생성형AI가 회계 업무의 효율성을 향상시키는데 미치는 영향 - 마이크로소프트 코파일럿을 중심으로 - (How generative AI can improve the efficiency of accounting practices - Focusing on the Microsoft co-pilot -)

서지정보

· 발행기관 : 한국문화산업학회
· 수록지 정보 : 문화산업연구 / 24권 / 4호 / 161 ~ 167페이지
· 저자명 : 이현범

초록

본 연구의 목적은 본 연구는 인공지능(AI) 기술, 특히 생성형 AI가 회계 프로세스의 효율성을 어떻게 개선하는지를 탐구하고, 이를 통해 회계 업무의 자동화와 데이터 분석에서의 활용 가능성을 실증적으로 분석하는 데 목적을 둔다. 현대의 디지털 전환은 반복적이고 비효율적인 회계 업무를 개선할 수 있는 AI 기술의 도입을 필수적으로 만들고 있다. 본 연구는 생성형 AI가 회계 프로세스에서 제공하는 혁신적 가치를 분석하고, 회계 전문가와 조직에 미치는 영향을 다룬다. 생성형 AI는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 방대한 데이터를 처리하고, 이를 학습하여 새로운 콘텐츠와 인사이트를 생성할 수 있는 기술이다. 회계 업무에서 생성형 AI는 자동화와 데이터 분석을 통해 업무의 효율성과 정확성을 높이는 데 기여한다. 예를 들어, 재무제표 작성 및 분개 처리와 같은 반복적 작업을 자동화하고, 실시간 데이터 분석을 통해 이상 거래 탐지 및 규정 준수를 지원한다. 또한, 생성형 AI는 회계 데이터를 통합적으로 분석하여 재무 상태를 예측하거나, 비용 절감 전략과 투자 기회를 도출하는 데 활용될 수 있다. 이러한 기술은 회계 전문가들이 단순 데이터 입력과 같은 저부가가치 업무에서 벗어나 전략적 분석 및 의사결정과 같은 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 지원한다. 특히, AI는 데이터의 패턴을 감지하고 통찰력을 도출함으로써, 기업이 변화하는 시장 환경과 복잡한 규제에 신속히 대응할 수 있도록 돕는다. 그러나 이러한 긍정적 효과에도 불구하고, 데이터 품질 관리, 초기 도입 비용, 기술 인프라 구축, 조직 내 AI 활용 역량 부족 등의 도전 과제 또한 존재한다. 본 연구는 생성형 AI 기술이 회계 업무에서 제공하는 실질적 효과와 이를 도입하는 과정에서의 한계를 체계적으로 분석한다. 연구 결과는 AI 기술이 회계 프로세스를 효율화하고, 데이터 분석을 통해 새로운 비즈니스 통찰을 제공하는 데 있어 핵심 역할을 한다는 점을 강조하며, 회계 분야에서 AI 기술의 성공적인 활용 방안을 제시한다. 이 연구는 기업의 디지털 전환과 회계 혁신을 위한 중요한 기초 자료를 제공할 것이다.

영어초록

This study aims to explore how artificial intelligence (AI) technologies, especially generative AI, can improve the efficiency of accounting processes and empirically analyze their potential for automation and data analytics in accounting. Modern digital transformation has made it imperative to adopt AI technologies that can improve repetitive and inefficient accounting tasks. This study analyzes the transformative value that generative AI provides in accounting processes and addresses the implications for accounting professionals and organizations. Generative AI is a technology that can process massive amounts of data based on large-scale language models (LLMs) and learn from it to generate new content and insights. In accounting, generative AI contributes to increasing efficiency and accuracy through automation and data analytics. For example, it automates repetitive tasks such as financial statement preparation and journalization, and analyzes real-time data to help detect anomalous transactions and support compliance. Generative AI can also be used to analyze accounting data holistically to forecast financial conditions or identify cost-saving strategies and investment opportunities. These technologies free accounting professionals from low-value tasks such as data entry and allow them to focus on high-value tasks such as strategic analysis and decision-making. In particular, AI can detect patterns in data and derive insights, enabling organizations to respond quickly to changing market conditions and complex regulations. However, despite these positive effects, there are also challenges, including data quality management, initial adoption costs, technology infrastructure, and a lack of AI capabilities within organizations. This study systematically analyzes the practical benefits of generative AI technologies in accounting and the limitations of their adoption. The findings emphasize the key role AI technology plays in streamlining accounting processes and providing new business insights through data analytics, and suggest ways to successfully leverage AI technology in accounting. This research will provide an important foundation for organizations' digital transformation and accounting transformation.

참고자료

· 없음