AI-네이티브 금융 기능 구축: 5가지 교훈

AI-네이티브 금융 기능 구축: 5가지 교훈

금융은 이제 실시간 기능이 되었습니다. 이는 단순히 장부를 더 빨리 마감하거나 예측을 더 자주 갱신하는 것 이상의 기회를 제공합니다. 변화하는 비즈니스를 실시간으로 파악하고, 리더들이 더 빠르게 행동할 수 있도록 돕고, 금융 팀에게 미래를 형성할 시간을 더 많이 제공하는 것이 핵심입니다.

제가 2년 전 OpenAI에 합류했을 때, 빠르게 성장하는 회사를 지원하는 작은 금융 팀만 있었습니다. 우리는 이 기능을 처음부터 구축해야 했고, AI를 업무 방식, 의사 결정, 비즈니스 지원의 근본으로 삼아야 했습니다.

시작점은 익숙했습니다. 장부 마감과 예측 업데이트는 여전히 수작업으로 반복되는 작업이었습니다. 우리는 세계에서 가장 진보된 AI 도구를 사용할 수 있었지만, 이를 중심으로 금융을 재설계하는 방법을 배우고 있었습니다.

그래서 우리는 두 가지 대담한 목표를 세웠습니다: 제로데이 마감과 자동화된 지속적 업데이트 예측입니다.

제로데이 마감의 아이디어는 리더들에게 회사의 재무 상태를 실시간으로, 조정되고 추적 가능한 방식으로 제공하는 것입니다. 지속적인 예측은 이러한 기반 위에 구축되어 비즈니스가 어떻게 변화하고 있는지, 앞으로 어떤 일이 일어날 수 있는지, 어떤 결정이 결과를 바꿀 수 있는지를 보여줍니다.

우리는 여전히 이 두 가지 목표를 향해 나아가고 있습니다. 이 작업은 이미 우리 팀의 운영 방식을 변화시켰습니다. 정적 스프레드시트, 지원 기록에 대한 수동 검색, 프레젠테이션을 넘어 비즈니스의 전체 맥락과 데이터를 기반으로 한 실시간 도구로 발전했습니다. 또한 금융 전문가들이 그들의 업무에 필요한 도구를 구축하고 그들의 전문성을 더욱 발전시킬 수 있게 했습니다.

AI-네이티브 금융 기능의 진정한 약속은 실시간으로 무슨 일이 일어나고 있는지를 이해하고, 리더들이 앞에 놓인 선택을 볼 수 있도록 도우며, 결과가 아직 바뀔 수 있는 동안 비즈니스가 더 빨리 행동할 수 있도록 시간을 주는 팀입니다.

이 목표를 달성하려면 새로운 기술을 채택하는 것 이상의 노력이 필요합니다. 중요한 결정을 중심으로 업무를 재설계하고, 실험할 수 있는 여지를 주며, 모든 워크플로우에 명확한 책임을 부여하고, AI가 완료하는 신뢰할 수 있는 작업을 측정하여 명확한 ROI를 제공해야 합니다.

다음은 우리 경험에서 얻은 다섯 가지 실용적인 교훈으로, 모든 CFO가 적용할 수 있습니다.

1. 모두에게 접근 권한을 부여하고 사용 이유를 만드세요

첫 번째 단계는 광범위한 접근 권한을 부여하는 것이었습니다. 사람들은 자신의 업무 맥락에서 AI를 탐색할 자유가 필요합니다. 접근은 실제 문제를 중심으로 한 구조화된 실험과 결합될 때 가장 큰 가치를 창출합니다.

우리는 세일즈 엔지니어들을 금융 해커톤에 초대하여 팀에게 변화를 원하는 작업을 가져오도록 요청했습니다. 그 결과 중 하나는 IR-GPT로, 투자자 관계 팀이 실사 질문에 답하기 위해 사용하는 승인된 자료에 기반한 맞춤형 GPT입니다. 우리는 또한 조달 및 세금 등 다양한 분야에 맞춤형 GPT를 구축하기 시작했습니다.

