재무 보고 및 분석을 위한 AI: 더 적은 조립, 더 많은 인사이트
재무 보고는 필수입니다. 재무 보고를 통해 무슨 일이 일어났는지 알 수 있기 때문입니다. 경영진이 의사 결정을 내리는 방법이기도 합니다. 이사회가 성과를 평가하는 방법이기도 합니다.
또한 엄청나게 반복적인 작업이기도 합니다.
5개의 다른 시스템에서 데이터를 가져옵니다. Excel로 내보냅니다. 정리합니다. 분산 계산하기. 지난 달에 만든 것과 동일한 테이블을 만듭니다. 모든 서식을 지정합니다. 변경된 내용을 설명하는 설명을 작성합니다. 모든 수식을 확인합니다. 전송합니다. 그런 다음 누군가 후속 질문을 하면 모든 작업을 다시 수행합니다.
콘텐츠는 변경됩니다. 구조는 변하지 않습니다. 분석은 가치가 있습니다. 어셈블리는 단지 작업일 뿐입니다.
AI는 재무 분석을 대체하지 않습니다. AI는 조립 부분을 담당합니다. 데이터 수집. 계산. 첫 번째 초안. 따라서 팀은 숫자가 실제로 의미하는 바에 집중할 수 있습니다.
보고 문제
재무팀은 보고 메커니즘에 많은 시간을 할애합니다:
데이터는 어디에나 존재합니다:
ERP의 매출. CRM의 고객 지표. HRIS의 직원 수. 자체 시스템의 마케팅 지출. 또 다른 도구의 웹 분석. 영업 운영팀은 별도의 스프레드시트를 보관합니다.
수동 데이터 수집:
각 시스템에 로그인합니다. 올바른 데이터를 내보냅니다. 마스터 스프레드시트에 복사하여 붙여넣습니다. 놓치지 않으셨길 바랍니다. 형식이 일치해야 합니다. 열 이름을 변경하지 않으셨길 바랍니다.
반복적인 계산:
예산 대 실제. 월별 비교. 전년 대비. 분기별 추세. 동일한 공식. 다른 숫자. 모든 기간.
수동 분산 분석:
매출이 81% 증가한 이유는 무엇인가요? 데이터를 분석해 보세요. 제품 믹스. 지리적 믹스. 가격 변동. 물량 변화. 그런 다음 이를 기록합니다. 매달.
서식 및 프레젠테이션:
숫자가 제대로 보여야 합니다. 일관된 형식의 표. 올바른 페이지에 있는 차트. 머리글과 바닥글이 정확합니다. PowerPoint 슬라이드가 업데이트되었습니다.
버전 관리가 골칫거리입니다:
v1을 보냈는데 누군가 오류를 발견합니다. v2를 보냅니다. 누군가 다른 컷을 원합니다. v3을 보냅니다. 이제 세 가지 버전이 떠다니고 있습니다.
보고서가 완성될 때쯤이면 이미 지쳐 있을 것입니다. 그리고 아직 실제 분석을 수행하지도 않았습니다. 방금 정보를 모았을 뿐입니다.
보고 및 분석을 위한 AI의 역할
모든 곳에서 자동으로 데이터 가져오기
AI는 모든 시스템에 연결됩니다:
- ERP 시스템(SAP, 오라클, 넷스위트, 다이나믹스 등)
- CRM 시스템(Salesforce, HubSpot 등)
- 데이터 웨어하우스 및 데이터베이스
- 스프레드시트 및 공유 드라이브
- 클라우드 스토리지 및 협업 도구
- 타사 데이터 소스
더 이상 로그인하고 내보낼 필요가 없습니다. 더 이상 복사하여 붙여넣을 필요가 없습니다. AI가 필요할 때 필요한 정보를 정확하게 검색해 줍니다.
다양한 데이터 형식을 자동으로 처리합니다. 다른 형식의 날짜가 있나요? 통화가 다른가요? 측정 단위가 다른가요? AI는 모든 것을 정규화하여 함께 작동하도록 합니다.
