기업 재무팀은 앞을 내다보기 위해 뒤를 돌아보는 데 익숙합니다. 이제 인공지능 덕분에 이 분야는 역동적이고 미래 지향적인 의사 결정 엔진으로 빠르게 진화하고 있습니다.  

예측 모델을 혁신하는 것부터 영향력 있는 효율성을 정확히 찾아내고 보다 효과적인 의사결정을 추진하는 것까지, AI는 CFO에게 변화에 대응할 뿐만 아니라 변화를 예측하고 실시간으로 적응하며 지속적인 복원력을 구축할 수 있는 도구를 제공합니다. CFO는 전략의 추진자가 되어 최고 경영진 내에서 영향력과 권한이 더욱 커질 것입니다. 방법은 다음과 같습니다.   

AI 알고리즘은 실시간 처리로 방대한 양의 데이터를 스캔하여 인간 분석가에게는 즉각적으로 드러나지 않을 수 있는 패턴과 추세를 파악할 수 있습니다. 이 기능을 통해 CFO는 데이터 기반 인사이트를 바탕으로 더 많은 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, AI는 현금 흐름 추세를 예측하고 수익을 보다 정확하게 예측하며 잠재적인 재무 위험을 식별하여 CFO가 문제가 확대되기 전에 선제적으로 대처할 수 있도록 지원합니다. 또한 보다 효과적인 예산을 수립하고 리소스를 효율적으로 할당하는 데 도움이 될 수 있습니다.

마스터카드는 외환 관리에 고급 예측 기능을 제공하는 AI 기반 결제 예측 도구를 구축하여 운영 민첩성을 향상하고 시장 변동에 철저히 대비할 수 있도록 했습니다.  

AI는 또한 전통적으로 재무제표와 위험 분석에 부분적으로 의존해 온 인수합병의 의사결정을 지원할 수 있습니다. 그러나 대부분의 M&As는 예측값을 달성하지 못합니다. AI는 더욱 다양한 소스로부터 더 세분화된 실시간 데이터를 분석할 수 있는 기능을 제공하여 더 날카로운 플레이와 정밀한 주도의 성장을 가능하게 합니다.

예측 분석과 통합 데이터 에코시스템을 통해 재무팀은 시장 변화에 대응하는 데 그치지 않고 이를 예측할 수 있게 됩니다.

AI는 많은 금융 업무를 자동화하여 수작업의 부담을 줄이고 인적 오류의 위험을 최소화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 송장 처리, 정산, 경비 관리와 같은 일상적인 프로세스는 AI 기반 시스템으로 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이러한 자동화를 통해 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 정확성과 규정 준수도 향상됩니다.  

특히 B2B 결제는 임베디드 금융과 실시간 데이터 통합을 통해 마찰을 없애고 매출 손실을 최소화하며 운전 자본을 극대화하는 등 선제적으로 대응할 수 있습니다.  

그 결과 재무팀은 반복적인 업무에 얽매이지 않고 재무 계획 및 분석과 같은 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있습니다. 

금융 사기가 증가하고 규제에 대한 우려가 높아지는 시대에 AI는 보안을 강화하고 규정을 준수할 수 있는 강력한 솔루션을 제공합니다. 마스터카드의 의사 결정 인텔리전스 및 안전망과 같은 AI 기반 시스템은 사기 탐지를 강화하고 새로운 데이터를 지속적으로 학습하여 탐지 정확도와 대응 속도를 개선합니다.  

또한 많은 AI 서비스가 끊임없이 변화하는 규제 요건을 준수하는지 모니터링하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 글로벌 조직 전반에서 규정 준수를 보장하는 일은 일반적으로 수작업과 시간 집약적인 작업으로 전문가의 전문 지식이 필요합니다. 그럼에도 불구하고 공급망, 관할권별 규제, 데이터 현지화 등 사각지대를 노출하려는 시도는 종종 불완전합니다.  

실시간 AI 기반 규제 데이터 스캔 및 시나리오 위험 모델링은 CFO가 규정 준수 취약성을 파악하고 위반, 벌금 및 평판 손상을 방지하는 데 도움이 됩니다.  

재무는 더 이상 독립적인 기능이 아닙니다. 재무 비즈니스 파트너는 제품 및 엔지니어링 팀과 긴밀히 협력하여 재무 계획을 주도하고 제품 개발을 지원하며 거시 경제 상황을 파악하는 반면, CFO 사무실의 동료들은 세금, 재무 또는 회계와 같은 특정 영역에 더 집중합니다.  

그러나 이 두 유형의 직원 간에 서로의 점을 연결하는 과정은 수작업과 시간이 많이 소요되어 의사 결정에 필수적인 지식의 공백이 발생했습니다. 최근 설문조사에 따르면 재무 책임자 2명 중 1명은 회사 전체의 재무 데이터에 대한 완전한 가시성이 부족한 것으로 나타났습니다.  

이러한 팀은 AI를 통해 이러한 개별 기능의 데이터를 효율적으로 취합하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 이론적으로는 이벤트 부서의 예산이 초과된 이유를 AI 상담원에게 물어볼 수 있습니다. 이벤트 팀의 회계 데이터, 거시 경제 환경의 동향, 전사적 전략의 변화에 대한 정성적 정보를 종합하여 AI 에이전트가 즉각적으로 답을 도출하고 며칠이 걸릴 수 있는 해결책을 제시할 수 있습니다. 

회의론은 데이터 기술이 제시하는 기회를 실현하는 데 걸림돌이 되며, 이를 위해서는 책임감 있는 방식으로 AI를 통합해야 합니다. 데이터 액세스, 스튜어드십, 계보 추적 등을 관리하는 프로토콜을 제정해야 합니다. 또한 데이터 분석에는 깨끗하고 정확하며 형식이 지정된 데이터가 필요한데, 많은 기존 조직에서는 처음에 이러한 데이터를 보유하지 못할 수도 있습니다. 

또한 많은 AI 모델은 결과물이 어떻게 도출되었는지 추적할 수 없기 때문에 CFO는 검증되지 않은 데이터와 자동화된 프로세스를 기반으로 중요한 재무 결정을 내리는 것을 주저하게 됩니다. 이러한 망설임은 종종 수작업에 의존하는 결과를 초래하여 AI가 약속하는 효율성 향상을 저해합니다.

신뢰를 구축하려면 CFO는 모든 단계에서 확신이 필요합니다. 편향되지 않은 고품질의 데이터 입력을 받아 정확하고 추적 가능한 추천을 제공하고 원활한 자동화를 달성해야 합니다. 

또한 직원들은 AI가 자신의 업무를 대체하는 것이 아니라 업무에 도움이 되는 보조 수단이라는 점을 인식해야 합니다. 결과물을 테스트하고 모니터링하려면 여전히 사람이 있어야 합니다. 궁극적으로 AI는 힘들고 일상적인 프로세스를 보다 효율적으로 만들어 직원들이 고객의 감정적 요구를 처리하고 인간만이 할 수 있는 다른 일에 집중할 수 있게 해줍니다.

최고재무책임자 사무실에 AI를 통합하는 것은 단순한 기술 발전이 아니라 전략적 필수 요소입니다. AI가 계속 발전함에 따라 재무 기능에 혁신을 가져올 잠재력은 더욱 커질 것이며, 현대의 CFO와 조직에 없어서는 안 될 도구가 될 것입니다.