해커톤은 AI를 추상적인 능력에서 작동하는 도구로 바꿨습니다. 단 하루 만에 사람들은 반복적인 작업을 식별하고, 솔루션을 구축하고, 동료들과 테스트하며 개선할 수 있었습니다. 사용 사례는 작업에 가장 가까운 사람들로부터 나왔고, 기술 전문가들이 그들이 더 빨리 움직일 수 있도록 도왔습니다.

CFO들에게 주는 교훈은 간단합니다: 하향식 전략과 상향식 실험이 필요합니다. 안전하고 강력한 AI를 사람들의 손에 쥐어주고, 작업에 가장 가까운 사람들이 더 나은 방법을 찾도록 하세요. 동시에 리더십의 관심과 자원을 비즈니스에 가장 중요한 변화에 집중하세요. 진정한 기회는 현장에서 나온 실용적인 아이디어가 가장 중요한 우선순위에 적용될 때 옵니다.

2. 결정을 중심으로 전체 워크플로우를 재설계하세요

금융 팀은 결정을 내리기 위한 입력을 모으는 데 엄청난 에너지를 쏟습니다. 예측 검토는 최신 데이터를 찾고, 스프레드시트를 조정하고, 차이를 설명하고, 차트를 만들고, 문서를 준비하고, 그 문서를 슬라이드로 변환하는 작업이 필요할 수 있습니다. 분석은 결국 의사 결정자에게 도달하지만, 팀의 많은 시간이 이미 그것을 조립하는 데 사용되었습니다.

AI는 작업 단위를 변화시킵니다. 금융 리더는 소스 데이터에서 결정까지의 전체 경로를 재설계할 수 있습니다.

모든 CFO는 월간 프로세스를 알고 있습니다: 한 시스템에 실제 데이터, 다른 시스템에 구매 주문, 스프레드시트에 누적, 메시지 스레드에 묻혀 있는 차이 설명.

우리는 다른 운영 모델을 향해 나아가고 있습니다. 제로데이 마감의 목표는 승인된 지출 계획, 총계정 원장 실제 데이터, 구매 주문, 누적 및 거래 세부 정보를 지속적으로 조정된 뷰로 연결하는 것입니다. 각 차이는 기본 활동으로 추적할 수 있습니다. AI는 초기 설명을 준비하고 주의를 요하는 예외를 표시할 수 있습니다. 금융은 숫자를 검증하고, 판단을 적용하며, 최종 승인에 대한 책임을 집니다.

이 조정된 기반은 지속적으로 업데이트되는 예측을 가능하게 합니다. 우리 팀은 통계 모델, 판매 대화, 계정 수준 증거, 운영 데이터 및 금융 판단을 결합하는 워크플로우를 구축하고 있습니다.

우리는 스프레드시트의 한계를 넘어 통계 예측, 지원 증거 및 시나리오를 하나의 실시간 뷰로 가져오는 더 상호작용적인 도구로 이동하고 있습니다. 리더들은 무엇이 변했는지, 왜 변했는지, 어떤 결정이 결과를 바꿀 수 있는지를 볼 수 있습니다. 새로운 고객 약속이 기본선에서 누락되면 시스템은 지원 증거를 표면화하고 조정이 분기 또는 연도에 어떻게 영향을 미칠지를 보여줄 수 있습니다. 금융은 가정을 검사하고, 시나리오를 비교하며, 승인된 예측을 업데이트할지 여부를 결정할 수 있습니다.

동일한 뷰는 리더들이 더 나은 자본 배분 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 금융 팀은 마케팅 지출이 수익을 창출하는 곳, 결과가 감소하는 곳, 다음 달러를 재배치하는 것이 무엇을 의미하는지를 볼 수 있습니다.

