AI 에이전트 뜻, 재무팀은 어디까지 맡기고 무엇을 승인할까요

검수: 이연우 공인회계사 · 검수 확인일 2026-10-01

월요일 아침, 지난주 입금 300건이 은행 앱에 쌓여 있어요. 누군가 말합니다. “요즘은 AI 에이전트가 알아서 맞춰 준다던데, 통째로 맡기면 안 돼요?”

반은 맞아요. 300건 중 대부분은 맡겨도 됩니다. 문제는 어디까지 맡기고, 어디서 사람이 승인 버튼을 누를지를 아무도 정하지 않았다는 거예요.

프랑스 재무 자동화 회사 Esker는 2026년 9월 24일 「2026 Global Finance AI Trust Index」를 내고 재무 리더 338명에게 바로 이 질문을 던졌어요. 흔한 답은 조건이 다 맞는 입금만 자동으로 맞추고, 애매한 건은 사람이 확인하도록 남기는 방식으로 경계를 나누는 거예요.

AI에 일을 맡기는 세 단계 개념도 — AI가 추천하고 사람이 실행, AI가 준비하고 사람이 승인, AI가 알아서 실행

AI 에이전트란 무엇인가요?

목표를 주면 필요한 단계를 스스로 정하고, 도구를 써서 일을 끝까지 처리하는 AI예요. “이 입금이 어느 청구서 돈이야?”에 답만 하면 챗봇이고, 답을 찾은 뒤 수납 처리까지 해 버리면 에이전트입니다.

새로 들어온 경리 직원을 떠올리면 쉬워요. 첫 주엔 “이렇게 처리할까요?” 하고 물어봐요. 한 달쯤 지나면 처리할 것을 준비해 두고 결재만 받죠. 매일 똑같은 일은 나중에 알아서 합니다.

이 비유가 깨지는 곳도 있어요. 직원은 실수를 하면 이유를 설명하고 책임을 지지만, AI는 그러지 못해요. 그래서 AI에게 일을 넘길 때는 누가 승인했는지가 기록으로 남아야 합니다.

재무 리더 338명은 AI에 얼마나 맡기고 있나요?

셋 중 하나는 추천까지만, 열 중 셋은 승인을 거쳐 실행까지 맡기고 있었어요. Esker는 2026년 8월에 재무 리더 338명을 조사했어요. CFO 137명(미국·영국·유럽연합·호주·캐나다)과 이사급 이상 재무 리더 201명(미국·영국)입니다.

Esker 조사의 두 숫자 — 재무 리더 32%는 AI가 추천하고 사람이 직접 실행, 29%는 AI가 실행하되 사람 승인을 거침

32%: AI가 할 일을 추천하고, 팀이 손으로 실행해요.
29%: AI가 직접 실행하되, 사람이 승인한 뒤에만 움직여요.

이 둘이 바로 휴먼인더루프(AI가 일하는 흐름 중간에 사람이 들어가 확인하는 구조)예요. 나머지 응답이 어떻게 나뉘는지는 발표문에 없어서, 이 글에서는 추정하지 않았어요.

보고서 소개 페이지에는 숫자가 하나 더 있어요. 응답자의 66%가 1년 안에 재무 의사결정을 “주로 AI의 안내나 지원을 받는” 방식으로 바꾸고 싶다고 했어요. 맡기고는 싶은데, 아직은 사람이 쥐고 있는 단계라는 뜻이에요.

CFO는 왜 다른 재무 리더보다 더 조심할까요?

결정의 무게가 클수록 AI가 실행하면 안 된다고 본 거예요. 이 조사의 놀라운 점은 같은 재무 조직 안에서도 답이 크게 갈렸다는 거예요.

CFO와 다른 재무 리더의 차이 — 매출 목표를 AI가 실행하면 안 된다 78% 대 11%, 인력과 채용 예산 배분은 74% 대 17%

매출 목표 정하기를 AI가 실행하면 안 된다: CFO 78%, 다른 재무 리더 11%
인력·채용 예산 배분을 AI가 실행하면 안 된다: CFO 74%, 다른 재무 리더 17%

일곱 배 가까운 차이예요. 실무자는 “이 정도는 맡겨도 되지 않나”라고 보고, 결과를 책임지는 사람은 “이건 내가 정해야 한다”고 본 거죠. 여러분 회사에서도 대표님과 경리 담당자의 답이 다르지 않을까요?

