ko ko ko ko ko en ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko en de de de de de es de fr de de de de ja de de es nb en de de de de de de de de de en ko ko ko ko en ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko en de de de de de es de fr de de de de ja de de es nb en de de de de de de de de de ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko en ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko en
각 기업이 글로벌 팬데믹을 극복하고 재도약의 기회를 모색함에 따라, 지능형 자동화가 부상하고 그로 인해 조직 운영 방식은 완전히 달라질 것입니다. 이 블로그에서는 머신러닝과 같은 기술에 의해 새롭게 정의될 CFO 팀의 역할을 살펴봅니다.
재무 부서가 더 효율적이고 역동적인 업무 수행 방식을 채택할 필요성은 글로벌 팬데믹 이전부터 제기되었지만, 2020년의 사태가 기술 혁신의 중대한 촉매제가 될 것이 분명합니다. 재무 영역에서는 코어 프로세스에 적용 가능한 머신러닝과 같은 디지털 기술을 본격적으로 도입할 것입니다.
CFO는 오래전부터 결산, 연결회계, 보고, 급여 등의 프로세스에 소요되는 시간을 단축하고자 노력해 왔습니다. 그러던 중 COVID-19 팬데믹이 발생하고 비즈니스 운영 장소 및 방식이 달라지면서 이러한 혁신은 피할 수 없는 과제가 되었습니다.
해켓 그룹의 재정 자문 글로벌 프랙티스 리더인 Thomas Willman은 다음과 같이 설명합니다. “2020년, 다양한 형태의 재무 트랜스포메이션이 전개되었습니다. 이 모든 일을 완수해야 한다는 점만 바뀌지 않았습니다. 단, 사무실이 아닌 곳에서 해내야 합니다. 재무 전문가는 수작업에 의존했던 패턴 인식 및 추천 등의 작업에서 자동화를 확장하고 머신러닝을 적용할 방법을 연구하고 있습니다.”
일상의 재무 환경에서 지능형 자동화의 의미
디지털 기술과 첨단 자동화의 환상적인 조합이 CFO의 재무 트랜스포메이션에 긍정적인 역할을 할 수도 있습니다. 그러나 그 성공 여부는 최고의 가치를 창출할 태스크를 찾아내 우선적으로 수행할 수 있느냐에 달려 있습니다. 자동화와 관련하여 재무 팀에서 가장 먼저 할 일은, 사람의 개입이나 수작업이 필요한 반복적인 트랜잭션 태스크를 자동화하는 것입니다. 이렇게 상당한 시간을 절약한 다음 비즈니스 부서의 전략적 조언자 역할을 하는 데 값지게 사용할 수 있습니다.
두 번째로, 탐지, 예측, 추천 등에 머신러닝과 같은 디지털 기술을 활용하는 방안을 개발해야 합니다. 이러한 노력을 통해 더 차원 높은 “머신” 인텔리전스를 트랜잭션 또는 프로세스에 접목할 수 있습니다. 머신에서 어떤 패턴을 발견하면, 같은 결과를 반복해서 적용할 수 있습니다. 이렇게 학습을 계속할수록 더 똑똑해집니다.
결국, 자동화와 머신 인텔리전스의 결합으로 프로세스의 지능형 자동화가 가능해져 전통적인 트랜잭션 및 프로세스에 투입하던 시간을 많이 절약할 수 있습니다. Workday Adaptive Planning 설문조사에 따르면, 재무 리더의 40% 이상은 조직에서 자동화에 주력하는 가장 큰 이유로 임원 및 운영 실무자에게 더 빠르고 우수한 인사이트가 필요하다는 점을 꼽습니다.
