AI 기반 자동화로 현금 흐름을 가속화하는 3단계

CFO와 재무 조직의 역할은 단순히 재무 정보를 기록하고 제시하는 것에서, CEO에게 가치 있는 인사이트를 제공하는 핵심 비즈니스 파트너이자 전략가로 변화하였습니다. CFO는 혁신적인 변화를 주도하여 재무 성과를 개선하고 비용 절감을 달성하는 데 중요한 역할을 합니다.

월 스트리트 저널의 최근 설문 조사에 따르면, CFO 중 50% 이상은 비용 관리를 2023년의 최우선 사항으로 꼽았고 74%는 인건비의 증가를 예상하는 것으로 나타났습니다. 이에 대응하여 CFO 중 84%는 자동화와 디지털 기술을 구축하여 직원들이 보다 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 지원할 계획입니다.

재무 분야에서 지능형 자동화의 역할

재무 분야에는 조달-지급(매입채무), 주문-결제(매출채권), 기록-보고(재무 운영과 재무 계획 및 분석) 및 급여와 같은 광범위한 기능이 포함됩니다. 재무 프로세스의 지능형 자동화는 효율성을 높이고 수동 데이터 입력이나 사일로화된 데이터로 인한 오류를 줄일 수 있습니다. 자동화를 통해 적시에 재무 정보와 관련 인사이트를 제공하여 의사결정 과정을 촉진할 수도 있습니다. 또한 프로세스 디스커버리 도구를 사용하여 재무 프로세스를 매핑함으로써 개선이 필요한 추가적인 영역을 더 쉽게 확인할 수 있습니다.

인공지능(AI)은 회사 내부와 외부에 존재하는 방대한 데이터 소스의 힘을 활용하여 재무 운영의 모든 측면을 개선함으로써, 재무 분야를 완전히 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 특히 생성형 AI와 자동화는 재무 및 회계 산업에 다음을 비롯한 상당한 이점을 가져다줄 수 있습니다.

• 사기 탐지: 머신 러닝 알고리즘은 학습을 통해 재무 데이터에서 패턴과 이상 현상을 식별하여 사기 행위를 탐지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 재무 계획: AI 알고리즘은 과거 재무 데이터를 분석하여 미래 동향을 예측하고 재무 계획 및 예산 수립에 도움을 줄 수 있습니다.
• 송장 처리: 자동으로 송장에서 정보를 추출하고, 정보를 구매 주문서와 일치시키고, 결제를 위해 정보를 전달하는 등, 자동화를 통해 송장 처리를 간소화할 수 있습니다.
• 위험 평가: 머신 러닝 알고리즘은 재무 데이터와 시장 동향을 분석하여 잠재적인 위험을 식별하고 위험 평가에 도움을 줄 수 있습니다.
• 신용 평가: AI를 통해 신용 데이터와 기타 관련 요소를 분석하여 신용도를 확인할 수 있으므로 대출 기관이 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

전반적으로 생성형 AI와 자동화는 재무 및 회계 분야에서 효율성, 정확성 및 생산성을 향상시킬 수 있으며, 전문가들이 보다 복잡한 업무와 전략적 의사 결정에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

AI 기반 자동화를 포함시키기 위한 3단계 프레임워크

프로세스 자동화와 AI를 통합하여 그 잠재력을 활용하면 업무 시스템을 혁신할 수 있는 강력한 도구를 얻을 수 있습니다. 이 통합은 효율성을 높이고 프로세스를 간소화함으로써 시간과 비용을 절약하여 전체 조직이 혜택을 받습니다. 일상적인 작업에 AI를 점진적으로 통합하려면 다음 단계를 수행하십시오.

1단계: 손쉽게 달성할 수 있는 목표 식별

자동화할 경우 가장 큰 영향을 미칠 적절한 프로세스를 찾는 데 어려움을 겪는 조직이 많습니다. 기존의 프로세스 마이닝 방식과 도구는 부정확하거나, 불완전하거나, 노동 집약적이라는 문제가 있습니다. 어떤 기법은 로그나 커넥터를 필요로 하고, 어떤 기법은 특정 유형의 도구에 대해서만 자동화를 수행할 수 있습니다.

