Article at a Glance
머신러닝 技術 基盤의 分析 技法을 活用해 成功的으로 財務팀의 디지털 轉換을 이끈 디지털 財務 리더들의 共通點은 무엇일까?
이들은 1) 高級 分析 技法을 活用해 組織 全體의 戰略的 要求에 對應하고 2) 머신러닝이 어떻게 結果를 導出했는지 解釋하고 說明할 수 있다. 3) 效果的인 데이터 管理를 위해 다양한 部署와 協力하면서도 4) 分析 技法을 팀 內部에 構築해 內在化한다. 5) 初期 施行錯誤가 있더라도 새로운 아이디어를 探索하고 實驗하도록 督勵하고 6) 保守的 팀 文化를 克服하고 變化를 管理하며 7) 디지털 轉換 努力에 모든 팀員을 同參시킨다.
成功的인 디지털 財務 리더가 되려면 이 共通點을 念頭에 두고 財務팀의 데이터 分析 成熟度를 客觀的으로 評價해 現在 팀의 디지털 旅程이 어느 段階에 位置해 있는지 正確히 把握해야 한다.
印度에 있는 한 大型 病院 그룹의 最高財務責任者(CFO)에게는 苦悶이 있었다. 費用 支出을 줄이면서 患者들에게 最高의 醫療 서비스를 提供하려면 分析해야 할 指標가 數百 個에 達했다. 患者의 年齡과 保險 情報, 治療와 硏究室 實驗 結果로 나온 臨床 데이터, 患者食의 品質 및 醫療陣의 應對力 같은 運營 데이터, 費用과 賣出 같은 財務 데이터에 이르기까지 一一이 대자면 끝이 없었다. 病院에 있는 經營 소프트웨어로 이렇게 複雜한 資料를 分析하기에는 處理 能力에 限界가 있었다. CFO는 이 問題를 解決하기 위해 머신러닝 基盤의 새로운 意思決定 支援 시스템을 導入했다. 시스템에서 導出된 洞察을 바탕으로 措置를 取하자 患者 滿足度 點數가 12%나 높아졌고 價値를 創出하지 않는 活動을 없애서 費用을 大幅 節減할 수 있었다.
이 病院의 CFO처럼 財務 責任者들은 業界를 莫論하고 데이터와 分析 技法을 結合해 財務 프로세스를 만들고 이를 통해 組織 運營을 改善하려 애쓴다. 그렇다고 모든 CFO가 이런 道具들, 特히 새로운 머신러닝 技術을 導入하는 데 成功하는 것은 아니다. IT 專門 리서치 會社인 가트너의 2022年 調査에 따르면 企業 CFO의 80%는 事業을 效果的으로 支援하고 保護하려면 財務팀이 머신러닝과 人工知能 活用 速度를 只今보다 훨씬 더 높여야 한다고 應答했다.
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그렇다면 왜 이렇게 많은 CFO가 이런 新技術의 利點을 充分히 活用하지 못하는 걸까? 그리고 어떻게 하면 그 速度를 높일 수 있을까?
筆者는 敎育者이자 컨설턴트로서 20餘 個 業種의 다양한 企業에 在職 中인 數百 名의 CFO와 財務 責任者들을 硏究했다. 調査 企業들의 賣出 規模는 2億5000萬 달러부터 200億 달러 以上까지 다양했다. 인터뷰와 設問調査 等을 活用해 硏究를 하면서 筆者는 CFO들이 디지털 技術을 財務 部署에 어떻게 活用하고 있는지, 그들이 디지털化를 통해 얻으려는 게 무엇인지, 이 디지털 活用 力量을 開發하는 過程에서 어려운 點은 무엇인지를 把握하고자 애썼다. 그 結果 高級 分析 技法을 業務에 成功的으로 活用하는 CFO는 實時間 洞察을 提示하고, 人間의 失手와 偏向을 줄이며, 프로세스와 意思決定 速度를 높인다는 것을 發見했다.
