기술적 블로그에서 이번에는 어느 정도 찬반이 갈리고, 핫한 주제에 대해 글을 작성해 봅니다.
"AI는 회계사를 대체할 수 있을 것인가?"라는 질문에 대해 많은 분들이 우려를 표하고 있습니다.
실제로 연관 검색어와 관련 업계 기사들을 보면, ChatGPT 등장 이후 "회계사가 대체될 것인가?"라는 주제가 자주 언급되고 있으며, 심지어는 "회계사는 없어진다"라는 극단적인 의견도 보입니다.
하지만 개발자 출신으로 현재 회계 업계에서 창업을 한 대표의 입장에서
- AI가 왜 회계사를 완전히 대체하지 못하는지
- 대체하지 못한다면 어떤 부분이 대체 가능한지
- 그리고 어떤 회계법인 및 회계사가 앞으로 살아남아 확장할 수 있는지
에 대해 분석하여 적어 보려 합니다.
1. LLM의 등장
LLM (Large Language Model, 대규모 언어 모델)에 대해서는 한 번쯤 들어보셨을 겁니다.
우리가 흔히 알고 있는 ChatGPT 또한 대규모 언어 모델을 기반으로 하고 있습니다
.
궁금하거나 어려웠던 문제를 입력하면 척척 잘 풀어내는 모습이 신기하기도 하고, 한편으로는 걱정스럽기도 합니다.
실제로 업계에서 ChatGPT 사용 사례의 50%가 개발 및 IT 분야에서 가장 많으며, 특히 코딩과 관련된 활동량이 가장 높습니다. 아마 이 이유로 인해 대규모 개발자의 권고사직부터 개발자 채용 시장에서 오픈 포지션의 감소까지, 특히 코어 기술에 대한 우대 현상이 두드러지고 있는 상황입니다.
이미 개발 및 IT 분야에서는 가시적인 임팩트가 나타나고 있습니다. 1~3년 차 수준의 개발은 오히려 ChatGPT가 더 잘 수행하고 있으며, 간단한 개발 업무는 100% GPT로 처리해도 문제가 없을 정도의 수준이 되었습니다.
이러한 모습을 보며 많은 회계사와 세무사들이 "그럼 회계나 세무 정보를 입력하면 AI가 우리 일을 대신할 수 있는 것 아닌가?"라는 의문을 가질 수 있을 텐데요. 이 질문에 대해 기술적, 경영적으로 해석하여 "불가능하다"고 답변드리고자 관련 글을 작성했습니다.
2. 회계에서의 LLM 활용
물론 LLM에 회계 및 세부 정보를 업로드해 간단한 질의응답, 글 해석, 조언 정도는 가능합니다.
심지어 간단한 계산도 GPT가 척척 해주기도 합니다. 하지만 대부분의 회계 및 세무 업무는 이 정도 수준으로는 수행이 불가능합니다.
기술적으로 이를 해석하자면 아래와 같은 이유가 있습니다.
2.1 숫자 계산 및 규칙 기반 업무
아시다시피 대부분의 회계 업무는 숫자를 다루는 일이기 때문에 많은 계산과 분석이 필수적입니다.
여기서 LLM의 근본적인 문제가 드러납니다.
LLM은 "계산을 잘하지 못한다"는 고질적인 문제를 가지고 있습니다. GPT-4.0으로 어느 정도 개선되었다고 발표되었으나, 여전히 "주어진 데이터에서만" 계산이 가능하다는 한계가 있습니다.
"주어진 데이터"란, 회계와 세무 업무 특성상 외부 데이터(예: 회사 주가, 부동산 가치, 세금 등)를 포함합니다.
GPT는 이런 데이터를 접근하지 못하며, 어떤 데이터를 "선택"하고 "활용"할지 판단하는 과정은 상황과 법에 따라 다릅니다. 특정 상황을 이해하고 적합한 데이터를 선택하며 올바른 계산법을 적용하는 일은 현재로서는 회계사와 세무사, 즉 경험과 노하우를 가진 인간만이 가능하다고 판단됩니다.
