금융을 재편하는 AI 에이전트—알아야 두어야 할 사항

금융 환경은 효율성, 정확성 및 데이터 기반 의사 결정이 필요해짐에 따라 빠르게 변화하고 있습니다. 금융 및 회계 팀이 사기 방지부터 규제 준수까지 늘어난 운영 과제를 마주함에 따라, AI 에이전트가 유망한 해결책으로 부상하고 있습니다.

이 문서에서는 AI 에이전트에 대한 설명, 금융 분야에서의 일반적인 유스케이스, AI 에이전트의 활용 이점, AI 에이전트를 금융 운영 내에서 효과적으로 구현하는 방법에 대해 살펴봅니다.

금융 분야의 AI 에이전트란 무엇인가요?

AI 에이전트는 인지 작업을 포함하여 규정된 목표를 달성하기 위해 자율적으로 작동하는 작업 지원 AI 기반 어시스턴트로, ML(머신 러닝)을 사용하여 데이터를 수집 및 분석하고 작업을 자동으로 수행할 수 있도록 환경과 상호 작용합니다. AI 에이전트는 반자율 또는 자율적으로 작동하여 입력된 정보 및 인식을 바탕으로 결정을 내리고, 자연어로 의사소통하며, 동적 상황에 적응하고, 원하는 목표를 달성하기 위해 작동합니다.

현대 금융은 데이터가 풍부하고 변화의 속도가 빠르기 때문에 AI 에이전트에 대한 수요가 높습니다. AI 에이전트는 일상적인 프로세스 자동화, 리스크 관리 강화, 의사 결정 지원 등 다양한 작업을 돕습니다. 대체 자원이 아닌 디지털 동료로서의 역할을 하는 AI 에이전트는 인간의 의사 결정을 보완함으로써, 금융 팀이 재무 계획 및 예측과 같은 전략적인 고부가가치 작업에 집중할 수 있도록 지원합니다.

금융 분야에서의 일반적인 AI 에이전트 유스케이스

AI 에이전트는 이미 많은 금융 운영 분야에서 활용되고 있으며, 핵심 프로세스 전반에서 실질적인 이점을 제공합니다. 다음은 몇 가지 가장 일반적이고 영향력 있는 유스케이스입니다.

매입채무 및 매출채권 자동화

AI 에이전트는 송장 수령부터 결제 조정까지 전체 송장 처리 과정을 자동화할 수 있습니다. AI 에이전트는 미지급 송장에 대한 후속 조치를 처리하여 적시에 결제될 수 있도록 하고 현금 흐름 관리를 개선할 수 있습니다.

사기 감지 및 준수 모니터링

AI 에이전트는 거래를 실시간으로 모니터링하여, 머신 러닝 알고리즘을 통해 이상 현상과 사기 가능성이 있는 사항을 감지합니다. 또한 활동을 지속적으로 모니터링하고 불규칙성을 표시함으로써 사베인즈 옥슬리법(SOX) 및 일반정보보호 규정(GDPR)과 같은 규정을 준수할 수 있도록 합니다.

현금 흐름 예측 및 예산 편성

AI 에이전트는 과거 데이터와 시장 동향을 분석하여 미래의 금융 동향을 예측합니다. 이 기능을 통해 금융 팀은 정보에 입각한 예산 결정을 내리고 현금 흐름을 더욱 효과적으로 관리할 수 있게 됩니다.

고객 지원 및 가상 비서

대화형 AI 에이전트는 비용 보고, 송장 상태 또는 조달과 관련된 내부 문의를 지원할 수 있어 재무 팀이 좀 더 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다.

금융 분야에서 AI 에이전트의 장점

효율성, 사기 탐지, 준수에 대한 중요성이 커짐에 따라, AI 에이전트를 금융 운영에 통합할 경우 많은 장점을 얻을 수 있습니다.

효율성과 속도

AI 에이전트는 연중무휴 운영되기 때문에 다양한 금융 업무를 처리하는 시간을 크게 단축합니다. 이처럼 지속적으로 운영된다는 장점이 있어 금융 팀이 변화와 요구 사항에 더 신속하게 대응할 수 있습니다.