데이터가 업데이트되었나요? AI가 자동으로 새로 고칩니다. 화요일 아침에 수동으로 데이터를 가져왔다고 해서 더 이상 "이 보고서는...의 데이터를 사용합니다."라는 면책 조항이 표시되지 않습니다.
모든 것을 즉시 계산
수동으로 몇 분씩 걸리는 표준 재무 계산을 몇 초 만에 처리할 수 있습니다:
분산 계산:
- 예산 대비 실제(달러 및 퍼센트)
- 예측과 실제 비교
- 이전 기간 비교
- 전년도 비교
- 연간 누계에 따른 계획 차이
트렌드 분석:
- 전월 대비 성장률
- 분기별 동향
- 롤링 평균
- 계절성 조정
- 실행률 계산
비율 분석:
- 마진(총, 영업, 순)
- 수익 지표(ROA, ROE, ROIC)
- 효율성 비율(자산 회전율, 재고 회전율)
- 유동성 비율(유동 비율, 당좌 비율)
- 비즈니스에 맞는 맞춤형 KPI
AI는 계산만 하는 것이 아닙니다. 성가신 에지 케이스도 처리합니다. 0으로 나누기? 누락된 데이터가 있나요? 계정 차트의 구조적 변경 사항이 있나요? AI는 이러한 문제를 해결하지 않고 지능적으로 관리합니다.
변경된 사항 설명
바로 이 부분에서 AI가 흥미로워집니다. 단순히 숫자만 보여주는 것이 아닙니다. 숫자를 설명합니다.
자동 분산 해설:
"매출은 전월 대비 121% 증가한 2.3억 달러로, 제품 X의 151%(1.4억 달러) 성장과 제품 Y의 81%(1.4억 달러) 성장에 힘입어 제품 Z의 31%(1.4억 달러) 감소가 부분적으로 상쇄되었습니다."
AI가 초안을 작성합니다. 여러분이 검토하고, 다듬고, 컨텍스트를 추가하면 됩니다. 하지만 백지 상태에서 시작하는 것이 아닙니다.
운전자 식별:
AI는 단순히 매출이 증가했다고만 말하지 않습니다. 그 이유를 파악합니다:
- 거래량 변화와 가격 변화
- 제품 믹스 변화
- 지리적 성능
- 고객 세그먼트 변경
- 계절성 대 진정한 성장
각 동인의 기여도를 정량화합니다. "볼륨 증가 8%, 가격 상승 3%, 믹스 영향 +1%." 이제 무엇이 실제로 바늘을 움직였는지 알 수 있습니다.
자연어 요약:
경영진에게 표를 읽으라고 강요하는 대신 AI가 일반 언어로 경영진 요약을 작성합니다. "이번 달에는 예상보다 강한 북동부 지역의 수요로 인해 계획을 51% 초과 달성했습니다."
스팟 패턴 및 이상 징후
인간은 분석에 능숙합니다. 인간은 수천 개의 데이터 포인트에서 패턴을 확인하는 데는 서툴습니다.
AI는 그 반대입니다.
트렌드 감지:
총 마진이 3개월 연속 감소했습니다. 매달 조금씩 하락합니다. 개별적으로 놓치기 쉽습니다. AI가 추세를 파악하고 플래그를 지정합니다.
이상 징후 감지:
댈러스 지사의 마케팅 지출이 평소보다 40% 더 높습니다. 합법적일 수 있습니다. 오류일 수도 있습니다. 어느 쪽이든 확인해 볼 가치가 있습니다. AI가 알려줍니다.
상관관계 분석:
매출이 증가하면 일반적으로 배송비도 그에 비례하여 증가합니다. 이번 달에는 그렇지 않았습니다. 왜 그럴까요? AI가 이를 알아채고 의문을 제기했기 때문입니다.
임계값 모니터링:
$50K를 초과하는 계정은 CFO의 검토가 필요합니다. 10%를 초과하는 차액은 설명이 필요합니다. 마이너스 마진은 조사가 필요합니다. AI는 지속적으로 감시하고 임계값을 넘으면 알림을 보냅니다.