최첨단 AI 기반 프로세스 인텔리전스 솔루션을 사용하여 프로세스의 투명성을 높이면 재무 및 관련 조직 전체에서 작업을 신속하고 정확하게 분석할 수 있습니다. Automation Anywhere의 Process Discovery는 로그나 커넥터에 의존하지 않고 AI를 활용하여 작업자 데이터를 수집하고 분석하며, 이 과정에서 개인정보 보호와 거버넌스를 보장합니다. 따라서 통합을 위한 작업이나 다운타임 없이 모든 비즈니스 프로세스를 종합적으로 파악할 수 있게 됩니다.

다음과 같은 고객 사례를 통해 여러분의 조직에서 어떻게 자동화를 활용할 수 있을지 영감을 얻어보십시오.

• 매출채권회전일수(DSO) 단축
  지능형 자동화를 통해 매출채권(AR) 프로세스를 간소화하여 현금 흐름을 개선하고, 오류를 줄이며, 정확한 추적, 자동 송장 발행, 적시 알림 및 디지털 결제 옵션을 통해 수익을 높입니다.
• 빠르고 정확한 주문 입력
  주문 처리를 통합하고, ERP 시스템 내에서 다양한 형식과 소스에 걸쳐 송장 처리, 데이터 추출 및 문서 추적을 모두 원활하게 통합하여 간소화하는 통합 기능을 통해 수동 오류를 제거합니다.
• 더 나은 가시성과 인사이트 확보
  매입채무 자동화를 통해 재무 가시성을 높여 현금 흐름에 대한 실시간 인사이트를 확보하고, 재무 보고 정확도를 개선하고, 지출 가시성을 향상시키며, 비즈니스 사이클 계획을 최적화합니다.
• 투명한 감사 내역
  포괄적인 송장 관리 자동화를 통해 효율성을 극대화하고 위험을 최소화합니다. 데이터 소스를 교차 확인하고, 불일치를 표시하고, 명세서를 작성하며, 다양한 관할 지역에 걸쳐 회계 표준 준수를 보장합니다. 실시간 감사 내역을 통해 송장 처리의 안전성과 정확성을 신뢰할 수 있게 됩니다.

2단계: 팀에서 사용 중인 기존 시스템에 AI 통합

자동화는 지루한 일이나 두려운 일이 되어서는 안 됩니다. 지능형 자동화를 직원들이 일상적으로 사용하는 시스템에 통합함으로써 학습에 걸리는 시간을 단축하고, 직원 업무를 간소화하며, 채택을 촉진할 수 있습니다. Automation Co-Pilot은 회사의 팀이 일상적인 업무에 사용하는 선호 애플리케이션에 지능형 자동화를 직접 통합하는 AI 도우미입니다. 이를 통해 애플리케이션과 프로세스에서 매출 주기 관리, 계약, 주문 관리 등과 같은 모든 작업을 자동화할 수 있습니다.
 

3단계: 확장을 위한 기반 조성

Forrester Research는 최근 예측에서 "고급 자동화 프로그램을 갖춘 기업이 경쟁에서 이기는 것만이 아니라 경쟁 자체를 없앨 것"이라고 전망했습니다. HBR에서는 지능형 자동화를 만능 칼이라고 부릅니다. CoE Manager를 사용하면 팀이 엔터프라이즈 전체에 자동화를 효과적으로 확장할 수 있습니다. 이 솔루션은 자동화 프로그램의 성공 여부를 측정하는 도구를 제공하고, 자동화 경로를 설계하며, CoE(Center of Excellence)의 성과를 촉진하는 목적에 맞게 구축된 플러그 앤 플레이 제품군을 통해 자동화 파이프라인을 구축하여 직원의 참여를 유도합니다.

AI를 통한 재무 혁신

혁신의 시대에 중요한 기회를 활용하는 것은 조직의 운명을 바꿀 수 있는 일입니다. AI는 점차적으로 우리 삶의 모든 측면에 퍼지게 될 획기적인 기술 중 하나임에 분명합니다. 누구보다 먼저 이 변화를 받아들이는 기업은 경쟁사들을 앞서 나가는 데 그치지 않고 조기 도입의 보상을 누리면서, 혁신을 실현하는 차세대 리더를 양성할 수 있을 것입니다. 더 자세히 알아보려면 4월 28일에 열린 AI 및 재무 LinkedIn 오디오 세션을 확인해 보십시오.