2.2 대규모 데이터 처리 및 이해
업무를 하시면서 엑셀을 가장 많이 사용하셨을 거라고 생각합니다.
하지만 여러분이 사용하는 엑셀은 생각보다 복잡합니다. 복잡한 이유는 데이터 처리와 데이터 이해 부분에 있습니다.
엑셀의 각 셀은 각각 다른 의미를 지니며, 이를 이해하려면 전체 엑셀 구조(데이터의 맥락)를 알고 있어야 하고, 관련 데이터를 어떻게 계산해야 할지도 알아야 합니다.
이러한 엑셀 데이터 구조는 각 법인과 사람마다 특화되어 있어 일반화된 계산을 적용하기가 어렵습니다.
이를 위해 OpenAI는 Rockset이라는 기업을 인수하기도 했으나, 아직까지 간단한 엑셀 차트 분석 수준에 머물러 있는 것으로 보입니다.
이미 해외 대기업에서도 Spreadsheet (엑셀)을 이해하는 LLM을 만들려 시도하는 모습을 보이고 있지만, 지금 상태로는
엑셀 전체로 이해는 못 하고 있는 상황이다.
SpreadSheetLLM 같은 경우 엑셀을 여러 단위로 나누어서, 단위마다 이해를하고 종합적으로 다시 연결하는, parsing 형태의 기술 기반을 사용한다.
엑셀을 활용하는 업무 특성상 "숫자"만 봐도 "이건 세금이다", "이건 월급이다" 라고 파악할 수 있는 회계사와 세무사에
비해, AI는 이런 이해를 전혀 하지 못하는 상황입니다.
물론 셀마다 해야 하는 계산, 데이터 분석, 차트 생성도 전혀 수행하지 못하고 있습니다.
오히려 RPA 소프트웨어가 이 부분에서는 더 효율적인 상황입니다.
2.3 특정 상황에 맞는 규정 선택
숫자 계산과 데이터 조회를 제대로 수행하려면 상황을 명확히 이해하고 적합한 규정(예: KIFRS)을 선택할 수 있어야 합니다.
비슷한 법이나 규정을 알려주는 것이 아니라 "특정 상황"을 명확히 이해하고 가장 적합한 법을 추론하고 검색하여 해결하는 것은 인간의 뇌가 가장 잘하는 일입니다.
특히 감사나 M&A처럼 법적 데이터를 많이 다루는 분들은 하루에도 몇 시간씩 세법 사이트와 KIFRS 사이트를 살펴보며 필요한 정보를 찾는 경우가 많습니다.
이러한 불편함은 기존 LLM이 해결하지 못한 영역입니다.
하지만 인벡터와 같은 소프트웨어는 기준서(KIFRS)에 특화된 AI 검색 엔진으로, 앞으로 더 많은 데이터(세법 등)를 추가할 예정이니 이를 통해 많은 시간을 절약할 수 있을 것이라 생각합니다.
3. 그렇다면 어떤 업무가 대체 가능할까요?
"시간이 오래 걸리는" 업무들은 대체가 가능합니다.
대부분의 규칙 기반 업무는 사실 아직도 관련 소프트웨어가 없는 게 이상할 정도로 비효율적으로 처리되고 있는 경우가 많습니다.
이런 소프트웨어는 사람을 대체하는 것이 아니라, 업무를 더 쉽고 빠르게 처리하도록 돕는 SaaS 형태입니다.
카톡이 이메일을 대체하지 않고, 택시가 버스를 사라지게 하지 않듯이,
본인이 하고 싶은 업무를 더 쉽게, 상황에 맞게 처리해 줄 수 있는 SaaS가 기존의 번거로운 업무를 대신 처리할 수 있다고 보고 있습니다.
