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AI와 회계 AI문고
- 허봉구 저
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- 2026년 09월 17일
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ISBN: 9791143019158
129쪽
129g
128 x 188 (㎜)
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책 소개
이 책은
출판사 리뷰
AI는 영수증과 계약서를 읽고, 계정을 추천하며, 이상 거래를 찾아내고, 보고서 문장과 미래의 숫자까지 만들어 낸다. 그러나 이 변화를 단순한 자동화로 보지 않는다. 핵심은 AI가 회계에서 무엇을 보고, 무엇을 증거로 받아들이며, 어떤 판단을 내리고, 그 과정을 어디에서 통제할 것인가가 다시 짜이고 있다는 데 있다. AI는 장부 밖의 뉴스와 계약서, 고객 반응과 공시 문장까지 분석할 수 있지만 정보가 많아졌다고 곧 좋은 증거가 되는 것은 아니다. 출처와 맥락, 현재의 판단과의 관련성을 검토해야 비로소 증거가 된다. 마찬가지로 AI가 정확해 보이는 숫자나 자연스러운 설명을 만들었다고 해서 그대로 회계의 공식 결과가 되는 것도 아니다. 어떤 자료와 가정이 사용됐는지, 다른 증거와 충돌하지 않는지, 누가 승인하고 책임질지를 확인해야 한다. 이 책은 자동화와 증강이 함께 진행되는 회계 현장에서 사람의 판단이 사라지는 것이 아니라 그 위치가 이동한다고 본다. 모든 거래를 직접 처리하는 대신 예외를 판단하고, 숫자를 계산하는 대신 그 숫자를 받아들일 수 있는지 검토하는 식이다. AI 시대 회계의 경쟁력은 더 빨리 계산하는 데 있지 않다. 정보와 증거, 생성과 승인, 자동화와 통제의 경계를 얼마나 잘 다시 설계하느냐에 있다.
저자 소개
동신대학교 국제학부 조교수로 재직하고 있다. 전남대학교에서 데이터마이닝 기법을 적용한 회계감사위험평가로 박사학위를 받았다. 회계정보시스템과 회계감사를 중심으로 데이터 분석과 정보기술이 회계의 판단과 통제에 미치는 영향을 연구해 왔다. 주요 연구로 “데이터마이닝 앙상블기법의 감사위험 저감효과”(2013), “데이터마이닝 기법을 적용한 내부회계취약기업 특성 식별 및 예측에 관한 연구”(2016), “감사인의 전산감사투입수준이 감사시간 및 감사보수에 미치는 영향”(2019), “The Impact of the Input Level of Information System Audit on the Audit Quality: Korean Evidence”*(2021), “AI와 회계감사에 대한 담론 탐색: 2020-2024 언론 보도를 중심으로”(2025) 등이 있다. 《회계정보시스템: 회계와 정보기술의 사개맞춤》(2024)을 공저했다. 최근에는 AI가 회계정보와 증거의 범위를 어떻게 확장하고, 회계의 판단과 의사 결정 구조를 어떻게 변화시키는지를 연구하고 있다. 또한 이러한 변화에 따라 인간과 AI의 역할, 책임과 통제를 어떻게 재구성해야 하는지에 관심을 두고 있다.
책 속에서
거래일자, 계정 과목, 금액처럼 정해진 칸에 값이 들어가는 자료를 정형 데이터(structured data)라고 한다. 반면 계약서, 뉴스, 이미지, 음성, 온라인 게시물처럼 일정한 표에 바로 넣기 어려운 자료를 비정형 데이터(unstructured data)라고 한다. 이름은 어렵지만 차이는 간단하다. 장부와 엑셀은 정형 데이터에 가깝다. 계약서 한 뭉치와 영수증 사진, 뉴스 기사 수천 건은 비정형 데이터에 가깝다. 그런데 비정형 데이터는 갑자기 생긴 것이 아니다. 계약서도 오래전부터 있었고, 뉴스와 이미지도 있었다. 달라진 것은 누가 그것을 읽을 수 있는가다. 과거에는 사람이 먼저 읽어야 했다. 계약서를 펼쳐 필요한 조항을 찾아야 했고, 보고서 수백 쪽을 넘겨가며 필요한 숫자를 확인해야 했다. AI는 그 일을 조금씩 가져가고 있다. 그래서 AI가 회계에 가져오는 첫 번째 변화는 계산을 빨리 해 주는 것만이 아니다. 회계의 눈을 장부 밖으로 넓혀 주는 것이다.
