이 글을 읽으면 알 수 있어요!
AI 도입이 가속화되는 회계 시장에서 '고급 사용자'가 초급 사용자보다 71% 더 많은 시간을 절약하는 비결.
단순 데이터 입력이 사라지고 AI 결과 검토와 클라이언트 자문으로 역할이 재편되는 미래 회계사의 핵심 역량.
딥페이크 사기, 클라우드 보안 위협 등 AI 시대에 회계팀이 반드시 대비해야 할 리스크 관리 방안.
💡
2026년, 회계업계는 AI와 하이브리드 근무 환경의 확산이라는 두 가지 거대한 변화의 물결을 맞이하고 있습니다. AI는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니라, 이미 회계 업무의 효율성과 정확성을 극대화하는 핵심 동력으로 자리 잡았습니다 .
AI는 반복적이고 규칙 기반의 업무를 빠르게 흡수하며 회계사의 역할을 근본적으로 재정의하고 있습니다. 이제 회계사의 생존 전략은 'AI가 가져간 업무'를 명확히 인지하고, '인간에게 남은 핵심 가치 영역'으로 역량을 전환하는 데 달려 있습니다.
1. AI가 가져간 업무: 자동화 영역의 확대
AI는 데이터 입력, 거래 분류, 기초적인 대조 작업 등 일상적인 업무를 자동화하면서 생산성 격차를 극명하게 벌리고 있습니다 .
Karbon 리포트에 따르면, AI를 사용하는 회계 조직 중 '고급 사용자(Advanced AI User)'는 초급 사용자(Basic User)보다 하루 평균 71% 더 많은 시간을 절약했습니다 . 이 차이는 AI를 단순한 도구가 아닌, 업무 프로세스의 일부로 깊이 통합했는지에 달려 있습니다 .
구분 | 초급 사용자 (Basic User) | 고급 사용자 (Advanced AI User) |
하루 절약 시간 | 49분 | 79분 (71% 더 많음) |
주요 활용 목표 | 업무 시간 단축에 집중 | 업무 프로세스 일부로 통합 |
업무 전환 | 단순 반복 업무 자동화 | AI 결과 검토 및 전략적 자문 집중 |
2. 회계 업무를 재편하는 4가지 AI 트렌드
2030년까지 회계 업무 방식을 근본적으로 바꿀 네 가지 기술 흐름은 대부분 반복적이고 규칙 기반인 업무를 자동화합니다 .
생성형 원장 봇 (Generative Ledger Bots)
분개장 초안 작성, 계정 코드 제안, 편차 요약 등을 평이한 언어로 수행합니다 .
5분 걸리던 코딩 작업을 10초 검토로 전환시켜, 회계 담당자는 단순 입력 대신 품질 관리와 서술적 설명에 집중하게 됩니다 .
지속적 감사 플래그 (Continuous Audit Flags)
머신러닝이 장부를 24시간 모니터링하며 중복 청구서, 비정상적인 공급업체 패턴 등 이상 징후를 발생 즉시 감지합니다 .
일상적인 회계 업무에서 오류를 최대 95%까지 줄여, 긴급 대응 상황을 감소시킵니다 .
음성 입력 캡처 (Voice Input Capture)
모바일 앱을 통해 영수증 촬영 및 경비 노트를 음성 입력하면, AI가 이를 자동 코드화하고 분류된 트랜잭션으로 변환합니다.
종이 문서 처리 지연을 줄여 사이클 시간을 단축하고, 회계 담당자의 수동 업무 시간을 절약합니다 .
AI 기반 현금 예측 (AI-Powered Cash Forecasting)
과거 결제 주기를 분석하여 단기 유동성을 예측하고, 수동 스프레드시트 작업으로는 얻기 힘들었던 통찰력을 제공합니다 .
3. 인간에게 남은 일: 핵심 가치 영역으로의 전환
AI가 단순 반복 업무를 처리하는 동안, 회계 담당자는 AI가 생성한 결과를 검토하고 오류를 식별하며 재무 통찰력을 전달하는 역할로 전환해야 합니다 . 미래의 회계사는 단순히 숫자를 다루는 사람을 넘어, 기술 활용 능력과 자문 역량을 겸비한 하이브리드 전문가가 되어야 합니다.
1) 구축해야 할 핵심 역량: 판단력과 스토리텔링
AI는 데이터를 처리하지만, 이상 현상 해석과 클라이언트 안내는 여전히 인간의 통찰력과 맥락 이해가 필요합니다 .
AI 출력물 검토 및 품질 관리: AI가 코드화한 입력 대비 공급업체 이력을 검토하고, 편차를 분석하여 서술하는 능력 .
복잡한 예외 처리: 자동 코딩 논리를 따르지 않는 복잡한 트랜잭션과 예외 사항을 처리하는 능력 .