팀에서 매달 모든 항목을 수동으로 확인할 수는 없습니다. AI는 가능합니다. AI는 방대한 데이터 세트에 숨어 있는 중요한 사항을 찾아내어 주의를 환기시켜 줍니다.
보고서 자동 생성
AI가 표준 보고서 형식을 파악하면 자동으로 작성합니다:
월간 금융 패키지:
손익 계산서, 대차 대조표, 현금 흐름, 분산 설명, KPI 대시보드. 매월 동일한 형식. 숫자가 자동으로 업데이트됩니다.
보드 패키지:
경영진 요약, 주요 지표, 세그먼트 성과, 위험 및 기회. 자동으로 생성되어 검토 및 수정할 수 있습니다.
부서 보고서:
각 부서마다 고유한 손익 및 지표를 얻습니다. 동일한 데이터 소스에서 생성됩니다. 일관된 정의. 수동 분할이 필요 없습니다.
사용자 지정 보기:
영업팀은 지역별 매출을 보고 싶어 합니다. 운영 부서에서는 시설별 비용을 원합니다. 마케팅은 채널별 ROI를 원합니다. AI는 동일한 기초 데이터에서 각 뷰를 생성합니다.
AI가 초안을 생성합니다. 사용자가 검토합니다. 컨텍스트를 추가합니다. 조정이 필요한 부분을 조정합니다. 하지만 매번 처음부터 다시 작성하는 것은 아닙니다.
애드혹 질문에 신속하게 답변
이사회 회의가 30분 후에 있습니다. 누군가 묻습니다: "지난 6분기 동안 제품 X의 중서부 지역 매출 추세가 어떻게 되나요?"
AI 이전: 패닉. 데이터 내보내기. 필터. 계산. 빠른 차트를 만듭니다. 맞기를 바랍니다.
AI로: 질문하세요. 몇 초 안에 답을 얻으세요. 합리적인지 확인합니다. 이사회에 보여주세요.
AI는 사용자가 원하는 방식으로 재무 데이터를 분석할 수 있습니다:
- 제품, 지역, 고객, 채널, 기간별
- 정의한 모든 메트릭을 사용하여
- 표, 차트 또는 내러티브에서
- 필요한 형식으로 내보내기
애드혹은 더 이상 장시간의 작업을 의미하지 않습니다. 다른 질문, 같은 속도라는 뜻입니다.
이것이 귀하에게 의미하는 것
CFO 및 재무 책임자 대상
더 빠른 마감 주기:
어셈블리를 자동으로 보고하면 더 빨리 마감할 수 있습니다. 5일이 아닌 2일 만에 마감됩니다. 동일한 품질, 더 짧은 시간.
전략적인 업무에 더 많은 시간을 할애하세요:
팀은 보고서 작성에 소요되는 시간을 줄이고 보고서의 의미를 이해하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. '얼마나'라는 질문 대신 '해야 하는가'라는 질문에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
더 나은 의사 결정 지원:
몇 시간이 아닌 몇 분 안에 질문에 답할 수 있다면 리더는 더 나은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 추측을 줄이고 더 많은 데이터를 확보하세요.
일관성 있는 보고:
매번 같은 정의. 매번 같은 계산. "지난 달에는 어떻게 계산했지?" 하는 순간은 더 이상 없습니다.
더 쉬운 감사:
감사 담당자는 수치를 이해하고자 합니다. 문서화된 계산이 포함된 검증된 데이터 원본에서 보고서가 자동으로 생성되면 설명과 지원이 훨씬 쉬워집니다.
관리자 및 회계 관리자용
동일한 보고서를 다시 작성하지 마세요:
이틀이 걸리던 월말 패키지는 이제 2시간이면 충분합니다. 그 대부분은 조립이 아닌 검토 작업입니다.
오류가 발생하기 전에 잡아내세요:
AI는 말이 되지 않는 것을 표시합니다. 비정상적인 추세. 잘못된 계산. 누락된 데이터. 다른 사람이 보기 전에 문제를 해결합니다.