이런 成功的인 디지털 財務 리더들은 業務 時間의 더 많은 比重을 成果 管理, 引受合倂, 價格 樹立, 戰略 企劃 等 價値 創出 活動과 不正行爲 感知, 리스크 管理 等 價値 保護 活動에 割愛하고, 이를 통해 自身을 差別化할 수 있다. 反面 인보이스 發行, 費用 處理, 會計 等 去來 處理 活動에는 時間을 덜 쓸 수 있다. 이들 大部分이 이미 事務 支援 業務와 그 外 手動 프로세스를 自動化해 業務 效率을 높여 놨기 때문이다.
筆者는 본 調査에서 디지털 財務 리더들의 이런 成功을 牽引한 7가지 高級 力量을 發見했다. 이 力量은 財務팀의 職務를 分析 技法을 통해 價値를 創出하는 데이터 基盤 職務로 바꿔주는 原動力이기도 하다. 只今부터 이 力量들을 具體的으로 하나씩 說明할 것이다. 그와 함께 財務팀이 이 디지털 旅程의 그 어떤 段階이든 現在 데이터 分析 力量의 成熟度를 가늠할 수 있도록 評價 道具도 提示할 것이다.
디지털 財務 리더들을 위한 7가지 必須 能力
1. 高級 分析 技法으로 戰略的 要求에 對應하기.
아직도 많은 會社가 財務팀에 會計帳簿 管理, 去來 內譯 處理, 報告書 提出 等 傳統的인 運營 業務를 期待한다. 하지만 先導的인 財務 리더들은 디지털 戰略 次元에서 苦悶하고 技術을 活用해 組織의 戰略的 目標를 좀 더 빨리 達成하기 위한 機會를 摸索한다. 유럽의 한 製藥會社 CFO는 組織의 加擊 戰略 樹立을 支援할 수 있는 더 明確하고, 빠르고, 豐富한 洞察을 提示해 달라는 任務를 받았다. 會社는 이를 위해 醫藥品의 價格을 豫測하는 새로운 머신러닝 모델을 構築했다. 原材料 價格, 生産 費用, 規制 가이드라인, 재고 費用, 다른 市場 狀況, 全 世界에 걸친 製品 供給 現況, 그 外 製品 關聯 變數들의 變化를 거의 卽刻的으로 反映해 動的 豫測値를 生成하는 모델을 갖춘 것이다.
事業部 리더들은 이 情報 德分에 市場 데이터와 醫藥品의 特徵들에 對한 實時間 피드를 바탕으로 價格을 재빨리 調整할 수 있었다. 이런 變化는 財務팀이 더 積極的으로 價格 戰略을 開發, 活用하고 會社의 價値를 높이는 데 寄與하는 契機가 됐다.
多國籍 소매流通 企業의 또 다른 CFO는 高級 分析 技法을 活用하면 會社의 사이버 保安 프로파일을 强化할 수 있을 것이라 생각했다. 그러고는 最高情報責任者(CIO), 會社의 클라우드 提供業體와 協力해 머신러닝 技術을 사이버 保安 시스템에 適用했다. 이 技術 德分에 會社는 클라우드에 貯藏된 敏感한 財務 데이터, 知的 資産, 職員 情報 같은 데이터를 確認하고 누군가 이 데이터에 非正常的인 方式으로 接近하거나 데이터를 옮기면 警告를 받을 수 있게 됐다.
事例 속 두 CFO처럼 筆者가 인터뷰한 大部分의 디지털 財務 리더들은 會社 資産을 保護하고 事業 成果를 客觀的으로 改善하기 위해 技術과 高級 分析 技法 活用을 戰略的 優先順位로 考慮한다고 말했다.
質問들을 바탕으로 會社 財務팀의 데이터와 分析 成熟度가 現在 어떤 水準이고, 全體 分析 旅程의 어디쯤에 位置해 있는지 確認해 보자. 質問紙는 總 7個의 領域으로 構成돼 있으며 各 領域에 屬한 質問들의 點數를 모두 더하고 그 合을 3으로 나누면 該當 領域의 平均 點數가 나온다. 點數가 4點 以上이면 그 領域의 力量이 相對的으로 剛하다는 것이고 3點 以下면 改善 措置가 필요하다는 信號다.
