요즘 AI가 직업을 대체한다는 이야기를 자주 듣게 되는데요. 어떤 직업들은 곧 사라질 것처럼 말해지기도 하고, 사무직 전반이 위혐받고 있다는 이야기들도 흔해졌죠.
그런데 이런 이야기들은 대부분 너무 넓고 추상적인 부분들이 많은 것 같아요. 실제로는 ‘직업’이 한 번에 사라지기보다는, 사무직 안에서도 특정 역할과 업무부터 하나씩 바뀌고 있는 상황에 가까워요.
그래서 오늘은 AI가 사무직, 그중에서도 재무관리자를 중심으로 AI가 어떤 일을 대신하고 있고, 어떤 역할은 여전히 사람에게 남아 있는지를 더 깊게 살펴보도록 할게요.
1️⃣ AI 도입 이전까지 재무 관리자는 어떤 일을 해왔을까
한국 기업에서 재무 관리자의 역할은 아직까지도 전통적인 업무 구조를 중심으로 유지되고 있어요. 일부 대기업이나 금융권을 제외하면 재무 관리 업무 전반에 AI가 깊게 적용된 단계라고 보기에는 어렵죠. 대부분은 AI 도입 이전 역할 구조 위에서 점진적인 변화가 시작되는 단계에 더 가까워요.
- 재무 데이터 수집과 정합성 관리
- 재무 관리자의 가장 기본적인 역할은 여전히 재무 데이터 수집과 정리인데요. 매출, 비용, 자산, 부채 같은 정보는 여러 시스템과 부서에 흩어져 있기 때문에 이를 하나의 기준으로 맞추는 과정이 필요해요. 이 작업에서는 숫자의 정확성과 데이터 간의 일관성이 무엇보다 중요하죠. 그래서 많은 기업에서는 여전히 사람이 직접 데이터를 확인하고 조정하는 방식을 사용하고 있어요.
- 재무 관리자의 가장 기본적인 역할은 여전히 재무 데이터 수집과 정리인데요. 매출, 비용, 자산, 부채 같은 정보는 여러 시스템과 부서에 흩어져 있기 때문에 이를 하나의 기준으로 맞추는 과정이 필요해요. 이 작업에서는 숫자의 정확성과 데이터 간의 일관성이 무엇보다 중요하죠. 그래서 많은 기업에서는 여전히 사람이 직접 데이터를 확인하고 조정하는 방식을 사용하고 있어요.
- 재무 보고와 커뮤니케이션
- 월별·분기별 재무 보고서 작성 역시 재무 관리자의 핵심 업무 중 하나인데요. 숫자 자체보다 중요한 건 이를 경영진이 이해할 수 있도록 구조화하고 설명하는 일이에요. 다만 실제 업무에서는 분석보다는 보고서 형식 맞추기, 수치 검증, 반복 수정에 상당한 시간이 소요되는 경우가 많아요.
- 월별·분기별 재무 보고서 작성 역시 재무 관리자의 핵심 업무 중 하나인데요. 숫자 자체보다 중요한 건 이를 경영진이 이해할 수 있도록 구조화하고 설명하는 일이에요. 다만 실제 업무에서는 분석보다는 보고서 형식 맞추기, 수치 검증, 반복 수정에 상당한 시간이 소요되는 경우가 많아요.
- 예산 관리와 사후적 통계
- 재무 관리자는 한 해 동안 사용할 예산을 미리 계획하고, 실제로 돈이 어떻게 쓰였는지를 계속 확인하는 역할을 해왔어요. 계획한 예산과 실제 지출을 비교하면서 차이가 나는 부분이 있으면 그 이유를 점검하고 보고하는 것이 주요 업무였죠. 다만 많은 기업에서 예산 관리는 미리 예측해서 조정하기보다는, 일이 벌어진 뒤에 확인하는 방식, 즉 사후적 통제에 가까운 형태로 이루어져요. 이런 방식에서는 상황이 빠르게 바뀔 때 즉각적으로 예산을 수정하거나 여러 가지 가능성을 미리 가정해보는 데 한계가 있어요. 그래서 재무 관리자의 역할은 이미 발생한 결과를 관리하는 데 더 집중되는 구조였죠.
