생성형 AI로 중요한 F&A 기능을 간소화하고 개선하는 방법

재무 및 회계(F&A)의 미래를 상상해 보세요. 이 미래에서 여러분의 F&A 기능은 최첨단입니다. 아마도 여러분은 차세대 전사적 자원 관리(ERP) 시스템과 고급 예측 분석을 제공하는 타의 추종을 불허하는 F&A 계획 플랫폼을 사용하고 있을 것입니다. 또한 최신 클라우드 네이티브 혁신 기술을 배포하고 그 과정에서 운영 비용을 개선했을 수도 있습니다. 미래 지향적이고 전략적인 CFO는 비즈니스 프로세스를 간소화하고 재무 성과를 최적화하는 동시에 전사적으로 사전 예방적인 비즈니스 인사이트를 확보하기 위한 AI 노력을 주도하고 있습니다. 전체적이고 가공되지 않은 데이터를 통해 F&A는 회사의 전체 가치 사슬(고객, 공급업체, 경쟁사, 프론트 및 백오피스 운영)에 대한 엔드투엔드 뷰를 확보할 수 있습니다. 여러분은 조직 내 혁신의 최전선에 서서 변화를 이끄는 촉매제 역할을 합니다. 하지만 이제 여러분은 전사적인 성장을 주도하고 디지털 혁신을 추진하여 조직이 탁월한 운영 성과를 달성할 수 있도록 지원하는 임무를 맡게 되었습니다.

IBM Consulting은 업계 전문 지식을 바탕으로 특정 워크플로(예: 기록-보고, 리드-현금화, 조달-결제 등)에서 새로운 AI 기능으로 이러한 프로세스를 보강하여 가치를 창출하는 방법을 이해할 수 있도록 도와드립니다. 핵심 재무 프로세스에서 이 기술을 활용하여 업무를 간소화하고 향후 F&A 전문가의 업무 방식을 혁신하여 의미 있는 변화를 만들 수 있습니다. AI를 통한 기록-보고 현대화에 관한 최근 IBV의 연구에 따르면 "기록-보고에 AI를 도입한 조직은 저널 항목 처리 주기가 66%더 빨라졌다"고 합니다.

또한 일부 대규모 언어 모델(LLM)은 이미 F&A에서 사용하는 대규모 데이터 세트에서 얻은 지식을 기반으로 조사 및 요약, 번역 및 해석, 생성, 이해 및 보고, 대화 및 참여를 수행할 수 있습니다. 그리고 생성형 AI를 출시하는 과정에는 규제 제약 등 고려해야 할 사항이 훨씬 더 많습니다.

생성형 AI는 기록-보고 기능 및 계획-인사이트 하위 기능에 도움이 될 수 있습니다. 다음은 생성형 AI(및 대화형 AI 기능)를 활용하여 이러한 매우 중요한 재무 및 회계(F&A) 기능을 간소화하고 향상시킬 수 있는 명확한 기회가 보이는 여러 작업들입니다.

• 연구 및 요약: 생성형 AI는 대규모 데이터 세트를 조사하고, 주요 인사이트를 추출하고, 복잡한 텍스트(예: 연구 및 회계 표준, 일반적으로 인정되는 회계 원칙(GAAP), 지침 노트, 요약 및 간행물)를 요약할 수 있습니다. 그런 다음 AI는 정보를 종합하고 인사이트를 요약하여 회사의 금융 거래를 적절하게 처리하고, 영향을 평가하고, 중요한 기술 회계 질문 및 공개 요구 사항에 답변할 수 있습니다.

• 번역 및 해석: 생성형 AI는 데이터를 내러티브로 번역하고 해석하여 권장 조치와 함께 내부 또는 외부 보고에 대한 인사이트와 지침을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI는 회계 정책을 번역하고 이를 일련의 거래 회계 일지로 해석하여 상세한 설명과 함께 회계 전문가에게 도움을 줄 수 있습니다.

• 생성 및 작성: 생성형 AI는 상세한 해설이 포함된 보고서를 생성하고, 이메일 초안을 작성하고, 새로운 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 생성형 AI는 과거 재무 데이터, 보고 템플릿 및 규제 요건을 학습하여 표준화된 재무 보고서를 생성하고 특정 이해관계자의 요구에 맞는 맞춤형 보고서를 생성할 수 있습니다.

• 이해 및 보고: 생성형 AI는 재무 데이터를 이해하고 보고하여 귀중한 인사이트를 제공하고 의사 결정 과정을 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 수익, 지출, 수익성, 현금 흐름, 유동자산 및 기타 관련 재무 데이터와 같은 재무 데이터를 이해하여 주요 트렌드와 인사이트를 이해하기 쉬운 해설 및 설명과 함께 보고할 수 있습니다.

• 대화 및 참여: 생성형 AI는 실시간 대화형 대화에 참여하여 즉각적인 응답과 설명을 제공하여 적시에 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 대화형 기능을 결합함으로써 생성형 AI는 전문가들이 의사 결정을 내리는 데 필요한 속도, 정확성 및 참여도를 가속화하는 동적이고 인터랙티브하며 통찰력 있는 재무 논평을 제공할 수 있습니다.

생성형 AI를 위한 IBM의 Center of Excellence는 핵심 비즈니스 프로세스, 경험, IT 운영을 혁신하고 AI 고객 참여로부터 얻은 교훈을 활용합니다. IBM의 풀 스택 접근 방식은 기존 머신 러닝과 파운데이션 모델 기반의 새로운 생성형 AI 기능을 구축하고 배포하기 위한 AI 제품 포트폴리오를 제공합니다.

생성형 AI를 통한 금융의 미래 블로그 시리즈에서 더 많은 게시물을 살펴보고 생성형 AI가 F&A 전문가에게 어떻게 도움이 되는지, 그리고 생성형 AI를 통해 어떻게 재무 운영의 효율성을 개선할 수 있는지에 대해 자세히 알아보세요.