급속도로 진화하는 디지털 경제 속에서 방대한 양의 데이터가 쏟아져 나오는 가운데, 회계 감사 업계는 역사적인 전환점에 서 있습니다. 수동 샘플링에 기반한 전통적인 방식으로는 현대 금융 시장의 정확성과 실시간 요구를 충족할 수 없습니다. 인공지능(AI)과 머신러닝의 등장은 단순한 기술적 유행이 아니라 회계 감사 기술을 뒷받침하는 핵심 기반으로 자리 잡았으며, 전문가들이 데이터에 접근하고 위험을 관리하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다.
2025년 디지털 시대에 피할 수 없는 추세는 감사 기술이다.
글로벌 회계 감사 업계는 전통적인 감사 방식에서 데이터 기반 감사 방식으로의 상당한 변화를 목격하고 있습니다. 전체 시스템에 대한 결론을 도출하기 위해 극히 일부의 거래만을 검토하는 대신, 최신 기술 솔루션을 통해 감사자는 데이터 세트를 분석하여 표본 추출 편향의 위험을 완전히 제거할 수 있습니다.
전문가들은 2025년을 앞두고 금융 및 회계 분야에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 성장세가 가속화될 것으로 예측합니다. 지능형 시스템은 테스트 단계를 넘어 시스템 구현 단계로 진입하여 다국적 기업의 감사 기술을 지원하는 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 이러한 기술에 적응하는 것은 더 이상 선택 사항이 아니라, 투명성과 정보의 적시성이 최우선시되는 새로운 국제 재무 보고 기준을 충족하기 위한 필수 요건입니다.
감사 분야에서 인공지능 및 머신러닝 개요
감사에서 기술의 역할을 이해하려면 전문가의 관점에서 인공지능(AI)과 머신러닝이라는 두 가지 핵심 개념을 분석해야 합니다. 감사에서 AI는 인간을 대체하는 것이 아니라, 복잡한 사고 과정을 모방하여 정보를 처리할 수 있는 지원 시스템입니다.
이 과정에서 AI는 반복적인 작업을 최대한 지원하지만, 인간의 전문적인 판단이 대체할 수 없는 중요한 역할을 여전히 수행합니다. 감사인은 AI 분석 결과를 활용하여 전략적이고 윤리적인 결정을 내립니다. AI의 한 분야인 머신러닝은 과거 데이터를 학습하여 행동 패턴을 파악하고, 잠재적 위험을 발생하기 전에 예측합니다.
이러한 발전은 기본적인 운영 자동화(RPA)와 지능형 감사 간의 명확한 차이를 만들어냅니다. 아래 비교표를 통해 독자들이 기술 수준과 시스템 제어 기능을 명확하게 구분할 수 있도록 돕겠습니다.
| 특성 | 로봇 자동화(RPA) | 지능형 감사(AI 및 ML) |
|---|---|---|
| 처리 능력 | 기존 규칙을 준수하세요. | 새로운 데이터를 학습하고 적응하세요. |
| 유연성 | 용량이 작고, 정형화된 데이터만 처리할 수 있습니다. | 고성능이며 비정형 데이터 처리가 가능합니다. |
| 책임 | 고품질의, 접근하기 쉬운 논리 회로. | 철저한 통제와 모니터링이 필요합니다. |
| 의사 결정 | 독립적인 결정을 내릴 수 없음 | 지능형 위험 평가 및 분류를 제공합니다. |
| 주요 목표 | 반복적인 작업을 수행하는 속도를 높이세요. | 진단 및 이상 징후 발견의 질을 향상시키십시오. |
참고: 이러한 차이점을 이해하면 기업은 기본적인 사무용 소프트웨어에만 의존하는 대신 진정으로 효과적인 감사 기술 솔루션에 투자할 수 있습니다.
인공지능의 획기적인 응용 사례들이 감사 기술을 지원합니다.
대규모 데이터의 처리 및 분석을 자동화합니다.
인공지능(AI)은 전문 회계 감사 회사의 정보 처리 능력을 완전히 바꿔놓았습니다. 수작업으로 몇 주씩 대조 작업을 하던 방식에서 벗어나, 최신 알고리즘은 수백만 건의 거래를 실시간으로 처리할 수 있게 되었습니다. 이러한 변화는 다음과 같은 구체적인 변화를 가져왔습니다.
- 금융 거래 과정 전반을 포괄할 수 있는 능력은 데이터 입력이나 계산 과정에서 발생하는 인적 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다.
- 자연어 처리(NLP) 기술은 법률 계약서, 송장 및 비정형 문서에서 정확하고 자동화된 데이터 추출을 가능하게 합니다.
- 2025년 산업 보고서에 따르면, 인공지능(AI) 도입은 데이터 집약적인 작업에서 오류율을 크게 줄여 감사 기록의 신뢰성을 높일 것으로 예상됩니다.
머신러닝 알고리즘을 활용한 사기 및 이상 징후 탐지.
감사 분야에서 머신러닝의 가장 중요한 응용 분야 중 하나는 사기 탐지 능력입니다. 전통적인 방법은 종종 알려진 단서에 의존하는 반면, AI는 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 딥러닝을 활용하여 육안으로는 포착하기 어려운 비정상적인 거래 패턴이나 계좌 간의 미묘한 연결고리를 탐지하세요.
