[클로브랩 후기] 세무사를 위한 AI 에이전트 만들기

8월 12일 수요일 오후, 역삼 MARU360 성장 세미나룸에서 클로브랩의 첫 오프라인 워크숍 ‘세무사를 위한 AI 에이전트 만들기’​를 진행했습니다.

세무사님들이 직접 노트북을 펴고, 자신의 수임처 데이터와 AI를 연결해 실제 세무 업무를 맡길 수 있는 ‘AI 직원’을 직접 만들어보는 실습형 워크숍​으로 준비했습니다.

예상보다 많은 분들이 신청해 오프라인 참석자를 추첨으로 모셔야 했을 만큼, 세무 현장에서 AI와 업무 자동화에 대한 높은 관심도 확인할 수 있었습니다.

그날 클로브팀이 세무사님들과 함께 AI를 활용해 실제 세무 업무를 수행하는 에이전트를 만들어본 이야기를 전해드립니다.

왜 클로브팀은
AI 워크숍을 열었을까요?

클로브팀은 사업자를 위한 재무·회계 AI ERP 클로브AI와 세무대리인을 위한 AI ERP 클로브커넥트를 만들며, 사업자와 세무대리인의 데이터를 연결하고 반복되는 업무를 줄여왔습니다.

그 과정에서 한 가지를 확인했습니다.

AI가 실제 업무를 하려면, 먼저 업무에 필요한 데이터와 연결되어 있어야 한다는 것​입니다.

AI에게 질문해 자료를 정리하거나 문서를 작성하게 하는 것은 이제 어렵지 않습니다. 하지만 실제 세무 업무를 맡기려면 수임처의 통장·카드·매출 등 필요한 데이터를 직접 확인하고, 상황에 맞게 다음 행동까지 이어갈 수 있어야 합니다.

그래서 이번 워크숍에서는 클로브에 연결된 실제 업무 데이터를 바탕으로, AI가 단순히 답변하는 것을 넘어 세무 업무를 직접 수행하게 만드는 방법을 세무사님들과 함께 실습해봤습니다.

세무사님의 AI는
왜 아직 일을 끝내지 못할까요?

AI에게 질문해 자료를 정리하거나 문서를 작성하는 일은 이제 익숙해졌습니다. 하지만 AI에게 질문하는 것과 실제 업무를 맡기는 것은 다릅니다.

질문에 답하는 데서 끝나는 것이 아니라, 필요한 데이터를 직접 확인하고 판단한 뒤 다음 행동까지 이어가야 비로소 하나의 업무가 끝납니다.

예를 들어 “이번 달 수임처 자료가 모두 들어왔는지 확인해줘”라고 물었을 때 단순히 확인 방법을 알려주는 것과, 실제 수임처 데이터를 살펴보고 누락된 곳을 찾아 정리해주는 것은 전혀 다른 일입니다.

클로브팀은 AI가 답변을 만들어주는 도구를 넘어, 실제 데이터를 바탕으로 업무를 이어서 수행할 수 있어야 한다고 생각했습니다.

그래서 이번 워크숍의 메시지를 이렇게 정했습니다.

“대화하는 AI에서, 일하는 AI로.”

세무 업무의 연결을 만드는 클로브팀

첫 번째 세션에서는 클로브가 어떤 문제를 해결하고 있는 팀인지 소개했습니다.

사업자를 위한 재무·회계 AI ERP 클로브AI, 세무대리인을 위한 AI ERP ​클로브커넥트, 그리고 ​클로브금융까지. 각각의 서비스가 따로 움직이는 것이 아니라, 사업자와 세무대리인의 데이터를 연결하고 그 위에서 반복되는 업무를 줄여가는 것이 클로브팀이 만들고 있는 방향입니다.

서비스와 함께 많은 분들이 궁금해하셨던 클로브의 이용 정책에 대해서도 이야기 나눴습니다. 클로브AI와 클로브커넥트를 왜 평생 무료로 제공하는지에 대한 질문이 많았는데요.

클로브팀은 클로브금융을 통해 수익을 만들고 있기 때문에, 클로브AI와 클로브커넥트는 사업자와 세무대리인에게 별도의 조건 없이 평생 무료로 제공하고 있습니다.

생각하신 세무 업무,
이미 클로브커넥트로 자동화 가능합니다

이번 워크숍에 앞서 참석자분들께 AI로 해결하고 싶은 세무 업무를 미리 여쭤봤습니다.

답변을 살펴보니 자료 수집, 전표 분류, 신고 준비처럼 반복적으로 많은 시간이 드는 업무를 자동화하고 싶다는 의견이 많았습니다.

그런데 흥미롭게도 참석자분들이 말씀해 주신 업무의 상당 부분은 이미 클로브커넥트에서 자동화되고 있었습니다.

두 번째 세션에서는 클로브커넥트의 실제 제품 화면을 함께 살펴보며, 반복되는 세무 업무가 어떻게 자동화되는지 업무 흐름에 따라 확인했습니다.

