재무 자동화

재무 자동화는 기술을 사용하여 많은 재무 업무를 간소화하고 더욱 효율적인 재무팀 구성원을 양성하는 것입니다.

재무 부서는 효율적으로 가치를 창출해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 자동화 기술을 사용하면 재무팀은 더 중요한 비즈니스 의사 결정에 집중할 수 있습니다.

인공 지능(AI) 기반 자동화는 재무 프로세스와 관련된 의사 결정을 더욱 강력하게 지원하는 워크플로를 구현합니다. 이를 통해 재무팀은 시간을 절약하고, 더 현명한 의사 결정을 내리며, 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

CFO와 기타 재무 리더는 중요한 디지털 혁신 이니셔티브를 위해 나머지 최고 경영진 및 IT 팀과 직접 협력해야 합니다. 목표는 목표를 달성하기 위해 재무 자동화 소프트웨어를 통합하여 자동화 요구 사항에 적합한 전략을 개발하는 것입니다. 재무 자동화를 구현하면 자원을 관리하고 불필요한 수동 작업을 피할 수 있습니다.

예를 들어, IBM의 전 세계 거래 가격 책정 팀은 매년 약 10만 건의 구독, 갱신 또는 업그레이드 제안을 처리하며, 각 구독자와 평균 4회 상호작용합니다. 이 과정에서 데이터 수집, 계산, 데이터 입력 등 가격 결정의 여러 요소를 자동화한 결과 연간 35,000시간의 인력을 절감할 수 있었습니다. 가장 중요한 것은 이 프로젝트를 통해 평균 입찰 주기를 75% 단축했다는 점입니다.

실제로 사람의 개입 없이 기계가 수행할 수 있는 반복적인 작업은 많습니다. 조직마다 상황이 다르기 때문에 어떤 수동 프로세스에 사람의 개입이 필요한지, 어떤 부분을 자동화 솔루션으로 대체할 수 있는지를 판단하기 위한 자동화 전략이 필요합니다.

자동화는 은행이나 투자 자문사 같은 금융 서비스 기업뿐만 아니라, 기업 내 재무팀에도 도전과 기회를 함께 제공합니다.

금융 서비스 기업의 경우 거래 및 투자 조언과 같은 서비스를 제공하는 방식을 혁신할 수 있습니다. 또한 고객 서비스와 백오피스 운영을 개선할 수 있습니다.

기업의 재무 부서의 경우 자동화를 통해 직원 온보딩, 복리후생 및 급여 정보 수집, 송장 발송 및 처리 업무를 간소화할 수 있습니다.

• 비즈니스 프로세스 자동화
• 로봇 프로세스 자동화(Robot Process Automation, RPA)
• 지능형 자동화

비즈니스 프로세스 자동화(BPA)는 소프트웨어를 사용하여 반복적인 비즈니스 프로세스를 자동화합니다. 이는 재무 운영에서 기존에 직원이 수동으로 수행해야 하는 시스템을 간소화하는 데 사용할 수 있으며, 특히 회계 프로세스에 강력한 도구로 작용합니다. 예를 들어, 미지급금 및 미수금 팀은 자동화를 통해 큰 혜택을 얻을 수 있습니다. BPA 이니셔티브에는 급여 및 공급업체 지불, 기타 재무 시스템 관리, 향후 영업 주기 예측, 기타 시스템 전반의 프로세스가 포함됩니다.

TD Ameritrade는 IBM과 협력하여 TD Ameritrade 계좌로 자금을 이체하는 프로세스에 BPA를 도입했습니다. IBM Cloud Pak for Business Automation 패키지의 구성 요소를 활용하여 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스에서 '시스템에서 생성된 규칙 기반 의사 결정과 필드 자동 검증'을 포함한 자동화된 워크플로로 전환했습니다.

또한 신규 고객 온보딩에서는 수동 단계를 없애고 자동화된 작업 라우팅 및 에스컬레이션을 도입하여 신규 계좌 개설에 걸리는 시간을 70% 단축했습니다.

로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 BPA와 유사하지만, BPA가 전반적인 시스템과 관련이 있는 반면 RPA는 봇을 사용하여 시간이 많이 소요되는 특정 작업을 자동화합니다. 따라서 직원들이 비효율적인 작업을 수행할 필요가 없습니다.