- 재무 관리자는 한 해 동안 사용할 예산을 미리 계획하고, 실제로 돈이 어떻게 쓰였는지를 계속 확인하는 역할을 해왔어요. 계획한 예산과 실제 지출을 비교하면서 차이가 나는 부분이 있으면 그 이유를 점검하고 보고하는 것이 주요 업무였죠. 다만 많은 기업에서 예산 관리는 미리 예측해서 조정하기보다는, 일이 벌어진 뒤에 확인하는 방식, 즉 사후적 통제에 가까운 형태로 이루어져요. 이런 방식에서는 상황이 빠르게 바뀔 때 즉각적으로 예산을 수정하거나 여러 가지 가능성을 미리 가정해보는 데 한계가 있어요. 그래서 재무 관리자의 역할은 이미 발생한 결과를 관리하는 데 더 집중되는 구조였죠.
- 리스크 대응
- 현금 흐름 관리와 재무 리스크 점검은 재무관리자의 중요한 역할 중 하나인데요. 정기적인 점검을 통해 이상 징후를 확인하고 기준에서 벗어나는 경우 이를 보고하고 조정하는 방식으로 리스크를 관리해 왔죠.
- 다만 이러한 관리 방식은 주고 정해진 주기와 기준에 따라 점검하는 형태였기 때문에, 환경 변화가 빠를 경우 여러 가능성을 동시에 고려하거나 상황에 다라 즉각적으로 대응하는 데에는 한계가 있어요.
정리하면, AI 도입 이전까지 재무관리자는 전략적 판단을 하기 전, 준비 업무에 많은 에너지를 쓰는 직무라고 볼 수 있는데요. 그 부분이 자동화와 AI 도입에 대한 필요성을 점점 늘리고 있죠.
2️⃣ AI가 먼저 들어오기 시작한 재무 관리 업무들
아직까지는 AI가 재무관리 업무 전반에 본격적으로 적용되었다고 보기는 어려워요. 다만 모든 업무가 동일한 속도로 변화하고 있는 것은 아니며, 그중에서도 AI가 비교적 먼저 개입하기 쉬운 영역부터 변화가 시작되고 있죠. 공통적인 특징으로는 반복성이 높고, 규칙이 명확하며, 데이터 양이 많은 업무들이라는 것이에요.
- 재무 데이터 자동 수집과 정리
- 가장 먼저 변화가 나타나는 영역은 재무 데이터와의 수집과 정리 과정인데요. 매출, 비용, 거래 내역처럼 정형화된 데이터는 이미 시스템을 통해 자동으로 모이기 시작했어요. 그리고 AI나 분석 도구를 활용해 누락이나 오류를 찾아내는 시도들도 늘어나고 있죠. 이로 인해 재무 관리자가 일일이 데이터를 모으고 정리하는 데 쓰는 시간은 점차 줄어들고 있어요.
- 가장 먼저 변화가 나타나는 영역은 재무 데이터와의 수집과 정리 과정인데요. 매출, 비용, 거래 내역처럼 정형화된 데이터는 이미 시스템을 통해 자동으로 모이기 시작했어요. 그리고 AI나 분석 도구를 활용해 누락이나 오류를 찾아내는 시도들도 늘어나고 있죠. 이로 인해 재무 관리자가 일일이 데이터를 모으고 정리하는 데 쓰는 시간은 점차 줄어들고 있어요.
- 반복적인 재무 리포트 초안 작성
- 월별·분기별로 반복되는 재무 보고서 역시 AI가 먼저 들어오기 쉬운 영역인데요. 수치를 자동으로 정리하고, 전월·전년 대비 변화를 요약하는 수준까지는 이미 도구를 통해 상당 부분 자동화가 가능하죠. 아직 최종 해석과 설명은 사람이 담당하지만, 초안 작성 단계를 AI의 효율이 높아지고 있는 부분이죠.
