클라우드 기반 재무란?

이미 각 기업에서는 AI 및 ML을 적용하여 재무 기능을 혁신하고 있습니다. 그러나 이러한 트랜스포메이션은 재무 관리 시스템의 기술적 토대에 의존합니다.

재무란 자금과 투자를 관리, 창출, 분석하는 것입니다. 신용 평가, 인수 결정, 사기 감지 등 금융 및 재무의 특정 영역은 전담 금융 기관에서 맡습니다. 리스크 평가, 예산 책정, 투자 계획 등 기타 영역은 조직에서 내부적으로 관리합니다.

많은 조직이 재무 관리 솔루션을 활용하여 정보를 기반으로 한 현명한 의사결정을 내립니다. 이러한 솔루션은 오래전부터 재무회계 부서에서 중추적 역할을 했고, 전사적 자원 계획, 즉 ERP라고 부르는 광범위한 어플리케이션 제품군에 포함되곤 합니다.

지금까지 ERP 시스템은 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 드는 업그레이드 주기, 기능 추가 또는 수정 시 IT 팀의 필요성, 여러 문제를 야기하는 데이터 사일로 등 근본적인 한계가 있었습니다. Workday 엔터프라이즈 관리 클라우드와 같은 클라우드 네이티브 접근 방식으로 전환하면, 실시간으로 데이터에 액세스하면서 비즈니스와 재무에 관한 완전한 가시성을 확보할 수 있습니다.

Workday는 플랫폼의 코어에 AI와 ML을 통합했습니다. 선구적인 재무 조직에서는 이미 Workday의 AI 및 ML 기술을 사용하여 더 나은 직원 경험을 제공하고, 운영 효율을 높이며, 신속한 데이터 기반 의사결정을 위한 인사이트를 제공합니다.

재무 관리 AI란?

미래의 업무 환경이 현실화되면서 비즈니스의 모든 영역이 달라지고 있습니다. HR 부서는 스킬 기반 경제로 전환했습니다. 재무 부서는 비접촉 트랜잭션 처리 방식을 도입했습니다. IT 부서는 분산된 인력을 위한 도구와 시스템을 관리해야 합니다. 이러한 변화는 AI 및 ML 혁명과 밀접한 관련이 있습니다.

재무 관리 AI는 기업의 분석, 관리, 투자 활동을 보강하는 각종 태스크를 머신이 수행하는 것입니다. 반복적인 수동 태스크를 자동화하고 이상 요인을 감지하며 실시간 추천을 제공하는 AI로부터 진정한 비즈니스 가치가 실현됩니다.

금융 서비스 업계를 현대화하려면, 지금까지는 많은 인력이 투입되던 재무 예측 프로세스 및 태스크에 AI를 접목해야 합니다. 예컨대 재무 팀에서는 한 달 내내, 그리고 기말에 정보를 수집하고 조정하는 데 엄청난 시간을 보내야 했습니다. AI로 이상 요소 해결, 예외 사항 관리, 추천 등의 관리 감독을 강화하면, 팀은 오롯이 전략에 집중할 수 있습니다.

회계 분야 AI의 역할

회계 부서에서는 잘못된 수치나 부정확한 데이터가 막대한 손실을 초래할 수 있으므로 사람에 의한 오류를 최소화하는 것이 가장 중요합니다. 방대한 양의 송장, 리포트, 데이터를 처리해야 하는 상황에서 경쟁력을 유지하려면, AI에 더욱더 의존할 수밖에 없습니다. AI는 Workday 고객에게 특히 다음 영역에서 결정적인 영향을 미칩니다.

• 자동화: 수작업으로 처리하던 코어 재무 트랜잭션을 자동화함으로써 모든 관계자가 오류 감소, 비용 절감, 시간 단축의 이점을 누릴 수 있습니다. 예를 들어, 머신러닝을 사용하면 대량으로 송장을 업로드 및 스캔하고, 위기 상황을 식별하고, 처리에 대한 우선순위를 지정할 수 있습니다. 그런 다음 과거의 지정 내역을 토대로 가장 적합한 전문가에게 송장을 전달할 수 있습니다.
• 이상 감지: AI를 사용하여 예외 및 이상 요인을 상시 파악하는 기업은 기말에 병목 현상을 방지할 수 있습니다. 기존 기록-보고 프로세스에서는 빠듯한 시간에 방대한 업무를 처리해야 했습니다. ML을 사용하면 관리 감독에 걸리는 시간이 대폭 단축됩니다. 회계 팀은 분석에 더 많은 시간을 할애하고 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.
• 지능형 추천: AI를 통해 기간 내내 언제라도 추천을 자동 생성할 수 있습니다. 예를 들어, CTC(contract-to-cash) 프로세스에서 외상매출 처리 시간의 50%는 수동 결제 처리에 소요됩니다. ML을 통해 부정확한 회계를 감지하고 고객 영수증과 가장 일치하는 송장을 추천할 수 있습니다.