이러한 작업을 자동화하면 효율성을 높일 뿐만 아니라 인적 오류를 최소화하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 특히 재무 부서에는 RPA를 통해 개선할 수 있는 단일 작업들이 많습니다. 예를 들어 RPA는 송장 또는 구매 주문서 발송, 직원 비용 청구 처리, 손익 계산서 생성, 고객 주문 처리 등을 간소화하고 자동화할 수 있습니다.

피츠버그의 대표적인 샌드위치 회사인 Primanti Brothers는 IBM과 협력하여 RPA를 사용해 일일 판매 및 근무 보고서를 자동화하는 봇을 구축했습니다. 이 봇을 통해 연간 2,000시간을 절약하고 84,000달러의 비용을 절감할 수 있었습니다.

또 다른 사례로, 보험사 Aon Italy는 잠재 고객의 위험 프로파일을 제대로 평가하기 위해 정보를 수집하는 수작업 프로세스가 필요했습니다. 견적 요청을 처리하는 데 최대 3일이 소요되기도 했습니다. Aon Italy는 IBM Cloud Pak for Business Automation의 워크플로, 의사 결정 관리 및 애플리케이션 통합을 구축하여 비용을 절감하고 고객에게 견적을 더 빨리 제공할 수 있게 되었습니다.

인텔리전트 자동화(IA)는 인공 지능, 머신 러닝, BPA, RPA를 결합하여 의사 결정을 간소화하고 개선합니다. AI는 외부 데이터를 가져와 조직 데이터에 추가함으로써 자동화를 강화하여 예산 수립과 향후 기회에 대해 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

보험 회사의 경우 IA를 사용하면 요율 계산을 수동으로 처리할 필요가 없습니다. 또한 청구 및 평가의 서류 작업을 자동화할 수 있습니다. 또한 보험 규정이 충족되는 모든 단계를 확인하여 회사가 규정을 준수하도록 할 수 있습니다.

자동화를 통해 개선할 수 있는 몇 가지 재무 프로세스는 다음과 같습니다.

• 부기
• 예산 책정
• 고객 서비스
• 사이버 보안 및 사기 방지
• 데이터 관리
• 직원 복리후생 온보딩
• 전사적 자원 관리
• 비용 관리
• 재무 계획
• 투자 전략
• 조달

재무 자동화 도구를 사용하는 조직은 계정 조정, 원장 저널 항목 작성 등의 작업을 보다 정확하고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 세무사나 경영진의 질문에 대해 사실상 실시간에 가까운 장부를 바탕으로 신속하게 대응할 수 있습니다.

자동화 기술은 비용과 수입을 실시간으로 추적하여 조직의 예산에 대한 전체적인 관점을 제공할 수 있습니다. 또한 지능형 자동화는 과거 데이터를 바탕으로 미래의 예산 가능성을 더욱 정교하게 예측할 수 있어 조직의 향후 계획 수립에 도움을 줍니다.

투자 자문사와 같은 금융 기업은 연중무휴 24시간 고객 서비스를 제공해야 합니다. 자동화된 챗봇과 기타 도구를 통해 언제든지 간단한 질문에 대한 빠른 답변을 제공할 수 있습니다. IBM은 Virgin Money가 Microsoft 기술을 사용하여 AI 기반 대화형 어시스턴트인 Redi를 개발하는 데 도움을 주었습니다. 이 어시스턴트는 자연어 이해(NLU)를 사용하여 고객의 계정 관련 문제를 실시간으로 해결해 줍니다.

자동화는 투자 자산을 안전하게 보호하는 데 도움이 됩니다. AI 기반 자동화는 차변과 대변을 분석하여 고객 계정이 해킹당했을 가능성을 탐지할 수 있습니다. 예를 들어, 은행은 자동화를 활용해 고객의 신용카드의 도난 여부를 판단하고 해당 거래를 승인할지 또는 사기인지 확인하도록 고객에게 자동으로 요청할 수 있습니다. 만약 사기로 확인되면 자동화된 시스템은 해당 카드를 즉시 정지시켜 추가 결제를 방지할 수 있습니다.

