Smart Spending: How AI Is Transforming Financial Decision Making
미국 기업 CFO 82%, AI 기반 지불 계정 관리에 관심 표명
인공지능(AI)이 기업의 재무 관리 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 특히 이러한 변화는 기업의 지불 계정(Accounts Payable, AP) 기능에서 가장 뚜렷하게 나타난다. PYMNTS Intelligence와 Coupa의 공동 연구에 따르면, 현재 미국 기업 CFO의 10명 중 8명 이상이 AP 기능에 AI를 활용하고 있거나 도입을 적극 검토 중이다.
이번 연구는 연간 매출 10억 달러 이상인 미국 기업 60개의 CFO를 대상으로 2025년 2월 6일부터 14일까지 실시한 설문조사를 기반으로 하고 있다. 연구 결과에 따르면 AI 기술은 지불 프로세스를 간소화하고, 지출에 대한 가시성을 향상시키며, 전반적인 운영 효율성을 개선하는 강력한 솔루션을 제공한다. 예측 분석부터 지불 일정 관리까지, AI는 기업이 비용을 절감하고, 지불 오류를 방지하며, 운전 자본을 최적화하는 데 도움을 주고 있다.
AI 통합의 벽: CFO 65.2%가 겪는 기존 시스템과의 호환성 문제
AI의 도입이 확산되고 있음에도 불구하고, 기업들은 이 기술을 기존 AP 시스템에 통합하는 데 있어 여러 난관에 직면하고 있다. CFO의 약 2/3는 AI를 기존 기술과 통합하는 데 문제가 있다고 보고했으며, 이 비율은 상품 기업에서 78%로 더 높게 나타났다. 또한 모든 기업의 44%는 자사의 특정 요구에 맞게 AI 도구를 조정하는 데 필요한 맞춤화 부족 문제를 겪고 있다.
서비스 기업의 경우, 구현 비용이 중요한 과제로 떠올라 89%가 초기 비용이 높다고 보고했다. 서비스 기업의 56% 이상이 통합 어려움과 맞춤화 기능 부족을 경험하고 있다. AI 솔루션이 혜택을 제공하지만, 완전히 운영되기 전에 상당한 조정과 재정적 투자가 필요한 경우가 많다. 한 상품 기업 CFO는 PYMNTS Intelligence와의 인터뷰에서 “다양한 제품 포트폴리오를 여러 채널에서 관리하면서 자원을 효율적으로 할당하는 데 어려움이 있다”고 말했다. 또한 서비스 기업의 CFO는 “다양한 지역 규정에 따른 세금과 수수료 준수의 복잡성이 여러 지역에서 지출을 간소화하는 데 장벽이 된다”고 언급했다.
기술 기업들은 특히 맞춤화 부족 문제를 심각하게 경험하고 있으며, 이 부문의 모든 응답자가 이를 문제로 지적했다. 또한 기술 기업의 20%는 AI가 생성한 결과가 재현 불가능하다고 보고했는데, 이는 AI가 제공하는 자동화된 의사 결정에 대한 신뢰를 약화시키는 요인이다.
연매출 100억 달러 이상 기업, AI 도입률 75%로 선두
통합 과정의 어려움에도 불구하고, CFO들은 빠르게 이 기술을 수용하고 있다. 설문에 참여한 모든 CFO 중 38%가 AP에 AI 기술을 적극적으로 사용하고 있다고 보고했으며, 이들을 “도입자(adopters)”로 분류했다. 상당수의 기업(43%)은 아직 기술을 사용하고 있지 않지만 관심을 보이고 있으며, 이들은 “탐색자(explorers)”로 분류되었다. 단지 18%만이 AI를 사용하지 않고 관심도 없는 “회의론자(skeptics)”로 나타났다. 연간 매출이 100억 달러 이상인 대기업이 가장 높은 AI 도입률을 보이며, 75%가 도입자로 분류되었다. 대조적으로 규모가 작은 기업일수록 탐색자일 가능성이 더 높았다.
기업들이 AI를 활용하여 지출을 최적화할 때, 대기업들은 주로 지불 일정 관리와 예측 현금 흐름 분석에 이 기술을 도입하고 있다. 주목할 만한 점은 AP에 AI를 사용하는 기업의 83%가 최소 하나 이상의 지불 실행 기능에 이를 적용하고 있다는 것이다. 이러한 기능에는 지불 적시성 확보, 지불 조건 관리, 조기 지불 할인 활용 등이 포함된다. 또한 74%의 기업이 현금 흐름을 지원하고 운전 자본을 최대화하기 위해 AI를 활용하고 있다.
