AI 시대 회계·재무 담당자, 무엇이 달라지나
회계와 재무만큼 AI 자동화의 영향을 직접적으로 받는 분야도 드뭅니다. 반복적이고 규칙 기반의 업무가 많아 기계가 대체하기 쉬운 영역이기 때문입니다. 실제로 많은 기업이 이미 회계 소프트웨어와 AI 기반 시스템으로 업무를 자동화하고 있습니다. 그렇다면 회계·재무 담당자는 앞으로 어떻게 변화해야 할까요?
회계·재무의 자동화 물결
회계·재무 분야의 자동화는 이미 현실입니다. 전표 입력, 세금 계산, 급여 처리 같은 업무는 소프트웨어가 더 빠르고 정확하게 처리합니다. AI는 여기서 한걸음 더 나아갑니다. 영수증을 스캔해서 자동 분개하고, 이상 거래를 감지하며, 재무 보고서를 자동 생성하는 수준까지 왔습니다.
문제는 속도입니다. 10년 전만 해도 회계 담당자가 손으로 처리하던 업무가 이제는 클릭 몇 번으로 끝납니다. 인력 구조조정은 자연스러운 결과입니다. 단순 반복 업무만 하던 직원은 설 자리를 잃고, 업무 범위를 확장하지 못한 담당자는 위기를 맞습니다.
AI가 대체하는 업무
현재 AI가 대체하고 있거나 곧 대체할 회계·재무 업무는 명확합니다.
전표 입력과 분개: OCR 기술과 AI를 결합한 시스템이 영수증과 청구서를 읽어 자동으로 전표를 생성합니다. 사람이 일일이 입력하던 시간은 거의 사라졌습니다.
급여 계산: 복잡해 보이지만 규칙이 정해진 업무입니다. 근태 정보만 입력하면 AI가 급여, 세금, 공제액을 모두 계산합니다.
기초적인 재무 분석: 매출 추이, 비용 증감, 재무비율 같은 기본 분석은 AI가 자동으로 처리합니다. 대시보드를 통해 실시간으로 확인할 수 있어 담당자의 개입이 줄어듭니다.
세무 신고: 법인세, 부가세 같은 세무 신고도 시스템이 자동화하고 있습니다. 특히 정형화된 신고 업무는 AI가 더 정확하고 빠릅니다.
AI가 대체 못하는 업무
하지만 모든 회계·재무 업무가 자동화되는 건 아닙니다. AI가 대체하기 어려운 영역은 분명히 존재합니다.
전략적 재무 기획: 회사의 미래 방향을 결정하는 재무 전략은 단순 계산이 아닙니다. 시장 상황, 경쟁 구도, 경영진의 비전을 종합해 판단해야 합니다. 이건 AI가 못합니다.
복잡한 거래 판단: 회계 처리가 애매한 거래, 회계 기준 해석이 필요한 상황, 세법 적용이 불분명한 케이스는 전문가의 판단이 필요합니다. AI는 학습한 패턴 안에서만 작동합니다.
이해관계자와의 소통: 감사 대응, 투자자 설명, 은행과의 협상은 사람이 해야 합니다. 숫자 뒤에 숨은 맥락을 설명하고, 상대를 설득하는 건 인간 고유의 영역입니다.
내부 통제와 감사: 회계 프로세스의 적정성을 평가하고, 리스크를 관리하며, 내부 통제를 설계하는 일은 높은 수준의 전문성과 판단력이 필요합니다.
새롭게 필요한 역량
회계·재무 담당자가 살아남으려면 새로운 역량을 갖춰야 합니다.
데이터 분석 능력: 엑셀을 넘어 SQL, 파이썬, BI 도구를 다룰 줄 알아야 합니다. AI가 뽑아낸 데이터를 해석하고 인사이트를 도출하는 능력이 핵심입니다.
시스템 이해: 회계 시스템, ERP, AI 도구의 작동 원리를 이해하고 설정할 수 있어야 합니다. 기술을 사용만 하는 게 아니라 관리하고 최적화하는 역할로 올라서야 합니다.
비즈니스 이해: 숫자만 보는 회계사가 아니라 사업을 이해하는 전략가로 변해야 합니다. 재무 데이터로 사업 방향을 제시하고, 경영진의 의사결정을 지원하는 파트너가 되어야 합니다.
커뮤니케이션: 복잡한 재무 정보를 비전문가에게 쉽게 설명하는 능력이 중요합니다. 보고서 작성, 프레젠테이션, 협상 능력이 경쟁력이 됩니다.
커리어 방향 전환 옵션
현재 단순 업무 중심이라면 방향을 바꿔야 합니다. 몇 가지 옵션이 있습니다.
FP&A(재무 기획 및 분석)로 전환: 전통적인 회계 업무에서 벗어나 재무 기획, 예산 수립, 실적 분석 쪽으로 이동하세요. 이 영역은 AI가 쉽게 대체하기 어렵고, 회사에서 중요도가 높아지고 있습니다.
데이터 애널리스트: 회계·재무 지식에 데이터 분석 기술을 더하면 강력한 무기가 됩니다. 재무 데이터를 다루는 데이터 애널리스트는 수요가 많습니다.
회계 시스템 컨설턴트: ERP 구축, 회계 시스템 도입, 프로세스 자동화를 지원하는 컨설턴트로 전환할 수 있습니다. 회계 업무를 아는 사람이 시스템을 설계해야 제대로 작동합니다.
전문 영역 심화: 세무, 감사, 내부통제 같은 전문 영역으로 깊이 파고드세요. 자격증을 취득하고 전문성을 인정받으면 AI가 대체할 수 없는 위치에 설 수 있습니다.
실천 가이드
당장 오늘부터 시작할 수 있는 행동 목록입니다.
1. 데이터 분석 도구 배우기: 엑셀의 고급 기능(피벗, 파워쿼리)부터 시작하세요. 여유가 있다면 SQL 기초 강의를 들으세요. 무료 온라인 강의가 많습니다.
2. AI 회계 도구 경험하기: 현재 회사에서 사용하는 시스템의 AI 기능을 적극 활용하세요. 없다면 개인적으로 무료 회계 소프트웨어를 써보며 자동화 기능을 체험하세요.
3. 사업부서와 대화하기: 영업팀, 마케팅팀과 대화하며 그들이 필요로 하는 재무 정보가 무엇인지 파악하세요. 회계 부서가 단순 정산 팀이 아니라 사업 파트너가 되어야 합니다.
4. 자격증 준비: CPA, 세무사 같은 전문 자격증이 있다면 경쟁력이 올라갑니다. 시간이 오래 걸리지만 장기적으로 가치가 있습니다.
5. 커리어 포트폴리오 만들기: 본인이 수행한 프로젝트, 개선한 프로세스, 도출한 인사이트를 기록하세요. 단순 입력 업무만 한 게 아니라 문제를 해결한 경험이 있음을 보여줘야 합니다.
마무리
회계·재무 직무는 사라지지 않습니다. 다만 요구되는 역할이 바뀔 뿐입니다. 단순 반복 업무는 AI가 맡고, 사람은 판단하고 분석하고 전략을 세우는 일에 집중하게 됩니다. 변화를 두려워하지 말고, 지금부터 준비하세요. 회계·재무 전문성에 데이터 분석 능력과 비즈니스 감각을 더하면 오히려 AI 시대에 더 중요한 인재가 될 수 있습니다.
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