各 領域의 平均 點數를 모두 더한 後 7로 나누면 全般的인 能力의 平均 點數를 알 수 있다. 본 評價 道具는 이 全體 平均을 基準으로 成熟도 水準을 3가지로 區分한다. 全體 平均이 3點 未滿이면 그 팀의 디지털 財務 能力이 뒤처진다고 봐야 한다. 點數가 3과 4 사이인 팀은 디지털 財務 能力을 現在 開發하고 있다는 것이고, 4點 以上인 팀은 디지털 財務 能力에서 先頭를 달린다고 볼 수 있다. CFO는 이 指標를 가지고 팀의 디지털 財務 能力이 時間이 지나면서 어떻게 發展하는지 追跡, 觀察할 수 있다. 또 多國籍 企業의 境遇에는 法人別로 財務팀의 데이터와 分析 能力을 比較할 수 있다.
2. 머신러닝이 導出한 結果를 解釋하고 說明하기.
머신러닝 모델이 블랙박스 같다고 말하는 사람들이 있다. 거기서 나오는 豫測들이 어떤 式으로 導出되는지 不分明하기 때문이다. 디지털 財務 리더들은 이런 限界를 알기 때문에 모델의 說明可能性(explainability)을 높이려 한다. 卽, 모델이 어떤 式으로 結果를 算出하는지를 알기 위해 各種 技法과 道具를 動員한다.
한 글로벌 自動車 除朝辭의 CFO는 이런 說明 可能性과 解釋 可能性이 AI와 머신러닝을 活用해 財務 리스크와 信用 리스크를 感知할 때 겪는 主要 隘路事項이라는 것을 깨달았다. 이 境遇 分析 모델이 어떤 式으로 리스크를 豫測했는지 理解하는 게 매우 重要했다. 顧客의 人種 等 人口統計的 特性을 나타내는 代理 指標들만 보고 信用 志願書를 審査하는 不法的이고 非倫理的인 方式이 採擇되지는 않았는지를 알려면 어떻게 豫測 結果가 나왔는지를 說明할 수 있어야 했다.
또 다른 CFO와 財務팀 職員들은 누가 自動車 貸出을 받을지를 決定하는 머신러닝 모델이 왜 어떤 志願者의 貸出 申請은 拒否하고, 왜 다른 志願者의 貸出 申請은 承認하는지를 알고 싶었다. 또 어떤 志願者에게는 70%의 債務 不履行 確率을 附與하면서 다른 志願者에겐 平均的으로는 20%의 確率만 附與하는지 알고 싶었다. 그래서 게임理論에서 派生된 샤플리 값(Shapley values)
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을 모델에 適用해 各各의 特徵이 머신러닝 모델의 最終 結果에 미치는 相對的인 影響力을 確認했다.
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그 結果 CFO와 팀員들은 住宅 所有 與否, 所得 對比 貸出 比率, 信用카드 採納金 水準이 自動車 貸出金 延滯를 豫測하는 데 가장 重要한 變數라는 것을 알 수 있었다.
이처럼 디지털 財務 리더들은 다른 CFO에 비해 그들이 使用하는 分析 모델의 內部 作動 方式이 어떤지, 또 그 方式이 모델이 生成하는 結果에 어떤 影響을 주는지 把握하는 것을 더 重要하게 여긴다.
3. 效果的 데이터 管理를 위해 다양한 部署와 協力하기.
데이터의 規模와 複雜性이 飛躍的으로 增加하면 財務팀이 다른 部署를 위해 實行 可能한 洞察力을 導出하는 데 必要한 데이터의 ‘眞實된 하나의 出處’를 찾기는 더 어려워진다. 디지털 財務 리더는 이렇게 量的으로 增加하는 데이터의 蒐集과 管理, 接近에 對한 指針이 될 만한 明確한 戰略을 갖고 있고 그中 多數는 全體 組織의 데이터 戰略을 定義하는 데 重要한 役割을 擔當한다.
