AI 시대에 회계전문가(회계사)로 살아남는데 도움이 되는 스킬

최근의 증가되는 인공지능(AI) 활용으로 인해 회계와 감사 관련 직종에서도 일자리가 사라질 것이라는 일부 우려가 있는게 사실이다. 

PwC’s U.S. assurance innovation leader인 Mike Baccala에 따르면 업무현장에서 AI 사용이 대두되면서 회계와 감사 관련 직종에도 변화가 생기는 것은 분명하지만, 그렇다고 해서 일자리가 사라지는 것은 아니라고 전망한다. Baccala는 비즈니스 환경에서 AI가 미치는 영향에 대한 PwC 보고서의 공동 저자이기도 하다.

그에 따르면 PwC는 이미 현장에서 AI를 활용하여 업무를 수행하고 있다고 한다. 예를 들어, 새로운 FASB 리스 회계 기준을 적용시, AI 플랫폼을 활용하여 기존의 리스 계약의 데이터를 추출해내기도 한다. 만약 AI를 사용하지 않는 경우 각각의 계약건에 대해 보통 8~10시간이 걸리는 일이 AI 플랫폼을 통해 3~4시간으로 줄어들었고, 소요시간은 계속해서 줄어들고 있다. 이외에도 현장에서 AI를 이미 적용하고 있는 사례는 충분히 많다.

이제 AI는 사람들을 좀 더 흥미로운 일에 전념할 수 있게 해주고 있다. Baccala에 따르면, 오랜 기간 동안, 회계사의 전형적인 업무 중 하나는 데이터를 가져와 분석하고 감사하기 위해 가공하고 구성하는 것이었다.

AI는 이런 데이터 추출 및 구성 등의 따분하고 재미없는 일에서 사람들을 해방시켜준다. 이제 AI 플랫폼으로 일하는 회계사는 다른 업무를 수행하게 된다. 우선 AI로 하여금 어떤 데이터가 필요한지 그리고 어떻게 가공해야하는지 가르친 다음, 이상 유무를 검토한다. 한편, AI를 활용한 전체 데이터 감사는 샘플링을 통한 감사보다 고객들에게 더욱 가치가 있다.

물론 Baccala 도 회계사들이 AI와 함께 일하기 위해서는 상당한 재교육이 있어야 함을 잘 알고 있다. 회의주의, 판단, 분석, 이해 등의 전통적인 회계사의 업무 스킬들이 오히려 더 중요해질 수 있다고 한다. 왜냐하면 AI는 이러한 스킬을 복제해낼 수도 없을 뿐만 아니라, 데이터 중심의 세계에서도 그러한 스킬은 역시 중요하기 때문이다.

AI의 시대에도 회계사들에게 도움이 되는 새로운 스킬에는 다음의 것들을 생각해볼 수 있다.

기본적인 데이터 스킬

모든 고객사를 면밀히 살펴보면, 그들의 시스템, 프로세스, 데이터, 정책들은 상당히 다른 경우가 많습니다. 가장 성공한 회계사의 경우 핵심 데이터 스킬을 가지고 있어, 고객사가 서로 다른 시스템과 정책을 가지고 있는 경우에도 무난하게 업무를 수행해낸다. 이러한 핵심 데이터 스킬에는 통계, 확률, 그리고 연역적 사고 이외에 데이터 전략과 데이터 처리 스킬 등이 포함된다.

스토리텔링 능력

스토리텔링을 통한 의미와 메시지 전달에 중점을 두고 트레이닝하는 경우를 많이 볼 수 있습니다. AI 는 대량의 데이터를 제공할 수 있지만, 회계사가 고객에게 제대로 의미를 전달할 수 있을 때만 그 데이터는 유용하기 때문입니다.

자동화 능력

생산 프로세스이든 재무 프로세스이든, 자동화를 구현하는 능력은 효율성을 제고시키고 비용을 절감하는 효과가 있으며, 회계사의 레벨을 구분하는 요소가 될 수 있다.

Baccala는 AI와 사람이 협업했을 때 더욱 효율성이 높다는 점을 지적하면서, 비즈니스 리더들은 특히 AI의 출현으로 인한 보유 인력이나 프로세스에 대한 경시 풍조에 특히 주의해야한다고 언급했다.