자동화된 예측이 목적지입니다. 지속적으로 갱신되는 뷰, 더 빠른 시나리오 분석, 명확한 금융 소유권이 그곳에 도달하는 방법입니다.

더 넓은 교훈은 중요한 결정에서 시작하여 역으로 작업하는 것입니다. 이를 지원하기 위해 필요한 데이터, 도구, 승인 및 핸드오프를 매핑하세요. 그런 다음 AI가 분석, 조정 또는 완료할 수 있는 부분을 결정하세요. 이는 전체 의사 결정 주기의 속도와 품질을 향상시킵니다.

3. 금융 전문가들이 도구를 구축합니다

더 큰 변화는 금융 전문가들이 이제 그들의 업무에 필요한 도구를 구축할 수 있다는 것입니다.

최근 OpenAI 연구에 따르면 금융 전문가들의 AI 사용의 40%가 전통적인 금융 외의 작업에, 22%가 엔지니어링 관련 작업에 사용되고 있습니다.

제 팀의 모든 구성원이 ChatGPT Work와 Codex를 사용하여 맞춤형 AI 대시보드와 도구를 구축하고 있습니다. 작업은 정적 Excel 모델과 PowerPoint 데크에서 비즈니스의 전체 맥락과 데이터를 기반으로 한 라이브 대시보드로 이동하고 있습니다. 이러한 도구는 분석을 앞으로 나아가게 하고, 후속 질문에 응답하며, 기본 정보가 변경될 때 업데이트할 수 있습니다.

우리 광고 비즈니스를 지원하는 한 팀원은 코딩 경험이 없었습니다. 그는 Codex를 사용하여 월간 광고 예측을 주간 및 일일 계획으로 변환하는 도구를 만들었습니다. 이 도구는 평일과 공휴일을 고려하고, 예측을 비교하며, 모든 숫자를 승인된 모델에 연결합니다. 마케팅 리더들은 무엇이 변했는지, 어디에 투자할지, 추가 지출이 어떤 수익을 가져올지를 빠르게 볼 수 있습니다.

문제를 이해하는 사람들이 이제 솔루션을 형성할 수 있습니다. 이러한 도구를 구축하는 것은 그들이 일을 하는 일반적인 방식을 재고하도록 유도합니다. 금융 전문가는 비즈니스가 필요로 하는 의사 결정 인프라를 만들고, 동료들과 테스트하며, 작업이 발전함에 따라 개선할 수 있습니다.

금융 팀은 덜 전문화되는 것이 아닙니다. 그들은 그들의 전문성을 더 멀리 가져갈 수 있는 능력을 얻고 있습니다.

4. 속도와 명확한 책임 및 통제를 결합하세요

IR-GPT는 통제에 대한 중요한 교훈을 가르쳐 주었습니다. 투자자 실사 질문은 분석가가 이전 자료를 검색하고, 응답을 초안하고, 일관성을 확인하고, 검토를 조정해야 할 수 있습니다. 승인된 소스에 기반한 맞춤형 GPT를 사용하면 이전에 몇 시간, 때로는 밤새 걸리던 작업이 이제 몇 초 만에 강력한 초안을 생성할 수 있습니다.

인간의 역할은 여전히 중심적입니다. 우리의 투자자 관계 팀은 초안을 읽고, 판단과 맥락을 추가하며, 우리의 답변이 투자자 간에 일관성을 유지하는지 확인합니다. AI는 작업을 가속화합니다. 사람들은 결과에 대한 책임을 집니다.

이것이 금융에 적합한 모델입니다. CFO는 IT 및 거버넌스 팀과 협력하여 AI 시스템이 액세스할 수 있는 데이터, 수행할 수 있는 작업, 승인 요구 시기, 문제를 에스컬레이션해야 하는 시기를 정의해야 합니다. 모든 출력은 신뢰할 수 있는 소스에 연결되어야 합니다. 모든 예측은 명확한 설명을 가져야 합니다. 승인된 기본선에 대한 모든 변경은 금융 승인이 필요합니다.