당황하지 않고 보고 요청을 처리하세요:
"지난 3년간의 지역별 매출을 분기별로 가져올 수 있나요?" 예전에는 프로젝트였습니다. 이제는 5분이면 됩니다.
계산이 아닌 설명에 집중하세요:
여러분의 일은 사람들이 숫자를 이해하도록 돕는 것입니다. AI가 계산을 하면 여러분은 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 설명할 시간이 생깁니다.
재무 분석가용
더 빠르게 인사이트를 얻으세요:
데이터 랭글링에 801조3천억 시간을, 분석에 201조3천억 시간을 소비하지 마세요. 그 비율을 뒤집어보세요. AI가 랭글링합니다. 사용자는 분석합니다.
더 많은 시나리오를 살펴보세요:
몇 시간이 아닌 몇 분 안에 분석을 실행할 수 있으면 더 많은 옵션을 탐색할 수 있습니다. 더 많은 '가정' 시나리오. 흥미로운 패턴에 대한 심층 분석.
자신의 기술을 실제로 사용하는 작업을 하세요:
재무팀은 데이터를 복사하여 붙여넣기 하려고 재무팀에 들어온 것이 아닙니다. 비즈니스 성과를 이해하기 위해 재무 부서에 들어온 것입니다. AI를 사용하면 비즈니스 성과에 집중할 수 있습니다.
더 나은 비즈니스 파트너가 되세요:
좋은 데이터로 신속하게 질문에 답할 수 있다면 모두가 대화하고 싶어 하는 사람이 될 수 있습니다. 단순히 결과를 보고하는 데 그치지 않고 의사 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
일반적인 보고 시나리오
월말 결산 보고
닫기가 완료되었습니다. 장부가 잠겼습니다. 이제 보고가 시작됩니다.
인공지능이 자동으로:
- ERP에서 최종 수치를 가져옵니다.
- 예산 및 이전 기간에 대한 모든 차이를 계산합니다.
- 표준 손익 계산서, 대차 대조표, 현금 흐름표 생성
- 주요 움직임을 설명하는 변동성 해설 생성
- 차트 및 추세가 포함된 KPI 대시보드 구축
- 템플릿에 따라 모든 서식을 지정합니다.
- 적합한 사람에게 보고서 배포
관리자가 패키지를 검토합니다. 특정 문제에 대한 컨텍스트를 추가합니다. 필요한 경우 주석을 조정합니다. 배포를 승인합니다. 총 소요 시간: 2일이 아닌 90분.
이사회 회의 준비
이사회는 분기별로 모임을 갖습니다. 이사회는 성과, 트렌드, 전망을 보고 싶어 합니다.
AI가 창조합니다:
- 주요 하이라이트가 포함된 요약
- 분산 분석이 포함된 분기별 손익
- 연간 누계 실적과 계획 대비
- 주요 지표 및 KPI 트렌드
- 세그먼트 성능 분석
- 현금 및 대차 대조표 요약
- 추세 및 비교를 보여주는 차트
CFO가 초안을 검토합니다. 전략적 설명을 추가합니다. 특정 요점에 대한 강조점을 조정합니다. 요점을 준비합니다. 데이터 조립이 완료되었습니다.
애드혹 분석 요청
CEO가 묻습니다: "서부 지역의 마진이 걱정됩니다. 지난 8분기 동안의 지역별 총 마진 추세를 보여주고 각 지역의 상위 5개 제품을 구분해 주시겠어요?"
AI:
- 지역별, 제품별, 분기별 매출 및 COGS를 가져옵니다.
- 각 조합에 대한 총 마진 계산
- 매출 기준 지역별 상위 5개 제품 식별
- 마진 움직임을 보여주는 추세 차트 만들기
- 주요 지표가 포함된 요약 테이블 생성
- 서부 지역 마진이 3포인트 하락했다는 초안 논평, 주로 제품 X 가격 압박으로 인한 것임
총 소요 시간: 5분. 검토하고 합당한지 확인한 후 CEO에게 보냅니다. 회의가 시작되기도 전에 분석이 완료됩니다.
