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회계 분야의 AI를 위한 최고의 가이드

AI가 회계에 미치는 영향: 애플리케이션, 이점 및 향후 동향을 살펴보세요. Ultralytics 에서 AI 혁신에 동참하세요!

회계는 비즈니스 운영에서 가장 중요한 부분 중 하나입니다. 회계는 금융 거래를 기록하고, 분석하고, 보고하는 체계적인 프로세스입니다. 회계를 비즈니스의 GPS라고 생각하시면 됩니다. 회계는 비즈니스의 성공 속도를 높이고, 난관을 피하며, 법적으로 올바른 방향으로 나아갈 수 있도록 도와줍니다.

그러나 회계는 종종 지루하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 바로 이때 AI가 개입할 수 있습니다. AI는 회계 담당자의 업무량을 줄이고 많은 시간을 절약할 수 있도록 도와줍니다. 이 궁극의 가이드에서는 AI가 어떻게 회계를 변화시키고 회계사의 업무를 더 쉽게 만드는지 살펴봅니다.

회계 분야에서 증가하는 AI의 영향력

인공지능은 금융 분야에 큰 변화를 일으키고 있습니다. Mordor Intelligence의 보고서에 따르면 2029년까지 회계 분야에서 AI의 시장 가치는 66억 2천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이러한 급증은 다양한 회계 업무에서 정확성과 효율성을 향상시키는 AI의 능력에 힘입은 것입니다.

그림 1. 회계 시장 규모에서의 AI

최고의 회계법인인 KPMG에서 설문조사를 실시했습니다. 그 결과 500명의 최고 경영진 중 59%가 이미 세금과 재무에 AI를 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. 또한 이들 중 40%는 향후 12개월 내에 1,000만 달러 이상을 투자할 계획이라고 답했습니다. 이러한 빠른 성장은 금융 업계 사람들이 AI의 가치를 인정하고 있다는 것을 증명합니다. 어려운 작업을 더 쉽게 만들고, 자금을 더 잘 관리하며, 회계사에게 도움을 줄 수 있습니다.

회계 분야에서 AI는 어떻게 활용되고 있나요?

회계 분야에서 AI를 적용한 몇 가지 사례를 살펴보겠습니다.

일상적이고 시간이 많이 소요되는 작업 자동화

회계는 머신러닝과 딥러닝과 같은 새로운 기술로 빠르게 변화하고 있습니다. 이러한 변화로 인해 회계 업무가 더욱 자동화되고 있습니다. 이를 통해 데이터 입력 및 부기 등의 작업이 더 쉽고 효율적으로 이루어지고 있습니다. 

로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 같은 기술은 비용 추적과 같은 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다. RPA 봇은 다양한 유형의 영수증을 스스로 인식하고 분류할 수 있습니다. 또한 수집한 데이터를 사용하여 경비 보고서와 급여 명세서를 작성할 수도 있습니다. 또한 이러한 봇은 사람의 도움 없이 계좌에 로그인하고, 은행 거래를 기록하고, 은행 정산 명세서를 작성할 수 있습니다.

그림 2: 그림 2: 회계 부문의 RPA 사용 사례.

실시간 데이터 분석 및 보고

회계 분야의 AI는 또한 즉각적인 데이터 분석 및 보고 기능을 제공할 수 있습니다. 기업은 실시간으로 재무 상태를 파악하여 현금 흐름, 지출, 수입의 변화를 빠르게 확인할 수 있습니다. 즉, 더 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 기업은 새로운 기회나 문제를 즉시 발견하고 대응할 수 있습니다.

어떻게 작동하나요? AI 도구는 고급 알고리즘을 사용해 재무 데이터를 즉시 처리하고 분석합니다. 이러한 AI 분석을 통해 사람의 눈에는 보이지 않을 수 있는 추세, 이상 징후, 패턴을 발견할 수 있습니다. 또한, AI 시스템은 처리한 데이터를 학습함으로써 시간이 지남에 따라 개선되어 빠르고 정확한 재무 인사이트를 제공할 수 있습니다. 

그림 3. 재무 보고서를 검토하는 회계팀. 이미지 출처: Pexels.