"토큰맥싱"의 짧은 열풍은 지나갔습니다. 이제 사용 제한, 예산 통제, 역할 기반 접근, 모델 라우팅 규칙, 승인 임계값을 설정하는 것이 간단합니다. CFO는 팀에게 구축하고 실험할 수 있는 여지를 주면서 AI 사용을 변동 비용에 대한 동일한 규율로 관리할 수 있습니다.

명확한 책임은 더 빠르게 움직일 수 있는 자신감을 만듭니다. 합성, 조정 및 준비가 가속화됨에 따라 금융 전문가들은 가정을 도전하고, 비즈니스에 조언하며, 판단을 행사할 더 많은 시간을 얻습니다.

5. 지능 단위당 가치를 측정하세요

CFO는 운영 성과에 기반한 AI 성과표가 필요합니다. 더 많은 좌석을 구매하거나 더 많은 토큰을 사용하는 것은 많은 것을 알려주지 않습니다. 중요한 것은 작업이 잘 완료되었는지와 실제 비용이 무엇인지입니다.

각 워크플로우에 대해 네 가지 질문을 하세요:

• AI가 중요한 작업을 완료했습니까?
• 직원 시간, 검토 및 재작업을 포함한 비용은 얼마였습니까?
• 결과가 사용할 만큼 충분히 좋았습니까?
• 더 빠르게 이동하거나 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되었습니까?

금융 팀의 경우 유용한 작업은 예측이 업데이트되거나, 차이가 설명되거나, 감사 요청이 완료되거나, 이사회 질문이 답변되는 것을 의미할 수 있습니다. 마감의 경우 성과표에는 사이클 시간, 자동으로 조정된 거래의 비율, 검토가 필요한 예외 수, 차이를 설명하는 데 필요한 시간이 포함될 수 있습니다. 예측의 경우 예측 정확도, 갱신 빈도, 새로운 시나리오를 생성하는 데 필요한 시간, 예측이 지원하는 결정의 품질이 포함될 수 있습니다.

가장 저렴한 모델이 항상 가장 경제적인 것은 아닙니다. 더 나은 모델이 더 적은 시도와 검토로 신뢰할 수 있는 답변에 도달하면 전체 비용이 적게 들 수 있습니다.

CFO의 기회

금융은 전략, 자본, 데이터, 위험 및 성과의 중심에 있습니다. 이는 CFO에게 회사가 어떻게 작동하는지에 대한 독특한 관점을 제공하고 AI 변혁을 이끌 수 있는 강력한 권한을 제공합니다.

AI-네이티브 금융 기능은 더 빠른 주기, 강력한 통제, 더 나은 결정, 판단을 위한 더 많은 시간으로 정의됩니다. 이 경로는 의미 있는 워크플로우로 시작하여 증거를 통해 확장됩니다: 사람들에게 도구를 제공하고, 그들이 작업을 재구성하도록 돕고, 책임을 명확히 유지하고, 결과를 측정하세요.

제로데이 마감과 지속적인 예측은 더 넓은 야망을 표현합니다: 무슨 일이 일어나고 있는지를 실시간으로 이해하고, 리더들에게 앞으로 어떤 일이 일어날 수 있는지를 보여주며, 회사가 더 빨리 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 금융 팀입니다.

결과는 더 큰 역량을 가진 금융 팀과 비즈니스에 대한 더 명확한 시각을 가진 CFO입니다. 이는 또한 회사 전체가 지능을 지속 가능한 가치로 전환할 수 있는 작업 모델을 만듭니다. 제가 항상 말하듯이, 보지 못하면 될 수 없습니다. 금융 팀이 AI로 가능한 것을 수용하기를 원한다면, 우리는 그들에게 그것이 어떻게 보이는지를 보여줘야 합니다. 그리고 CFO로서, 그것은 우리로부터 시작됩니다.