대기업 재무기획 실무 알아보기
목차
서론: 변화하는 재무기획팀의 업무 환경
재무기획팀은 기업의 재무성과와 관련된 데이터를 수집/가공하여 합리적 방식으로 분석하고, 회사 성장과 수익성 개선을 위한 다양한 프로젝트를 수행합니다. 중장기적으로는 사업계획 수립과 신사업 사업성 검토를 통해 방향성을 제시하고, 단기적으로는 손익 실적을 다양한 각도에서 분석하여 경영진의 빠른 의사결정을 지원합니다. 최근 생성형 AI의 등장으로 재무 분석의 방식이 혁신적으로 변화하고 있으며, 이러한 환경 변화는 실무 경험이 풍부한 경력직을 선호하는 현상을 더욱 강화하고 있습니다.
생성형 AI가 재무 분석 방식을 혁신하는 방법
생성형 AI는 재무 부서의 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 딜로이트의 2024년 1분기 CFO Signals 설문조사에 따르면, CFO 중 70%는 AI 도입을 통해 1%~10%의 생산성 향상을, 13%는 10% 이상의 향상을 예상하고 있습니다. 생성형 AI의 재무 분석 활용 영역: ▸ 재무 인사이트 도출 및 경영 의사결정력 향상 ▸ 회계 마감 자동화를 통한 전략적 업무 집중 ▸ 리스크 평가 및 관리 시스템 고도화 ▸ 현금흐름 예측의 정확도 향상 ▸ 재무제표 분석 및 보고서 자동 생성 이러한 기술적 발전으로 재무 전문가들은 단순 업무보다 전략적 의사결정에 집중할 수 있게 되었고, 이는 실무 경험이 있는 인재의 가치를 더욱 높이고 있습니다.... 더보기
국내 사례 1: 삼정KPMG의 AI 재무자문 솔루션
삼정KPMG는 국내 최초로 재무자문 업무에 AI 솔루션을 도입한 선도적 사례입니다. 회계감사에 이어 인수합병(M&A) 등 재무자문 업무에 AI 기술을 적용하여 반복 업무 시간을 단축하고 의사결정에 집중해 고품질 서비스를 제공하고 있습니다. 이 AI 솔루션의 주요 기능과 효과: ▸ 100여 건의 대용량 자료를 한 번에 조회하고 데이터 추출 가능 ▸ 환율, 회원권 시세, 유가증권, 채권수익률, 등기부등본 등 다양한 정보 손쉽게 확인 ▸ 현물이자율, 선물이자율, 주가변동성 계산 자동화 ▸ 재무제표 시계열 정보 추출로 3개년, 5개년 또는 분기별 데이터 집계 자동화 ▸ 분개장과 재무제표 간 매핑 작업 자동 수행 삼정KPMG는 이 시스템을 통해 재무자문 업무 소요 시간을 연간 약 4만 시간 이상 절감하고, 20억 이상의 비용 효용을 얻을 것으로 예상하고 있습니다. 이러한 고도화된 기술 환경에서는 재무 및 회계 지식과 함께 AI 도구 활용 능력을 갖춘 인재가 필요하기 때문에, 복잡한 시스템을 빠르게 이해하고 활용할 수 있는 경력직의 가치가 더욱 높아지고 있습니다.
국내 사례 2: 삼성자산운용의 AI 포트폴리오 관리
삼성자산운용은 AI 기반 포트폴리오 자동화 시스템을 활용하여 기업 고객의 투자 운용을 혁신적으로 개선한 사례입니다. 이 시스템은 기업 재무정보, 업종별 경기순환 지표, 금리·환율 변동성 등을 분석해 포트폴리오 비중을 실시간으로 조정하도록 설계되었습니다. 시스템의 핵심 기능과 특징: ▸ 기존 퀀트(수치 기반 투자) 모델을 강화학습 기반 알고리즘으로 업그레이드 ▸ 단순 백테스트 성능이 아닌 실제 운용성과를 중시하는 방식으로 전환 ▸ AI가 수시로 시장 데이터를 학습하고, 포트폴리오 조정이 필요한 타이밍에 경고 알림 제공 ▸ 기업 재무정보, 업종별 경기순환 지표, 금리·환율 변동성 등 복합적 데이터 분석 삼성자산운용의 이러한 혁신적 시스템은 고도의 금융 지식과 AI 기술에 대한 이해가 필요하기 때문에, 기본적인 업무 프로세스와 금융 지식을 갖춘 경력직 인재가 큰 강점을 발휘할 수 있는 환경을 만들고 있습니다. 신입이 이러한 복잡한 시스템을 이해하고 활용하기까지는 상당한 학습 기간이 필요하기 때문에, 기업은 즉시 업무에 투입 가능한 경력직을 선호하는 경향이 있습니다.