아시아의 한 鐵鋼 會社 CFO는 새로운 分析 솔루션을 開發하는 過程에서 一旦 데이터 戰略을 定義한 後 組織 全體가 데이터 標準을 따르도록 協助를 이끌었다. 이를 위해 該當 데이터 戰略을 會社의 最優先 事業 案件으로 올렸다. 會社가 期待하는 財務팀의 目的은 製品別 賣出과 利益은 勿論 顧客 세그먼트別 賣出과 利益까지 管理하는 것이었다. 그렇게 하려면 顧客 誘致 費用, 注文율 및 顧客 離脫率, 서비스 費用같이 顧客 收益性을 나타내는 核心 指標들을 確認하고, 이 指標들을 全體 組織과 다른 部署들에 걸쳐 一貫되게 定義할 方法을 찾아야 했다. 財務팀은 또한 데이터 出處를 簡素化하기 위해 데이터 湖水
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를 만들고 顧客 指標를 追跡하는 過程을 自動化했다. 이런 改善 作業을 통해 財務팀이 願하는 指標를 追跡할 수 있게 된 것은 勿論이고 다른 여러 部署도 變化하는 顧客 要求에 競爭社보다 더 빨리 對應하고 顧客들에게 더 效率的인 서비스를 提供할 수 있게 됐다.
디지털 財務 리더들은 組織 內 사일로(silo)들을 아울러 데이터가 民主化될 수 있도록 앞장설 可能性이 크다. 이는 情報를 權力으로 看做하고 데이터 所有權을 死守하려는 傳統的인 財務 리더들과 確然하게 다른 點이다.
4. 分析 技法을 팀에 內在化하기.
디지털 財務 리더들은 外部 專門家들의 力量에 依存하기보다 財務팀 內部에 데이터와 分析 技法을 構築하기 위한 段階를 밟는다. 이를 위해서는 財務팀 職員 大多數가 데이터科學과 데이터管理 및 프로그래밍 敎育을 반드시 받아야 한다. 그와 同時에 發展된 AI 道具를 제대로 活用하려면 疏通과 問題 解決 能力을 키우고 데이터로부터 實行 可能한 洞察을 導出할 수 있어야 한다. 또 經驗이 많은 財務, 會計 擔當者들을 督勵해서 데이터와 分析 技法을 活用한 潛在的 使用 事例를 積極的으로 實驗하고 데이터와 新技術에 拒否感을 갖는 사람들의 協助를 이끌어내도록 만들어야 한다.
한 多國籍 호텔 그룹의 CFO는 財務팀을 더 强力한 分析 中心 組織으로 育成하기 위해 傳統的인 財務, 會計 業務에 익숙한 職員들은 더 以上 뽑지 않고 데이터科學者나 數學者, 데이터 엔지니어들을 採用하기 始作했다. CFO는 이런 新規 人力에게 豫算 編成, 財務 分析, 컴플라이언스, 리스크 管理, 其他 會計 原則에 對한 基本 事項들을 實務 中心으로 가르쳤다. 幹部級 職員들은 적어도 1週日에 하루를 割愛해 新入 職員들이 財務 및 會計 力量을 키우도록 도왔다. 한便 新規 人力 中 分析 技法에 對한 專門 知識이 豐富한 職員들은 旣存 職員들이 分析 및 데이터 엔지니어링 能力을 活用해 財務와 事業 關聯 이슈들을 解釋할 수 있도록 支援했다.
5. 探索하고 實驗하기.
디지털 財務 리더들이 데이터와 分析 技法을 成功的으로 活用하겠다는 目標에 차근차근 다가가는 境遇는 드물다. 筆者와 인터뷰한 많은 리더는 처음에는 施行錯誤가 많았다고 告白했다. CFO는 忍耐心, 探索的 接近法, 實驗 結果가 計劃대로 안 나와도 失敗를 容認하는 資質 等을 갖춰야 한다. AI 基盤 모델이 價値 있는 結果를 生成하려면 適切한 데이터는 勿論이고 데이터의 精巧한 處理와 擴張이 必要하기 때문에 時間이 걸릴 수 있다.
한 建設 엔지니어링 會社의 CFO는 探索的이고 學習하는 文化를 奬勵하기 위해 財務팀 職員들이 여러 事業部와 革新팀, IT 部署를 돌며 循環補職 形態로 業務를 익히게 했다. 이 職員들은 다른 部署 職員들과 重要한 關係를 形成했고, 그들의 要求事項을 더 잘 理解하게 됐으며, 財務팀이 提供하는 서비스의 品質을 높일 수 있는 새로운 機會들을 發見했다. CFO는 循環 補職을 마친 職員들에게 새로 習得한 知識을 바탕으로 新技術과 分析 技法을 活用해 財務 서비스를 改善할 아이디어를 내 달라고 要請했다. 그리고 좋은 提案을 한 職員들은 公開的으로 激勵하고 보너스도 支給했다. 이런 文化는 消極的이었던 職員들이 아이디어를 積極的으로 내도록 刺戟하고 職員들의 興味를 북돋웠다.