자동화는 투자 자산을 안전하게 보호하는 데 도움이 됩니다. AI 기반 자동화는 차변과 대변을 분석하여 고객 계정이 해킹당했을 가능성을 탐지할 수 있습니다. 예를 들어, 은행은 자동화를 활용해 고객의 신용카드의 도난 여부를 판단하고 해당 거래를 승인할지 또는 사기인지 확인하도록 고객에게 자동으로 요청할 수 있습니다. 만약 사기로 확인되면 자동화된 시스템은 해당 카드를 즉시 정지시켜 추가 결제를 방지할 수 있습니다.

자동화 소프트웨어는 조직이 여러 시스템에서 데이터에 액세스할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, IBM 고객 PNC는 그들의 법인이 IT 시스템을 통해 소통하는 방법을 개선해야 했습니다. 이 은행은 IBM과 협력하여 IBM Sterling® Transformation Extender(ITX) 솔루션을 사용했습니다. 이 솔루션은 여러 시스템 간의 데이터 전송 및 검증을 자동화하여 내부 및 외부 고객 모두의 거래를 가능하게 합니다.

조직은 직원으로부터 재무 정보를 받는 과정을 간소화하고 직원에게 건강 보험, 401K, 주식 옵션 등의 복리후생을 확인할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있습니다. 추가 정보가 필요한 경우 시스템에서 알림을 전송할 수 있습니다.

재무 서비스는 전사적 자원 관리(ERP)에 포함된 프로세스 중 하나입니다. ERP는 자동화와 통합을 사용하여 조직이 기능, 프로세스 및 워크플로를 관리하는 방법을 관리합니다. 이는 주로 재무 보고, 미지급금 및 미수금 관리, 은행 정보 처리에 초점을 맞춘 회계 시스템과는 조금 다릅니다. ERP 소프트웨어는 HR, IT, 운영 등 비즈니스의 다른 영역에 중점을 둡니다.

자동화는 조직이 여러 가지 방법으로 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자동화 시스템을 사용하여 직원 비용을 실시간으로 촬영하고 즉시 분류하면 조직이 지불 의무를 전체적으로 파악할 수 있습니다.

또한 부가가치가 높은 업무 대신 불필요한 작업에 시간을 들이던 직원들의 수동 데이터 입력 비용을 줄일 수 있습니다.

과거에는 재무 계획 분석을 위해 재무 데이터 수집 및 통합, 예산 준비, 재무제표 작성 등 많은 수작업이 필요했습니다. 자동화를 통해 이러한 많은 업무를 처리하면 경영진은 데이터 수집에 소요되는 시간을 절약하고 데이터 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 예를 들어, 자동화 기술을 통해 현금 흐름표를 작성하면 경영진은 현재의 부채 상황과 잠재 수익성을 더 명확히 파악할 수 있습니다.

재무 전문가는 고객 데이터를 기반으로 한 알고리즘을 사용하여 고객에게 평생 목표와 위험 감내 수준에 맞춰 투자 및 저축을 조정한 더 스마트한 조언을 제공할 수 있습니다. 투자 회사는 이제 거래 업무의 상당 부분을 실시간으로 자동화함으로써 고액 자산가를 위한 고급 재무 계획에 보다 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

자동화를 통해 조직이 공급업체나 제품에 대해 어떤 요구 사항을 가지고 있는지 파악하여 조달을 간소화할 수 있습니다. 그런 다음 재무 자동화 소프트웨어를 통해 제안 요청서에 대한 잠재 공급업체의 응답을 빠르게 분석하여 기준에 미달하는 공급업체를 걸러낼 수 있습니다. 다음 단계로 진출한 업체에게는 추가 정보를 자동으로 요청할 수도 있습니다.