국내 사례 3: 컬리의 재무기획 혁신
컬리는 재무기획 분야에 데이터 기반 의사결정 시스템을 도입하여 신속하고 정확한 재무 전략을 수립하는 사례입니다. 컬리의 재무기획팀은 회사의 재무성과 데이터를 수집/가공하여 분석하고, 회사 성장과 수익성 개선을 위한 다양한 프로젝트를 수행합니다. 컬리 재무기획팀의 주요 업무와 생성형 AI 활용 방식: ▸ 중장기적 사업계획 수립과 신사업 사업성 검토를 AI 알고리즘으로 지원 ▸ 일별/월별 손익 실적을 다양한 각도에서 자동 분석하여 의사결정 속도 향상 ▸ 손익과 현금흐름 추정 재무모델을 AI로 구축하고 실시간 업데이트 ▸ 예산 관리 업무 자동화로 전략적 분석에 집중 ▸ 각종 프로젝트 및 신규 사업 타당성 검토에 AI 분석 도구 활용 컬리의 재무기획 담당자는 전사 부서와의 원활한 소통을 통해 사업 계획 수립을 주도하며, 빠르고 신뢰도 높은 데이터 분석으로 경영진의 의사결정을 지원합니다. 이러한 복합적 업무 환경은 재무 지식뿐만 아니라 커뮤니케이션 능력과 전략적 사고력을 갖춘 인재를 필요로 하며, 이는 기업이 신입보다 경력직을 선호하는 또 다른 이유가 되고 있습니다.... 더보기
해외 사례 1: KPMG의 글로벌 AI 솔루션
글로벌 회계 및 컨설팅 기업 KPMG는 감사, 세무, 재무 등 주요 비즈니스 영역에 MS 클라우드 및 애저 오픈AI 서비스 등 AI 기술을 활용하여 120억 달러의 가치를 창출했습니다. 특히 스마트 감사 플랫폼 'KPMG 클라라'에 생성형 AI 기능을 도입하여 회계감사 프로세스를 혁신했습니다. KPMG의 글로벌 AI 솔루션 특징: ▸ 재무 데이터의 이상치 및 패턴을 자동으로 감지하여 감사 효율성 향상 ▸ 복잡한 회계 규정과 표준을 학습하여 준수 여부 자동 점검 ▸ 계약서, 재무제표, 감사 증빙 등 비정형 데이터 분석 자동화 ▸ 위험평가 절차를 AI가 선제적으로 수행하고 회계사는 검토에 집중 ▸ 산업별 특성을 고려한 맞춤형 분석 제공 KPMG는 AI 센터를 설립하여 AI 도입 전략, 사례 발굴, AI 구축 및 실행, AI 거버넌스 수립 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 선진화된 재무 환경에서는 회계 및 재무 지식과 함께 AI 기술에 대한 이해가 필수적이며, 이는 복합적 역량을 갖춘 경력직에 대한 수요를 증가시키는 요인이 되고 있습니다.
