생성형 AI 활용하기: CFO가 실시간 인사이트에 기반한 사전 예방적 의사결정을 수행하는 방법

실시간 예측, 인사이트, 의사 결정은 재무 부서가 선제적 조치를 취하기 위한 필수 요소로 자리잡았습니다. 예외, 이상 징후, 운영상의 부족한 부분을 파악하고자 하는 CFO 및 고위 재무 관리자는 더 이상 수작업으로 수행되는 월말 결산 결과를 기다리지 않아도 됩니다. 그리고 이제 가장 앞서나가는 SaaS 네이티브 ERP 플랫폼들은 데이터 및 자동화 기술과 임베디드 AI 및 생성형 AI를 통합하고 있습니다. 이러한 플랫폼들은 수작업을 최소화하고 의사결정을 가속화하여 실시간 정보를 제공함으로써 사용자가 선제적으로 기회를 포착하고 문제가 확대되기 전에 조속히 해결할 수 있도록 지원합니다. 이 글에서는 실시간 데이터 기반 인사이트를 활용해 의사결정을 개선하고, 운영 및 전략적 효율성을 강화하는 방법을 집중적으로 살펴봅니다.

예측: 데이터로 AI 강화하기

생성형 AI 기능은 재무 업무 전반을 혁신할 수 있는 잠재력을 갖추고 있습니다. AI 및 프로세스 자동화는 거의 실시간에 가까운 거래 및 데이터 처리를 지원하여 불필요한 수작업을 줄이고, 통합된 고품질 데이터를 제공하여 신속한 예측 및 인사이트 확보를 가능케 합니다. 결과적으로 재무팀의 효율성 및 생산성이 향상되고, 주요 리소스를 보다 부가가치가 높은 분석 활동에 더 많이 활용할 수 있게 됩니다(자세한 내용은 생성형 AI와 재무의 미래: CFO가 재무 생산성을 극대화하는 방법을 참고하세요).

단일 소스에서 완전하고 정확한 데이터에 액세스할 수 있는 체계를 갖추면 AI 기반 자동화, 예측, 인사이트 확보 효율이 크게 증가합니다. 현재 이용 가능한 가장 발전된 SaaS 네이티브 ERP 플랫폼들은 오래 전부터 데이터, 소프트웨어, 인프라에 AI를 통합해 왔습니다. 또한 해당하는 플랫폼들은 기존/생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)의 네이티브 통합을 지원합니다. 이는 다음과 같은 강력한 이점을 제공합니다.

• AI 기능이 애플리케이션 프로세스 흐름에 끊김없이 내장되어 있으므로 파편화된 플랫폼이 야기하는 대량의 수작업이나 재작업 없이 빠르게 발전하는 새로운 AI 기능 및 기타 고급 기술을 간단히 도입하고 채택할 수 있습니다.
• AI가 사용자의 전문 데이터를 사용해 최고 등급의 AI 품질, 관련성, 신뢰성을 제공합니다. 파편화 또는 단절된 시스템은 이같은 방식에 적합하지 않습니다.
• 데이터 현지화를 통한 강력한 보안을 제공하므로 민감한 재무 또는 관리상의 정보가 퍼블릭 LLM에 노출되지 않습니다.
• 보다 쉽게 스테이징되는 데이터를 활용한 AI 기반 자동화로 터치리스 프로세싱 관련 목표를 달성할 수 있습니다.

결론: CFO는 반드시 최첨단 통합 SaaS 네이티브 ERP 플랫폼을 사용해야 하고, 해당 플랫폼이 지원하는 AI 기반 터치리스 프로세싱을 의무화해야 합니다. 최첨단 ERP 플랫폼은 실시간 AI 기반 예측 및 인사이트 확보에 필요한 고품질 데이터를 제공합니다. 생성된 데이터를 활용해 예외 및 이상 징후에 대한 AI 기반 인사이트를 즉시 확보하고, 나아가 운영 성과 및 현금 흐름에 대한 예측과 내러티브 분석을 통한 포캐스트(forecasts) 결과를 비교해 중요한 데이터를 얻을 수 있습니다. 이러한 기능들은 CFO가 자본을 기회에 효과적으로 배분하고, 문제를 선제적으로 해결하는 데 필요한 정보를 제공합니다.