정확성과 오류 감소

AI 에이전트는 데이터가 많은 작업을 자동화해주기 때문에 인적 오류의 위험을 최소화합니다. 이처럼 정확성이 향상되므로 규정 준수 및 규제 보고에 매우 핵심적인 역할을 하며, 기관들이 벌금으로 인한 비용 및 운영 지연 문제를 겪지 않도록 합니다.

확장성

AI 에이전트는 비즈니스에 맞춰 쉽게 확장될 수 있어, 비용이 더 들지 않고도 증가된 거래량을 수용할 수 있습니다. 이러한 확장성은 점점 더 복잡해지는 금융 운영 업무를 처리하는 성장 기업에게는 필수적입니다.

데이터 기반 의사 결정

AI 에이전트에 내장된 머신 러닝 모델은 예측적 통찰력을 제공하여 선제적인 위험 관리와 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 합니다. 이러한 기능은 성공에 있어 데이터 기반 전략이 필수적인 환경에서 매우 중요합니다.

AI 에이전트는 금융 분야에서 어떻게 운영되나요?

AI 에이전트의 가치를 진정으로 이해하려면, 내부에서 일어나는 과정을 보는 것이 도움이 됩니다. AI 에이전트는 작업을 자동화하고, 데이터를 분석하며, 금융 운영이 원활하게 진행되도록 함께 작동하는 몇 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다.

AI 에이전트는 다음을 포함한 여러 주요 구성 요소를 통해 작동합니다.

• 데이터 수집: AI 에이전트는 ERP 시스템, 송장, 분개 항목 및 내부 재무 보고서에서 데이터를 수집합니다.
• 머신 러닝 모델: AI 에이전트는 데이터 분석, 패턴 식별, 예측을 위해 머신 러닝 알고리즘을 활용합니다.
• NLP(자연어 처리): 고객을 대상으로 하는 작업의 경우, AI 에이전트는 자연어로 된 문의를 이해하고 응답할 수 있도록 NLP를 사용합니다.
• 자동화 프레임워크: AI 에이전트는 분석한 데이터를 기반으로 사전 정의된 프로세스를 실행하여 워크플로를 자동화합니다.

예를 들어, 송장을 처리할 때 AI 에이전트는 관련 데이터를 자동으로 추출하고, 이를 구매 주문과 대조하여 검증하며, 결제 프로세스를 시작합니다. AI 에이전트는 수신 데이터에 기반하여 실시간으로 결정을 내리므로, 운영을 간소화하고 효율성을 높입니다.

금융에 AI 에이전트를 구현하는 것과 관련한 과제와 고려 사항

APA 기술의 발전은 놀랍지만, 아직 AI 에이전트에도 특정한 한계점이 있습니다. 금융 업무를 위한 AI 에이전트는 배포되는 즉시 상당한 이점과 ROI(투자 수익률)를 제공할 수 있지만, 기업은 다음을 포함한 가장 일반적인 문제에 대해 알고 있어야 합니다.

데이터 품질 및 통합 문제

AI 에이전트가 효과적으로 업무를 수행하려면 정돈되어 있는 구조화된 데이터가 필요합니다. 데이터 품질을 보장하고 다양한 데이터 소스를 통합하는 것은 복잡한 작업이 될 수 있습니다.

규정 준수 및 규제 위험

AI 에이전트는 금융 규정을 준수해야 합니다. 조직은 위험을 완화하기 위해 AI 구현이 관련 법률을 준수하도록 해야 합니다.

변경 관리

AI 기반 프로세스로 전환하려면 조직 내 문화적인 변화가 필요합니다. 팀원들이 이러한 변화에 대비할 수 있도록 하는 것은 구현을 성공적으로 이행하는 데 있어 매우 중요합니다.

윤리적 고려 사항 및 편향

AI 의사 결정 과정에서 투명성과 공정성을 보장하는 것은 아주 중요합니다. 조직은 AI 기반 결정에서 편향된 결과가 나오지 않도록 조치를 구현해야 합니다.