실시간 데이터 분석 및 보고에 도움이 되는 AI 도구의 예로는 Truewind와 Docyt가 있습니다. 트루윈드는 머신러닝으로 회계를 자동화하여 보고서와 거래 분류를 빠르고 정확하게 처리합니다. Docyt는 부기 작업을 간소화하여 재정에 대한 실시간 보기를 제공함으로써 비용과 수익을 쉽게 관리할 수 있도록 도와줍니다.

예측 및 예측 분석

회계사는 AI를 사용하여 방대한 양의 데이터를 활용하여 미래의 재무 동향과 결과를 정확하게 예측할 수 있습니다. 이러한 고급 도구는 과거 재무 기록, 시장 동향, 글로벌 경제 지표까지 분석하여 정확한 예측을 제공합니다. 따라서 기업은 이러한 예측을 바탕으로 재무 전략을 세밀하게 조정할 수 있습니다.

또한 예측 분석은 재무 불일치나 사기 가능성을 조기에 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예측 분석은 재무 데이터에서 오류나 사기를 암시할 수 있는 비정상적인 패턴을 스캔하여 이를 수행합니다. 문제를 조기에 발견함으로써 기업은 더 높은 수준의 재무 보안을 유지할 수 있습니다. 

감사 프로세스 개선

인공 지능은 감사 수행 방식을 바꾸고 있습니다. AI는 감사자가 검사하는 데이터를 더 깊이 파고들어 더 나은 위험 평가를 내릴 수 있도록 도와줍니다. 최근 연구에 따르면 AI는 감사의 품질과 속도를 모두 향상시키는 것으로 나타났습니다. AuditFile과 같은 플랫폼은 AI와 머신러닝 알고리즘을 사용하여 감사인이 더 적은 위험으로 더 빠르게 감사를 완료할 수 있도록 지원합니다. 감사자는 AI를 통해 감사 결과의 정확성에 대한 확신을 가지고 더 빠르게 업무를 완료할 수 있습니다.

회계 분야에서 AI의 이점

반복적인 업무 자동화부터 감사 프로세스 간소화에 이르기까지 회계 분야에서 AI의 다양한 활용 사례를 살펴봤습니다. 다음으로 이러한 애플리케이션이 회계 업계에 어떤 이점을 제공하는지 알아보겠습니다.

그림 4. 회계 분야에서 AI의 이점.

향상된 효율성 및 정확성

AI는 데이터 입력, 조정, 송장 처리와 같이 시간이 많이 걸리는 수작업을 간소화하고 자동화하여 높은 정확도를 보장합니다. 예를 들어, 글로벌 전문 서비스 회사인 PwC는 선도적인 럭셔리 호텔 체인의 재무 프로세스에 AI 솔루션을 구현했습니다. 

이 구현을 통해 효율성이 27% 향상되고 운영이 간소화되었습니다. 그 결과 호텔은 실수를 줄이면서 더 빠르게 업무를 처리할 수 있게 되었습니다. 또한 직원들은 사람의 주의가 필요한 중요한 업무에 더 집중할 수 있는 기회를 얻게 되었습니다.

더 빠른 데이터 분석

대규모 데이터 세트를 실시간으로 분석하면 이해관계자에게 정보에 입각한 의사결정을 내리는 데 중요한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 글로벌 전문 서비스 회사인 딜로이트는 금융 부문 M&A 거래를 위해 수천 개의 상업 대출 문서에서 데이터를 광학적으로 추출하는 특수한 방법을 사용했습니다. 이 기술을 통해 4,000시간의 수작업을 피할 수 있었습니다. 이 AI 솔루션을 통해 데이터를 더 빠르고 정확하게 분석할 수 있었습니다. 그 결과 더 나은 의사 결정을 내리고, 비용을 절감하고, 작업을 더 빨리 완료할 수 있었습니다.

금융 보안 강화

AI는 금융 자산을 보호하고 무결성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. Amazon Fraud Detector와 같은 도구는 AI를 사용하여 의심스러운 거래와 이상 징후를 실시간으로 감지합니다. 이를 통해 사기 시도가 크게 감소하고 기업은 상당한 재정적 비용을 절감할 수 있습니다.

AI 기반 솔루션을 사용하면 조직은 잠재적인 위협을 사전에 식별하고 해결할 수 있습니다. 기업은 자금과 고객 정보를 더 안전하게 보관할 수 있습니다. 또한 고객은 더욱 안전하게 비즈니스를 수행할 수 있습니다. 고객들은 자신의 거래가 사기 징후가 있는지 감시되고 있다는 것을 알고 있습니다.

