이 글을 읽으면 알 수 있어요!
AI가 제시하는 '할루시네이션(환각)'이 회계·세무 업무에 왜 치명적인 법적·재정적 위험을 초래하는지 파악할 수 있습니다 .
AI 활용 과정에서 발생하는 오류에 대한 최종적인 책임 주체가 누구인지 명확히 이해합니다.
기술 발전 속도를 따라가지 못하는 법적·윤리적 공백 속에서 전문가가 갖춰야 할 태도를 알아봅니다.
Contents
이 글을 읽으면 알 수 있어요!생성형 AI, 효율성 뒤에 숨겨진 '할루시네이션'의 위험1. AI의 치명적 약점: 틀린 숫자를 내는 '환각' 현상1) 숫자가 틀리면 모든 것이 틀린다: 실무적 리스크의 구체화2) 책임의 주체: AI 개발사가 아닌 '회계/재무팀'2. 법적·윤리적 공백과 전문가의 역할 변화3. AI 시대, 전문가가 갖춰야 할 4가지 'AI 리터러시' 전략1) 비판적 사고 능력의 강화 (검증자의 역할)2) AI 활용 역량 교육 (지휘관의 역할)3) 실무적 대안: 교차 검증 프로세스의 의무화4. 윤리 교육의 병행과 책임 의식🚀 반복 업무는 시스템에 맡기고, 검증과 의사결정에 집중하세요💡
생성형 AI, 효율성 뒤에 숨겨진 '할루시네이션'의 위험
최근 몇 년간 생성형 AI는 회계 및 세무 분야의 핵심 업무를 재정의하며 효율성을 극대화하고 있습니다. 대규모 언어모델(LLM)은 자연어 처리, 데이터 요약, 자동화된 분석 능력에서 과거와 비교할 수 없는 성과를 보이며 실무에 빠르게 스며들고 있습니다.
글로벌 회계법인들은 이미 대규모 투자를 통해 AI를 업무에 깊숙이 통합하고 있으며, 이는 단순 도구 제공을 넘어 여러 단계의 워크플로우를 AI 에이전트로 자동화하는 시스템 혁신에 집중되고 있습니.
AI는 자료 검토 및 분석 시간을 대폭 단축하고(효율성), 전문 지식의 접근성을 확대하며(확장성), 전례 없는 수준의 정확성을 제공합니다(정밀도)
가치 영역 | 주요 특징 | 실무 적용 사례 |
효율성 | 자료 검토 및 분석 시간 대폭 단축 | 수만 건의 거래 자료 중 이상 거래 식별 , 대량의 회계 기준서 신속 검색 및 해석 |
확장성 | 전문 지식의 접근성 확대 및 교육 보조 | 세무 신고 초보자도 AI 도구로 정확한 정보 획득 , 학생들의 문제 풀이 과정 단계적 확인 및 오류 교정 |
정밀도 | 전례 없는 수준의 정확성 제공 | 복잡한 계약서 독소조항 1차 필터링 , 컴플라이언스 체크리스트 자동 검토 |
그러나 이러한 강력한 효율성 뒤에는 치명적인 약점이 숨어 있습니다. 바로 '할루시네이션(환각)'입니다.
1. AI의 치명적 약점: 틀린 숫자를 내는 '환각' 현상
생성형 AI는 그럴듯하지만 사실과 다른 정보, 즉 '할루시네이션'을 제공하는 경우가 빈번합니다 . 특히 회계·세무 분야에서 AI의 오답은 단순한 실수가 아닌 심각한 법적·재정적 문제로 이어질 수 있습니다.
1) 숫자가 틀리면 모든 것이 틀린다: 실무적 리스크의 구체화
세법은 조문 하나, 해석 하나가 과세 여부와 세액을 좌우합니다. AI가 제시한 잘못된 답변을 무비판적으로 수용하여 세무 신고나 재무 보고에 적용할 경우, 기업은 막대한 추징금이나 법적 분쟁에 휘말릴 수 있습니다 .
회계 및 재무팀이 AI 오류로 인해 직면할 수 있는 실질적인 재무적 타격은 다음과 같습니다.
재무제표 왜곡 및 신뢰도 하락: AI가 잘못된 회계 기준을 적용하거나 데이터를 오분류할 경우, 재무제표가 왜곡되어 투자자나 채권자에게 잘못된 정보를 제공하게 됩니다. 이는 기업의 신뢰도에 치명적인 영향을 미칩니다 .
세무 신고 오류 및 가산세 폭탄: AI가 계산한 세액이나 공제 항목이 잘못될 경우, 세무 당국의 조사 대상이 되며, 본세 외에 막대한 가산세까지 부과될 수 있습니다 .
전문 지식의 부재 시 위험 증폭: 사용자가 어느 정도 전문 지식을 갖추고 있지 않으면 잘못된 답변을 무비판적으로 수용할 위험이 높습니다 .
데이터 보안 및 윤리적 공백: 회계·세무 정보에는 민감한 개인정보와 기업의 영업 비밀이 포함됩니다. AI 활용 과정에서 데이터 보안이 확보되지 않으면 치명적인 유출 사고로 이어질 수 있습니다 .
