AI가 회계 업무의 일부를 빠르게 처리할 수 있어도 회계팀의 직무 전체가 사라진다는 뜻은 아닙니다. 자료 추출, 분류 후보, 대사 차이 탐지, 설명 초안은 자동화 가능성이 높지만 거래의 실질 판단, 회계추정, 내부통제, 결산 승인, 공시, 감사 대응은 권한 있는 사람이 책임져야 합니다.
국제노동기구(ILO)의 2025년 연구도 생성형 AI의 영향을 직업 전체가 아니라 약 3만 개 업무 단위로 평가했습니다. 연구가 측정한 것은 잠재적 노출이며 실제 도입이나 직무 소멸이 아닙니다. 사람의 입력이 계속 필요한 업무가 섞여 있어 대부분의 직업은 소멸보다 업무 구성이 바뀔 가능성이 크다고 설명합니다.
“확인 기준일: 2026년 7월 13일 자동화 가능 범위는 데이터 품질, 모델, 연결 시스템, 회사의 회계정책과 통제에 따라 달라집니다. 아래 구분은 특정 도구의 정확도나 인력 감축을 보장하지 않습니다.”*읽기 전 참고사항
자동화 가능성과 직무 소멸은 왜 다른가요?
한 직무는 성격이 다른 여러 업무로 구성됩니다. 같은 결산 업무에서도 잔액을 모으는 일, 차이를 찾는 일, 차이의 원인을 판단하는 일, 수정 분개를 승인하는 일은 서로 다른 책임을 가집니다.
| 구분 | 묻는 질문 | 판단 단위 |
|---|---|---|
| 기술적 가능성 | AI가 이 입력으로 결과를 만들 수 있는가 | 개별 업무 단계 |
| 운영 가능성 | 오류를 발견하고 되돌릴 수 있는가 | 프로세스와 통제 |
| 책임 있는 위임 | 누가 검토·승인하고 설명할 것인가 | 역할과 권한 |
| 직무 변화 | 남은 업무의 양과 숙련도가 어떻게 바뀌는가 | 직무 전체 |
| 직무 소멸 | 조직이 해당 역할을 더 이상 두지 않는가 | 채용·조직 결정 |
AI가 분류 후보를 만들 수 있다는 사실만으로 회계정책 판단과 결산 책임까지 이전되지는 않습니다. 자동화 가능성은 직무 변화의 한 요소일 뿐입니다.
AI가 보조하기 쉬운 회계 업무는 무엇인가요?
입력과 출력이 반복되고 사람이 원문이나 계산으로 결과를 검증할 수 있는 단계부터 보조하기 쉽습니다.
자료 추출과 형식 점검
- 증빙에서 날짜·금액·거래처·문서번호 추출
- 필수 항목과 첨부 누락 후보 표시
- 원장·보조부·은행 자료의 형식 통일
- 중복 문서나 동일 금액 거래 후보 표시
문자와 숫자를 읽는 일은 거래의 회계처리를 확정하는 일과 다릅니다. 추출값은 원문과 대조할 수 있어야 합니다.
분류와 대사 후보
- 과거 기준에 따른 계정과목·부서·프로젝트 후보
- 원장과 보조부 사이의 불일치 목록
- 전월·전년 동월 대비 큰 변동 항목
- 반복 거래와 신규 거래의 구분 후보
후보는 확정값이 아닙니다. 새로운 계약, 조직 개편, 세무조정처럼 과거 패턴만으로 설명되지 않는 거래는 담당자가 확인해야 합니다.
분석과 문서 초안
- 증감 요약과 확인 질문 초안
- 주석·보고서 목차와 설명문 초안
- 감사 요청자료 목록의 정리
- 회의 쟁점과 미해결 항목 요약
생성형 AI는 사실과 다른 내용이나 존재하지 않는 근거를 자연스럽게 제시할 수 있습니다. 숫자와 인용은 원자료에서 다시 확인하고, 대외 문서는 승인 전 검토해야 합니다.
회계팀 사람이 계속 맡아야 할 책임은 무엇인가요?
1. 거래의 실질과 회계정책 판단
계약서의 명칭보다 실제 권리·의무, 위험의 이전, 거래 당사자의 관계를 보고 회계처리를 정해야 합니다. 같은 금액과 거래처라도 선급금, 비용, 자산, 보증금 중 무엇인지 판단하려면 계약과 업무 맥락이 필요합니다.
AI는 관련 기준과 선택지를 정리할 수 있지만 회사의 사실관계를 확정하거나 회계정책을 승인할 권한은 없습니다.
2. 회계추정과 불확실성 설명
충당부채, 손상, 내용연수, 대손, 공정가치처럼 미래 가정이 필요한 항목은 방법·전제·데이터를 선택해야 합니다. IFRS IAS 1도 경영진이 적용한 중요한 판단과 추정 불확실성에 관한 공시를 다룹니다.
AI가 계산 초안을 만들더라도 가정의 합리성, 민감도, 이용자에게 중요한 정보인지는 사람이 검토해야 합니다.
3. 내부통제의 설계와 운영
외부감사법 적용 대상 회사의 내부회계관리제도에는 회계정보의 식별·측정·분류·기록·보고, 오류 통제와 수정, 정기 점검, 기록 보존과 위변조 방지 절차가 포함됩니다. AI를 사용해도 이 통제 목적은 사라지지 않습니다.