수임처의 통장·카드 등 필요한 자료가 자동으로 모이고, AI가 전표의 90.4%를 자동 분류합니다. 신고 업무에서도 수집된 데이터를 바탕으로 필요한 자료를 정리하고 신고 준비에 드는 반복 작업을 줄일 수 있습니다.

즉, 별도의 AI 에이전트를 만들기 전에도 클로브커넥트를 사용하는 것만으로 자료 수집부터 전표 분류, 신고 준비까지 반복적으로 손이 많이 가던 기장 업무의 상당 부분을 줄일 수 있습니다.

대화하는 AI에서, 일하는 AI로

세 번째 세션부터는 본격적인 AI 에이전트 만들기 실습에 들어갔습니다.

앞선 세션에서 클로브커넥트만으로도 자료 수집, 전표 분류, 신고 준비처럼 반복적인 기장 업무를 상당 부분 자동화할 수 있다는 것을 확인했다면, 이번에는 여기서 한 단계 더 나아가 AI에게 하나의 업무를 맡기고 끝까지 수행하게 만드는 방법을 직접 실습했습니다.

먼저 챗봇과 AI 에이전트의 차이부터 짚었습니다. 챗봇은 질문을 받으면 답을 주는 데서 멈추지만, AI 에이전트는 목표를 전달받으면 필요한 자료를 찾고, 연결된 도구를 활용해 다음 행동까지 이어가며 하나의 업무를 끝까지 수행합니다.

참석자분들은 직접 노트북을 열고 클로브커넥트에 연결된 수임처 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 연결한 뒤, 실제 세무 업무를 하나씩 맡겨봤습니다.

예를 들어,“이번 달 수임처 자료가 모두 들어왔는지 확인하고, 빠진 곳이 있다면 정리해줘.”와 같이 하나의 목표를 AI에게 전달하고, AI가 연결된 수임처 데이터를 직접 확인하도록 했습니다.

여기서 끝나지 않았습니다. AI가 어떤 자료를 확인해야 하는지, 어떤 경우를 누락으로 판단해야 하는지, 결과를 어떤 형태로 정리해야 하는지까지 하나씩 알려주며 각자의 업무 방식에 맞는 AI 에이전트를 만들어봤습니다.

단순히 프롬프트를 입력하고 답변을 받아보는 실습이 아니라, 실제 수임처 데이터를 확인하고 정해진 업무 기준에 따라 스스로 다음 일을 이어가는 AI를 만드는 과정이었습니다.

AI가 일을 하려면
‘연결’과 ‘암묵지’가 필요합니다

실습을 진행하며 가장 중요하게 다룬 것은 ‘연결’과 ‘암묵지’​였습니다. 좋은 AI 모델을 사용하는 것만으로는 실제 세무 업무를 맡기기 어렵습니다. 먼저 수임처의 통장·카드·매출처럼 업무에 필요한 데이터를 AI가 직접 확인할 수 있어야 합니다. 즉, AI가 일할 수 있도록 데이터와 도구가 연결되어 있어야 합니다.

여기에 한 가지가 더 필요합니다.

같은 자료를 보더라도 어떤 항목을 먼저 확인하는지, 어떤 경우에 추가 자료를 요청하는지, 어느 정도 차이가 발생했을 때 다시 확인하는지 등 업무를 판단하는 기준은 사무소마다 다릅니다. 이처럼 직원들이 경험을 통해 자연스럽게 익혀온 업무의 기준과 노하우, 즉 ‘암묵지’​까지 AI에게 알려줘야 비로소 실제 업무를 맡길 수 있습니다.

결국 답변하는 AI를 일하는 AI로 만드는 핵심은 어떤 AI 모델을 선택하느냐보다, 어떤 데이터를 연결하고 어떤 업무 기준을 알려주느냐에 있습니다.

오늘 만든 AI 직원이
내일부터 일을 시작합니다

워크숍은 끝났지만, 이날 만든 AI 에이전트의 활용은 이제부터 시작입니다.

실습을 통해 만든 AI 에이전트는 한 번 만들어보고 끝나는 데모가 아닙니다. 클로브커넥트에 연결된 실제 수임처 데이터를 바탕으로, 이후에도 각자의 세무 업무에 계속 활용할 수 있습니다.

처음에는 몇 개의 수임처와 하나의 업무에서 시작하지만, 업무 기준을 더 구체적으로 알려주고 연결하는 데이터와 도구를 늘려가면 더 많은 수임처와 다양한 업무로 확장할 수 있습니다.

사람이 반복해서 확인하던 일을 AI에게 하나씩 맡기고, 그동안 쌓아온 업무 기준과 노하우를 AI가 이해할 수 있는 형태로 만들어가는 것. 클로브팀은 이런 변화가 앞으로 세무 업무의 방식을 크게 바꿀 수 있다고 생각합니다.

클로브랩은 앞으로도 세무 현장에서 바로 적용할 수 있는 AI와 업무 자동화를 주제로, 직접 만들고 실습해볼 수 있는 워크숍과 세미나를 계속 이어가겠습니다.

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