AI가 할 수 없는 일
AI는 보고에 강력하지만 분명한 한계가 있습니다:
프레젠테이션에 대한 판단을 내릴 수 없습니다:
이 문제를 이사회에 강조해야 할까요, 말아야 할까요? 이는 전략적인 결정입니다. AI가 데이터를 보여줍니다. 무엇을 강조할지 결정하면 됩니다.
데이터 외부의 컨텍스트를 설명할 수 없습니다:
"최대 고객사에 화재가 발생하여 매출이 감소했습니다."라고 말하려면 시스템 외부의 지식이 필요합니다. AI는 누군가가 알려주지 않는 한 이를 알 수 없습니다.
무엇이 중요한지 판단할 수 없습니다:
2%의 차이는 어떤 항목에서는 큰 차이가 될 수 있고 다른 항목에서는 의미가 없을 수도 있습니다. AI가 차이를 표시할 수는 있지만 중요한 것은 사용자가 결정합니다.
완전히 새로운 분석 유형은 처리할 수 없습니다:
표준 보고서? 완벽합니다. 이전에 한 번도 새로운 방식으로 분석해 본 적이 없으신가요? 가이드를 제공해야 합니다.
데이터 품질을 보장할 수 없습니다:
잘못된 데이터가 ERP에 들어가면 보고서에도 잘못된 데이터가 나옵니다. 가비지 인, 가비지 아웃이 여전히 적용됩니다. AI는 이상 징후를 발견할 수는 있지만 잘못된 원본 데이터를 수정할 수는 없습니다.
인공지능은 기계적인 작업을 훌륭하게 처리합니다. 전략적 사고, 비즈니스 상황, 판단력은 여전히 사람이 필요합니다.
시작하기
가장 고통스러운 보고 프로세스부터 시작하세요:
먼저 하나의 보고서를 선택하세요:
월간 관리 패키지? 이사회 보고서? 부서 보고서? 가장 시간이 많이 걸리거나 가장 자주 발생하는 것을 선택하세요.
현재 프로세스를 문서화하세요:
데이터의 출처는 어디인가요? 어떤 계산을 수행하나요? 사람들이 기대하는 형식은 무엇인가요? 현재 상태를 이해하는 것은 필수적입니다.
데이터 수집 자동화부터 시작하세요:
AI가 해설을 작성하기 전에 데이터를 자동으로 가져오도록 하세요. 제대로 작동하는지 증명하세요.
다음에 계산을 추가합니다:
데이터가 안정적으로 흐르면 표준 계산을 자동화하세요. 수동 계산과 일치하는지 확인합니다.
그런 다음 내러티브 생성을 추가합니다:
숫자가 맞으면 AI가 해설 초안을 작성하도록 합니다. 처음에는 모든 단어를 검토하세요. 시간이 지남에 따라 자신감을 키우세요.
시간 절약 효과를 측정하세요:
보고 전후로 얼마나 오래 걸렸는지 추적하세요. 개선 사항을 문서화하세요. 이를 통해 더 많은 보고서로 확장하는 것을 정당화하세요.
모든 것을 한꺼번에 자동화할 필요는 없습니다. 하나의 보고서부터 시작하세요. 가치를 증명하세요. 거기서부터 확장하세요.
보고서 작성에 소요되는 시간을 줄일 준비가 되셨나요?
회사마다 보고에 대한 요구 사항이 다릅니다. 시스템도 다릅니다. 형식도 다릅니다. 대상 고객도 다릅니다.
일반적인 보고 템플릿은 판매하지 않습니다. 고객의 구체적인 보고서를 살펴봅니다. 데이터 소스. 고객의 요구 사항.
그런 다음 필요한 방식으로 정확하게 작동하는 AI 기반 리포팅을 구축합니다. 지금과 동일한 결과물을 만들 수 있습니다. 훨씬 더 짧은 시간.
하나의 보고서로 시작합니다. 효과가 있음을 증명하세요. 그런 다음 확장합니다. 대규모 혁신 프로젝트가 필요 없습니다. 팀의 시간을 절약하는 실용적인 자동화만 있으면 됩니다.
