재무 보고 자동화란 무엇인가요?

FP&A 팀은 자동화된 재무 보고 기능을 통해 지루한 보고 작업을 자동화하고 실시간으로 재무제표와 보고서를 작성할 수 있습니다. 또한 워크플로를 자동화하고, 자동 감사 추적을 생성하고, 통합 및 검증을 관리할 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 팀원들이 분석 및 관계 구축과 같은 더욱 전략적인 이니셔티브에 집중하게 할 수 있습니다.

경영진은 재무 분야의 AI가 가진 강력한 가능성을 인식하고 있으며, 재무용 AI 에이전트와 FP&A에서의 AI를 비롯해 재무 운영 전반에 AI 자동화를 도입하기 시작하고 있습니다.

IBM 기업가치연구소(IBV)의 최근 연구에 따르면, 최고재무책임자(CFO)를 포함한 경영진의 68%가 디지털 어시스턴트가 셀프 서비스 재무 운영을 지원하는 자율 에이전트로 진화함에 따라 AI 자동화를 실험했다고 답변했습니다.

또한 조사 대상 경영진 가운데 37%는 예측 인사이트 분야에, 29%는 재무 분석 및 보고 분야에 무인 자동화를 도입할 것으로 예상하고 있습니다.

재무 분야에 AI를 도입하는 것은 FP&A 팀의 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 이 기술은 정확성, 사용 편의성, 효율성 및 비즈니스 전략 측면에서 큰 향상을 제공하고 있습니다. 이러한 대대적인 변화는 재무 분야를 단순 대응 중심 기능에서 벗어나 계획 수립, 예산 편성 및 예측을 위한 선제적 변화와 의사 결정을 주도하는 역할로 전환시키고 있습니다.

팀은 조직의 기존 재무 시스템과 통합할 수 있는 AI 기반 소프트웨어를 통해 재무 보고를 자동화합니다. 기존 시스템에는 회계 소프트웨어, Excel 스프레드시트, FP&A 소프트웨어, 재무 데이터 관리 툴 및 전사적 자원 관리(ERP) 시스템 등이 포함됩니다.

향후 단계는 재무 보고 자동화의 작동 방식에 대한 일반적인 경로를 제시합니다.

1. 데이터 수집: 자동화 소프트웨어는 기존 재무 및 보고 툴과 직접 연결되어 원시 재무 데이터를 하나의 위치로 가져옵니다. 이 과정은 수작업 데이터 입력의 필요성을 제거합니다.
2. 데이터 처리: 데이터 처리와 데이터 검증은 데이터를 검증하고 물리 문서를 디지털 텍스트로 변환하는 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 및 기타 자동화 툴을 통해 수행됩니다.
3. 분석 및 인사이트 생성: AI와 머신 러닝(ML)은 패턴을 분석하고 차이 분석 보고서를 생성합니다. 이러한 기술은 사람이 놓칠 수 있는 이상 징후, 사기 위험 및 추세를 탐지할 수 있습니다.
4. 보고: 재무 자동화 시스템은 처리된 데이터를 손익계산서, 현금흐름표, 대차대조표 및 사용자 지정 보고서를 포함한 표준 재무제표 형태로 정리합니다. 이러한 재무제표는 특정 예측 요구 사항과 대시보드에 맞게 구성될 수 있습니다.
5. 검토: 보고서 생성 후, 재무 보고서가 이해관계자에게 자동으로 전달되도록 예약할 수 있습니다. 또는 사용자가 자동화된 재무 보고 소프트웨어에 실시간 인사이트를 쿼리하고, 금융 거래를 추적하고, 규정 준수를 위한 감사 추적을 유지할 수 있습니다.

재무 보고 자동화는 단순 반복 작업과 워크플로를 훨씬 넘어 재무 보고 프로세스의 여러 핵심 영역을 혁신할 수 있습니다.

자동화 소프트웨어는 FP&A 팀이 주요 재무제표를 손쉽게 작성할 수 있도록 지원하며, 사람의 실수 위험을 줄이고 데이터 수집 시간을 단축합니다.

자동화된 보고 시스템은 통합 시스템에서 재무 정보를 가져와 정확성과 확장성을 향상시킬 수 있습니다. 이 시스템은 재무제표를 빠르고 정확하게 생성함으로써 더욱 강화된 데이터 기반 의사 결정을 지원합니다.

재무 보고 자동화는 FP&A 팀이 실시간 데이터를 활용해 경영 보고서, 주주 지분 보고서 및 비용 보고서를 생성할 수 있도록 지원합니다. 이 전략은 수작업 데이터 수집 과정과 여러 데이터 소스를 관리하는 복잡성을 제거합니다. 자동화 소프트웨어는 오류를 줄이고 더욱 정보에 기반한 의사 결정을 가능하게 합니다.

또한 자동화된 보고 소프트웨어는 일관된 형식 및 회계 규칙을 적용하고 다양한 이해관계자를 위한 맞춤형 보고서를 생성합니다. 데이터를 한곳에 모으면 CFO와 비즈니스 관리자가 모두 동일한 지표와 수치를 보면서 재무 성과에 대해 전략적으로 논의할 수 있습니다.

