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‘데이터 기반 재무 분석’(FP&A)의 가능성에 주목할 시점

2022.03.23 Dipti Parmar  |  CIO
기술 팀과 여러 현업 부서 사이의 협업 가능성을 타진하는 움직임이 활발하다. 그러나 IT-재무간 협업을 개선할 여지에 대한 논의는 유독 드물다. 재무 데이터가 비즈니스 전략에 큰 영향을 미칠 수 있음을 감안하면 특히 납득이 어렵다.
 
Image Credit : Getty Images Bank

이제 전자상거래에서 보편적이고 상식화된 무료 운송 서비스를 예로 들어본다. 오늘날에는 온라인 소매 분야에서 일반화됐지만 몇 년 전만 해도 그렇지 않았다.

SaaS 기업 스플렁크(Splunk)의 CFO인 제이슨 차일드는 아마존의 재무 계획 및 분석(FP&A) 부서에서 보냈던 시절을 이야기한 바 있다. 1999년으로 거슬러 올라가 그의 팀은 무료 운송 모델의 비용-편익 분석을 이행했다.

이들은 각 주문에 대한 10% 할인에 맞서는 수단으로서 무료 운송을 테스트했고, 무료 운송이 2배에 이르는 거래를 발생시킨다는 사실을 발견했다. 실제로 무료 배송은 아마존이 보여준 놀라운 성장의 핵심 엔진으로 오늘날 평가받고 있다.

차일드는 “잠식 효과를 비롯해 어떻게 하면 무료 운송을 매일 같이 가능하게 할 수 있을 것인지를 질문했다. 무료 운송을 위해 이미 돈을 지불하고 있는 사람들이 있었다”면서 “FP&A 결과 5일 지연 아이디어가 도출됐다. 무료 운송을 원하는 사람은 5일 지연을 감수하는 것이다”라고 설명했다. 이에 의해 아마존 프라임(Amazon Prime)이 탄생했고, 현재 2억 명에 이르는 회원이 매월 13달러를 지불한다. 

이는 비즈니스 맥락에서 데이터 기반 재무 분석(또는 FP&A이) 보여줄 수 있는 효과이다. FP&A는 가치 제안, 운영 모델, 전략적 방향, 또는 심지어 회사의 비즈니스 모델을 변혁할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

그러나 대부분의 데이터 기반 관행과 마찬가지로 FP&A 역시 보고, 통제, 컴플라이언스에 얽매인다. 데이터레일즈(DataRails)의 연구에 따르면 비효율적인 데이터 처리 및 제대로 기능하지 못하는 재무 보고는 미국의 기업에게 매년 78억 달러라는 엄청난 비용을 소비하게 만든다. 이 가운데 61억 달러는 낮은 가치의 수작업 데이터 처리 및 관리로 인해 소실되고, 17억 달러는 아마존 프라임 같은 혁신의 부재로 인해 발생한다. 

아래에서는 적시의 정확한 데이터의 부재가 재무 계획에 떠안기는 어려움에 대해 살펴보고 자동화에 의해 이를 극복하는 방법을 살펴본다. 

부실한 품질의 데이터 
재무 팀이 직면하는 흔한 문제 가운데 하나는 이들이 수집한 데이터의 품질과 신뢰성이다. 이들은 데이터의 정확한 출처에 접근하는 것이 보통이지만 데이터는 여러 사람 또는 팀에 의해 공유되고 분석되기 때문에 시간이 지나면서 부정확해지기 쉽다. 수작업 복사-붙여넣기가 관여한 경우 이는 더 심해진다.

엔콤파스(Encompass)의 CEO이자 설립자인 웨인 존슨은 “금융기관은 복잡하고 데이터에 굶주린 환경 속에서 운영된다. 유감스럽지만 이들은 자동화 및 데이터 통합 관행에서 뒤쳐져 있다. 효과적인 데이터 전략이 주는 혜택이 업계에 널리 알려져 있음에도 그렇다”라고 말했다.

데이터 가상화(Data virtualization)는, 즉 다중 출처로부터 다중 애플리케이션에 걸쳐 다중 포맷으로 데이터를 통합하는 작업은 정보 통일성으로의 명확한 경로를 제공할 수 있다. 애널리스트는 데이터의 물리적 위치를 모르더라도 데이터를 수집하고 조작할 수 있다.

실시간 데이터에 입각해 행동하는 데 실패 
IT와 재무가 시나리오 플래닝에서 협력하는 일이 중요한 시기다. 코로나19 팬데믹을 거치면서 기업들은 위기 모드로부터 회복 모드로 전환하려 하고 있다. 

워크데이(Workday)의 설문에 따르면 거의 절반에 가까운 C-레벨 응답자가 조직이 실시간 데이터를 분석해 적시의 결정을 내리거나 변덕스러운 시장 변화에 신속히 대응할 수 없음을 우려했다. 재무 임원들은 다량의 데이터를 생성하고 조정하고 액세스하고 채굴하는 데 따른 어려움을 겪고 있다.

