HPE CFO가 밝힌 재무 AI 도입법: 결정론 확보, 직접 ROI와 간접 가치를 나누는 평가 프레임워크

핵심 메시지

• AI의 가치는 더 넓은 렌즈로 봐야 한다. 숫자로 바로 잡히는 직접 ROI와, 속도·정확도·오류 감소처럼 간접적인 가치를 나눠 평가하되 간접 쪽이 더 클 때도 있다.
• 재무 데이터에서는 확률적 답이 허용되지 않는다. 같은 질문에 언제나 같은 정답이 나와야 해서, 결정론을 확보하는 일이 도입 여정에서 가장 어려운 과제였다.
• '사람이 루프 안에(human in the loop)'가 원칙이다. AI는 데이터를 모으고 종합해 어디를 파고들어야 할지 좁혀 주고, 최종 판단과 책임은 사람에게 남는다.
• 기술보다 어려운 것은 변화 관리다. 초기 AI 파일럿이 실패한 사례들은 워크플로와 조직 운영 모델을 먼저 다시 설계하지 않은 탓이 크다고 본다.
• 데이터 품질이 출발선이다. 깨끗한 데이터 계층이 없으면 AI 여정은 시작조차 할 수 없고, '하나의 진실(one source of truth)'을 만드는 일이 전제 조건이다.

쉽게 이해하기

HPE의 최고재무책임자 마리 마이어스는 3600명 규모 재무 조직에 AI 에이전트를 배치하고 있다. 그는 AI의 가치 평가가 기존 투자와는 조금 다르다고 말한다. 투자 대비 회수라는 목표 자체는 같지만, 훨씬 넓은 조리개로 봐야 한다는 것이다.

그가 쓰는 방식은 효과를 직접과 간접으로 나누는 것이다. 직접 효과는 비교적 쉽게 숫자를 붙일 수 있는 반면, 일이 처리되는 속도나 정확도, 오류율 감소, 부정 방지 같은 항목은 간접 바구니에 넣는다. 다만 간접이라고 해서 측정을 포기하지는 않으며, 그 항목들에도 숫자를 붙일 수 있다고 말한다. 프로젝트가 올라올 때마다 이 틀로 채점하고, 중간 관문에서 기대에 못 미치면 투자를 접고 자본을 다른 곳으로 돌린다.

이 프레임워크는 교과서에서 가져온 것이 아니라 로봇 프로세스 자동화(RPA) 시절에서 왔다. 글로벌 컨트롤러로 일하며 재무의 거래성 업무에 봇을 도입할 때 라이선스 비용과 조직에 미치는 영향을 가늠할 방법이 필요했고, 이후 RPA 스타트업의 CFO를 거치며 10여 년에 걸쳐 다듬었다는 설명이다. 대형 ERP 투자가 생산성 효과를 확인하는 데 여러 해가 걸리는 반면, AI는 훨씬 빨리 효과가 드러난다는 점을 차이로 꼽았다.

가장 어려웠던 대목은 결정론이었다. "어제 회사가 출하한 매출이 얼마냐"는 질문에 매번 다른 숫자가 나오면 재무에서는 쓸 수 없기 때문이다. HPE는 딜로이트와 협업한 플랫폼을 사내에서 '알프레드'라 부르며 도입했는데, 이는 배트맨의 집사에서 딴 이름이다. 결정론을 확보하기 위해 엔비디아의 NIM을 함께 엔지니어링했고, 약 50만 개 데이터 요소를 다루는 이 시스템이 매번 같은 답을 내는지 지금도 거의 매일 직접 확인하고 있다고 했다.

보안과 규정 준수를 위해 데이터는 온프레미스 인프라, 이른바 프라이빗 클라우드 AI 구조에 두었다. 배치는 회계 지급(AP)처럼 거래성이 강한 영역에서 시작해, 매주 월요일에 열리는 전사 운영 회의처럼 핵심 프로세스로 확장했다. 예전에는 파워포인트로 손이 많이 가던 과정이었다.

주요 인사이트

• 가장 높은 ROI가 나오는 전사 영역으로 소프트웨어 엔지니어링, 마케팅, IT 자체를 꼽았다. 재무에서는 여전히 거래성 계층, 즉 반복적인 업무가 몰린 곳에서 효과가 가장 크게 나타난다고 봤다.
• FP&A(재무 계획·분석)에는 AI를 바로 얹지 않았다. 팀을 하나의 조직으로 모으고 업무 흐름을 표준화해 운영 모델을 먼저 다시 설계한 뒤에야 에이전트를 정밀하게 배치했다. 파일럿이 실패하는 흔한 이유가 이 순서를 건너뛰기 때문이라는 것이다.
• 'AI 슬롭'보다 먼저 경계할 것은 '워크 슬롭'이라고 말한다. AI를 쓴다고 해서 기준이 낮아져서는 안 되며, 요약 메모가 원자료를 제대로 요약했는지 사람이 읽고 확인해야 한다는 것이다.
• AI는 건초더미에서 바늘을 찾는 일을 대신해 준다. 그는 AI가 지난 한 주 실적 데이터를 분석해 짚어 준 서너 개 지점을 컨트롤러들에게 넘겨 실제로 무슨 일이 있었는지 검증하게 한다고 설명했다.
• CFO의 역할이 자본의 관리자에서 AI의 관리자로 넓어지고 있다고 본다. AI 투자에 대해 명확한 평가 틀을 세우는 일은 CFO가 가장 잘할 수 있는 영역이고, 이사회에서도 이미 질문이 들어오는 주제라는 것이다.

자주 묻는 질문

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