에어월렉스 “AI 투자 늘리지만 확장은 신중”…재무 리더 90% ‘투자↑’·35% “활용 업무 넓히지 않아”

에어월렉스가 'AI 시대를 준비하는 재무 조직 구축하기' 보고서를 발표했다. 이 보고서는 재무 조직의 AI 도입이 투자 측면에서는 빨라지고 있으나 실제 적용 범위를 넓히는 단계에서는 제약이 남아 있음을 보여준다. 제목 부제 수치로는 재무 리더 90%가 AI 투자 증가를 응답했고, 35%는 활용 업무를 확대하지 않음을 응답했다.

보고서는 기업들의 AI 투자 증가 추세를 확인하는 한편, 재무 업무 전반으로의 AI 활용 확대에는 신중한 태도도 확인했다. 이는 AI 도입이 확대되고 있음에도 실제 재무 업무 전반으로 확산하는 과정에서는 속도 조절이 이뤄지고 있음을 시사하는 결과다.

이 같은 신중한 확산의 배경으로는 여러 시스템에 분산된 재무 데이터, 복잡한 시스템 통합, AI 기반 재무 업무 운영 조직의 경험 부족, AI 기반 재무 업무 운영 조직의 역량 부족이 AI 확산 저해 과제로 제시됐다. 보고서는 이들 요인이 AI 활용 확대의 제약으로 작용하고 있다고 짚었다.

이번 보고서는 포레스터컨설팅 의뢰 글로벌 설문조사를 근거로 했다. 조사는 전세계 11개 시장의 재무 의사결정권자 1279명을 대상으로 북미, 유럽·중동·아프리카, 아시아·태평양에서 진행됐으며, 글로벌 재무 조직의 AI 활용 현황과 AI 확산 과정의 주요 과제, 향후 운영 방향을 다뤘다.

보고서에 따르면 글로벌 재무 의사결정권자의 90%는 향후 12개월 AI 관련 지출을 확대할 계획이다. 다만 35%는 AI를 추가 재무 업무로 확대하지 않고 있는 것으로 나타나, AI 투자 확대 의지는 높지만 실제 업무 확장은 그에 미치지 못하는 상황이 제시됐다.

이에 대해 에어월렉스는 기업들이 AI를 새로운 영역으로 빠르게 확대하기보다 이미 도입한 시스템의 활용도를 높이고 실제 성과와 신뢰성을 검증하는 데 우선순위를 두고 있음을 보여준다고 설명했다. 기업들의 AI 확대 주요 기준으로는 측정 가능한 ROI가 55%, 입증된 정확성이 54%, 명확한 거버넌스·설명 가능성이 52%로 제시됐다.

보고서는 기업들의 AI 투자 전략이 빠른 확장을 우선하던 기조에서 측정 가능한 가치와 신뢰성, 실제 운영 준비 수준을 검증하는 중심으로 이동하고 있다고 분석했다.

조사에서는 AI 확산을 가로막는 주요 기술 과제로 분산 재무 데이터와 복잡한 시스템 통합이 함께 제시됐다. 응답자 65%는 시스템·법인·지역 등에 분산된 재무 데이터를 지목했다.

재무 플랫폼 통합이 진행되고 있음에도 수작업 의존은 계속되는 것으로 나타났다. 응답자 84%는 재무 프로세스 완료에 여전히 수작업이 필요하다고 응답했다. 사람 개입이 최소화된 상태에서 AI가 자율 수행하는 재무 업무 비중은 평균 11%로 집계됐다.

기술 과제와 함께 조직 운영 역량도 과제로 꼽혔다. 53%는 AI 기반 재무 업무 운영 경험 부족을 AI 확산을 저해하는 주요 요인으로 응답했다.

에어월렉스는 AI 도입 자체보다 데이터와 시스템의 연결, 그리고 실제 업무 운영 기반 확보가 중요하다고 설명했다. 이에 따라 단순한 도입 여부보다 재무 데이터와 시스템을 연결하고 현업에서 AI를 운용할 체계를 마련하는 문제가 핵심으로 이어졌다.

구축 방식 조사 결과에서는 전체 기업 57%가 자체 개발과 외부 솔루션을 결합한 하이브리드 모델을 채택한 것으로 나타났다.

보고서는 기업의 AI 활용 지속 확대 조건으로 새 AI 기술 도입 외 데이터·시스템·업무 프로세스의 유기적 연결과 운영 기반 확보를 제시했다. 보고서는 AI 확산의 전제가 단순한 기술 추가가 아니라 기업 내부의 데이터, 시스템, 프로세스를 이어 운용할 수 있는 구조라고 설명했다.

보고서는 AI 활용 준비 수준이 낮은 조직을 대상으로 자율화의 신속 확대보다 핵심 재무 시스템 간 데이터 연결성 강화를 우선해야 한다고 밝혔다. 또한 데이터 품질·접근 권한의 체계화가 필요하다고 했으며, 통제 가능한 범위에서 AI 활용의 단계적 확대를 강조했다.

이 같은 흐름은 외부 파트너 선정 기준에서도 확인됐다. 외부 파트너 선정 기준에서 '연결성'의 중요성이 확인됐으며, 향후 외부 벤더 활용 계획 응답자 66%는 재무 생태계 전반 시스템의 연결·조율 역량을 주요 기준으로 응답했다. 향후 외부 벤더 활용 계획 응답자 65%는 AI 활용 사례의 단계적 도입·확장 가능한 유연한 플랫폼 아키텍처를 주요 기준으로 응답했다.

에어월렉스는 조사 결과를 근거로 재무 영역에서 AI 성과의 핵심이 개별 AI 솔루션 추가가 아니라 기존 재무 시스템·데이터·업무 흐름의 연결성에 있다고 설명했다. 에어월렉스는 이 같은 변화에 대응하고 있다고 밝혔다.

권윤아 에어월렉스 한국 SME 총괄은 많은 기업이 AI 투자를 확대하고 있다고 전했다. 다만 실제 재무 현장에서는 시스템 간 데이터 분산·수작업·운영 경험 부족이 난점으로 작용하고 있으며, 이 같은 요인으로 AI 활용 범위 확대가 곤란하다고 설명했다.

권윤아 총괄은 이번 조사 시사점으로 AI 도입 자체보다 실제 업무에 활용 가능한 환경 조성이 중요하다고 밝혔다. 또 재무 분야에서 AI가 작동하기 위한 조건으로 새로운 기능 추가보다 데이터·시스템·업무 프로세스의 유기적 연결 기반이 필요하다고 덧붙였다.

에어월렉스는 이에 맞춰 API 우선(API-first)·AI 네이티브 아키텍처 기반의 플랫폼으로 크로스보더 결제·금융 운영을 지원하고 있다고 밝혔다. 아울러 연결된 글로벌 금융 인프라를 바탕으로 효과적인 AI 활용을 지원하고, 재무팀의 반복 업무 축소와 전략적 의사결정 집중을 돕는 것을 목표로 한다고 설명했다.

출처: 테크월드뉴스 · 이광재 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=406737

참고자료

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