재무 리더의 역할 확장: AI·자본배분·비용 혁신을 주도

AI 투자의 수익성과 실질 성과를 검증하는 재무 조직 고유의 측정 역량이 기술 전략에서 CFO의 발언권을 키우고 있습니다.

재무 리더는 전사 AI·기술 투자와 자본배분, AI 신뢰성 확보, 기술 비용 통제까지 주도하며 전략·투자·리스크·성과를 연결하는 통합적 역할을 맡고 있습니다.

이러한 역할의 2/3 이상은 최근 3년 안에 새로 맡은 것으로, 규제 준수나 사이버보안보다 빠르게 확대되었습니다.

재무 조직의 민첩성을 높이려면 시스템 고도화만으로는 부족하며, 데이터 통합과 운영모델 재설계, AI 역량을 갖춘 인재 확보를 함께 추진해야 합니다.

재무 리더 대부분은 AI에 일정 수준의 의사결정 자율성을 부여하는 데 수용적이지만, 고위험 의사결정의 완전 자율화에는 여전히 신중합니다.

AI 자율화는 저위험·반복 업무부터 단계적으로 확대하고, 규제 보고나 세무처럼 오류 영향이 큰 업무는 인간의 감독을 유지하는 방식이 될 것으로 보입니다.

AI를 재무 업무에 확산하려면 AI 인재 확보와 신뢰할 수 있는 데이터 기반, 변화관리, 안전한 실험 환경 같은 새로운 재무 역량을 먼저 갖춰야 합니다.

재무 리더의 60%는 AI 비용과 기술 복잡성이 크게 늘 것으로 보고 비용관리 체계를 고도화할 계획이며, 이들은 AI 내재화와 생산성 도구 도입에서도 다른 기업보다 앞서 있습니다.

AI 비용은 토큰 사용량뿐 아니라 워크로드 유형, 데이터센터 용량, 호스팅 방식 등 여러 요인이 복합적으로 작용해 예측과 통제가 어렵습니다.

재무 조직은 실험 단계부터 비용 통제 기준을 세우고, 공급업체 가격 변화에 대비하며, 시간 절감을 넘어 수익 기여까지 포함해 AI 투자 효과를 평가해야 합니다.

재무 리더의 84%가 기술주권이 기술 투자와 자본배분을 바꿀 것으로 전망하며, 특히 ERP·플랫폼 등 핵심 기술 투자 결정에 큰 영향을 줄 것으로 봅니다.

사이버 위협과 AI 기반 리스크, 경제 불확실성, 지정학적 긴장에 대한 우려가 모두 전년보다 커졌습니다.

각국의 AI·데이터 규제가 늘어나면서 재무 조직은 컴플라이언스 업무 자동화와 데이터 거버넌스 강화로 규제에 선제적으로 대응하고 있습니다.

대규모 AI·기술 투자를 승인할 때 재무 리더 대부분은 파일럿 후 단계별로 자금을 배정하거나 정량화된 ROI를 요구하는 등 성과를 측정할 수 있는 절차를 활용합니다.

다만 일부 기업은 별도의 성과 측정 체계 없이 경영진이나 이사회의 판단만으로 투자를 집행하고 있습니다.

자금조달 방식도 외부 지분투자와 내부 자금을 넘어 성과 연계형 운영 서비스, 파트너 공동투자 등으로 다변화되며, 재무 리더가 투자 구조 설계까지 맡고 있습니다.

재무 리더의 역할은 기능 효율화를 넘어 투자 방향과 자본배분, 성과와 리스크를 함께 설계하며 책임 있는 성장을 지원하는 전략 파트너로 확대되고 있습니다. 재무 리더는 재무 역할의 경계를 넓히고, 재무 중심의 AI 도입 전략을 세우며, 회계와 엔지니어링 전문성을 융합하는 세 가지 과제를 추진해야 합니다.

첫 번째 과제는 재무 역할의 경계를 넓히는 일이며, 그 출발점은 비용 관리의 목적을 '통제'에서 '가치 창출'로 재정의하는 것입니다. 

두 번째 과제는 재무 중심의 AI 도입 전략을 세우는 일입니다. 재무 리더는 AI 도입 단계마다 나타나는 장벽을 직시하고, 그에 맞는 전략을 실행해야 합니다.  

세 번째 과제는 회계와 엔지니어링 전문성을 융합하는 일로, 회계사와 데이터 과학자가 함께 일하는 구조를 설계하는 것이 핵심입니다. 재무·회계 비전공자 채용, 내부 교육, 페어링 구조를 의도적으로 설계하고, AI와 자동화로 반복 업무를 표준화해 확보한 역량을 고부가가치 업무에 재배치해야 합니다.