첨단 ERP 플랫폼은 내부 재무 데이터 합산 뿐만 아니라 모든 관련 소스의 데이터를 통합하여 예측 정확도와 신뢰성을 높이는 데에도 활용할 수 있습니다. 예를 들어 상품 가격, 날씨, 글로벌 공급망, 유통 채널, 은행 정보에 대한 외부의 미래 예측 데이터를 통합하면 AI 기반 예측의 신뢰도를 향상시키고, 더욱 적절하고 시의 적절한 관련 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 소비재 기업은 판촉 및 채널 재고 데이터를 터치리스 방식으로 자동 통합하여 지속적인 가시성을 확보할 수 있고, 제조업체는 상품 가격 및 공급망 데이터를 재무 예측 모델에 통합하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AI의 실제 사용 사례

이미 많은 기업들이 비즈니스 계획, 프로세스, 운영 개선에 기여하는 인사이트를 확보하고 예측을 수행하기 위해 창의적인 방식으로 AI를 활용하고 있습니다. 관련 사례는 다음과 같습니다.

• 모 대형 방산업체는 분산 분석, 이상 징후 감지 및 분류에 AI 기반 인사이트를 사용하여 예외 기반 관리 및 조치를 취하고 있습니다.
• 모 글로벌 핀테크 기업은 AI를 활용해 매출 및 비용 예측에 활용할 수 있는 주간 결제량 예측을 수행합니다.
• 모 운송 서비스 업체는 AI를 활용해 월별 차량 유형별 수리량을 예측하여 가장 큰 비용 항목 중 하나인 유지보수 비용을 계획하고 적립합니다.

현재 이용 가능한 형태의 AI는 프로세스를 간소화하거나 없애고, 정확성을 높이고, 효율성을 개선할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다. 많은 기업이 지속적으로 데이터를 활용하고 있으므로 추후 재무 분야의 기존 접근법을 획기적으로 변화시킬 수 있는 기존 AI 및 생성형 AI 기능이 개발될 수도 있습니다.

인사이트: 다음 단계

생성형 AI는 인사이트 확보 과정에서의 수작업을 대폭 줄이고 생각이 행동으로 이어지는 속도를 크게 높여줍니다. 생성형 AI는 앞으로도 계속해서 기존 AI와 긴밀히 통합되어 인사이트 및 예측 방식을 크게 혁신할 것입니다. 금융 기업은 예외, 이상, 예측 및 포캐스트 결과 간의 차이 등을 이해하기 쉬운 상황별 내러티브 형식으로 제공하고, 심층 분석, 관찰, 권장 조치를 통해 문제 해결 및 기회 포착에 기여하는 생성형 AI 기능을 활용할 것입니다. 상황별 내러티브를 활용하면 FP&A팀 외의 다른 부서들과도 재무 관련 인사이트를 광범위하게 공유할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 특정 예측에 영향을 미치는 고유 요인에 대한 설명도 제공할 것입니다. 이러한 설명 가능성을 갖춘 예측 모델은 언제나 회의적인 금융업계 이용자들의 신뢰와 확신을 얻을 수 있는 매우 중요한 요소입니다.

미래 전략에 부합하는 방향으로 재무팀 이끌기

이제 재무 관리자는 기존 AI 및 생성형 AI의 시너지 효과를 활용해 자사의 운영 및 전략적 목표에 부합하는 데이터 기반 분석 결과를 도출할 수 있습니다. 수익, 비용, 수금, 현금 및 자본 관리를 위한 위한 인사이트, 예측, 권장 조치 도출, KPI 분석을 통한 운영 개선, 전략적 프로젝트, 협상, 금융 거래 실행 등의 수많은 AI 사용 사례가 이미 존재합니다. 재무팀은 새로운 생성형 AI 도구를 활용해 지능적인 인사이트와 방향성을 확보하여 전략적 목표를 달성하기 위한 선제적이고 시의적절한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

AI를 훈련하고 데이터를 정제하여 품질, 신뢰성, 기술적 신뢰도를 확보하는 기간이 필요하므로 기존의 모든 프로세스가 즉시 AI로 보강되지는 않으리라는 점에 유의해야 합니다. 또한 AI의 이점을 누리기 위해서는 데이터 기반 프로세스가 필요하므로 조직 내 역할 및 책임, 필요하다면 부서 간의 역할 및 책임에 대해서도 다시 생각해 보아야 합니다.

CFO들은 이제 AI 도입을 전략적 우선순위로 삼아야 합니다. 데이터 및 AI를 활용하는 사실 기반, 실시간, 사전 예방적 의사결정이 재무 분야의 새로운 표준이 될 것이라고 생각하고 대비해야 합니다. 재무팀은 관련 기능을 즉시 도입해 데이터 기반 성과 달성을 위한 강력한 AI 기반을 구축하고, 최고의 가치를 창출하기 위해 필요한 기술을 학습 및 숙달하고, 새롭게 도입되는 최신 기능을 받아들일 준비가 되어 있어야 합니다.

다가오는 변화에 대비하세요.