AI 에이전트 플랫폼에서 찾아야 할 필수 기능

모든 AI 에이전트 플랫폼이 동일하게 만들어지는 것은 아닙니다. 특히 금융 및 회계 팀에서 고유한 요구 사항이 있다면 더욱 그렇습니다. 자율적인 기업을 구축하기 위해 금융 리더는 강력하고 유연하며 사용하기 쉬운 도구가 필요합니다. 다음은 APA(에이전트 프로세스 자동화) 플랫폼을 평가할 때 고려해야 할 필수 기능입니다.

1. 로우코드 AI 에이전트 개발

로우코드 또는 노코드 환경을 제공하여 개발자뿐만 아니라 금융 팀도 AI 에이전트를 빠르게 구축하고 맞춤화할 수 있는 플랫폼을 찾아보세요. 이와 같은 유연성은 배포를 가속화하고 IT 자원에 크게 의존하지 않고도 AP/AR, 세금, 보고와 같은 기능 전반에 자동화를 확장하도록 지원합니다.

2. 문서 처리를 통한 인지 자동화

AI 에이전트는 대량의 비정형 금융 데이터를 처리할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다. 인지 자동화 기능이 내장되어 있어 송장, 계약서, 감사 보고서의 데이터를 신속하고 정확하게 추출, 분류 및 처리할 수 있어, 수작업을 줄이고 데이터 신뢰성을 향상합니다.

3. AI 및 머신 러닝 모델과의 매끄러운 통합

플랫폼이 예측 예측, 사기 탐지 및 신용 위험 분석과 같은 유스케이스를 위해 사전 훈련된 머신 러닝 모델과 맞춤형 머신 러닝 모델 모두에 쉽게 연결되도록 합니다. AI 도구 모음을 확장할 수 있는 외부 서비스(OpenAI, Google Cloud AI 등)와도 통합되는 플랫폼을 찾아보세요.

4. 실시간 프로세스 모니터링 및 인사이트

가시성은 매우 중요합니다. 플랫폼에서 제공되는 실시간 대시보드와 분석 기능은 성과, 예외 및 규정 준수에 관한 실질적인 통찰력을 제공할 수 있어야 하며, 현금 흐름 관리부터 감사 준비까지 모든 작업을 지원해야 합니다.

5. 강력한 보안 및 규정 준수 프레임워크

금융 데이터는 철저한 보호가 필요합니다. 감사 추적, 역할 기반 접근 제어, 엔드투엔드 암호화를 포함한 엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하는 플랫폼을 찾아야 합니다. SOX, GDPR, PCI-DSS와 같은 표준을 준수하는 기능은 추가 기능이 아닌 처음부터 내재된 기능으로 있어야 합니다.

6. 사전 구축된 금융 프로세스 에이전트

가치를 더 빠르게 실현하고 싶다면, 조정, 현금 흐름 관리, 규정 준수 보고, 송장 처리 등의 핵심 금융 기능을 위해 사전 구축된 에이전트와 템플릿을 제공하는 플랫폼을 선택해야 합니다. 이러한 에이전트를 사용 환경에 따라 맞춤화하면 팀은 더 빠르게 일을 진척시키고 결과를 낼 수 있습니다.

금융 분야에서 AI 에이전트의 미래

금융 분야에서 AI 에이전트의 미래는 더 빠르게 발전하고 있으며, 잠재력이 무궁무진합니다. 기술이 발전함에 따라 에이전트는 더 자율적이고 적응력이 뛰어나며 사람의 개입이 최소화된 전체 금융 워크플로를 관리하는 능력을 갖추게 됩니다. 다중 모달 AI의 발전으로 인해 음성, 텍스트, 비디오 등 더 다양한 입력을 처리하고 응답하기 시작했으며, 활용성과 몰입감을 높이고 있습니다.

그러나 진정한 변화는 생산성 향상 그 이상을 넘어섭니다. 이러한 발전은 자율 기업의 기반을 다지는 일이 되고 있습니다. 여기서 AI 에이전트는 단순히 작업을 지원하는 것을 넘어서 작업을 주도합니다. APA(에이전트 프로세스 자동화)를 통해 AI 에이전트는 단일 작업 하나만 처리하는 것이 아니라 복잡한 프로세스를 주도하고, 실시간으로 결정을 내리며, 시스템, 데이터, 팀 전반에 걸쳐 작업을 조정할 수 있습니다.