－01_“AI와 비정형 데이터 기반 회계 증거” 중에서
AI가 정확하다는 믿음 때문에 결과를 지나치게 쉽게 받아들일 수도 있다. 결국 회계에서 필요한 것은 AI를 믿느냐 믿지 않느냐의 선택이 아니다. 왜 이 숫자가 나왔는지 확인하고, 현재 상황에 사용할 수 있는지 판단하며, 불확실성을 어떻게 받아들일지 결정하는 일이다. 그래서 AI 시대의 회계 추정에서는 질문이 조금 달라진다. 과거에는 주로 이렇게 물었다. “이 숫자는 합리적인가?” 앞으로는 여기에 몇 가지 질문이 더 붙는다. “이 숫자는 어떤 데이터와 모형에서 나왔는가?” “얼마나 불확실한가?” “상황이 달라지면 얼마나 변하는가?” “그리고 우리는 왜 이 숫자를 재무제표에 반영하기로 했는가?”
－03_“AI 예측 모형과 회계 추정의 재정의” 중에서
AI가 추가되면서 할 수 있는 일이 늘어난다. 경영자는 반드시 변수 하나하나를 직접 입력하지 않아도 된다. “가격을 내리되 현재 이익의 90% 이상을 유지할 수 있는 경우를 찾아 줘”, “판매량이 예상보다 줄어드는 경우까지 포함해 다섯 가지 대안을 비교해 줘”, “이익은 조금 줄어도 시장 점유율을 높일 수 있는 방안을 찾아 줘.” 이런 식으로 질문할 수 있다. AI는 조건을 바꾸고, 여러 대안을 만들고, 각각의 결과를 계산해 비교할 수 있다. 최근 연구에서도 AI와 머신러닝, 생성형 AI가 반복 업무를 넘어 분석과 의사 결정에 관여하면서 관리 회계의 정보와 역할을 변화시키고 있다고 본다. 다만 실제 기업 적용에 관한 실증 연구는 아직 충분하지 않다.
－06_“관리 회계 의사 결정 지원과 AI 시뮬레이션” 중에서
그러나 AI가 감사인의 협력자가 된다고 해서 감사 판단이 저절로 좋아지는 것은 아니다. 디지털 의사 결정 지원 도구를 사용하는 덴마크 감사인 725명을 조사한 연구에서는 경험이 적거나 과업이 복잡하고 도구에 익숙할수록 그 결과에 더 많이 의존하는 경향이 나타났다. 특히 주니어 감사인은 시니어 감사인보다 의존도가 높았다. 연구자들은 이를 기술이 판단을 보조하는 수준을 넘어 판단의 주도권을 가져갈 수 있는 ‘기술 지배(technology dominance)’의 위험과 연결했다. 따라서 AI 공동 감사에서 중요한 것은 사람이 마지막 승인 버튼을 누르는 것만이 아니다. AI의 제안을 독립적으로 검토하고, 다른 증거와 비교하며, 필요하다면 그 제안을 거부할 수 있어야 한다.