이는 새삼스러울 게 없다. 연간 예산 책정 및 계획 활동에 관여하는 사람의 절반 미만이 디지털 기술을 이용해 분석을 수행한다고 응답하고 있다. 이는 판매 및 마케팅과 대조된다. 판매 및 마케팅 팀 구성원의 4분의 3 이상이 자동화를 일상적으로 이용한다.

오토데스크(Autodesk)의 재무 이사인 밸러리 마틴은 “가격 또는 판로에 대해 내일 중요한 결정을 내려야 하는데 2개월이 지나 질문에 답한다면 소용이 없다”라고 말했다. 

생산성 상실 
전략적 FP&A는 여러 비즈니스 기능에 걸친 통합, 성과 관리, 위험 분석, 예측 및 모델링에 결정적이다. 그러나 회계 조정, 회계 마감 등을 수작업으로 수행하는데 지나치게 많은 시간이 소비되고 있다. 다시 말해 분석이 아니라 데이터를 분류하고 정리하는 데 지나치게 많은 시간을 소비하는 것이다. 

볼티모어 대학교 메릭 경영대학원(Merrick School of Business)의 미하일 B. 페브즈너 교수는 “코로나19 이래로 기업들이 자신의 수치들에 대한 이해를 높이려고 노력하면서 재무 계획 및 분석의 역할이 큰 모멘텀을 얻었다. 그러나 십 년이 넘는 노력에도 불구하고 FP&A 전문가의 일상은 여전히 전략을 갉아먹는 수작업이 관여한다”라고 지적했다.

그는 이어 “예를 들어 오류를 식별하고 수정하는 일, 보고서를 갱신하는 일, 데이터를 수집하는 일 등이다. 이는 기본적으로 기업, 그리고 더 나아가 미국 경제 전체에 걸쳐 수십억 달러 규모의 경제적 기회를 앗아간다”라면서 아쉬워했다. 

부정확한 예측 
결국 실적이 모든 것을 우선하기 마련이다. CEO는 온통 매출 추정치에 대한 생각뿐이다. 이게 자본 흐름을 좌우하기 때문이다. 그러나 KPMG 연구에 따르면 세계적인 대기업 가운데 불과 1%만이 이 재무 예측을 정확히 해냈다. 

이에 따른 투자자 신뢰의 상실은 파괴적일 수 있다. 위 연구는 매출이 예상과 크게 빗나갈 때 회사의 주식 가격이 최대 4분기 동안 반드시 침체를 겪는다고 지적하기도 했다. 

클라우드 기반 재무 예상 솔루션, 머신러닝(ML) 기반 알고리즘은 데이터를 수집하고 채굴하고 축적하고, 아울러 각종 시나리오를 실행하는 데 일조할 수 있지만 최적화되고 일관성 있는 과정을 갖는 것이 최고의 기술을 갖는 것만큼이나 중요하다. 

플래닝을 자동화하고 자동화 계획을 수립하라 
가트너는 2024년까지 신규 FP&A 프로젝트 가운데 4분의 3이 재무에 그치지 않고 다른 분야로 영역을 확장할 것이라고 예측했다. 클라우드 기반 솔루션들은 이미 자동화 기능을 증강하면서 재무 계획 및 분석을 HR, 판매, 공급망 관리 등 다른 기능으로 확대하고 있다. 

회계 실무 역시 수행하는 전통적인 시스템은 (예를 들어 ERP) 수작업 기입에 크게 의존하고 오류 및 편차가 발생하기 쉽다. 그러나 AI 기반 소프트웨어가 성장하면서 회계 자동화가 가속되었고, 가트너는 이를 “재무 분석, 급여 관리, 청구서 자동화, 수금 행위 등의 분야와 재무제표 작성에서 머신러닝, 인공 지능을 통합하고, 인간 개입의 필요성을 줄이는 기술”이라고 정의했다.

회계 자동화를 이용하는 기업은 회계 마감 등의 프로세스를 가속하고 개선할 수 있다. 회계 마감은 거래의 기록 및 공식 보고를 위해 커다란 노력을 요하는 기나긴 월간 프로세스이다. 이 과정 안의 여러 단계 및 제출을 자동화한다면 정확성이 향상되고 수작업에 따른 시간이 절약된다.

나아가 문서 자동화, RPA 등의 지원 기술은 이미 존재하는 텍스트 및 서식으로부터 자동 문서 생성을 가능하게 하고, 아울러 화면 스크레이핑과 OCR에 의한 재무 데이터 추출, 검증, 통합을 가능하게 한다.

KPMG는 빨라진 소요 시간과 줄어든 인간 개입을 감안할 때 기업은 회계 업무를 자동화함으로써 최대 75%의 비용을 절감할 수 있다고 추정했다.

그렇지만 자동화는 재무 플래닝에서 인간 요소를 배제하지 않는다. 오히려 그와 반대로 회계 전문가가 일상적인 보고 업무에서 탈피해 거시적 분석과 역동적 계획에 집중할 수 있게 할 수 있다. ciokr@idg.co.kr
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