Esker의 CFO Scott McDermott는 발표문에서 CFO들이 AI의 자율성을 거부하는 게 아니라, 재무적 효과의 증거와 판단 과정의 투명성, 사람이 통제한다는 확인을 원한다고 설명했어요. 그 증거가 어디서 막히는지 바로 보겠습니다.

AI가 실제로 낸 효과는 무엇이었나요?

일이 빨라진 건 분명한데, 돈으로 증명하기는 아직 어렵다는 게 조사 결과예요.

AI 효과와 비용 — 생산성 개선 58%, 현금흐름 같은 직접적 재무 효과 48%, 계획보다 AI에 돈을 더 쓴 곳 72%

생산성이 좋아졌다: 58%. CFO만 보면 70%, 다른 재무 리더는 50%였어요.
현금흐름 개선 같은 직접적인 재무 효과를 꼽은 곳: 48%
지난 1년 AI에 계획보다 돈을 더 쓴 곳: 72%

CFO의 65%는 AI 사용을 구체적인 사업 성과와 연결하기 어렵다고 답했어요(다른 재무 리더는 40%). 비용은 늘었는데 성과표가 없으니, 맡기는 범위를 넓히기 전에 증거부터 찾는 거예요. 효과를 숫자로 재는 방법은 미수금 관리 자동화 ROI 계산에 정리했어요.

무엇이 AI를 더 못 믿게 만들까요?

데이터와 연결, 그리고 몰래 쓰는 AI예요. Esker 조사의 걸림돌은 세 가지로 모였어요.

AI 확대를 막는 세 가지 — 데이터 품질 48%, 재무 시스템과 AI 도구의 연결 부족 42%, 승인 안 된 AI 도구 사용을 알거나 의심 66%

데이터 품질 48% — 입금자명이 제각각이고 거래처 정보가 낡았으면 AI도 틀려요.
시스템 연결 부족 42% — 은행·회계 프로그램·청구 도구가 따로 놀면 AI가 볼 수 있는 게 반쪽이에요. CFO는 58%가 이걸 꼽았어요(다른 재무 리더 31%).
승인 안 된 AI 도구 66% — 직원이 회사가 허락하지 않은 AI를 쓰는 걸 알거나 의심한다고 답했어요.

세 번째가 가장 현실적이에요. 거래처 명단과 입금 내역을 개인 계정의 AI 채팅창에 붙여 넣는 순간, 그 기록은 회사 밖으로 나가요. 보고서 소개 페이지는 응답자의 90%가 이런 사용을 막는 규정이 있거나 만들고 있다고 적었어요.

받을 돈 업무는 어떻게 나눠 맡길까요?

되돌릴 수 있는 일은 맡기고, 돈과 관계가 바뀌는 일은 승인하고, 거래 자체를 바꾸는 일은 사람이 정하세요. 아래 표는 Esker 원문이 아니라 매출채권연구소가 받을 돈 업무에 맞춰 나눈 편집 기준이에요.

칸	받을 돈 업무 예시
AI에 맡김	금액·입금자명이 모두 맞는 입금 수납, 정해 둔 일정의 결제 안내, 연체 일수 집계
승인 후 실행	금액이 모자라거나 넘친 입금 처리, 결제기한 연장, 금액 수정 청구
사람이 정함	외상 한도, 거래 중단, 추심 의뢰, 대손 처리

기준은 하나예요. 틀렸을 때 클릭 한 번으로 되돌릴 수 있는가. 잘못 붙인 입금은 떼면 되지만, 추심 의뢰서는 이미 거래처에 도착한 뒤예요.

받을 돈 업무를 세 칸으로 나눈 체크리스트 — AI에 맡김, 승인 후 실행, 사람이 정함

숫자로 보면 승인할 일은 얼마나 줄어드나요?

전부 사람이 보던 일이 예외만 보는 일로 바뀌어요. 아래는 편집 예시예요. 실제 비율은 거래처와 입금 습관에 따라 다릅니다.

입금 300건 편집 예시 — 270건은 조건이 모두 맞아 자동 수납, 30건은 사람이 승인, 확인 시간은 10시간에서 1시간

한 달 입금이 300건이고, 한 건을 확인하는 데 2분이 걸린다고 해 볼게요. 전부 손으로 보면 300건 × 2분 = 600분, 10시간이에요.

