인공지능(AI)은 집, 휴대폰, 자동차 등 어디에나 있으며, 당연히 업무 기능을 강화하는 소프트웨어 시스템에도 탑재되고 있습니다. 재무와 같은 데이터 중심 부서와 기업성과관리(CPM)와 같이 데이터에 의존하는 프로세스의 경우, 이보다 더 적합한 솔루션은 없습니다.
AI는 재무팀의 업무 효율성, 데이터 검색, 그리고 예측 및 분석을 개선할 수 있습니다. 하지만 귀사의 특정 프로세스에는 어떤 변화가 있을까요?
본 컨텐츠에서 소개하는 자가 평가를 통해 귀사의 기업성과관리 프로세스를 AI로 보강할 수 있는 방법을 확인할 수 있습니다.
확인사항 1: 자동화 갭 분석 수행
자동화 갭 분석은 AI가 사람의 작업을 보강할 수 있는 기업성과관리(CPM) 영역을 식별합니다. 가장 강조되어야 하는 점은 AI가 재무팀의 전문성을 대체해서는 안됩니다. 대신, 고도화된 자동화를 통해 팀이 전략적으로 큰 그림을 그리는 사고와 주관적인 분석 등 인간의 지성이 발휘되는 업무에 집중할 수 있도록 지원해야 합니다.
자동화 갭 분석의 목표는 반복적인 작업을 자동화할 수 있는 AI의 잠재력을 기반으로 현재 상태와 원하는 상태를 파악 하는 것이어야 합니다.
확인해야 할 사항:
- 아직도 수작업으로 수행되는 경영관리 업무는 무엇인가요?
- 자동화된 경영관리 업무 중, 여전히 시간을 많이 소요해야 하는 업무는 무엇인가요?
- 그러한 업무들이 성과에 중요한가요?
- 그러한 업무들은 개선이 가능한가요?
재무팀의 50%는 향후 3년 동안 데이터 처리 역량의 격차를 좁히기 위해 노력하고 있습니다. - FSN
확인사항 2: 수작업으로 인해 낭비되는 시간의 정량화
팀이 각 성과관리 업무에 실제로 얼마나 많은 시간을 소비하고 있나요? 그리고 다음과 같은 작업에 소요되는 시간 비율은 어느 정도일까요?
데이터 관리 - 데이터 입력, 데이터 수집, 유효성 검사, 비정상 데이터 탐지
데이터 검색 - 드릴다운, 정보 취합, KPI 보고서 업데이트
분석 - 비즈니스 드라이버 이해, 시나리오 시뮬레이션, 경영진을 위한 보고서 준비
데이터 수집, 검증 및 관리는 중요한 작업이지만, 많은 팀에서 필요 이상으로 많은 시간이 소요됩니다. AI의 가장 큰 강점 중 하나는 기존 데이터의 패턴을 학습하여 반복적인 데이터 프로세스를 자동화하고 개선할 수 있다는 점입니다. 많은 데이터 관리 작업은 반복적이고 데이터 기반이기 때문에 AI의 주요 활용 대상이 됩니다. 또한 데이터 매핑 및 비정상 데이터 감지와 같은 수작업도 AI가 대신 수행할 수 있습니다.
팀 내부에서 확인해야 할 사항:
- 귀사의 재무팀이 하기 업무에 얼마나 많은 시간을 할애하는지 추적하도록 요청하세요:
- 데이터 취합 및 입력
- 계정 조정
- 계정 및 거래
- 계산
- 보고서 업데이트
- 분석 및 데이터 탐색
- 서술 및 주석
- 공시
- 어떤 AI 업무를 가속화할 수 있는지 확인하세요. 예를 들어, CCH Tagetik의 AI는 비정상 데이터 검출과 같은 데이터 검증 작업, 매핑과 같은 데이터 수집 작업, 비즈니스 드라이버 분석과 같은 데이터 검색 작업을 자동화합니다.
