[AI 논문 리뷰] 회계감사 분야의 인공지능 도입 현황과 도전과제: 현장 전문가들의 증언

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안녕하세요, 여러분! 오늘은 인공지능 분야의 흥미로운 연구 논문을 소개해 드리려고 합니다. 이번 포스팅에서는 Julia Kokina, Shay Blanchette, Thomas H. Davenport, Dessislava Pachamanova의 "Challenges and opportunities for artificial intelligence in auditing: Evidence from the field"(회계감사에서의 인공지능의 도전과 기회: 현장 증거)를 알아보겠습니다. 이 연구는 회계감사 분야에서 AI 기술의 현재 활용 현황과 도입 과정에서 발생하는 주요 과제들을 살펴보는 중요한 내용을 담고 있습니다.

목차

1. 연구 배경 및 목적
2. 연구 방법론
3. 주요 연구 결과
4. 실생활 적용 및 의의
5. 개인적 소감 및 향후 전망

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1. 연구 배경 및 목적

이 논문은 감사 분야에서 신뢰할 수 있는 AI 개발과 활용을 위한 인공지능 거버넌스 메커니즘 개발의 필요성에서 시작되었습니다. 연구자들은 이러한 복잡한 메커니즘을 개발하기 전에, 먼저 AI가 감사 회사와 그들의 클라이언트에게 도입하는 위험과 기회에 대한 명확성을 얻는 것이 필요하다고 보았습니다.

 

따라서 이 연구는 (a) AI가 감사에 어떻게 구현되고 있는지, (b) 감사 클라이언트가 재무 보고에서 AI를 어떻게 사용하는지, (c) AI 구현과 관련된 도전과제는 무엇인지, (d) 감사인과 다른 분야에서 발견된 이러한 과제에 대한 해결책은 무엇인지를 조사했습니다.

 

이 연구는 특히 AI 도입과 관련된 도전과 잠재적 해결책에 초점을 맞추어, 22명의 경험 많은 감사 전문가들과의 인터뷰를 기반으로 진행되었습니다. 기존의 여러 연구에서는 AI의 감사 도입이 지연되었다는 주장과 광범위하게 구현되었다는 상반된 주장이 있어, 이러한 불일치를 해결하고자 했습니다.

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2. 연구 방법론

연구자들은 질적 연구 방법을 채택하여 실무에서 일어나고 있는 일에 대한 깊은 맥락적 지식을 제공하는 것을 목표로 했습니다. 구체적으로, 연구팀은 대형 회계법인의 평균 경력 20.5년인 감사 전문가 22명과 인터뷰를 진행했습니다.

 

참가자들은 Big 4 회계법인과 한 개의 다른 국제 회사를 대표했으며, 그들의 역할은 (1) 실무 감사인, (2) 감사 관리 이사 및 파트너, (3) 감사 실무 리더, (4) 기술 리더로 분류될 수 있었습니다. 모든 인터뷰 대상자는 미국에 기반을 두고 있었으며, AI를 포함한 신기술의 감사 활용에 대한 지식과 경험을 가지고 있었습니다.

 

연구팀은 연구 질문을 중심으로 인터뷰 가이드를 작성했으며, 각 참가자의 고유하고 다양한 경험과 응답에 맞게 후속 질문을 조정했습니다. 인터뷰는 2022년 3월부터 2023년 9월까지 화상회의를 통해 진행되었습니다.

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3. 주요 연구 결과

연구 결과, 대형 회계법인들은 다양한 AI 기술을 도입하고 있지만, 참가자들이 제공한 AI 사례의 분석을 통해 더 미묘한 AI 구현 이해가 드러났습니다.

 

연구진은 "단순 AI" 기술(예: 단순 기계 학습, 계산 언어학)이 감사에서 널리 사용되는 반면, "복잡한 AI" 도구(예: 딥러닝 신경망, 생성형 AI)는 실험적으로만 채택되고 있으며 아직 생산 프로세스에 완전히 배포되지 않았음을 발견했습니다. 그러나 더 고급 AI 기술은 빠르게 성숙하고 있으며 제도화될 가능성이 높습니다.

