최근 세무·재무 조직의 AI 중심 재편에 대한 기대가 커지고 있습니다. 특히 일상적 반복 업무 비중을 53%에서 21%로 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다. 그러나 AI 전환의 걸림돌로는 데이터, 인력, 기술 신뢰 등이 지적되고 있으며, 지정학적 불확실성과 관세·무역제도 변화, 인재난 등의 복합적인 문제가 존재합니다.
AI 전환을 위한 데이터 신뢰성 확보
AI 전환 과정에서 가장 큰 의미를 지니는 요소 중 하나는 데이터의 신뢰성입니다. 세무 및 재무 조직에서는 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 것이 매우 중요합니다. 데이터가 부정확하거나 일관성이 없을 경우, AI 시스템이 제공하는 결과에 대한 신뢰도가 떨어지게 되며, 이는 최종적인 업무 효율성을 저해할 수 있습니다. 데이터 신뢰성을 개선하기 위한 노력은 다음과 같은 여러 방안을 포함합니다: 1. **데이터 품질 관리**: 지속적인 모니터링과 검증 과정을 통해 데이터의 정확도를 유지해야 합니다. 2. **표준화**: 모든 데이터는 일관된 형식과 절차를 통해 수집되어야 하며, 이를 통해 오류를 줄일 수 있습니다. 3. **보안**: 데이터 유출이나 해킹으로 인한 위험을 방지하기 위해 강력한 보안 체계를 갖추는 것이 필수적입니다. 이와 같은 방법을 통해 세무 재무 부서의 AI 전환은 더 신뢰성 있는 데이터를 바탕으로 가능해질 것입니다. 이는 다시 말해 기업 전체의 재무 관리 시스템을 혁신하는 중요한 첫 단계가 될 것입니다.인력 구성의 변화와 재교육 필요성
AI 기술이 발전함에 따라 세무 및 재무 조직 내 인력 구성 또한 변화해야 합니다. 단순 반복 작업이 AI에 의해 자동화됨에 따라 기존 인력은 더 높은 수준의 전문성이나 창의적인 사고를 요구받게 됩니다. 따라서 인력 재배치 및 재교육이 필수적입니다. 새로운 인력을 채용하거나 기존 인력을 재교육하기 위한 방향은 다음과 같습니다: 1. **전문성 개발**: AI를 사용할 수 있는 기술적 역량을 갖춘 인력을 육성하는 것이 필요합니다. 2. **다양한 스킬 세트 요구**: 데이터 분석, AI 관련 소프트웨어 사용 등 다양한 스킬 세트를 갖춘 인재를 양성해야 합니다. 3. **조직 문화 변화**: AI와 협업하는 문화가 정착될 수 있는 환경 조성이 중요합니다. 이러한 인력 구성 변화는 세무 및 재무 부서의 경쟁력을 높이는 중요한 요소로 작용할 것입니다. 따라서 지속적인 교육과 함께 변화에 유연하게 대응하는 조직 문화를 조성하는 것이 필요합니다.기술적 신뢰 구축을 위한 전략
AI 전환을 진정으로 성공시키기 위해서는 기술적 신뢰를 구축하는 전략이 필요합니다. 특히, AI 시스템의 성능과 결과의 신뢰성이 중요한 요소로 작용합니다. 그러나 기술에 대한 신뢰 부족은 최종적인 도입에 있어 큰 장애물이 될 수 있습니다. 기술적 신뢰를 구축하기 위한 방향은 다음과 같습니다: 1. **투명한 알고리즘**: AI의 결정 과정이 이해할 수 있도록 해야 하며, 이는 사용자의 신뢰를 높이는 데 기여할 것입니다. 2. **테스트 및 검증**: AI 모델을 지속적으로 테스트하고 검증하여 성능을 평가할 필요가 있습니다. 3. **유지보수 체계 확립**: AI 시스템이 운영되고 난 뒤에도 지속적인 점검 및 개선이 필요합니다. 위와 같은 전략을 통해 세무 및 재무 부서는 AI 기술에 대한 신뢰를 구축하게 되고, 이는 다시 한번 전체 조직의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하게 됩니다.결론적으로, 세무·재무 조직의 AI 중심 재편은 데이터, 인력, 기술 신뢰성 등을 해결해야 할 주요 과제가 될 것입니다. 효율성을 극대화하고 경쟁력을 유지하기 위해서는 이러한 도전 과제를 극복하며 지속적인 혁신이 필요합니다. 앞으로의 단계로는 각 과제를 체계적으로 해결하는 로드맵을 수립하고 실행해 나가는 것이 중요합니다.
