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[IT뉴스]AI 투자 늘리지만 확장 신중…글로벌 재무 리더 90% 투자 확대, 35%는 AI 활용 업무 넓히지 않아

온카뱅크관리자

2026-09-09 16:57:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 에어월렉스, 글로벌 재무 임원 1279명 대상 포레스터 컨설팅 조사 결과 발표 65% '분산된 재무 데이터' 주요 기술적 장벽으로 지목… 84%는 여전히 수작업 필요 단절된 데이터, AI 출력 검증의 어려움, 단기 생산성 이상 ROI 입증 한계 '연결된 인프라 구축'과 '하이브리드 인재 역량 강화'가 AI 도입 성공 열쇠 
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 기업들의 인공지능(AI) 투자는 빠르게 늘고 있지만, 재무 업무 전반으로 AI 활용을 확대하는 데는 여전히 신중한 것으로 나타났다. 여러 시스템에 흩어진 재무 데이터와 복잡한 시스템 통합, AI 기반 재무 업무를 운영할 조직 경험과 역량 부족 등이 AI 확산을 가로막는 주요 과제로 지목됐다.
 글로벌 결제 및 금융 플랫폼 기업 에어월렉스(Airwallex)는 글로벌 시장조사업체 포레스터 컨설팅(Forrester Consulting)에 의뢰해 실시한 글로벌 설문조사를 바탕으로 'AI 시대를 준비하는 재무 조직 구축하기(Building An AI-Ready Finance Function)' 보고서를 발표했다.
 이번 조사는 북미, 유럽·중동·아프리카, 아시아태평양 등 전 세계 11개 시장의 재무 의사결정권자 1279명을 대상으로 진행됐으며, 조사는 글로벌 재무 조직의 AI 활용 현황과 확산 과정에서 주요 과제, 향후 운영 방향을 집중적으로 살펴봤다.
 글로벌 재무 의사결정권자 90%가 향후 12개월 동안 AI 관련 지출을 늘릴 계획이라고 답했다. 그러나 높은 투자 의지와는 달리 35%는 AI를 추가적인 재무 업무로 확장하지 않고 있는 것으로 나타났다.
 이는 기업들이 AI를 새로운 영역으로 빠르게 확대하기보다 이미 도입한 시스템의 활용도를 높이고, 실제 성과와 신뢰성을 검증하는 데 우선순위를 두고 있음을 보여준다. 실제로 기업들은 AI 확대 시 측정할 수 있는 ROI(55%), 입증된 정확성(54%), 명확한 거버넌스와 설명 가능성(52%)을 주요 기준으로 보고 있는 것으로 나타났다.
 보고서는 기업들의 AI 투자 전략이 빠른 확장을 우선했던 기존 방향에서 측정할 수 있는 가치와 신뢰성, 실제 운영 준비 수준을 검증하는 방향으로 이동하고 있다고 분석했다.
 AI 확산의 주요 기술적 과제로는 분산된 재무 데이터와 복잡한 시스템 통합이 꼽혔다. 응답자 65%가 시스템 법인 지역 등에 흩어진 재무 데이터를 주요 기술적 과제로 지목했다.
 기업들이 재무 플랫폼을 통합하고 있음에도 수작업 의존도는 여전히 높았다. 응답자 84%는 재무 프로세스를 완료하기 위해 여전히 수작업이 필요하다고 답했으며, 사람 개입을 최소화해 AI가 자율적으로 수행하는 재무 업무는 평균 11%에 그쳤다.
 조직 운영 역량도 과제로 나타났다. 53%는 AI 기반 재무 업무를 운영한 경험 부족을 AI 확산을 저해하는 주요 요인으로 꼽았다. 이는 AI 도입을 넘어 데이터와 시스템을 연결하고, 실제 업무에서 AI를 운영할 수 있는 기반을 갖추는 것이 중요하다는 점을 보여준다.
 아울러 구축 방식에 있어서는 전체 기업 57%가 자체 개발과 외부 솔루션을 결합한 '하이브리드 모델'을 채택하고 있는 것으로 조사됐다.
 보고서는 기업이 AI 활용을 지속적으로 확대하기 위해서는 새로운 AI 기술을 도입하는 것뿐만 아니라 데이터와 시스템, 업무 프로세스를 유기적으로 연결하고 이를 운영할 수 있는 기반을 갖추는 것이 중요하다고 강조했다.
 특히 AI 활용 준비 수준이 낮은 조직의 경우 자율화를 빠르게 확대하기보다 핵심 재무 시스템 간 데이터 연결성을 강화하고, 데이터 품질과 접근 권한을 체계화한 뒤 통제할 수 있는 범위에서 단계적으로 AI 활용을 확대할 것을 제언했다.
 외부 파트너를 선택하는 기준에서도 '연결성'이 중요하게 나타났다. 향후 외부 벤더를 활용할 계획인 응답자 66%는 재무 생태계 전반 시스템을 연결하고 조율할 수 있는 역량을, 65%는 AI 활용 사례를 단계적으로 도입하고 확장할 수 있는 유연한 플랫폼 아키텍처를 주요 기준으로 꼽았다. 이는 개별 AI 솔루션을 추가하는 것보다 기존 재무 시스템과 데이터, 업무 흐름을 효과적으로 연결할 수 있는 기반이 중요해지고 있음을 보여준다.
 에어월렉스는 이러한 변화에 맞춰 API 우선(API-first) 및 AI 네이티브 아키텍처를 기반으로 크로스보더 결제 및 금융 운영을 지원하는 플랫폼을 제공하고 있다. 
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 <img alt="권윤아 에어월렉스 한국 SME 총괄" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/etimesi/20260909164712472vwud.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="21YlgHEorE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/etimesi/20260909164712472vwud.jpg" width="658">
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 권윤아 에어월렉스 한국 SME 총괄
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 권윤아 에어월렉스 한국 SME 총괄은 “많은 기업이 AI 투자를 늘리고 있지만, 실제 재무 현장에서는 여러 시스템 간 분산된 데이터와 수작업, 운영 경험 부족으로 인해 AI 활용 범위를 넓히는 데 어려움을 겪고 있다”며 “이번 조사는 AI 도입 자체보다 이를 실제 업무에서 제대로 활용할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요하다는 점을 보여준다”고 말했다.
 이어 “재무 분야에서 AI가 제대로 작동하려면 새로운 기능을 계속 추가하는 것보다 데이터와 시스템, 업무 프로세스가 유기적으로 연결되는 기반이 필요하다”며 “에어월렉스는 기업들이 연결된 글로벌 금융 인프라를 바탕으로 AI를 효과적으로 활용하고, 재무팀이 반복적인 업무를 넘어 보다 전략적인 의사결정에 집중할 수 있도록 지원할 것”이라고 덧붙였다.
 김현민 기자 minkim@etnews.com
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