물론, 재무 부서에서 수치를 다뤄야 하지만, 비용 및 효율성 측면에서 자동화의 필요성은 확실히 입증됩니다. CFO Dive에 게재된 아가일 웨비나 연구 보고서에서는 이렇게 설명합니다. “어떤 기업의 재무 팀 인원이 20명이라면, 수작업에 연평균 1,920시간, 비용으로 환산하면 124,800달러가 쓰입니다. 인원수가 100여 명에 달하는, 규모가 큰 기업의 재무 팀에서는 연간 9,600시간, 즉 624,000달러를 지출하는 셈입니다.”
머신러닝이 뒷받침하는 재무 트랜스포메이션
이처럼 머신러닝의 경제적 이점 및 운영상의 이점이 분명함에도 불구하고, 실제로 도입하는 데 소극적인 재무 부서가 많습니다. 회계, 공급업체 관리, 조달, 감사 등의 업무에 자동화를 적용하면 큰 효과를 거둘 수 있지만, 위험이 따릅니다. 특히 여러 지역에서 영업하는 대기업에서는 이 위험 부담이 혁신의 걸림돌로 작용할 수 있습니다. 실무를 담당하는 팀에서 트랜스포메이션 대신 “현상 유지”에 몰두하는 경우도 많습니다.
'트랜잭션 처리'도 재무 팀이 트랜스포메이션에 성공하고 궁극적으로 비즈니스 부서와의 파트너십을 발전시키기 위해 극복해야 할 문제입니다. CFO가 가장 먼저 자동화할 분야로 트랜잭션 처리를 꼽는 것도 놀랍지 않습니다.
“재무 리더는 자동화를 통해 회계 프로세스 관리 방식을 최적화할 수 있습니다. 회계 프로세스 관리는 오래전부터 재무 부서가 고전하던 분야이며, 기업의 유동성 관리에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.” Workday 재무 관리 솔루션 GM(General Manager)인 Barbara Larson은 이렇게 말합니다. “재무 부서에서 분개 원장, 송장, 기타 문서를 검토하고 수작업으로 오류를 바로잡는 데 엄청난 시간이 걸립니다. 머신러닝으로 이를 자동화함으로써 송장 지급 업무를 지능적으로 해결할 수 있습니다.”
머신러닝은 재무 리스크를 줄이는 데에도 기여합니다. 의심스러운 벤더에 대한 지급을 실시간으로 찾아내 분류할 수 있으니까요. 즉, 훨씬 더 효과적이고 효율적인 프로세가 가능해집니다. 사내외에서 발생하는 각종 사기 범죄로 인해 기업은 매년 막대한 비용을 치르고 있습니다. 현재 이러한 사기를 줄이기 위해 사용하는 방법은 송장의 샘플을 대상으로 수작업으로 감사를 하는 것입니다. 즉, 전체 지급 거래의 일부에서만 사기 및 오류 유무를 파악하므로, “건초 더미에서 바늘 찾는” 격입니다. 머신러닝을 사용하면, 훨씬 더 많은 송장을 검사하고 분석하면서 중복 지급 및 사기성 지급을 막을 수 있습니다.
“연방법 및 국제법 준수는 금융 기관의 핵심 과제입니다. 특히 자금 세탁 및 테러 활동 자금 지원을 막기 위해 엄격한 법이 재정되고 있습니다.” Accenture Strategy의 CFO 전략 부문 글로벌 리더, David Axson은 이렇게 설명합니다. “한 대형 글로벌 은행에서는 무려 10,000명에 달하는 인원이 그와 같은 불법 활동이 의심되는 거래 및 계정을 찾아내는 일을 맡고 있었습니다. 이 은행은 이 업무를 지원하기 위해 AI 시스템을 구현했습니다. 이 시스템에서는 머신러닝 알고리즘을 적용하여 거래 및 계정을 세분화합니다. 그리고 최적의 임계값을 설정하여 추가 조사가 필요한 위험 사례를 담당자에게 알립니다.”
