경리 업무의 자동화를 이야기할 때 가장 먼저 떠오르는 것은 입력 작업의 감소입니다.
카드 내역 정리, 통장 거래 입력, 전표 작성과 같은 반복 작업을 AI가 대신해 주는 장면을 기대하게 됩니다.
그러나 실제로 경리 업무를 안정적으로 대체하기 위해 필요한 핵심은 자동 입력 그 자체가 아니라, 어떤 기준으로 거래를 해석하고 정리하느냐에 있습니다.
그 기준의 중심에는 현금주의 알고리즘이 자리합니다.
경리 업무의 본질은 기록이 아니라 판단이다
경리 업무는 단순히 숫자를 옮기는 작업이 아닙니다.
각 거래가 언제, 어떤 성격으로, 어떤 계정에 속하는지를 판단하는 과정의 연속입니다.
예를 들어 같은 카드 결제라도 다음과 같이 해석이 달라질 수 있습니다.
결제는 이번 달에 이루어졌지만 출금은 다음 달이다
세금계산서는 발행되었지만 아직 입금되지 않았다
반복 거래지만 매월 금액과 시점이 다르다
이 판단이 흔들리면 장부는 빠르게 복잡해지고, 통장 잔액과 보고용 숫자 사이의 괴리는 커지게 됩니다.
왜 AI 경리의 출발점은 현금주의인가
AI가 경리 업무를 대신하기 위해서는 가장 먼저 명확한 기준이 필요합니다.
그 기준으로 가장 적합한 것이 현금주의입니다.
현금주의는 질문이 단순합니다.
실제로 돈이 들어왔는가
실제로 돈이 나갔는가
그 시점은 언제인가
이 기준은 해석의 여지를 최소화합니다.
AI가 거래를 분류하고 흐름을 파악하기 위해서는, 우선적으로 실제 자금 이동을 정확히 인식해야 합니다.
발생주의만으로는 자동화가 어려운 이유
발생주의는 회계적으로 정교하지만, 자동화 관점에서는 변수가 많습니다.
미수금과 선수금의 판단
비용 인식 시점의 해석
계약 조건에 따른 분개 방식
이러한 요소들은 회사별, 상황별로 달라지기 때문에 AI가 일관되게 판단하기 어렵습니다.
반면 현금주의는 입금과 출금이라는 명확한 신호를 기준으로 삼기 때문에, 알고리즘화에 유리합니다.
현금주의 알고리즘이 만드는 경리 자동화의 구조
AI 기반 경리 업무는 다음과 같은 흐름으로 작동합니다.
은행, 카드 등 거래 데이터 수집
실제 입금·출금 시점 기준 정렬
반복 거래 패턴 인식
계정 분류 기준에 따른 자동 정리
이 과정에서 중요한 것은 거래의 의미를 먼저 현금 흐름으로 확정한 뒤, 필요한 경우 회계 기준으로 확장하는 구조입니다.
즉, 현금주의가 뼈대가 되고 발생주의는 그 위에 얹히는 형태입니다.
경영자가 체감하는 변화는 숫자의 직관성이다
AI가 현금주의 기준으로 경리 업무를 정리하면, 경영자가 보는 숫자도 달라집니다.
손익보다 먼저 통장 흐름이 보인다
언제 자금이 부족해질지 예측이 가능해진다
매출과 비용의 시차가 자연스럽게 드러난다
이 변화는 보고용 회계를 단순화하는 것이 아니라, 경영 판단의 속도를 높이는 방향으로 작용합니다.
자동화의 목적은 업무 감소가 아니라 기준의 고정이다
AI가 경리 업무를 대신하는 진짜 가치는 일을 덜어주는 데 있지 않습니다.
사람마다 달라질 수 있는 판단 기준을 고정시키는 데 있습니다.
현금주의 알고리즘은 다음을 가능하게 합니다.
거래 해석 기준의 일관성
월별, 분기별 비교 가능성
담당자 변경에도 흔들리지 않는 장부 구조
이 기준이 고정될 때 비로소 자동화는 안정적으로 작동합니다.
현금주의 알고리즘 위에서 완성되는 AI 경리
경리 업무의 자동화는 단순한 기술 문제가 아닙니다.
어떤 회계 관점을 기본값으로 삼느냐에 따라 결과는 완전히 달라집니다.
실제 자금의 흐름을 기준으로 데이터를 해석하고, 그 위에 필요한 회계 처리를 쌓아 올리는 방식이야말로 AI가 경리 업무를 대신할 수 있는 가장 현실적인 구조입니다.
이러한 현금주의 기반의 거래 정리와 자금 흐름 관리는 클로브AI(Clobe.ai)를 통해 지속적으로 확인할 수 있으며, 반복적인 경리 업무를 넘어 경영 판단에 필요한 데이터 구조를 만드는 데 활용될 수 있습니다.