AI는 세무·재무 운영을 어떻게 재정의하고 있을까요?

글로벌 기업은 AI와 데이터 기반 전환을 통해 세무·재무 기능의 경쟁력을 강화하고 있습니다.

In brief

• 86%의 세무·재무 임원이 AI와 데이터 활용을 최우선 과제로 꼽으며 운영 효율성 30% 향상을 기대했습니다.
• 반복 업무 비중은 현재 53%에서 21%로 낮추고, 전략적 업무로 재배분하는 변화를 모색하고 있습니다.
• AI 적용에 적합한 데이터, AI 구축·도입·유지·관리를 담당할 전문 인력, AI 정확성과 데이터 보안·프라이버시 준수에 대한 신뢰가 미흡해 AI 전환에 어려움을 겪고 있습니다.
• 세무·재무 조직의 미래 경쟁력은 데이터와 AI 기반의 민첩성, 이를 뒷받침하는 인재와 실행 중심의 조직 역량에 의해 좌우될 것입니다.

지 정학적 불확실성, 무역·관세 제도 변화, 인재난 등 복합적인 환경 속에서 글로벌 기업의 세무·재무 조직은 민첩성과 효율성을 강화하기 위해 AI와 데이터 기반 전환을 가속화하고 있습니다.

30개국 22개 산업의 최고재무책임자(CFO)와 세무·재무 임원 1,600명을 대상으로 실시한 ‘2025 EY 세무·재무 운영(Tax and Finance Operations, TFO) 설문조사’에 따르면, 응답 기업의 81%는 향후 2년 안에 공급망 재편을 포함한 사업 운영 전반에서 중대한 변화를 추진할 계획이라고 밝혔습니다. 이는 전년 대비 20%p 증가한 수치로, 기업 운영의 구조적 전환이 본격화되고 있음을 시사합니다.

규제 변화 또한 기업 전략에 중요한 변수를 더하고 있습니다. 응답자의 81%가 글로벌 최저한세를 가장 영향력 있는 규제 변화로 지목했습니다. 이는 국가별 세제 개혁(8%), 전자세금계산서(5%), 관세(4%)를 크게 웃도는 수치입니다. 특히 85%는 글로벌 최저한세 시행으로 세부담 증가를 예상했습니다. 그럼에도 글로벌 최저한세 보고 의무 이행에 ‘매우 잘 준비되어 있다’고 답한 비중은 21%에 불과했습니다. 이는 글로벌 세무 리스크 대응 역량 강화를 위한 전략적 접근의 필요성을 시사합니다.

이렇게 급변하는 경영 환경에서 글로벌 세무·재무 임원의 86%가 ‘데이터와 생성형 AI를 포함한 디지털 기술 활용’을 향후 2년간 세무 조직이 당면한 최우선 과제로 꼽았습니다. 이는 디지털 기술을 활용해 인사이트 도출과 예측 분석, 세무신고 자동화 등 세무 업무 전반을 혁신하겠다는 의지를 반영합니다. 이와 함께 세무·규제 컴플라이언스 고도화(84%)와 세무 전략과 재무·조직 전략 간 정합성 강화(79%)도 주요 추진 과제로 인식되고 있는 것으로 나타났습니다. 특히 정합성 강화와 관련해 응답자들은 시나리오 플래닝, 딜, 공급망 재편 등 주요 경영 전략에 세무·재무 인사이트를 제공함으로써 보다 직접적인 가치 창출이 가능해질 것으로 기대했습니다. 이를 위해 실시간 데이터를 기반으로 AI 솔루션을 효과적으로 활용하고, 세무·재무 조직이 보다 전략적인 역할에 집중할 수 있는 환경 조성이 필요하다는 인식이 확산되고 있습니다.

이처럼 AI와 데이터 기반 업무 전환이 가속화되는 가운데, 응답자들은 향후 2년 내 AI 도입을 통해 세무·재무 기능의 효율성이 약 30% 향상될 것으로 기대하고 있습니다. 이를 통해 확보한 자원의 23%는 전략적 고부가가치 업무로 재배분하기를 희망했습니다.

그러나 기반 역량은 이러한 기대를 온전히 뒷받침하지 못하는 경우가 많습니다. 응답자의 44%는 데이터·AI·기술 전략을 지속 가능하게 실행할 내부 역량 부족을 세무 기능 혁신의 가장 큰 걸림돌로 꼽았으며, 51%는 데이터 관리 성숙도가 초기 단계에 머물러 있다고 답했습니다. 생성형AI 도입 역시 75%의 조직이 초기 단계에 그치고 있는 것으로 나타났습니다. 

특히 응답자의 80%는 AI 전환을 가로막는 가장 큰 요인으로 AI 활용에 적합한 데이터 부족을 꼽았습니다. 세무 기능에서 데이터에 대한 접근·정리·활용·재사용 역량이 ‘매우 효과적’이라고 평가한 비중은 17%에 불과했으며, 재무 기능 역시 13%에 그쳤습니다. 이는 응답자의 91%가 데이터가 여러 시스템과 저장공간, 특히 로컬 하드드라이브에 분산돼 사일로화되어 있다고 답한 결과와 맞닿아 있습니다. 반면 데이터를 성공적으로 활용하고 있는 기업들 중 90%는 데이터가 중앙화되어 접근 가능하며, 86%는 원천 시스템에서 즉시 사용할 수 있는 형태로 데이터가 준비되어 있다고 밝혔습니다. 이러한 결과는 AI 도입 이전에 데이터 접근성과 활용성을 높이는 기반 구축이 선행되어야 함을 시사합니다.

여기에 더해 AI 구축·유지·관리 전문 인력 부족(73%)과 AI 정확성과 데이터 보안·프라이버시 준수에 대한 확신 부족(72%)도 주요 제약 요인으로 지적되었습니다. 그 결과 많은 기업이 자체 솔루션 개발에 한계를 느끼고 있으며, 세무 기능용 솔루션 구축이 ‘매우 수월하다’고 응답한 비중은 21%에 그쳤습니다. AI 에이전트를 도입할 준비가 어느 정도 또는 완전히 되어 있다고 답한 기업도 39%에 불과했습니다. 이는 기술과 데이터 기반 운영 전환을 추진하기 위해 기업이 해결해야 할 핵심 과제가 여전히 구조적이고 복합적임을 보여줍니다.

이러한 배경 속에서 외부 AI 전문가와의 협업은 전략적 선택으로 부상하고 있습니다. 응답자의 78%는 향후 2년 내 AI 역량을 갖춘 외부 전문가와의 협력이 세무 기능 고도화에 실질적 도움이 될 것이라고 바라봤습니다. 내부 역량만으로는 빠르게 변화하는 환경에 대응하기 어렵다는 인식이 확산되면서, 실제로 83%는 외부 전문 역량을 적극 활용하고 있는 것으로 나타났습니다. 특히 기업들은 단순·반복 업무의 69%를 외주화해 내부 인력이 전략적 고부가가치 업무에 집중하도록 운영 방식을 전환하고 있으며, 85%는 이러한 변화가 실질적인 효과를 거두고 있다고 평가했습니다.

이와 함께 세무·재무 임원들은 단순 업무는 AI로 자동화하거나 외부화하고, 조직을 보다 민첩하고 인사이트를 제공할 수 있는 방향으로 재편하고 있습니다. 현재 세무 전문가는 업무 시간의 53%를 반복적·운영 중심 업무에 사용하고 있으나, 이를 절반 이하인 21% 수준까지 낮추고 보다 전략적인 역할에 집중하려는 전환 의지가 뚜렷하게 나타났습니다.