- 월별·분기별로 반복되는 재무 보고서 역시 AI가 먼저 들어오기 쉬운 영역인데요. 수치를 자동으로 정리하고, 전월·전년 대비 변화를 요약하는 수준까지는 이미 도구를 통해 상당 부분 자동화가 가능하죠. 아직 최종 해석과 설명은 사람이 담당하지만, 초안 작성 단계를 AI의 효율이 높아지고 있는 부분이죠.
- 이상치 탐지와 기본 분석
- 재무 데이터에서 갑작스러운 비용 증가나 비정상적인 흐름을 감지하는 작업도 AI가 강점을 보이는 부분인데요. 사람이 모든 숫자를 직접 확인하기보다 AI가 먼저 패턴에서 벗어난 부분을 표시해주고, 재무 관리자가 이를 검토하는 방식이 점차 자리 잡고 있죠.
정리하면, AI는 재무 관리자의 판단을 대신하기보다 판단 이전에 필요한 반복적이고 시간 소모적인 업무를 먼저 가져가고 있는 단계라고 볼 수 있어요.
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3️⃣ 그럼 재무관리자의 역할은 어떻게 바뀌는가
AI와 자동화 도구가 일부 재무 관리 업무에 들어오기 시작하면 재무 관리자의 역할도 방향이 조금씩 바뀔 것 같은데요. 이는 기존 역할이 사라진다기보다는 업무의 중심이 이동하는 과정에 가까워요.
- 숫자를 만드는 역할에서, 숫자를 해석하는 역할로
- 과거 재무 관리자는 데이터를 직접 모으고 정리하며 숫자를 ‘만드는’ 데 많은 시간을 써야 했어요. 그러나 반복적인 수집·정리 작업이 점차 자동화되며, 재무 관리자는 결과로 나온 숫자가 무엇을 의미하는지 해석하는 역할에 더 집중하게 돼요. 같은 수치라도 어떤 맥락에서 발생했는지, 일시적인 현상인지 구조적인 변화인지를 판단하는 일이 중요하기 때문이죠.
- 과거 재무 관리자는 데이터를 직접 모으고 정리하며 숫자를 ‘만드는’ 데 많은 시간을 써야 했어요. 그러나 반복적인 수집·정리 작업이 점차 자동화되며, 재무 관리자는 결과로 나온 숫자가 무엇을 의미하는지 해석하는 역할에 더 집중하게 돼요. 같은 수치라도 어떤 맥락에서 발생했는지, 일시적인 현상인지 구조적인 변화인지를 판단하는 일이 중요하기 때문이죠.
- 보고 중심 업무에서 의사 결정 지원 역할로
- 재무 관리자의 업무는 단순히 재무 상태를 보고하는 데서 점차 벗어나고 있어요. AI와 분석 도구를 통해 기본적인 요약과 비교가 가능해지면서 재무 관리자는 경영진의 의사 결정을 돕는 역할을 더 많이 맡게 될 가능성이 높아요. 수치를 설명하는 데 그치지 않고, 선택지별 영향과 위험을 함께 제시하는 역할이 더 강조될 수 있죠.
- 재무 관리자의 업무는 단순히 재무 상태를 보고하는 데서 점차 벗어나고 있어요. AI와 분석 도구를 통해 기본적인 요약과 비교가 가능해지면서 재무 관리자는 경영진의 의사 결정을 돕는 역할을 더 많이 맡게 될 가능성이 높아요. 수치를 설명하는 데 그치지 않고, 선택지별 영향과 위험을 함께 제시하는 역할이 더 강조될 수 있죠.
- 단일 계획 관리에서 시나리오 기반 사고로
- 기존에는 연간 예산과 계획을 중심으로 관리하는 방식이 일반적이였는데요. 하지만 변화 속도가 빨라지면서 하나의 계획만으로는 충분하지 않은 상황들이 늘어나고 있죠. 이에 따라 재무 관리자는 여러 가능성을 동시에 고려하고, 상황 변화에 따라 계획을 조정하는 시나리오 기반 사고가 더 중요한 요소가 될 수 있어요.