자동화는 거래 내역 조정을 지원하고 여러 소스에서 발생한 수천 건의 거래를 비교할 수 있도록 돕습니다. 계정 조정은 오류 발생 가능성이 높은 수작업 업무이며 월말 마감 절차를 지연시킬 수 있습니다.

머신 러닝(ML)을 사용하는 자동화 툴은 과거 거래 내역을 학습하고 미래의 사기 활동을 완화할 수 있도록 조정됩니다.

금융 전문가는 복잡한 규제 준수 기준과 납세 의무를 관리해야 합니다. 자동화는 보고 요구 사항 및 회계 표준을 충족하는 프로세스를 단순화하여 시스템 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있는 단일 소스를 생성할 수 있습니다.

자동화 소프트웨어는 정부회계기준위원회(GASB)를 포함한 감독 기관이 정한 기준에 부합하는 보고서도 자동으로 생성합니다.

시스템은 광학 문자 인식(OCR) 기술을 활용해 다양한 소스에서 데이터를 수집하며, 수작업 데이터 입력의 필요성을 제거합니다. 이 소프트웨어는 은행 피드, 인보이스 및 영수증과 같은 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다.

OCR의 한 가지 예는 비용 관리입니다. 재무팀은 각 보고서를 검토하고 영수증이 청구 비용과 일치하는지 확인하는 데 많은 시간을 할애할 수 있습니다. OCR을 사용하면 직원이 휴대폰으로 영수증 사진을 찍기만 하면 정보를 추출하고 분류할 수 있습니다.

재무 자동화는 재무 관리 프로세스와 일상적인 운영을 혁신하려는 기업에게 가치 있는 투자입니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 정확성 향상: 자동화 소프트웨어는 사람의 데이터 입력 필요성을 제거해 더욱 정확한 계산과 오류 감소를 가능하게 합니다.
• 워크플로 간소화: 워크플로 자동화는 시스템의 지연을 줄이고 수작업 인계 과정을 최소화합니다.
• 일관성 유지: FP&A 팀은 재무 보고 자동화를 통해 표준화된 처리 및 업무 자동화를 통해 모든 재무 업무에서 일관성을 유지할 수 있습니다.
• 통제력 강화: 자동화 소프트웨어는 비정상 활동이나 패턴을 자동으로 표시하고 거래 관련 문서화를 철저히 수행함으로써 FP&A 팀이 통제력을 유지할 수 있도록 지원합니다.
• 유연하고 확장가능한 운영 지원: 자동화된 재무 보고 도구는 거래량 증가를 처리할 수 있으므로, 팀이 신속하게 대응하고 운영을 확장할 수 있습니다.

재무 자동화는 매우 큰 이점을 제공합니다. 하지만 여전히 언급할 만한 과제도 존재합니다. 기업은 발생할 수 있는 잠재적 문제를 이해하고, 문제가 발생할 경우에 대비해 리더십 차원의 준비를 갖추는 것이 중요합니다.

• 높은 초기 비용: 자동화 소프트웨어는 소프트웨어 라이선스, 하드웨어, 시스템 전문가 및 기타 지속 비용을 포함한 상당한 초기 투자를 필요로 합니다.

• 복잡한 기술: 자동화 툴은 레거시 시스템과 통합되도록 설계되었지만, 그렇다고 해서 통합 과정이 간단하다는 의미는 아닙니다. 소프트웨어 도입에는 높은 수준의 기술 전문성이 필요할 수 있습니다.

• 규정 준수 요구 사항: 최신 소프트웨어는 규정 변화와 시스템 업데이트를 지속적으로 반영해야 합니다. IT 팀은 이러한 규정 준수 요구 사항을 모니터링하고 액세스 제어를 구현하며 감사 추적 기록을 유지하기 위해 리소스를 투입해야 합니다.

• 직원 저항: 자동화는 직원들에게 위협적으로 느껴질 수 있으며, 비용 절감이 목적이라는 점이 분명해질 경우 혼란을 초래할 수 있습니다.

자동화된 재무 보고의 이점은 사용하는 자동화 소프트웨어 유형에 따라 달라질 수 있습니다. 하지만 모든 솔루션이 공통적으로 제공해야 하는 핵심 기능이 있으며, 이는 재무 프로세스를 간소화하고 더욱 전략적인 의사 결정을 지원합니다.

재무 보고 자동화 툴은 원본 시스템과 연결되어 데이터 변경 사항을 실시간으로 전송합니다. 재무팀은 배치 처리 이후가 아니라 거래 내역, 잔액 및 성과 지표를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 자동화 소프트웨어의 즉시성은 정확성을 높이고 수작업 계정 조정을 줄여줍니다.

조직이 전사적 자원 관리(ERP), 고객 관계 관리(CRM), 타사 플랫폼 전반의 데이터를 통합하여 재무 운영을 하나의 신뢰할 수 있는 관점에서 바라볼 수 있습니다.

사용자 지정 가능한 대시보드와 템플릿은 재무팀 각 역할에 가장 중요한 지표를 제공합니다.