실제로 인벡터는 삼일회계법인(PwC), KICPA, 그리고 작은 로컬 회계법인들까지 업무 자동화 태스크에서 활동하고 있습니다.
특정 회계법인에서 "자주" 했던 업무를 자동화하면서 기존 인력을 더 효율적으로 재배치하는 환경을 조성하고 있으며, 이는 회계사가 대체되는 것이 아니라 "번거로운" 업무를 처리해 줄 소프트웨어가 중요해질 것으로 전망됩니다.
4. 그렇다면 어떤 회계 및 세무 법인이 살아남고 성장할까요?
정답은 간단합니다.
회계법인이 제공할 수 있는 가치는 세 가지로 나뉩니다.
- 신뢰
- 업무 처리 속도
- 업무 처리 비용
신뢰는 사람이 줄 수 있는 부분으로, 아무리 AI가 발달해도 이를 대체하기 어렵습니다.
그러나 업무 처리 속도와 비용은 인벡터와 같은 SaaS 플랫폼을 통해 인력 채용보다 훨씬 더 빠르고 효율적으로 개선할 수 있습니다.
예를 들어, 인벡터는 ICFR(Data Reconciliation) 과정을 기존 4000시간에서 40시간으로 단축하였고,
상속·증여비율 계산을 40시간에서 40분으로 줄였습니다.
이로 인해 기존 5명의 회계사가 필요했던 업무를 2명이서 수행할 수 있고, 3억 원의 인건비를 절감할 수 있었습니다.
동시에 클라이언트는 최대 30% 저렴하게 서비스를 제공받아 순이익을 늘리는 선순환 구조를 만들고 있습니다.
5. 그렇다면 인벡터는 왜 가능한가요?
다른 SI 업체들도 있을 텐데, 왜 대규모에서 소규모 회계법인들이 저희를 선택할까요?
가장 큰 이유는 세 가지로 나뉩니다.
1. 가격
기존 SI 업체들은 착수금이 억 단위이고 월 유지 비용이 수천만 원에 달하는, 말도 안 되는 가격을 책정해왔습니다. 이는 이 업계에 특화된 솔루션이 아닌, 그때 그때 외주를 받아 1부터 100까지 새롭게 개발해야 했기 때문입니다.
하지만 인벡터는 국내 유일의 회계법인 특화 솔루션으로, 기존 SI 기업 대비 20%의 가격으로도 문제를 해결할 수 있습니다.
개발 시간 또한 6개월이 아닌 1~2개월로 대폭 단축됩니다.
2. 기술
인벡터는 UC Berkeley, 서울대, 카이스트 출신 창업자들이 모인 팀으로, 완전히 기술에 집중된 회사입니다. 데이터 처리, 검색, 계산에 있어 인벡터의 기술력은 독보적이며, 기준서 검색 분야에서는 OpenAI보다 5배 이상의 성능을 자랑하며 세계 최고 수준의 회계 특화 서비스를 제공하고 있습니다.
3. CS
아무리 가격과 기술이 뛰어나도 고객 케어가 부족하면 신뢰를 잃기 마련입니다.
인벡터는 모든 세일즈와 고객 관리를 대표와 부대표가 직접 관리합니다.
특히 대표가 개발자 출신이라 모든 기술적 부분에 대한 설명과 솔루션 제공이 가능하며, 즉시 견적과 플랫폼 개발 시간을 결정할 수 있습니다.
기존 고객들 역시 계약 이유로 "CS가 좋다"는 피드백을 가장 많이 주셨습니다.
혹시 더 궁금한 점이 있다면, 인벡터는 12월 11일 KICPA에서 주관하는 70주년 행사에 참여할 예정입니다. 그때 뵐 수 있기를 바랍니다.
더 많은 문의는 baegyutae@togglecampus.com 또는 010-4727-5162로 부탁드립니다.
감사합니다.
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