 

또한, 연구진은 기업들이 반복적인 관리 프로세스를 자동화하기 위해 RPA를 사용하는 반면, 감사 작업에서의 RPA 사용은 그렇게 일반적이지 않다는 것을 발견했습니다.

 

구체적으로, 감사인들은 계약 문서에서 핵심 정보를 추출하기 위해 간단한 자연어 처리 도구를 사용하고 있습니다. 그들은 재무 정보의 이상을 감지하고 추가 인적 조사의 우선순위를 정하기 위해 기계 학습을 사용하고 있습니다. 또한 AI의 추가 사용을 가능하게 하기 위해 데이터 플랫폼에 많은 투자를 하고 있습니다.

 

연구진은 AI 도구 개발의 주요 도전 과제가 투명성과 설명 가능성, AI 편향, 데이터 개인정보 보호, 견고성과 신뢰성, 감사인의 AI 과의존에 대한 두려움, 그리고 AI 지침의 필요성과 관련이 있다는 것을 발견했습니다.

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4. 실생활 적용 및 의의

이 연구의 결과는 감사에서 신흥 기술 도입을 탐구하는 학계와 실무에서 감사 분야의 전문가들로부터 배우려는 실무 감사인 모두에게 관심이 있을 것입니다. AI와 관련된 도전과 기회를 이해하는 것은 전문 서비스 회사가 감사 품질과 효율성의 균형을 맞추는 방법을 평가할 때 중요합니다.

 

책임 있는 AI 구현은 기업뿐만 아니라 그들의 클라이언트에게도 중요할 것입니다. 회사 관리자는 감사인이 재무제표를 감사하기 위해 구현할 도구에 대해 배우고 클라이언트 서비스 제공자가 회사 데이터로 AI 도구를 사용하는 것과 관련된 기회와 위험을 평가함으로써 혜택을 얻을 수 있습니다.

 

또한, 공공 회계 기업이 기술을 사용하는 방법에 대한 추가적인 통찰력을 제공하는 것은 PCAOB 및 기타 규제 기관이 감사 기준에 대한 변경을 고려할 때 정보를 제공할 수 있습니다.

 

연구 결과는 AI가 회계감사의 품질을 향상하고 업무 효율성을 개선할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있지만, 이러한 기술을 책임감 있게 도입하기 위한 적절한 거버넌스 체계와 지침이 필요하다는 것을 시사합니다.

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5. 개인적 소감 및 향후 전망

이 연구는 AI가 회계감사 분야에 가져올 수 있는 변화를 명확히 보여주는 중요한 연구라고 생각합니다. 특히 현장에서 일하는 전문가들의 인터뷰를 통해 얻은 통찰력은 이론에 그치지 않고 실제 상황을 반영한다는 점에서 큰 가치가 있습니다.

 

AI 기술이 발전함에 따라 감사 프로세스는 더욱 데이터 중심적이고 효율적으로 변할 것으로 예상됩니다. 그러나 연구에서 지적된 바와 같이 투명성, 편향성, 데이터 프라이버시 등의 문제는 여전히 해결해야 할 중요한 과제로 남아 있습니다.

 

향후 연구에서는 이러한 도전 과제들을 해결하기 위한 구체적인 프레임워크와 방법론을 개발하는 데 초점을 맞출 필요가 있을 것입니다. 또한, 규제 당국과 회계 전문가 단체는 AI 기술의 사용에 대한 명확한 지침을 제공하여 책임 있는 AI 도입을 지원해야 할 것입니다.

 

결론적으로, AI는 회계감사의 미래를 변화시킬 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있지만, 그 혜택을 최대화하고 위험을 최소화하기 위해서는 신중하고 체계적인 접근이 필요합니다.

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이상으로 "Challenges and opportunities for artificial intelligence in auditing: Evidence from the field" 논문에 대한 리뷰를 마치겠습니다. 여러분께 도움이 되었기를 바랍니다. 궁금한 점이나 의견이 있으시면 댓글로 남겨주세요. 다음 포스팅에서 또 만나요! 😊