2) 책임의 주체: AI 개발사가 아닌 '회계/재무팀'
AI가 업무를 보조하더라도, 최종적인 판단과 그에 따른 법적·재정적 책임은 여전히 인간 전문가에게 있습니다 . AI는 도구일 뿐, 그 도구를 사용하여 발생한 결과에 대한 책임은 사용자가 지는 것입니다.
특히 기업 내부에서 AI가 생성한 숫자를 최종 승인하고 공시하는 주체는 회계팀 또는 재무팀의 실무자와 책임자입니다. AI 개발사나 IT 팀이 아닌, 숫자를 다루는 전문가가 최종적인 법적 책임을 지게 됩니다.
이러한 책임 소재의 명확성은 전문가의 역할을 근본적으로 변화시킵니다. 이제 전문가는 단순히 숫자를 만드는 사람이 아니라, AI가 낸 결과의 편향과 오류를 잡아내는 '검증자'이자 '지휘관'이 되어야 합니다.
2. 법적·윤리적 공백과 전문가의 역할 변화
기술 발전 속도를 법과 제도가 따라가지 못하는 현상, 즉 '문화 지체'는 AI 시대의 가장 큰 문제입니다 . AI 관련 법규가 제대로 마련되지 않은 상황에서는 제작자와 사용자 개인이 도덕적 윤리의식을 가지고 절제하며 사용하는 것이 중요합니다 .
3. AI 시대, 전문가가 갖춰야 할 4가지 'AI 리터러시' 전략
AI는 모든 것을 대신해줄 것이라는 환상보다, AI를 비판적으로 활용하고 스스로 사고할 수 있는 능력이 중요해졌습니다 . 회계·세무 교육은 단순 지식 전달을 넘어, AI를 지휘하는 '지휘관'을 길러내는 방향으로 전환되어야 합니다 .
1) 비판적 사고 능력의 강화 (검증자의 역할)
AI가 제공하는 답변을 무조건 수용하지 않고, 관련 법령·판례와 대조하며 합리적 근거를 따져보는 태도를 길러야 합니다 . 이는 AI가 가져올 수 있는 잠재적 편향과 오류에 대한 문제의식을 갖는 것과 일맥상통합니다 .
2) AI 활용 역량 교육 (지휘관의 역할)
단순히 세법 조문을 암기하는 것을 넘어, AI를 어떻게 검색하고, 그 결과를 어떻게 검증하며, 자신의 판단과 결합할지를 배워야 합니다 . 농부가 농기계를 잘 다룰 줄 알아야 하듯, 회계 전문가도 AI 기술을 업무에 어떻게 활용할지 고민해야 합니다 .
특히, 전문가는 AI가 낸 결과값의 논리적 타당성을 검토하고, 복잡한 세법이나 회계 기준에 비추어 최종 의사결정을 내리는 '지휘관'으로서의 역량을 갖춰야 합니다 .
3) 실무적 대안: 교차 검증 프로세스의 의무화
AI의 할루시네이션을 방지하고 신뢰도를 높이기 위한 실무적 대안이 필요합니다. 삼일PwC나 솔트룩스 같은 기업들은 답변에 대한 근거 문서를 함께 제시하는 시스템(RAG, Retrieval-Augmented Generation)을 도입하여 환각 현상을 방지하고 있습니다 .
전문가는 이러한 시스템을 활용하여 AI가 낸 결과에 대해 교차 검증(Cross-check) 프로세스를 반드시 거쳐야 합니다 . AI를 도입하더라도 인간의 검증은 선택이 아닌 필수 업무이며, 이 검증 과정을 생략하는 것은 곧 재무적, 법적 리스크를 감수하는 행위입니다 .
4. 윤리 교육의 병행과 책임 의식
개인정보 보호, 지적재산권 존중, 공정성 확보라는 윤리 원칙을 지키면서 AI를 활용하도록 지도해야 합니다 . 기술을 사용하는 과정에서 사용자의 윤리의식이 부족한 것이 가장 큰 문제로 지적됩니다 .
🚀 반복 업무는 시스템에 맡기고, 검증과 의사결정에 집중하세요
AI 시대의 회계·세무 전문가에게 가장 중요한 것은 업무와 AI의 접점을 파악하고, 이를 통해 고부가가치 업무에 집중하는 것입니다 . 반복적이고 시간이 많이 드는 업무를 체계적으로 자동화하는 것이 경쟁력을 가르는 핵심입니다.
평생 무료로 제공되는 클로브AI(ClobeAI)는 회계/재무팀이 AI의 실수를 잡아내고 책임을 다할 수 있도록 돕는 검증 파트너입니다. 특히, AI 라벨링 기능을 통해 복잡한 거래내역을 자동으로 분류하고 메모를 관리함으로써, 수동으로 데이터를 정리하는 시간을 획기적으로 줄여줍니다.
회계 전문가들은 이제 단순 데이터 입력과 분류에 시간을 낭비하는 대신, AI가 제공하는 정밀한 데이터를 바탕으로 전략적 가치를 창출하는 지휘관 역할에 집중할 수 있습니다.
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