해외 사례 2: Microsoft의 재무 AI 활용
마이크로소프트(MS)는 자사의 생성형 AI 기술과 클라우드 솔루션을 재무 업무에 적용하여 혁신적인 성과를 창출했습니다. MS는 자체 재무 시스템에 AI를 통합하여 재무 계획, 예측, 보고 프로세스를 자동화하고 최적화했습니다. 마이크로소프트의 재무 AI 활용 사례: ▸ 재무 데이터 수집 및 통합 과정의 자동화로 수작업 오류 감소 ▸ 예측 분석을 통한 현금 흐름 및 수익 예측의 정확도 향상 ▸ 비정상적인 재무 패턴 자동 감지로 재무 리스크 조기 발견 ▸ 재무 보고서 자동 생성으로 보고 시간 단축 및 정확성 향상 ▸ 글로벌 사업부 데이터 실시간 통합으로 전사적 재무 상황 파악 MS는 이러한 기술을 고객사들에게도 제공하여 다양한 산업의 재무 혁신을 지원하고 있습니다. 특히 회계·컨설팅사 PWC와 협력하여 다양한 산업 고객의 재무 업무 효율화를 돕고 있습니다. 이러한 고도화된 AI 시스템 환경에서는 기술적 이해도와 적응력이 높은 경력직 인재가 우위를 점하게 되며, 이는 기업들이 신입보다 경력직을 선호하는 또 다른 요인으로 작용하고 있습니다.
해외 사례 3: EY한영의 인텔리전트 페이롤 챗봇
EY한영회계법인은 모기업 EY가 개발한 혁신적인 AI 플랫폼 'EY.ai'를 활용하여 재무 업무를 혁신한 사례입니다. 18개월에 걸쳐 약 1조 8600억원의 대규모 투자로 탄생한 이 플랫폼은 기업들이 AI를 효과적으로 비즈니스에 접목할 수 있도록 지원합니다. EY한영의 AI 기반 재무 혁신 사례: ▸ 'EY 인텔리전트 페이롤 챗봇' 도입으로 급여 관련 문의의 효율적 처리 ▸ 개인화된 급여 서비스 제공으로 HR 부서 업무 효율화 ▸ 업무 생산성 50% 이상 향상을 통한 전략적 업무 집중 가능 ▸ 회계감사 분야에 20여 가지의 AI 기반 디지털 기술 도입 ▸ 리스크 평가와 재무제표 분석의 정확성 및 속도 향상 EY는 마이크로소프트와 협력하여 기업의 AI 성숙도를 평가하고 투자 우선순위를 결정하는 모델을 제공하고 있습니다. 이러한 첨단 AI 기술이 적용된 환경에서는 기존 업무 프로세스에 대한 이해와 함께 새로운 기술에 대한 적응력이 필요하며, 이는 기업들이 경력직을 선호하는 결정적 요인 중 하나가 되고 있습니다.... 더보기
결론: 생성형 AI 시대의 재무기획 전문가 되기
생성형 AI의 발전은 재무기획 분야의 업무 방식과 요구되는 역량을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이제 재무 전문가들은 단순한 데이터 분석을 넘어, AI 기술을 활용한 고도화된 인사이트 제공과 전략적 의사결정 지원 역할을 수행하게 되었습니다. 국내외 주요 기업들의 사례에서 볼 수 있듯이, 생성형 AI는 재무 분석의 정확성과 효율성을 크게 향상시키고 있습니다. 삼정KPMG, 삼성자산운용, 컬리와 같은 국내 기업들과 글로벌 기업인 KPMG, Microsoft, EY 등은 이미 재무 업무에 AI를 적극 도입하여 혁신적인 성과를 창출하고 있습니다. 이러한 환경 변화는 신입보다 경력직을 선호하는 채용 트렌드를 더욱 강화하고 있습니다. 그러나 재무기획 분야는 신입이라도 탄탄한 기초 지식과 분석 능력을 갖추고 있다면 충분히 기회를 얻을 수 있습니다. 특히 빠르게 변화하는 AI 환경에 적응하고 이를 업무에 활용할 수 있는 역량을 갖춘다면, 오히려 기존 경력직보다 경쟁력을 가질 수도 있습니다. 미래의 재무기획 전문가가 되기 위해서는 끊임없는 학습과 적응이 필요합니다. 기술은 계속 발전하겠지만, 결국 이를 활용하고 전략적 통찰력을 제공하는 것은 인간의 역할입니다. 따라서 AI와 협업할 수 있는 역량을 갖추고, 비즈니스 전반에 대한 이해를 바탕으로 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있는 재무 전문가가 미래 재무기획 분야를 이끌어갈 것입니다.