장차 재무 계획 및 분석, 즉 FP&A의 역할은 비즈니스 부서를 위해 데이터 기반 의사결정을 실시간으로 지원하는 것이 됩니다. 동의하십니까? 그렇다면 이 비전을 실현하기 위해 재무 프로세스가 달라져야 하고, 여기서 자동화가 핵심 요소입니다.
맥킨지 연구에 따르면, 일반적으로 재무 부서 업무의 60%가량은 현재 상용화된 기술로 완전히(40%) 또는 거의(17%) 자동화할 수 있습니다. 이 스펙트럼에서 FP&A가 어디에 위치하느냐는 논쟁의 여지가 있지만, 이 연구에서는 FP&A 범주에 속하는 태스크의 상당수를 완전히(11%) 또는 거의(45%) 자동화할 수 있다고 주장합니다.
스프레드시트 위주의 FP&A에서 협업/자동화 기반 FP&A로 전환하는 문화적 변화에 관해 이의를 제기할 사람은 거의 없습니다. 그 여정에서 현재의 위치를 단정하여 말하기는 어렵지만, 재무 부서에서 스프레드시트 스킬을 분석 및 기술 스킬로 대체하는 것은 매우 획기적인 변화입니다. CFO Insights 설문조사에서 Microsoft Excel® 스킬이 가장 중요하다는 응답이 (2년 전에는 무려 78%였지만) 5%에 불과했습니다. 어플리케이션의 자동화 기능이 재무 전문가에게 보급되면서 이 변화가 더욱더 빨라지고 있습니다.
첨단 자동화의 수단인 디지털 기술 도입으로 데이터 수집, 통합, 검증, 서식화에서 수작업을 대체합니다.
재무 부서에서 각종 시스템에 의해 생성되는 데이터를 조정하는 데에는 매우 많은 시간이 소비됩니다. 내부 시스템과 외부 시스템 간 트랜잭션뿐만 아니라 온갖 원장 사이에도 트랜잭션이 필요합니다. 수작업으로 처리할 경우, 실수를 저지르기 쉽고 중복 또는 데이터 입력 오류 때문에 효율성도 저하됩니다.
Workday의 사장 겸 CFO, Robynne Sisco는 예전 직장에서 이런 문제를 직접 경험한 바 있습니다. “재무 부서는 매달 결산하고, 데이터에 액세스하여 조정하고, 서식을 지정하고, 분석해야 합니다. 기결산 후 비즈니스 부서에 리포트를 제공하기까지 꼬박 2주가 걸렸습니다. 어떤 조치를 취하기에는 너무 늦은 시점이죠.”
재무 전문가는 규칙과 패턴을 사용하는 머신러닝을 통해 조정이 필요한 방대한 데이터를 식별하고, 문제를 파악하고, 경우에 따라 바로잡거나 수작업 대상으로 플래그를 지정할 수 있습니다. 재무 부서는 조정, 연결회계, 보고, 결산 프로세스를 자동화하여 단일 시스템에서 모든 태스크를 정확하게 완수할 수 있어야 합니다.
더 빨리 결산 완료
대부분 회사에서 재무 부서는 결산 업무 때문에 엄청난 스트레스를 받습니다. 수많은 시스템이 재무 결산 프로세스와 관련되고, 온갖 부서에서 데이터를 입력하기 때문입니다. 에이온처럼 팬데믹 초기에 사상 처음으로 원격 결산에 도전한 곳도 있습니다.
여러 상이한 시스템을 다루는 재무 팀에서 결산의 효율성 및 정확성을 높이기 위해 사용하는 최신 도구/리소스는 크게 클라우드 기반 시스템과 디지털 기술로 분류할 수 있습니다. 클라우드 기반 시스템은 무엇보다도 온-프레미스 소프트웨어보다 간단하게 배포할 수 있습니다. 업데이트 배포도 훨씬 더 용이합니다. 게다가 클라우드에서는 쉽고 빠르게, 효율적으로 서비스를 확장하고 추가할 수 있습니다.