재무 계획 및 분석 AI의 역할

미래를 예측하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. (매일은 아니더라도) 매주 중대한 변화가 일어나는 상황에서 기업의 적응력을 강화해야 합니다. AI 알고리즘은 급격한 변화에 발맞춰 데이터를 분석할 수 있어 계획 팀이 한발 앞서 변화에 대비하는 데 필요한 예측 능력을 제공합니다. Workday Adaptive Planning 고객은 특히 3가지 영역에서 AI를 필수 요소로 활용하고 있습니다.

• 이상 감지: AI는 계획 데이터가 정상 범위를 벗어날 때 과거 데이터를 참고하여 계획 작성자에게 알립니다. 이를 통해 사용자는 데이터 이상 요소의 근본 원인에 관한 깊이 있는 인사이트를 활용하여 적시에 데이터를 조정합니다. 각각의 새로운 사례를 거치면서 모델이 사용자 피드백으로 학습하여 프로세스를 점점 더 개선합니다.
• 이상치 보고: AI를 사용하면 이상치 탐색 및 예측의 응답 시간을 크게 줄일 수 있습니다. AI는 자체 예측과 계획 작성자의 예측, 예산, 또는 다른 버전을 실시간 비교합니다. 그런 다음 주목할 만한 차이가 있는 계정까지 식별합니다. 이 과정에서 AI는 각각의 계획 버전을 더 빠르게 분석하면서 이상 요소를 감지하도록 지원합니다.
• 예측: 정확한 예측이 재무 계획 및 분석(FP&A)의 생명입니다. 사용자는 ML을 통해 과거 데이터를 활용하여 수요를 예측할 수 있습니다. AI의 실시간 분석 덕분에 다른 데이터 세트도 통합하여 정확도를 높일 수 있습니다. 즉, 데이터를 통해 상시 학습하고 변화하는 환경에 적응하는 새로운 유형의 계획이 가능해집니다.

재무 관리 AI로 어떤 이점을 누릴 수 있나요?

CFO는 오래전부터 결산, 통합, 보고, 급여와 같은 프로세스에 드는 시간을 단축하고자 노력해 왔습니다. 디지털 기술과 첨단 자동화의 환상적인 조합이 CFO의 재무 트랜스포메이션에 긍정적인 역할을 할 수도 있습니다.

2022 Workday 리포트에서는 2030년까지 재무 분야의 AI 및 ML 도입률이 (71%까지) 많이 늘어날 것이라고 예측했습니다. 그럼에도 재무 전문가의 74%는 AI를 활용해본 경험이 전혀 없습니다. 다음과 같은 프로세스에서는 AI 구현으로 이미 좋은 성과를 거두고 있습니다.

• 대규모 트랜잭션 고속 분석
  
• 수동 및 반복 태스크 자동화
• 효과적으로 리스크 예측 및 감축
• 패턴 및 이상 상시 감지
• 결산 주기 단축
• 직원의 시간을 다른 중요 태스크에 투자
• 사람에 의한 오류 최소화

CFO 260명을 대상으로 한 글로벌 Workday 설문조사에 의하면, 거의 절반(48%)이 재무 태스크 간소화를 위해 기술에 투자할 계획입니다. 더욱 놀랍게도, 기술에 우선순위를 두는 거의 모든 CFO(99%)가 직원을 확보하고 인재 이탈을 방지하는 측면에서 기술 업데이트가 필수 조건이 될 것이라는 데 동의합니다. 채용 측면에서 한발 앞서 미래에 대비하려면 기업은 최첨단 AI 및 ML 솔루션을 우선순위에 두어야 합니다.