6. 팀 文化의 變化 管理하기.
財務팀의 文化는 普通 保守的이고 신중한 便이다. 이런 特徵은 오히려 새로운 道具와 業務 方式에 對한 抵抗感을 惹起할 수 있다. 假令, 稅法에 對한 自負心이 누구보다 强한 稅務士는 아마도 稅務 最適化 方法을 알려주는 機械의 存在에 拒否感을 가질 것이고 AI가 提案하는 內容을 無視할 可能性이 크다. 成功하는 디지털 財務 리더는 데이터 基盤의 文化를 確立하고 職員들이 앞선 分析 技法과 新技術을 受容했을 때 어떻게 技術의 效果가 극대화될 수 있는지 段階別로 說明한다. 例를 들어 한 多國籍 IT 企業의 CFO는 會社를 디지털 組織으로 탈바꿈하기 위한 方案을 講究하고 있었다. 그래서 財務팀 職員들에게 高級 分析 技法을 業務와 問題 解決에 活用해야 할 必要性을 分明히 傳達했다. 또 稅務會計 擔當 職員들에게는 AI가 提案하는 稅務 最適化 方法을 그들의 專門 知識과 結合했을 때 會社 收益이 어떻게 增大될 수 있는지와 關聯된 內容을 小冊子로 만들었다.
7. 디지털 轉換 努力에 모든 팀員을 同參시키기.
디지털 財務 리더들은 팀員 全體가 디지털 革新에 參與하고 팀의 成功에 寄與할 수 있도록 機會를 附與한다. 包容的인 業務 環境에서는 職員 모두가 認定받고 있다고 느끼고 自身에게 맞는 디지털 技術을 開發할 수 있다. 財務팀 任員들은 팀員 全體가 自身에게 맞는 敎育 및 技術과 데이터에 接近할 수 있도록 하면서 새로운 技術의 習得이 機會로 連結될 수 있도록 保障해야 한다.
大型 通信會社의 한 CFO는 財務팀 職員 折半假量이 會社의 目標 達成에 必要한 分析 能力이 不足하다는 것을 알게 됐다. 게다가 팀員 多數가 10年 後에는 쓸모없어질 業務에 關與하고 있었다. CFO는 그런 職員들을 解雇하지 않고, 그 代身 이들에게 새로운 技術을 배울 수 있는 機會를 提供했다. 이 프로그램이 施行된 첫해에 會社는 組織에 新設된 補職 大部分을 內部 職員들로 充當할 수 있었다.
디지털 財務 리더, 이렇게 始作해 보자
데이터와 分析 技法을 財務팀 業務에 效果的으로 活用하는 能力을 키우려면 CFO는 여러 方面으로 措置를 取하고 調律해야 한다. 特히 投資가 가장 時急한 領域을 把握하기 위해 筆者는 본 硏究에서 얻은 洞察을 바탕으로 成熟도 모델과 그에 相應하는 評價 道具를 開發했다. (表 1) 評價 結果는 該當 財務팀이 얼마나 精巧한 分析 能力을 갖추고 있는지, 그리고 디지털 革新을 主導하기 위해서는 어떤 技術과 態度를 더 開發해야 하는지 明確히 보여준다. CFO는 이 評價를 週期的으로 反復해서 팀의 發展 樣相을 모니터링하고 相對的으로 脆弱한 力量을 集中的으로 育成해야 한다.
發展된 分析 技法을 成功的으로 活用하기 위한 財務팀의 旅程은 그 出發線이 어디냐에 따라 다양한 形態로 나타날 것이다. 그렇다 할지라도 成功하는 디지털 財務 리더들에게는 共通點이 있고, 이 共通點은 財務팀의 디지털 旅程에 有用한 指針이 될 것이다.
飜譯 ｜
김성아 dazzlingkim@gmail.com
編輯者註
이 글은 MIT 슬론 매니지먼트 리뷰(SMR) 2023年 여름 號에 실린 ‘How Digitally Mature Is Your Finance Office?’를 飜譯한 것입니다.