“현재 재무 부서의 업무는 월말의 짧은 기간에 집중됩니다. 이때 수많은 수동 입력을 처리해야 합니다.” Workday의 Larson은 이렇게 말합니다. “코어 트랜잭션/프로세스의 지능형 자동화를 통해 비효율적인 작업 패턴이 개선될 뿐만 아니라, 처음부터 정확하게 회계 전기가 이루어지므로 수작업이 많이 필요하지 않습니다. 이를테면 이상 감지에 머신러닝을 활용합니다. 그러면 최종 전기에 앞서 비정상으로 의심되는 트랜잭션을 찾아내 자동으로 코드를 수정하거나 리뷰 대상으로 표시할 수 있습니다.”
보안도 클라우드 기반 시스템의 강점으로 꼽히는데, 각 기업에서는 직접 개발할 필요 없이 클라우드의 보안 전문 기술을 활용할 수 있습니다. 많은 벤더가 장기적으로는 클라우드 기반 솔루션만 제공하는 방향으로 전략을 세우고 있습니다. 재무 기능을 위한 기술에 투자하려는 업체들 사이에서 두드러지는 추세입니다. 더 다양한 클라우드 솔루션 보급은 재무 트랜잭션을 주도하는 이들에게 절호의 기회가 됩니다.
더 빠르고 깊이 있는 인사이트
재무 부서가 앞서 언급한 프로세스의 지능형 자동화를 통해 새롭게 도약할 수 있지만, 지능형 자동화가 가장 눈부신 활약을 보여줄 분야는 바로 더욱더 수요가 증가하는 인사이트, 보고, 분석입니다. 그리고 나날이 방대해지고 복잡해지는 데이터를 주요 이해 관계자에게 거의 실시간으로 제공하는 데에도 큰 역할을 할 것입니다. 한 글로벌 CFO 연구에 참여한 기업의 26%는 재무 조직에 자동화를 구현하는 가장 큰 이유로, 재무 팀이 비즈니스 팀을 위해 더 전략적인 역할을 수행하게끔 향상된 의사결정 지원 기능을 제공하는 것이라고 밝혔습니다.
첨단 자동화의 수단인 디지털 기술 도입으로 데이터 수집, 통합, 검증, 서식화에서 수작업을 대체합니다. 오늘날 재무 팀은 부가 가치를 창출하지 않는 업무에 시간을 빼앗기느라 분석을 수행할 여유가 없습니다. 따라서 수동적이고 반복적인 프로세스가 자동화될수록, 재무 팀은 부가 가치를 창출하는 활동, 즉 시나리오 계획, 리스크 평가, 성과 관리, 예측 모델링 등에 주력할 수 있게 됩니다.
“새로운 데이터 소스와 함께 새로운 분석 기법 및 인사이트 검색 기술도 등장했습니다. 각 기업에서는 계획, 납품, 결과 데이터에 자동화 및 데이터 마이닝 기법을 접목하여 해당 프로세스의 전 범위를 더 효과적으로 모니터링하고 추적할 것입니다.” 기술 경영 전문 기업인 KPMG의 파트너, Jason Byrd는 이렇게 말합니다. “새로운 인사이트를 활용하여 시의적절한 데이터를 수집한 다음 속도, 배포, 고객 반응을 분석함으로써 의사결정 및 경로 수정의 피드백 루프를 완성할 수 있습니다.”
전 세계적인 팬데믹 사태 및 그에 따른 혼란이 2021년부터 차츰 해결될 것이라는 희망도 있지만, 재무 리더는 모든 가능성에 대비해야 합니다. 즉, 재무 부서는 지능형 자동화를 도입하여 가용 자원을 최대한 효율적으로 사용해야 합니다.
이 시리즈의 1편도 꼭 읽어 보시기 바랍니다. 다음 편에서는 재무 부서가 성공을 거두기 위해 갖춰야 할 스킬에 관해 자세히 알아보겠습니다.
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