－09_“AI 기반 감사 데이터 분석과 지속 감사” 중에서
－01_“AI와 비정형 데이터 기반 회계 증거” 중에서
AI가 정확하다는 믿음 때문에 결과를 지나치게 쉽게 받아들일 수도 있다. 결국 회계에서 필요한 것은 AI를 믿느냐 믿지 않느냐의 선택이 아니다. 왜 이 숫자가 나왔는지 확인하고, 현재 상황에 사용할 수 있는지 판단하며, 불확실성을 어떻게 받아들일지 결정하는 일이다. 그래서 AI 시대의 회계 추정에서는 질문이 조금 달라진다. 과거에는 주로 이렇게 물었다. “이 숫자는 합리적인가?” 앞으로는 여기에 몇 가지 질문이 더 붙는다. “이 숫자는 어떤 데이터와 모형에서 나왔는가?” “얼마나 불확실한가?” “상황이 달라지면 얼마나 변하는가?” “그리고 우리는 왜 이 숫자를 재무제표에 반영하기로 했는가?”
－03_“AI 예측 모형과 회계 추정의 재정의” 중에서
AI가 추가되면서 할 수 있는 일이 늘어난다. 경영자는 반드시 변수 하나하나를 직접 입력하지 않아도 된다. “가격을 내리되 현재 이익의 90% 이상을 유지할 수 있는 경우를 찾아 줘”, “판매량이 예상보다 줄어드는 경우까지 포함해 다섯 가지 대안을 비교해 줘”, “이익은 조금 줄어도 시장 점유율을 높일 수 있는 방안을 찾아 줘.” 이런 식으로 질문할 수 있다. AI는 조건을 바꾸고, 여러 대안을 만들고, 각각의 결과를 계산해 비교할 수 있다. 최근 연구에서도 AI와 머신러닝, 생성형 AI가 반복 업무를 넘어 분석과 의사 결정에 관여하면서 관리 회계의 정보와 역할을 변화시키고 있다고 본다. 다만 실제 기업 적용에 관한 실증 연구는 아직 충분하지 않다.
－06_“관리 회계 의사 결정 지원과 AI 시뮬레이션” 중에서
그러나 AI가 감사인의 협력자가 된다고 해서 감사 판단이 저절로 좋아지는 것은 아니다. 디지털 의사 결정 지원 도구를 사용하는 덴마크 감사인 725명을 조사한 연구에서는 경험이 적거나 과업이 복잡하고 도구에 익숙할수록 그 결과에 더 많이 의존하는 경향이 나타났다. 특히 주니어 감사인은 시니어 감사인보다 의존도가 높았다. 연구자들은 이를 기술이 판단을 보조하는 수준을 넘어 판단의 주도권을 가져갈 수 있는 ‘기술 지배(technology dominance)’의 위험과 연결했다. 따라서 AI 공동 감사에서 중요한 것은 사람이 마지막 승인 버튼을 누르는 것만이 아니다. AI의 제안을 독립적으로 검토하고, 다른 증거와 비교하며, 필요하다면 그 제안을 거부할 수 있어야 한다.
－09_“AI 기반 감사 데이터 분석과 지속 감사” 중에서
목차
회계의 AI 전환은 증거와 의사 결정의 재구성
01 AI와 비정형 데이터 기반 회계 증거
02 공시·주석 텍스트 분석과 정보 위험
03 AI 예측 모형과 회계 추정의 재정의
04 프로세스 자동화와 내부 통제 인프라
05 디지털 재무 보고와 작성·검토 프로세스
06 관리 회계 의사 결정 지원과 AI 시뮬레이션
07 세무 규정 지식과 AI 기반 해석 자동화
08 이상 탐지와 연속 모니터링
09 AI 기반 감사 데이터 분석과 지속 감사
10 증강 지능 관점의 회계 역할 재설계
01 AI와 비정형 데이터 기반 회계 증거
02 공시·주석 텍스트 분석과 정보 위험
03 AI 예측 모형과 회계 추정의 재정의
04 프로세스 자동화와 내부 통제 인프라
05 디지털 재무 보고와 작성·검토 프로세스
06 관리 회계 의사 결정 지원과 AI 시뮬레이션
07 세무 규정 지식과 AI 기반 해석 자동화
08 이상 탐지와 연속 모니터링
09 AI 기반 감사 데이터 분석과 지속 감사
10 증강 지능 관점의 회계 역할 재설계
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