금융 분야에서 다음과 같은 다양한 추세가 나타나고 있습니다.

1. 다중 에이전트 협업
   AI 에이전트가 부서, 시스템, 워크플로 전반에 걸쳐 더욱 원활하게 협력하고 있습니다. 이러한 협업 능력을 갖춘 AI 에이전트는 복잡하고 상호 연결된 프로세스를 관리하고 조직 전반에서 효율성을 더 높일 수 있습니다.
2. 예측 금융 및 실시간 인사이트
   예측 분석 기능이 AI 에이전트에 내장되는 추세가 늘어남에 따라, 금융 팀은 현금 흐름 패턴, 예산 변동, 규정 준수 관련 위험 사항을 더 심층적으로 파악할 수 있게 됩니다. 이처럼 실시간으로 통찰할 수 있게 되어 더 현명하게 의사를 결정하고 더욱 기민한 금융 전략을 세울 수 있습니다.
3. 자율 기업을 향한 진전
   AI 에이전트는 시스템 운영 시 사람이 최소한의 관리 감독만 하는 자율 기업을 구현할 수 있도록 금융 팀이 의미 있는 단계를 밟아 나갈 수 있게 돕고 있습니다. 에이전트가 의사 결정 및 실행에 더 많은 책임을지게 되면서, 금융 부서가 단순히 업무를 처리하는 일에서 벗어나 성과를 관리하는 일을 담당할 수 있게 되어 전반적으로 더 빠르고 정확하며 민첩하게 운영할 수 있게 됩니다.

이러한 추세는 금융 운영 방식에 큰 변화가 일어나고 있음을 시사합니다. 즉, 프로세스를 손수 처리하고 분리된 시스템에서 작업하던 것에서 벗어나 AI의 힘을 통해 상호 연결된 지능적인 작업이 가능하게 된 것입니다. AI 에이전트는 기능성과 협력성이 더 높아짐에 따라, 진정한 자율 금융 기능의 기반이 될 수 있을 것입니다. 더 빠르고 스마트하며 미래 지향적인 기능이 될 것입니다.

Automation Anywhere가 금융 분야에서 AI 에이전트를 지원하는 방법

Automation Anywhere에서는 AI 에이전트가 단순히 가능성을 넘어서 금융 팀이 실제적으로 유용하게 사용할 수 있도록 설계된 플랫폼을 구축했습니다. AI Agent Studio를 사용하면, 에이전트를 고유한 금융 프로세스에 맞게 구축하고 배포할 수 있으며, 로우코드 환경 내에서 민첩성과 통제력을 유지할 수 있습니다.

청구서 처리 자동화, 사기 탐지 강화, 또는 리더십 팀에 더 빠른 인사이트 제공 등 어떤 작업을 하든, AI Agent Studio는 복잡한 IT 자원이 없어도 작업을 실행하는 데 필요한 모든 기능을 제공합니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

• 에이전트 생성 인터페이스: AI 기반 에이전트를 구축하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스로, RPA(로보틱 프로세스 자동화), 머신 러닝 모델, 그리고 NLP를 통합합니다.
• 대화형 AI 통합: 재무 관련 문의와 내부 워크플로를 지원하기 위한 가상 비서를 설계합니다.
• 원활한 ERP(전사적 자원 관리) 통합: AI 에이전트는 주요 금융 시스템과 통합되어 원활한 데이터 흐름과 프로세스 실행을 보장합니다.
• 복잡한 문서 처리: 금융 문서에서 비정형 데이터를 추출하고 처리하여 정확성과 효율성을 높입니다.
• 성능 모니터링: AI 에이전트의 성능을 실시간으로 추적하고 최적화함으로써 지속적으로 금융 운영을 개선합니다.

AI 에이전트가 금융 운영에서 맡은 역할이 더욱 커짐에 따라, Automation Anywhere에서는 자동화에서 자율성으로 전환할 수 있는 도구를 각 유스케이스별로 제공합니다.

담당 팀에 어떻게 적용될지 궁금하신가요? 데모를 예약하여 AI 에이전트가 실제로 활용되는 모습을 확인해 보세요.