인지에 대해 다음과 같은 중요한 질문들을 던져 보아야 합니다. 자동화의 잠재적 비용 및 이점이 기업의 예산 및 우선순위에 부합하나요? 재무 자동화를 지원하는 ERP 시스템에 투자하기 위한 명확한 비즈니스 사례를 제시할 수 있나요? 적합한 기술 제공업체를 찾았나요? 재무 자동화 구현은 일회성 작업이 아닌 장기적 혁신 이니셔티브입니다. 반드시 최적의 파트너사와 함께해야 합니다.

재무 자동화를 지원하는 Oracle 솔루션

미래의 재무 솔루션이 이미 현재의 기업 경쟁 환경을 재편하고 있습니다. 새로운 재무 솔루션을 통합해 기존의 재무 프로세스를 혁신하지 않은 기업은 경쟁력 하락, 인재 유치 및 유지율 감소, 인사이트 누락, 부정확한 보고, 직원 생산성 저하 등의 위험에 직면하게 됩니다. 재무 자동화에 대한 투자는 데이터 중심의 의사 결정을 수행하고, 업계와 시장의 지속적인 변화에 발맞추고자 하는 기업에게 큰 도움을 줍니다.

Oracle Fusion Cloud Enterprise Resource Planning(ERP) 및 Oracle Fusion Cloud Enterprise Performance Management(EPM)는 기업이 미수금 및 미지급금, 현금 관리, 고정 자산, 보고 등의 재무 프로세스를 자동화하고 연결할 수 있도록 지원합니다. Oracle Fusion Cloud Applications에는 맞춤형 공급업체 지불 계획을 생성하는 동적 할인, 주간 예측을 자동으로 생성하는 현금 예측 등의 AI 기능이 탑재되어 있습니다. Oracle Cloud Applications의 전체 클라우드 애플리케이션 제품군은 클라우드 애플리케이션 실행을 위해 맞춤 설계된 차세대 클라우드 인프라인 Oracle Cloud Infrastructure(OCI)를 통해 제공됩니다. 기업은 Oracle만의 고유한 인프라 및 서비스 조합을 활용해 Oracle Fusion Cloud 애플리케이션에 내장된 강력한 기존 AI 및 생성형 AI 기능을 배포할 수 있습니다. 그 결과는 무엇일까요? 데이터의 품질이 개선되고, 재무팀이 해당 데이터의 활용 방안을 구상하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있게 됩니다.

재무 자동화 FAQ

재무 업무는 완전히 자동화될까요?
자동화 기술은 재무 부서에 매우 큰 영향을 미치고 있습니다. Accenture는 재무 부서의 거래 작업 중 최대 80%가 자동화될 수 있다고 추정했습니다. 그러나 재무 전문가가 AI로 완전히 대체될 가능성은 매우 낮습니다. 재무 분야는 창의성, 판단력, 감성 지능, 관계 구축, 비판적 사고를 제공하는 인적 개입을 앞으로도 계속 필요로 할 것입니다. 자동화는 그간 재무팀의 업무 중 상당 부분을 차지했던 수동적이고 반복적인 작업을 대신 처리함으로써 재무 담당자가 보다 복잡한 분석 및 전략적 의사 결정에 집중할 수 있도록 만들어 줄 것입니다.

재무 분야에서 사용되는 RPA란 무엇인가요?
RPA, 즉 로봇 프로세스 자동화는 로코드 소프트웨어 봇을 사용해 반복적이고 시간이 많이 소요되는 재무 프로세스를 처리하는 작업입니다. RPA는 사람의 의사 결정이 거의 또는 전혀 필요하지 않은 재무 분야의 구조화된 데이터 세트를 사용해 규칙 기반 프로세스를 자동화하는 데 이상적입니다. 그 예로는 데이터 추출, 양식 작성, 승인 라우팅 등이 있습니다.

재무 분야의 지능형 자동화란 무엇인가요?
지능형 프로세스 자동화로도 불리는 지능형 자동화(IA)는 RPA, 머신러닝, 자연어 처리, AI 등의 여러 가지 고급 기술을 결합해 RPA만으로는 구현할 수 없는 고급 기능을 제공합니다. 사람이 소프트웨어 스크립트에 정의한 규칙에 따라 작업을 완료하는 RPA와 달리 IA 시스템은 경험을 통해 적응하고 학습할 수 있습니다. IA는 정형 및 비정형 데이터를 분석하고, 변화하는 상황에 적응하고, 과거의 경험을 바탕으로 패턴을 파악하고 의사 결정을 수행하며 시간이 지남에 따라 성능을 개선합니다. 이를 통해 IA는 사람과 같은 의사 결정 및 문제 해결 능력이 필요한 복잡한 인지적 작업을 처리할 수 있습니다. 예를 들어 RPA는 미리 정의된 규칙, 숫자 및 값 형태의 정형 데이터로 구성된 템플릿에 따라 청구서를 처리합니다. 반면 IA는 비정형 데이터를 포함한 다양한 청구서 형식에서 데이터를 해석하고 추출하여 공급업체별 형식을 학습하고 편차를 파악할 수 있습니다.