재무팀 AX, 어디서부터 시작해야 할까요?

안녕하세요 AI 재무 인프라 솔루션 포트원입니다.

포트원 정영주 대표가 어느 건물 엘리베이터에서 우연히 들은 재무팀의 대화입니다. 마케팅팀도 CS팀도 개발팀도 AI 도구를 쓰는 시대에, 유독 재무팀만 여전히 엑셀로 밤을 새우고 그것을 무용담처럼 이야기합니다.

지난 7월 30일 열린 'Finance AX Roadmap' 웨비나는 바로 이 질문에서 출발했습니다.

재무팀은 어디서부터, 어떤 순서로 AI를 적용할 수 있을까요?

문제는 담당자의 역량이 아니라, 회사의 성장을 재무팀이 그대로 감당하는 방식이기 때문입니다. 매출이 늘면 거래량이 늘고, 판매 채널과 국가가 늘어납니다. 그만큼 정산 대상과 통화, 세금 구조의 복잡성도 함께 커지기 때문에 재무팀에 병목이 찾아옵니다.

데이터가 흩어져 있다는 점이 이 병목을 더 키웁니다. PG사, 마켓플레이스, 인보이스, 세금계산서가 저마다 다른 포맷과 타이밍으로 들어오고, 이를 사람이 손으로 취합해 대사합니다. 그 결과 마감이 지연되고 실수가 생기며, 경영진에게 숫자가 늦게 도달해 의사결정도 함께 늦어집니다.

사람을 늘려도 복잡성이 같이 증가하기 때문에 격차는 좁혀지지 않습니다. McKinsey는 AI를 적극 도입한 재무 조직이 데이터 처리에 쓰는 시간을 20~30% 줄이고, 그 시간을 사업 파트너링과 분석으로 돌린다고 분석했습니다. 증원이 아니라 일하는 방식 자체를 바꿔야 하는 이유입니다.

정영주 대표는 이 전환을 'Finance AX(AI Transformation)'로 정의합니다. AX는 AI 도구를 더 많이 쓰는 것이 아니라, 데이터를 AI에게 주고 AI가 결과를 만들게 한 뒤 사람은 검토와 승인만 하는 구조로 일하는 방식의 전제를 바꾸는 것입니다. 정해진 프로세스에 회사를 맞추는 기존 SaaS와 달리, AX는 회사의 실제 업무 방식에 소프트웨어를 맞춘다는 점에서 다릅니다.

재무 AX는 지금까지 손으로 하던 업무의 자동화이면서, 시간이 없어 못 하던 업무의 실현이기도 합니다. 포트원 한승호 CSO는 이를 '무엇이, 어떻게, 얼마나'라는 세 질문으로 정리했습니다. 데이터 취합, 대사, 계약, 청구, 송금, 신고, 분석 등이 바로 AI가 잘하는 영역입니다.

AX 효용은 실제 수치로 드러납니다. 포트원이 지난 2년간 여러 K-브랜드의 월 매출 마감을 자동화한 결과, 마감 소요 시간은 D+15~20일에서 D+3일로, 투입 인력은 10명 이상에서 1명으로 줄었습니다. 글로벌 뷰티 기업에 인수되며 D+1 마감을 요구받은 한 고객사도 자동화로 이 기준에 대응했습니다.

단, 효용의 전제는 바로 '데이터 품질'입니다. 한승호 CSO는 "Garbage In, Garbage Out"을 강조하며, 흩어진 데이터를 단순히 취합하는 것과 맥락을 기반으로 잇는 것은 다르다고 설명했습니다. 예를 들어 아마존은 주문 내역서와 정산 내역서의 매출·비용 항목이 다르고, 취소·환불이 재고 리포트에 반영되는 시점도 어긋나기 때문에 이 맥락을 모르면 마감이 틀어집니다.

그래서 포트원은 AI에만 의존하지 않습니다. 재무회계는 80점짜리 답이 없는, 100점 아니면 0점인 영역이기 때문입니다. AI가 정책 변경을 상시 모니터링하되, 엔지니어의 직접 코딩과 재무회계 전문가의 검토를 결합하는 방식으로 데이터 정합성을 맞춥니다.

사업이 성장하고 해외 거래처가 늘어날수록 송금은 규칙만으로 감당할 수 없는 다양성과 마주합니다. 포트원 한지환 PO는 그 이유를 세 가지로 짚었습니다. 인보이스 형식이 저마다 다르고, 계약서의 예외 조항이 자연어로만 존재하며, 분할 지급은 계약 하나의 생애주기 전체를 기억해야 한다는 점입니다.

