How generative AI can improve the efficiency of accounting practices - Focusing on the Microsoft co-pilot -

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.