- 현금 흐름의 비정상적인 변수를 기반으로 하는 조기 경보 시스템을 구축하면 기업은 자산 손실을 시기적절하게 예방할 수 있습니다.
- 각 항목의 위험 수준을 분류함으로써 감사자는 오류가 발생할 가능성이 가장 높은 핵심 영역에 자원과 시간을 집중할 수 있습니다.
실시간 감사 및 지속적인 모니터링
AI 기술은 사후 감사에서 지속적인 모니터링으로 사고방식의 전환을 주도하고 있습니다. 기업의 ERP 시스템에 직접 통합되는 기술 지원 감사 솔루션은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 회계 기간이 끝날 때까지 기다리지 말고 거래가 발생하는 즉시 데이터 대조 작업을 수행하십시오.
- 조직의 재무 건전성과 규정 준수 수준에 대한 즉각적인 정보를 제공합니다.
- 회계연도 전체에 걸쳐 감사 업무량을 고르게 분산함으로써 연간 감사 기간에 대한 부담을 줄이십시오.
최신 감사 기술 도입의 전략적 이점.
인공지능(AI)과 머신러닝에 투자하는 것은 단순히 업무 속도를 높이는 것 이상의 가치를 제공합니다. 이는 기업의 경쟁력을 강화하는 데 도움이 되는 장기적인 전략입니다.
- 재무 보고의 신뢰성을 높이는 것은 투자자, 주주 및 정부 규제 기관의 신뢰를 강화하는 데 도움이 됩니다.
- 수동 작업을 줄이고 복잡하고 반복적인 대조 작업에 소요되는 시간을 단축하여 운영 비용을 최적화하십시오.
- 감사인의 역할을 데이터 검토자에서 위험 관리 및 의사 결정 과정에서 경영진을 지원하는 전략적 컨설턴트로 전환하십시오.
국제 컨설팅 회사들의 조사에 따르면, 2025년에는 약 721개 기업(TP3T)이 재무 보고에 인공지능(AI)을 적용하기 시작했으며, 이 수치는 향후 3년 내에 991개 기업에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 정보 투명성 확보 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 기술을 시급히 업데이트해야 할 필요성을 보여줍니다.
2025년 감사인을 위한 과제 및 적응 로드맵
감사에 대한 기술 지원은 많은 이점을 제공하지만, 구현 과정에서 조직이 인지해야 할 몇 가지 장애물에 필연적으로 직면하게 됩니다.
데이터 인프라 및 정보 보안 장벽
AI 결과의 품질은 전적으로 입력 데이터에 달려 있습니다. 데이터가 단편적이거나 부정확하면 시스템은 잘못된 결론을 도출하게 됩니다. 또한 기업은 다음과 같은 문제에도 직면합니다.
- 핵심 과제는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 AI 모델을 사용할 때 민감한 금융 데이터를 안전하게 보호하는 것입니다.
- 객관성과 법적 규정 준수를 보장하기 위해서는 견고한 AI 거버넌스 프레임워크가 필요합니다.
감사팀에 요구되는 새로운 역량.
새로운 시대의 감사자는 기술을 숙달하기 위해 재교육을 받아야 합니다. 현재 요구되는 역량은 다음과 같습니다.
- 단순히 순수 회계 원칙을 숙달하는 것이 아니라, 복잡한 데이터 분석 시스템을 이해하고 모니터링할 수 있는 능력이 필요합니다.
- 인공지능이 생성한 결과의 타당성을 평가하는 비판적 사고 능력을 개발하고, 기계에 대한 맹목적인 신뢰와 현실 세계의 맥락적 요인을 무시하는 것을 피해야 합니다.
인공지능 기술이 회계감사 산업에 미치는 영향.
머지않아 인공지능과 인간의 전문 윤리가 더욱 긴밀하게 협력하는 모습을 보게 될 것입니다. 인공지능은 데이터를 처리하고, 인간은 그 의미를 해석하고 책임을 묻는 역할을 맡게 될 것입니다. 자율적인 인공지능 시스템을 관리하고 안내하는 새로운 감사 기준이 마련될 것이며, 이를 통해 모든 결과가 투명하고 책임감 있게 이루어지도록 할 것입니다. 그러나 질적 요소와 전문 윤리에 기반하여 최종 판단을 내리는 감사인의 역할은 여전히 대체 불가능한 중요한 기반으로 남을 것입니다.
감사 분야에서 인공지능 및 머신러닝의 역할에 대한 결론.
감사 업무를 지원하는 AI 및 머신러닝 기술은 더 이상 미래의 예측이 아니라 현재 활발하게 발전하고 있습니다. 데이터 인프라, 인력 교육, 그리고 지능형 감사 프로세스 구축에 선제적으로 투자하는 것이 기업이 투명성과 운영 효율성을 향상시키는 유일한 길입니다. 2025년 디지털 시대에 기술은 모든 재무 보고서에 대한 지속적인 신뢰를 확보하는 열쇠가 될 것입니다.
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콘텐츠 제작자: Mr. 레 호앙 투옌 – 창립자 겸 CEO MAN – Master Accountant Network, 베트남 CPA 감사원으로 회계, 감사 및 재무 컨설팅 분야에서 30년 이상의 경력을 보유하고 있습니다.