금액과 입금자명이 모두 맞는 270건은 자동으로 수납돼요.
부분 입금 18건과 입금자명이 다른 12건, 합계 30건만 사람이 확인해요.
사람이 보는 시간은 30건 × 2분 = 60분, 1시간이 됩니다.

줄어든 9시간보다 중요한 건 남은 30건의 기록이에요. 누가 어떤 근거로 어느 청구서에 붙였는지 남아 있어야 결산 때 금액이 맞지 않아도 바로 찾아갈 수 있어요. 늘 같은 거래처에서 예외가 나는 이유는 미수금 입금확인, 늘 같은 거래처에서 막힙니다에서 다뤘어요.

이 조사를 읽을 때 조심할 점은?

누가 조사했는지, 누구에게 물었는지, 무엇을 알려 주지 않았는지 보세요.

AI를 맡기기 전에 어떤 순서로 도입할지는 미수금 관리 자동화, 결재 올리기 전 3단계에, 청구·수금 업무를 사람이 할 때와 도구를 쓸 때의 비용 비교는 장부너머연구소의 청구·수금 업무, 월 몇 시간부터 도구가 사람보다 쌀까요?에 있어요.

청구스

입금자명 달라도알아서 맞춥니다

조건이 다 맞을 때만 자동, 애매하면 사람이 확인합니다.

자동 수납 기준 보기 우리 회사 도입 상담

조건이 다 맞을 때만

입금자명 대조 판정

입금 확인오늘 09:00 조회 · 기본 60분마다

통장 입금자명주)두원에프엔에스

≈

청구 거래처주식회사 두원에프엔에스

1,100,000원 · 금액 일치청구일 이후 입금

같은 이름매칭 대기

통장 입금자명홍길

청구 거래처홍길동

1,100,000원 · 금액 일치이름이 너무 짧음

사람이 확인자동 수납 안 함

계좌·금액·입금자명·청구일이 모두 맞을 때만 자동으로 수납 처리합니다.

통장을 열지 않아도 됩니다

자동 수납 기준 보기 우리 회사 도입 상담

조건이 다 맞을 때만

화면은 기능 설명을 위한 예시입니다.

자주 묻는 질문

AI 에이전트 뜻은 무엇인가요?

목표를 주면 스스로 필요한 단계를 정하고 도구를 써서 일을 끝까지 처리하는 AI예요. 질문에 답만 하는 챗봇과 달리, 예를 들어 입금 내역을 읽고 맞는 청구서를 찾아 수납 처리까지 진행하는 식으로 움직입니다.

휴먼인더루프는 무슨 뜻인가요?

AI가 일하는 흐름 중간에 사람이 들어가 확인하거나 승인하는 구조를 말해요. Esker 조사에서 재무 리더 29%가 쓰는 ‘AI가 실행하되 사람 승인을 거치는’ 방식이 대표적인 예입니다.

재무팀은 AI를 실제로 어느 정도까지 쓰고 있나요?

Esker가 2026년 8월 재무 리더 338명을 조사했더니 32%는 AI가 추천하고 사람이 직접 실행했고, 29%는 AI가 실행하되 사람 승인을 거쳤어요. 대상은 미국·영국·유럽연합·호주·캐나다 기업이고 한국 기업 수치는 아닙니다.

미수금 업무에서 AI에 바로 맡겨도 되는 일은 무엇인가요?

규칙이 분명하고 틀려도 되돌릴 수 있는 일부터예요. 금액과 입금자명이 모두 맞는 입금을 청구서에 붙이기, 정해 둔 일정의 결제 안내 발송, 연체 일수 집계가 그렇습니다. 외상 한도, 추심 의뢰, 대손 처리처럼 거래 관계와 장부가 바뀌는 결정은 사람이 정하세요.

AI 승인 기록은 왜 남겨야 하나요?

나중에 왜 그렇게 처리했는지 설명해야 하기 때문이에요. 결산 때 금액이 맞지 않거나 거래처가 이의를 걸면, AI가 무엇을 제안했고 누가 언제 승인했는지가 남아 있어야 바로잡을 수 있습니다. 회계 처리 기준은 담당 회계사와 확인하세요.