향상된 고객 경험

HSBC와 같은 기업들은 콜센터에 전화할 필요 없이 챗봇을 사용하여 고객 문의를 처리합니다. 이를 통해 고객은 보다 개인화된 조언을 받고 충성도를 유지할 수 있습니다. AI 챗봇과 가상 비서가 결합되면 고객과의 상호작용이 더욱 향상되어 전반적으로 고객의 만족도가 높아집니다. 

이러한 접근 방식은 회사와 고객 모두의 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 언제든지 도움을 받을 수 있습니다. 고객이 필요할 때 언제든지 필요한 지원을 더 쉽게 받을 수 있습니다.

그림 5. HSBC의 가상 비서 Amy

비용 절감

회계에 AI를 통합하면 비용을 절감할 수 있습니다. AI는 데이터 입력 및 거래 확인과 같은 간단한 작업을 자동화합니다. 즉, 수작업이 줄어들고 필요한 인력이 줄어들어 비용이 절감됩니다. AI는 실수 없이 하루 종일 작업할 수 있으므로 재무 보고서를 더 빠르고 정확하게 작성할 수 있습니다. 오류가 적다는 것은 손실 가능성도 줄어든다는 뜻이기도 합니다. 전반적으로 회계에 AI를 사용하면 비즈니스에 더 저렴하고 효율적인 업무가 가능합니다.

인공지능이 회계사의 일자리를 빼앗을까요?

사람들은 인공지능이 회계 업무를 대체할 수 있다고 걱정하지만, 사실은 간단합니다. 사고력과 창의력 같은 인간의 능력은 자동화하기 어렵습니다. 궁극적으로 중요한 결정을 내리는 데는 인간 회계사가 필요합니다. AI가 일부 사무직을 바꿀 수는 있지만 모든 업무를 대신할 수는 없습니다. 실제로 회계 관련 일자리는 향후 10년간 4% 성장할 것으로 예상되며, 이는 평균 일자리 증가율보다 훨씬 높은 수치입니다.

반면에 AI는 실제로 회계 분야에서 일자리를 창출하고 있습니다. 세계경제포럼(WEF)의 분석가들은 자동화로 인해 5,800만 개의 새로운 일자리가 창출될 것이며, 이 중 대부분은 고도의 기술을 필요로 할 것이라고 말합니다. AI가 일상적인 업무는 수행할 수 있지만, AI가 수집한 데이터를 이해하려면 특별한 기술을 갖춘 회계사가 필요합니다. 그렇기 때문에 더 나은 조언을 제공할 수 있습니다.

회계 분야에서 AI의 미래

앞으로 인공지능과 신기술은 회계 분야에 큰 영향을 미칠 것입니다. 더 빠르고, 더 안전하고, 더 개인화된 방식으로 업무를 처리할 수 있게 될 것입니다. 회계 업무 방식을 변화시키고 있는 몇 가지 흥미로운 트렌드에 대해 자세히 알아보세요:

  • 블록체인과 AI: 회계를 더 안전하고 명확하게 만들어줍니다. 이를 통해 재무 기록을 쉽게 확인할 수 있어 시간을 절약하고 위험을 줄일 수 있습니다.
  • 클라우드 기반 소프트웨어: 회계 처리 방식을 바꿉니다. 사람들이 어디서든 실시간으로 함께 작업할 수 있습니다.
  • 개인화된 AI 콘텐츠: AI는 사용자가 돈을 어떻게 쓰는지 살펴보고 예산, 세금, 투자에 대한 조언을 제공합니다.

주요 내용

회계 분야가 AI를 통해 빠르게 진화하고 있는 것은 분명합니다. 은행 업무를 처리할 수 있는 봇과 스마트 감사 도구가 등장하고 있습니다. 비즈니스의 회계 프로세스에 AI를 도입하면 일상적인 작업을 자동화하여 시간을 절약할 수 있습니다.

이렇게 확보된 시간은 전략적 분석에 투자할 수 있습니다. AI는 기술 중심의 미래를 탐색하는 데 핵심적인 역할을 합니다. AI는 업무 방식과 혁신 방식을 재정의하고 있습니다. AI는 기존의 관행을 역동적이고 효율적인 시스템으로 변화시키고 있습니다.

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