회계팀은 AI가 사용할 데이터, 자동 실행 가능한 범위, 예외 이관, 검토 표본, 변경관리, 중단 조건을 정해야 합니다.
4. 결산 확정과 공시 승인
결산은 숫자를 모으는 작업만이 아닙니다. 미결 거래를 정리하고, 수정 분개와 추정을 승인하고, 주석이 빠짐없이 일관되게 작성됐는지 확인하는 확정 절차입니다.
외부감사법 적용 대상 회사에서는 대표이사와 회계담당 임원이 재무제표 작성 책임을 집니다. AI가 초안을 만들었다는 사실은 이 책임을 대신하지 않습니다.
5. 감사 대응과 근거 제시
외부감사인이 요청한 자료를 단순히 모아 보내는 것보다 숫자가 어떤 거래와 판단에서 나왔는지 설명하는 일이 중요합니다. 회계팀은 원본 증빙, 계약, 계산, 승인 기록을 연결하고 미해결 차이를 투명하게 전달해야 합니다.
AI가 만든 설명을 감사증거 자체로 취급해서는 안 됩니다. 설명의 근거가 되는 회사 기록을 다시 열 수 있어야 합니다.
업무별로 AI와 사람의 경계를 어떻게 나누나요?
| 업무 | AI가 보조할 수 있는 범위 | 사람이 판단할 내용 | 사람이 확정할 결과 |
|---|---|---|---|
| 매입 증빙 | 항목 추출, 중복 후보 | 거래 실질, 증빙 적정성, 귀속시기 | 분개와 지급 승인 |
| 계정 분류 | 과거 이력 기반 후보 | 회계정책, 세무 차이, 예외 계약 | 계정과목·부서·프로젝트 |
| 계정 대사 | 불일치와 미결 항목 목록 | 차이 원인, 수정 필요성 | 수정 분개와 대사 완료 |
| 회계추정 | 계산·민감도 초안 | 가정, 데이터 범위, 편향 가능성 | 추정치와 공시 내용 |
| 결산 보고 | 증감 요약·문장 초안 | 중요성, 일회성 여부, 원인 | 재무제표·경영 보고 승인 |
| 감사 대응 | 요청자료 분류·목록화 | 충분성, 일관성, 미해결 쟁점 | 제출 자료와 회사 설명 |
핵심은 AI 처리와 사람 검토를 한 칸에 섞지 않는 것입니다. 추천한 주체, 수정한 사람, 승인한 사람을 구분해 기록해야 합니다.
앞으로 더 중요해지는 회계 역량은 무엇인가요?
회계기준을 사실관계에 적용하는 판단력
기준 문구를 찾는 능력보다 거래의 실질, 적용 범위, 예외를 연결해 결론을 내리는 능력이 중요해집니다. 결론과 함께 반대 근거와 불확실성을 설명할 수 있어야 합니다.
데이터와 내부통제를 함께 보는 능력
데이터가 어디서 생성되고 누가 수정하며 어떤 승인 뒤 확정되는지 이해해야 합니다. IFAC도 회계전문가가 자동화된 회계 프로세스의 통제, 입력·출력 데이터의 무결성을 계속 책임 있게 다뤄야 한다고 설명합니다.
AI 결과를 검증하는 능력
사실 오류, 계산 오류, 빠진 기간, 잘못 연결된 근거, 과거 기준의 적용을 확인해야 합니다. 결과가 매끄럽다는 이유로 검토 강도를 낮추면 자동화 편향이 생길 수 있습니다.
판단 근거를 전달하는 능력
대표, 현업 부서, 감사인에게 숫자의 원인과 선택 가능한 대안을 설명해야 합니다. 대외 공시나 감사 대응에서는 무엇을 알고 있고 무엇이 미해결인지 구분하는 소통이 필요합니다.
회계팀 역할 재설계 체크리스트
- 직무가 아니라 수집·분류·판단·검토·승인 단계로 업무를 나눴나요?
- AI 결과를 원문과 계산으로 검증할 수 있나요?
- 거래 판단, 추정, 결산, 공시의 최종 책임자가 정해져 있나요?
- 추천값과 확정값이 화면과 기록에서 구분되나요?
- 수정 사유와 승인 이력이 남나요?
- 예외 거래가 숙련된 담당자에게 이관되나요?
- 감사 요청자료와 근거 기록을 다시 연결할 수 있나요?
- 처리시간뿐 아니라 오류·재작업·통제 위반을 측정하나요?
정리
AI 시대에 회계팀에 남는 일은 단순히 더 전략적인 일이라는 추상적인 표현으로 끝나지 않습니다. 거래의 실질과 회계정책 판단, 추정, 내부통제, 결산 승인, 공시, 감사 대응처럼 책임과 근거가 붙는 업무입니다.
자료 추출과 초안 작성은 AI로 보조하되, 판단·검토·승인의 경계를 문서로 나누세요. 그러면 자동화 가능성과 직무 소멸을 혼동하지 않고 회계팀이 더 깊게 맡아야 할 역할을 정할 수 있습니다.
