Opinion
< AI 시대의 KSOX : 형식에서 실질로의 전환을 이끄는 변화 >
삼일회계법인 윤여현 파트너
1. 형식화된 KSOX, 그리고 AI라는 전환점
그 본질적 취지에 불구하고 시장에서 KSOX는 빠르게 형식화되고 있고 많은 기업에서 ‘외부감사인만을 위한 대응’ 정도로 인식하고 운영하고 있다. 실효성이라는 본질적 목적이 아닌 문서화, 형식적 승인 등 외형적인 부분에 초점이 맞춰져 있는 경우가 많다.
AI 기술의 전면적인 도입은 KSOX에도 많은 변화를 가져올 것으로 예상된다. 기업은 효율성은 물론, 형식적 운영에서 벗어나 실질적인 리스크 관리를 도모할 수 있을 것이다.
2. 現 내부회계관리제도, AI로 어떻게 혁신할 수 있을까?
AI가 가져올 변화는 거대하지만 지금 현재 전형적인 KSOX 생애주기 구성요소의 대부분은 AI에 의해 혁신될 수 있다.
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평가 자동화 및 일관성 - 통제 테스트(샘플 추출, 증빙 확인, 문서화)에 AI를 도입하면, 테스트 계획 수립, 샘플링, 증빙 검토, 결과 보고서 작성까지의 과정을 자동화함으로써 일관성과 품질 향상을 기대할 수 있다.
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위험평가, 설계 및 진단의 고도화 - 통제 설계와 프로세스 진단은 지금까지는 대부분 인터뷰와 일부의 샘플에 의존했다. 데이터 분석을 포함한 AI 기술은 기존의 느슨한 방식에 비해 더욱 정밀한 통제 설계와 평가를 가능하게 한다.
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모니터링의 상시화와 선제적 대응 - 정기적 평가만으로는 통제 실패나 위반을 사후적으로 인지하는 데 한계가 있다. AI는 시스템 내에서 발생하는 수많은 거래와 이벤트를 실시간으로 분석하고, 비정상적인 패턴이나 예외 상황을 조기에 감지할 수 있다.
3. AI, 새로운 인프라가 만들어 내는 새로운 리스크
AI가 기업의 전략, 운영, 관리 등 전영역에서의 인프라로 작동할 것은 자명한 일이다. 이 인프라를 기반으로 기업의 도메인, 사용자 경험 등이 결합되어 기업 운영과 워크플로우가 혁신적으로 변화할 것으로 예측되며 이는 새로운 기회와 동시에 새로운 리스크를 초래한다. 성공적인 AI 혁신을 위해 심도 있는 고민이 필요하지만 다음과 같은 영역이 특히 더욱 중요하다.
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AI 전략과 로드맵 - KSOX는 기업의 재무보고, 컴플라이언스 측면의 도메인이다. 전사적인 AI 전략과 로드맵 수립과 연계되고 조화되어야 한다.
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역량 - AI 혁신을 주도하고 실행하기 위해서는 새로운 역량이 필요하며, 사용자 역시 AI 특성과 한계를 명확하게 인지하여야 한다.
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운영모델 - AI 환경에서 생산성과 효율성을 극대화하기 위한 운영모델은 과거의 모델과는 상이하며 새로운 리스크를 야기한다. AI 도입으로 인한 영향을 분석하고 새로운 리스크에 대응해야 한다.
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데이터 - 데이터 거버넌스, 아키텍쳐, 품질 등은 AI 성능을 좌우한다. 내부통제와 관련된 다양한 데이터, 문서 품질 등이 새로운 리스크 요인으로 대두될 수 있다.
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적용과 확장 - 리스크 관리라는 대전제는 유사하다. AI 환경에서는 내부회계에서 축적한 노하우 등을 더욱 넓은 영역으로 확장 가능하다.
인프라 차원의 리스크 이외에도 실제 KSOX 운영과정에서의 새로운 리스크는 대두될 수 밖에 없으며 기업에서는 이를 합리적으로 예측하고 대응해야 한다. AI 모델의 설명가능성, AI 활용 결과물에 대한 인간의 검토, 데이터 품질 및 보안 등이 대표적인 영역이다.
4. Less work & More insights
AI에 의해 사라지는 일자리에 대한 걱정이 많다.KSOX 뿐만 아니라 다양한 영역에서 AI는 사람을 대체하는 존재가 아니라, 사람이 더 ‘본질적인 역할’에 집중할 수 있게 해주는 조력자에 가깝다.
AI를 통해 효율성을 확보하면 우리는 사업전략을 저해할 수 있는 리스크를 더 포괄적이고 정확하게 식별하고, M&A와 같은 비정형적 상황에 보다 능동적으로 대응하며, 조직 내에서 통제가 내재화될 수 있는 문화와 구조를 설계하는 일에 집중할 수 있게 된다. 앞으로의 변화는 ‘업무를 빼앗기는’ 변화가 아니라, ‘업무의 무게중심이 이동하는’ 변화다.
5. 결론
AI는 다양한 비즈니스 도메인에서 근본적 혁신을 일으키고 있으며, 리스크 관리, 컴플라이언스 등의 영역에서도 예외가 아니다. 기업은 이제 단순한 도구로서의 접근이 아닌, AI 기반 리스크 관리 전략, 책임 구조, 인간 중심의 판단 체계를 병행해 재설계해야 한다.
AI가 혁신하는 많은 것들, 그 의미와 책임은 결국 사람의 통찰 위에 세워져야 한다.
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