재무 관리자의 역할은 더 해석적이고 판단 중심적인 방향으로 이동하고 있다고 볼 수 있을 것 같아요.
4️⃣ AI 시대에도 사람이 필요한 이유
AI와 자동화 도구가 재무 관리 업무의 효율을 높이고 있는 것은 분명하지만, 그럼에도 불구하고 재무 관리자의 역할이 완전히 대체된다고 보기는 어려워요. 그 이유는 단순히 기술의 한계라기보다, 재무 의사 결정이 갖는 성격과 깊이 연결되어 있어요.
- 책임과 의사 결정의 주체는 여전히 사람
- 재무 관리 업무는 단순한 계산을 넘어, 그 결과에 대한 책임이 따르는 영역이에요. 예산 조정, 투자 판단, 비용 절감 결정 등은 모두 기업의 방향과 직결되며 그 결과에 대해 설명하고 책임질 주체가 필요하죠. AI는 계산과 분석을 도울 수는 있지만, 그 선택의 책임까지 대신 질 수는 없어요.
- 재무 관리 업무는 단순한 계산을 넘어, 그 결과에 대한 책임이 따르는 영역이에요. 예산 조정, 투자 판단, 비용 절감 결정 등은 모두 기업의 방향과 직결되며 그 결과에 대해 설명하고 책임질 주체가 필요하죠. AI는 계산과 분석을 도울 수는 있지만, 그 선택의 책임까지 대신 질 수는 없어요.
- 숫자만으로 설명되지 않는 맥락
- 같은 재무 수치라도 기업이 처한 상황에 따라 의미는 달라져요. 일시적인 비용 증가인지, 구조적인 문제인지를 판단하려면 조직 내부 사정, 시장 환경, 경영 전략과 같은 맥락을 함께 고려해야 해요. 이러한 맥락 판단은 아직까지 데이터만으로 완전히 설명하기 어려운 영역이죠.
- 같은 재무 수치라도 기업이 처한 상황에 따라 의미는 달라져요. 일시적인 비용 증가인지, 구조적인 문제인지를 판단하려면 조직 내부 사정, 시장 환경, 경영 전략과 같은 맥락을 함께 고려해야 해요. 이러한 맥락 판단은 아직까지 데이터만으로 완전히 설명하기 어려운 영역이죠.
- 예외 상황과 불확실성의 문제
- 재무 관리에서 중요한 결정은 종종 예외 상황에서 이루어져요. 예상치 못한 외부 변수나 급격한 환경 변화가 발생했을 때는 기존 데이터와 패턴이 더 이상 유효하지 않을 수 있어요. 이때는 과거 데이터를 기반으로 한 분석보다, 상황을 해석하고 우선순위를 조정하는 인간의 판단이 더 중요해지죠.
AI는 재무 관리자의 결정을 대신하는 존재라기보다 결정을 더 잘 내리기 위한 도구에 가까워요. 그리고 그 도구를 어떻게 활용할지 판단하고, 결과에 책임지는 역할은 여전히 사람의 몫으로 남아있죠.
💡 마무리 – AI 시대, 재무관리자는 사라지지 않고 재정의되고 있다
지금까지 살펴본 것처럼 AI와 자동화는 재무관리자의 일을 한 번에 대체하고 있다기보다는 업무의 구조와 중심을 서서히 바꾸고 있는 과정에 가까워요. 반복적이고 규칙적인 작업은 점차 도구의 영역으로 이동하고 있지만, 그 결과를 해석하고 판단하며 책임지는 역할은 여전히 사람에게 남아 있어요.
결국 AI는 재무 관리자를 대체하는 존재하기보다, 재무 관리자에게 요구되는 역할의 기준을 바꾸는 변수라고 볼 수 있어요.