재무팀은 보기를 맞춤화하여 핵심 성과 지표(KPI), 트렌드 및 예외를 한눈에 추적할 수 있습니다. 사용자는 풍부한 기술 전문 지식 없이도 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 데이터를 필터링하고 세부적으로 살펴볼 수 있습니다. 이러한 유연성으로 인사이트를 향상하고 공유 목표를 중심으로 팀의 의견을 조율할 수 있습니다.

재무 보고 자동화는 비즈니스 성장에 맞춰 확장할 수 있습니다. 이 플랫폼은 성능 저하 없이 증가하는 거래량, 새로운 엔티티 및 확장된 지역 운영을 처리할 수 있습니다.

조직은 거버넌스와 통제를 유지하면서 사용자와 데이터 소스를 추가할 수 있습니다. 이러한 확장성은 장기 투자를 보호하고 시스템 전면 교체 없이 혁신을 지원합니다.

자동화된 재무 보고 툴은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 재구성된 커넥터를 통해 기존 시스템과 손쉽게 통합됩니다. 조직은 최소한의 운영 중단으로 ERP, 급여, 조달 및 은행 플랫폼을 연결할 수 있습니다.

빠른 통합은 과제를 해결하고 구현 시간을 단축하며, IT 부담을 줄이고 가치 실현 시점을 앞당깁니다.

재무 리더는 최신 기술 흐름을 유지하고 자사에 적합한 자동화 툴을 선제적으로 도입해야 합니다. 다음 요소들은 조직이 재무 보고 자동화를 도입할 때 참고할 수 있는 모범 사례입니다.

1. 명확한 목표 설정: 먼저 재무 보고 자동화가 조직에 어떤 가치를 제공해야 하는지 정의하세요. 우선순위가 높은 보고서, 필요한 정확도 수준 및 규정 준수 요구 사항을 식별하세요. 더 빠른 마감 주기나 향상된 예측과 같은 비즈니스 성과에 목표를 맞추세요. 명확한 목표를 설정하면 재무팀은 범위와 성공 측정 기준에 대한 방향성을 확보할 수 있습니다.
2. 데이터 무결성 우선: 정확하고 일관되며 잘 관리되는 데이터를 기반으로 자동화 툴을 구축하세요. 자동화 시스템을 위한 강력한 데이터 구조를 구축하기 위해 데이터 정의를 표준화하고 데이터 소스를 검증하세요. 강력한 데이터 무결성은 보고서에 대한 신뢰도와 감사 대응 역량을 향상시키며, 조직 전반에서 더욱 강력한 의사 결정을 가능하게 합니다.
3. 다양한 이해관계자 참여: 재무, IT, 규정 준수 및 비즈니스 리더를 포함한 여러 비즈니스 부문이 함께 참여하도록 하세요. 각 그룹은 요구 사항과 종속성에 대한 중요한 인사이트를 제공합니다. 협업을 통해 시스템 설계가 개선되고, 재무 모델링 및 재무 예측과 같은 작업을 다시 수행할 필요가 줄어듭니다. 협업은 시스템 설계를 개선해 조직이 더 나은 프로세스를 구축하고 재무 모델링 및 예측과 같은 작업의 재작업을 방지할 수 있도록 합니다. 이해관계자를 참여시키면 자동화된 보고서가 운영 및 규제 요구 사항을 충족하도록 할 수 있습니다.
4. 교육 및 기술 향상에 집중: 자동화된 보고 도구를 사용하고 관리할 수 있는 기술을 재무팀에 제공하세요. 이러한 모범 사례는 재무 분야에서 생성형 AI가 더욱 보편화됨에 따라 특히 중요해지고 있습니다. 대시보드 및 워크플로에 대한 역할 기반 교육을 제공하고, 리소스가 허용하는 경우 변화 관리 팀을 참여시키세요. 기술 향상은 변화에 대한 저항을 줄이고 투자 수익을 극대화합니다.
5. 단계적 구현: 단계적 접근 방식을 채택하여 복잡성과 위험을 줄이세요. 영향력이 크고 복잡도가 낮은 보고서부터 시작하세요. 조금이나마 성공한 후에는 고급 사용 사례로 확장하세요. 이 방법을 사용하면 재무팀이 결과를 검증하고 프로세스를 개선한 후 조직 전체로 확장할 수 있습니다.
6. 진행 상황 모니터링: 초기 도입 단계에서 설정한 목표 대비 성과를 추적하세요. 정확도, 처리 주기, 사용자 도입률 및 예외 발생률을 측정하세요. 지속적인 모니터링은 FP&A 팀이 문제를 조기에 식별하고 자동화가 기대한 이점을 제공하는지 확인하는 데 도움을 줍니다.
7. 반복 및 최적화: 재무 보고 자동화를 언제든지 변경 및 수정이 가능한 진화하는 기능으로 취급하세요. 프로세스를 정기적으로 검토하고 이해관계자와 함께 피드백을 평가하여 필요한 경우 개선하세요. 효율성을 개선하고 더 가치 있는 보고 결과를 얻기 위해 최적화 기회를 지속적으로 모색하세요.