78%의 상품 기업이 증명한 AI의 효과: 공급업체 관계 투명성 향상
AP 관리에 AI를 활용하면 지불 과정의 투명성과 효율성이 향상된다. 이 기술을 도입한 상품 기업의 78%는 AI가 공급업체 및 판매업체와의 관계 가시성을 개선한다고 보고했다. 서비스 기업의 2/3와 기술 기업의 40%도 같은 의견을 표명했다. 또한 설문에 응한 CFO의 26%는 이러한 개선이 AI 사용의 가장 큰 혜택이라고 언급했다. 또한 CFO의 61%는 AP 기능에 AI 솔루션을 사용하면 분석 능력이 향상된다고 보고했으며, 44%는 이러한 프로세스에 AI를 통합하는 것이 가장 큰 혜택이라고 답했다.
더불어 CFO의 57%는 AI가 지불 지연을 줄여 AP 효율성을 향상시켰다고 보고했으며, 48%는 지출에 대한 가시성이 개선되었다고 답했다. 이 비율은 기술 기업에서 80%로 더 높게 나타났다. 10명 중 3명은 과도한 지불이나 부족한 지불과 같은 오류를 완화하는 데 도움이 되었다고 말했다. 일부 조직은 자동화로 인한 인력 감소를 보고했지만, AI의 가장 중요한 이점은 투명성과 가시성 향상, 재무 정확성 개선, 지불 효율성 향상에 있다. 이러한 이점은 전반적인 비즈니스 성장과 회복력을 촉진한다.
실시간 지출 모니터링: CFO 68%가 지갑을 열 준비가 된 AI 기능
기업들은 AI를 활용한 지출 최적화의 가치를 인식하고 있으며, 실시간 지출 추적이 가장 수요가 많은 기능으로 떠올랐다. CFO의 68% 이상이 실시간 지출 가시성을 제공하는 AI 솔루션에 투자할 의향이 있다고 답했다. 추가로 20%는 이 기능이 유용하지만 예산을 할당하지는 않을 것이라고 응답했다. 이는 기업들이 재무 통제와 의사 결정의 핵심 부분으로 지출 추적 기능을 중요하게 여기고 있음을 보여준다.
또한 기업의 2/3는 AI 기반 공급업체 협상 지원에 비용을 지불할 의향이 있으며, 60%는 예산 최적화 기능에 투자할 의사가 있다. 이러한 기능은 기업이 더 나은 공급업체 조건을 확보하고, 자원 할당을 최적화하며, 전반적인 재무 효율성을 향상시키는 데 도움이 된다. 대부분의 CFO는 AI 기반 사기 탐지(55%)와 예측 분석(52%) 기능에도 비용을 지불할 의향이 있다.
CFO의 상당수는 지불 조건 최적화(50%), 지출 벤치마킹(43%), 공급업체 성과 평가(40%)에도 비용을 지불할 의향이 있다. 또한 3명 중 1명 이상(37%)은 계약 준수 모니터링에, 35%는 ERP 통합에 비용을 지불할 의향이 있다고 응답했다. 전반적으로 다양한 기능을 더 효율적이고 원활하게 만드는 AI 도구에 대한 상당한 수요가 있음이 분명하다. CFO들이 이러한 지출 최적화 기능에 투자하려는 의지는 AI 기반 재무 관리로의 전환을 반영한다.
FAQ
Q: 기업들이 재무 관리에 AI를 도입하는 주된 이유는 무엇인가요?
A: 기업들이 재무 관리, 특히 지불 계정(AP) 기능에 AI를 도입하는 주된 이유는 지출에 대한 실시간 가시성 확보, 공급업체 관계의 투명성 향상, 지불 프로세스 자동화를 통한 오류 감소, 그리고 현금 흐름 최적화 때문입니다. 연구에 따르면 CFO의 65.2%가 공급업체 관계의 투명성 향상을, 60.9%가 분석 능력 향상을 AI 도입의 주요 이점으로 꼽았습니다.
Q: AI 도입 과정에서 기업들이 직면하는 가장 큰 어려움은 무엇인가요?
A: 기업들이 AI를 기존 재무 시스템에 통합하는 과정에서 가장 큰 어려움은 기존 시스템과의 통합 문제(65.2%), 맞춤화 부족(60.8%), 그리고 높은 구현 비용(52.1%)입니다. 특히 서비스 기업은 높은 구현 비용(89%)을, 기술 기업은 맞춤화 부족(100%)을 가장 심각한 문제로 보고했습니다.
Q: AI가 지불 계정(AP) 관리에 가져오는 구체적인 혜택은 무엇인가요?
A: AI는 AP 관리에 여러 혜택을 가져옵니다. 공급업체 관계의 투명성 향상(65.2%), 분석 능력 개선(60.9%), 지불 지연 감소(56.5%), 지출 가시성 향상(47.8%), 조기 지불 할인 증가(43.4%), 오류 감소(30.4%) 등이 있습니다. 이러한 혜택은 전체적인 비즈니스 성장과 회복력을 촉진하며, 재무 정확성을 향상시킵니다.
해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.
이미지 출처: PYMNTS Intelligence
기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.
