재무 부서의 실무자들은 매일 아침 수많은 데이터를 취합하고, 예산을 배정하며, 잠재적 리스크를 식별하는 반복적인 업무에 매달린다. 기업의 자본 흐름을 관리하는 핵심 부서임에도 불구하고, 복잡한 시스템 간의 데이터 연결과 수동 보고서 작성은 여전히 높은 업무 부하를 유발하는 요소다. 최근 OpenAI와 PwC(기업 경영 컨설팅 및 회계 감사 전문 기업)는 이러한 재무 업무의 비효율을 해결하기 위해 AI 에이전트(특정 목적을 수행하기 위해 자율적으로 판단하고 행동하는 AI 프로그램)를 도입하는 협업을 발표했다.

OpenAI와 PwC의 재무 AI 에이전트 구축 사실

이번 협업의 핵심은 이론적인 설계에 그치지 않고, 실제 기업 환경에서 작동하는 재무 전용 AI 에이전트를 구축하는 것이다. OpenAI는 이미 자사 재무 조직을 '고객 제로(Customer Zero, 내부 시스템에서 먼저 기술을 검증하는 방식)'로 활용해 재무 업무의 자동화를 실험해 왔다. 구체적으로는 ChatGPT와 Codex(자연어를 코드로 변환하거나 프로그래밍을 돕는 모델)를 활용해 투자자 관계 관리, 세무, 보고, 계약 검토 등의 업무를 처리했다. 그 결과, Codex를 활용해 기존과 동일한 인력으로 5배 더 많은 계약서를 처리했으며, IR-GPT(투자자 관계 관리를 위해 특화된 AI 모델)를 통해 200건 이상의 투자자 상호작용을 관리하는 성과를 거뒀다. PwC는 이러한 OpenAI의 내부 성공 사례를 바탕으로 재무 변환, 내부 통제, 구현 전문성을 결합해 일반 기업들이 즉시 도입 가능한 형태의 에이전트 워크플로우를 설계한다.

기존 재무 시스템과 AI 에이전트의 차이

예전에는 재무팀이 수동으로 엑셀 시트를 업데이트하거나, 여러 시스템을 오가며 데이터를 대조하는 방식이 주를 이뤘다. 이제는 AI 에이전트가 재무 계획, 예측, 조달, 결제, 세무, 결산 등 핵심 운영 리듬에 맞춰 자율적으로 움직인다. 특히 Workspace Agents(기존 업무 도구 내에서 반복 작업을 수행하는 에이전트)와 Skills and Connectors(AI가 승인된 프로세스를 따르고 기업 내부 맥락을 이해하도록 돕는 연결 도구)를 통해, 기업이 이미 사용 중인 소프트웨어 환경을 그대로 유지하면서도 자동화를 구현할 수 있게 했다. 또한, CFO(최고재무책임자)는 AI 사용량, 토큰 소비량, 예상 비용 등을 관리함으로써 AI 도입을 일반적인 기업 운영 비용 관리와 동일한 수준의 거버넌스 체계 안에서 통제할 수 있다.

기업 재무 환경에 미치는 영향

개발자가 체감하는 가장 큰 변화는 재무 워크플로우의 확장성이다. Codex를 활용해 대시보드, 지출 추적기, 예외 관리 시스템을 직접 구축하고 수정할 수 있게 되면서, 기업은 외부 솔루션에 의존하지 않고도 자사 환경에 최적화된 재무 도구를 확보할 수 있다. 이는 단순한 자동화를 넘어, 월말이나 분기 말 결산 전에 리스크를 미리 감지하고, 비즈니스 조건 변화에 따라 예측치를 실시간으로 업데이트하는 능동적인 재무 관리를 가능하게 한다. 결국 이번 협업은 AI 기술이 단순한 챗봇의 영역을 넘어, 기업의 자본 흐름을 통제하고 의사결정을 지원하는 실질적인 운영 인프라로 진입했음을 의미한다.