클라이언트 스토리텔링 및 신뢰 구축: 데이터 덤프가 아닌, 신뢰를 바탕으로 구축된 클라이언트 관계와 재무 통찰력을 명확히 전달하는 능력.
2) 확장해야 할 관련 기술: 전략적 파트너십
회계, 운영, 경량 IT 지원이 융합된 하이브리드 역할에 대비하기 위해 도구 키트를 확장해야 합니다 .
데이터 처리 기초: 맞춤형 쿼리를 위한 SQL 기초 및 API 피드 문제 해결 능력 .
재무 모델링: 현금 흐름 모델링 템플릿을 활용하고, 데이터 시각화 능력을 연마하여 정량적 스토리텔링을 강화 .
자문 역량: 부드러운 자문 대화 기술과 AI 도구의 사용자 경험(UX) 테스트 능력 .
3) 법적 책임과 투명성 강화
AI 도입은 효율성뿐만 아니라, 회계 투명성 강화에도 크게 기여합니다. 국내 기업 재무·회계·감사 업무 종사자의 79%가 AI가 회계 투명성 향상에 도움이 된다고 평가했습니다 .
하지만 기술 발전은 동시에 새로운 보안 위험을 수반합니다. 회계사는 AI가 생성한 결과에 대한 법적/규정 준수 서명 및 최종 책임을 지는 주체로서, 위험 관리 방안을 숙지해야 합니다.
딥페이크 사기 사례: 사기범들이 딥페이크 음성 기술을 사용해 회사 임원을 사칭하여 허위 거래를 승인받아 수백만 달러의 피해를 입힌 사례가 보고되었습니다 .
클라우드 시스템 위험: 94%의 회계사가 클라우드 시스템을 사용하면서 데이터 침해, 해킹, 유출 위험이 증가했습니다 .
이러한 위험을 완화하기 위해 기업들은 AI 기반 이상 탐지(anomaly detection), 생체 인증(biometric authentication), 그리고 블록체인 기반 검증 시스템에 투자하여 민감한 금융 데이터를 보호해야 합니다 .
또한, 데이터 보호를 위해 4안 원칙(four eyes principle)을 포함하도록 정책을 업데이트하고 방화벽을 업그레이드하는 추세입니다 .
4. FP&A 영역에서의 AI 활용 성숙도 3단계
재무회계와 마찬가지로 FP&A(관리회계) 영역에서도 AI 활용 성숙도는 'AI가 업무 프로세스에 얼마나 잘 활용되는가'로 구분됩니다 . FP&A는 미래를 설계하는 역할에 초점이 맞춰져 있어, AI를 활용할 때 더욱 복합적인 접근이 필요합니다 .
AI가 데이터를 처리하는 도구에서 결정을 함께 내리는 파트너로 발전할수록, FP&A의 전략적 깊이 또한 커집니다 .
단계 | AI가 가져간 업무 (자동화) | 인간에게 남은 일 (핵심 가치) |
1단계: 자동화 (Automation) | 데이터 입력, 보고서 초안 작성, 거래 분류 | 데이터 정확성 검토, 오류 수정 |
2단계: 인사이트 도출 (Insight Generation) | 이상 거래 탐지, 재무 예측 모델링, 편차 요인 요약 | 예측 결과 해석, 비즈니스 통찰력 도출 |
3단계: 전략적 파트너십 (Strategic Partnership) | 현금 흐름 예측, 시나리오별 재무 영향 분석 | 현금 계획 수립, 경영진과의 전략적 자문 |
5. 미래의 회계사 상: 전략적 파트너이자 고급 AI 사용자
AI 시대의 회계사는 단순한 기록자가 아닌, 전략적 의사결정을 지원하는 컨설턴트로 진화해야 합니다. 이를 위해서는 일상적인 반복 업무에서 해방되어, AI가 제공하는 데이터를 바탕으로 통찰력을 도출하는 데 시간을 투자해야 합니다.
더 이상 시간을 정당화하지 못하는 수동적 관행(수작업 장부 기장, 종이 영수증 보관, 중복 데이터 입력 등)을 내려놓을 때 , 속도보다 판단력과 클라이언트 서비스가 중요한 미래에도 지속 가능한 직업으로 나아갈 수 있습니다 .
클로브AI(ClobeAI)는 이러한 전환을 돕는 최적의 파트너입니다. 특히 AI 라벨링 기능을 통해 모든 거래내역을 자동으로 분류하고 메모를 관리함으로써, 회계 담당자가 매주 수시간을 소모하던 수동 데이터 입력 및 분류 작업을 완전히 제거합니다.
반복 업무는 시스템에 맡기고, 더 중요한 의사결정에 집중하세요.
Share article