포트원의 Payout Agent는 이 문제를 '저장하는 자동화'가 아니라 '판단하는 자동화'로 해결합니다. 국문 세금계산서든 영문 인보이스든 형식과 무관하게 청구 금액·수취인·통화·만기일을 같은 정확도로 추출합니다. 처리한 인보이스가 쌓일수록 판단이 정교해지기 때문에, 규칙을 하나씩 새로 짜 넣는 개발 방식과 달리 데이터가 쌓일수록 스스로 개선됩니다.

'유효성 판단'도 핵심 역량입니다. 동일 수취인에게 24시간 내 중복 지급, 신규 수취인에게 고액 지급, 평소 대비 3배 초과 지급, 블랙리스트 계좌·국가 지급, 업무 시간 외 대형 지급이라는 다섯 가지 기준으로 이상 지급을 탐지하고 경고합니다. 실행은 항상 사람의 승인 뒤에만 이뤄지며, 금액 구간별로 팀장·CFO 승인 워크플로우를 설정할 수 있습니다.

효과는 정량 지표로 확인됩니다. 포트원의 송금 솔루션을 도입한 곳은 송금 처리 시간이 건당 약 20분에서 1분으로, 담당자 한 명이 관리하는 규모가 월 20건에서 200건 이상으로 늘었습니다. 은행 SWIFT 대비 수수료를 약 50% 절감하고, 24시간 365일 송금이 가능한 것이 장점입니다.

매출채권 관리는 규칙 기반 자동화로는 풀리지 않던 영역이지만, AI 에이전트는 사람 대신 판단까지 할 수 있습니다. 포트원 고유미 PO는 그 이유를 세 가지 벽으로 설명했습니다. 거래처마다 단가·주기·결제 방식이 달라 예외가 규칙 수를 넘고, 개인 명의 입금이 어느 법인 건인지 컴퓨터가 판단하기 어려우며, 청구 근거인 계약서가 PDF·메일·구두로 흩어져 있기 때문입니다.

핵심은 데이터에 의미와 맥락을 더하는 구조입니다. 흩어진 데이터를 연결하고, 그 위에 '개인명은 곧 법인 대표'라는 암묵지까지 부여하면 에이전트가 스스로 판단합니다. 예를 들어 입금자가 대표 개인 명의라도, 계약서상 대표자명과 일치하고 적요의 상품명이 청구 건과 맞으며 3개월간 동일 패턴이 확인되면 높은 신뢰도로 자동 처리합니다.

재무는 오류가 존재하면 안되는 영역이기 때문에, 이 자동화는 사람의 검토를 전제로 설계됩니다. 이를 Human-in-the-Loop라고 하며, AI가 근거와 함께 초안을 올리면 사람이 승인하거나 반려합니다. 처리 결과가 학습 데이터로 쌓이면서 자동 처리 비중이 늘어나기 때문에, 사람은 점점 예외 검토에만 집중하게 됩니다.

효과는 채권 전 구간에서 나타납니다. 입금 매칭은 약 98%가 자동 처리되고, 상품별 4시간이 걸리던 세금계산서 발행과 월 600줄 이상의 수기 매출 인식이 실시간으로 바뀝니다. 연체가 길수록 회수 확률이 떨어지기 때문에, 결제일 전 리마인더부터 D+90 에스컬레이션까지 단계별로 톤을 바꿔 자동 대응하며 DSO와 연체율을 낮춥니다.

이번 웨비나를 관통하는 메시지는 하나였습니다. 재무팀의 시간이 데이터를 모으고 맞추는 노동에서, 캐시플로우와 리스크, 성장 전략을 다루는 판단으로 옮겨간다는 것입니다.

그 전환은 거창한 전사 프로젝트가 아니라, 입금 대사 같은 작은 업무 하나에서 시작됩니다. 마감이 D+3으로 줄고 송금이 건당 1분으로 짧아진 사례들도, 결국 태스크 하나를 AI-native로 바꾸는 데서 출발했습니다.

지금 우리 팀에서 가장 반복적이고, 가장 시간을 많이 쓰는 업무는 무엇인가요? 그 하나를 떠올렸다면, 이미 Finance AX의 출발점에 서 있는 셈입니다.

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