• 더 나은 의사 결정
• 직원 만족도 향상
• 운영 효율성 향상
• 인적 오류 최소화

자동화된 워크플로와 대시보드는 재무 전문가에게 더 많은 정보를 제공하여 더 빠르고 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 재무 서비스 전문가가 요청한 거래가 있을 때

스프레드시트의 수많은 줄을 일일이 검토하는 대신 최신 정보가 포함된 자동화된 대시보드를 통해 의사 결정에 필요한 정확한 정보를 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 직원이 영수증을 스캔하면 시스템이 과거 데이터와 조직의 규칙에 따라 자동으로 분류하여 경비 보고서를 작성하는 데 드는 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 자동화 도구는 더 빠르게 환급을 처리할 수 있으므로 직원들이 본인 부담 비용에 대한 불편을 겪지 않아도 됩니다.

재무 자동화를 통해 조직은 여러 복잡한 작업을 중심으로 자동화 전략을 수립하여 재무 운영 효율성을 간소화할 수 있습니다. 이러한 시스템은 직원이 자리를 비운 시간에도 24시간 실행될 수 있습니다. 덕분에 직원들은 아침에 사무실에 출근했을 때 최신 정보를 바탕으로 바로 업무를 시작할 수 있습니다.

엔드투엔드 자동화 도구는 ERP와 같은 한 시스템에서 정보를 가져와 세무 회계 소프트웨어 등 다른 시스템에 입력할 수 있습니다. 이러한 즉각적인 전송은 데이터가 시스템 간에 잘못 전달될 가능성을 줄여줍니다. 이는 특히 세금 준수와 관련된 문제에서 매우 중요합니다. 화면에 표시되는 정보가 정확하고 최신 상태라는 확신이 있어야 재무 전문가가 정확한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

재무 자동화에는 몇 가지 과제가 내재되어 있습니다.

• 실수 발생 가능성
• 직원 재교육 및 역량 강화
• 보안 문제

조직의 재무팀은 자신들에게 익숙한 특정 프로세스를 가지고 있는 경우가 많습니다. 특히 다양한 기술에 익숙하지 않은 경우, 기존 워크플로에 자동화 소프트웨어를 도입하는 초기 단계에서 어려움을 겪을 수 있습니다. 직원의 재교육 또는 역량 강화 과정은 무엇보다 직원들이 새로운 프로세스를 배우는 데 동의해야 한다는 점에서 조직에 큰 과제가 될 수 있습니다. 또한 조직은 직원 교육에 필요한 리소스를 직접 구축하거나 라이선스를 구매해야 하며, 학습 시간도 확보해야 합니다. 무엇보다도 기존 습관을 바꾸고 새로운 기술을 배우려는 긍정적인 접근 방식이 필요합니다. 자동화 도구가 결국에는 업무 부담을 줄여주지만, 직원들이 해당 도구를 익히고 새로운 업무 방식에 적응해야만 그 효과를 얻을 수 있습니다.

자동화 소프트웨어는 개별적인 인적 실수를 줄이는 데 도움이 되지만, 대부분의 소프트웨어는 결국 사람이 프로그래밍합니다. 따라서 초기 프로그래밍이 잘못되면 잘못된 거래나 기타 재무적 결정과 같은 중대한 실수가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 트레이딩 소프트웨어를 시장가가 아닌 손절매 기준으로 자동 매도하도록 설정하면 전혀 다른 결과가 발생할 수 있습니다. 따라서 조직과 이해관계자는 자동화를 올바르게 설정하는 데 충분한 시간을 들여야 합니다.

금융 서비스 기관과 기업 내 재무 부서는 모두 매우 민감한 정보를 저장, 관리, 분석합니다. 두 조직 모두 이해관계자의 자산을 보호하기 위해 금융 정보를 안전하게 관리해야 합니다. 금융 서비스 기관의 경우 실제 자산을 보유하고 있을 수 있으므로 더욱 철저한 보안이 필요합니다. 여러 금융 시스템을 인터넷과 자동화 플랫폼에 연결하면 두 유형의 조직 모두 잠재적인 위험에 노출될 수 있습니다. 머신 러닝 및 기타 AI 기술을 사용하는 해커가 이러한 조직들을 노릴 수 있지만, 조직들은 같은 AI 기술을 활용하여 민감한 데이터를 보호할 수도 있습니다. 따라서 조직은 해커 및 기타 악의적인 공격자들보다 한 발 앞서 나가기 위해 사이버 보안에 지속적으로 투자해야 합니다.