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[IT뉴스][AI 워클플로우 혁신⑥] 주요 회계법인, 감사·세무에 AI 심는다…'도메인 전문성' 전면 배치

온카뱅크관리자

2026-05-15 06:17:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 감사·세무·내부통제에 AI 이식하는 E2E 실행 프로젝트 확산 
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 기업 AI 전환은 더 이상 모델 성능이나 도입 여부의 문제가 아니다. 수억원을 들인 PoC가 실제 손익으로 이어지지 않는 ‘AI 역설’ 속에서 ROI, 보안, 데이터 거버넌스, 책임성, 운영비가 새 기준이 됐다. &lt;디지털데일리&gt;는 7회에 걸쳐 글로벌 빅테크의 워크플로우 장악 전략과 국내 IT·클라우드·AI 기업들의 실행 파트너 경쟁을 함께 짚어, AI가 비용이 아닌 성과가 되기 위한 조건을 살펴본다. 모델 공급자의 직접 진입, 산업별 특화 데이터 확보, 법·규제 대응을 결합한 운영 체계가 향후 AX 시장의 승부처가 될 전망이다.&lt;편집자&gt;
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 [디지털데일리 박재현기자] 글로벌 AI 기업과 국내 IT서비스 기업들이 범용 에이전트·플랫폼을 앞세워 컨설팅 시장에 진입하고 있는 가운데, 삼일Pwc, 삼정KPMG, EY한영 등 주요 회계법인들은 다른 전략을 펴고 있다. 전략 보고서 대신 감사·세무·내부통제 같은 전문 서비스 업무에 AI를 직접 이식하되, 검증 책임과 규제 대응을 함께 묶는 방식이다. 범용 모델만으로는 이 영역에 진입하기 어렵다는 판단에서다.
 ◆'일하는 AI'의 시대…보고서에서 워크플로우로
 2025년을 기점으로 기업 AI 수요의 성격이 바뀌었다. 2024년까지 도입 검토나 시범구축(PoC) 수준에 머물렀던 기업들이 실제 업무에 AI 에이전트를 배치해 사람과 협업하는 단계로 이동했다.
 업계에서는 이 흐름을 두고 기업들이 이제 '똑똑한 AI'가 아니라 '일하는 AI'를 요구하기 시작했다고 진단한다.
 수요가 구체화된 영역도 명확하다. 대량 전표를 분석하는 지능형 감사 플랫폼, 세법 개정안과 판례를 기반으로 절세 시나리오를 도출하는 세무 에이전트, 공급망 ESG 리스크 모니터링과 지속가능경영 보고서 초안 생성, 내부통제 테스트 자동화까지다. 특정 기능에 국한되지 않고 회계법인이 제공하는 서비스 전반에서 AI 도입 요구가 동시에 높아지고 있다.
 스태티스타 조사에 따르면 2025년 전 세계 세무, 회계 및 감사 서비스 업계 종사자들에게 있어 세무 조사는 가장 일반적인 활용 사례였다. 응답자의 거의 80%가 세무 조사 목적으로 생성형 AI를 사용한다고 답했다. 36%는 감사 목적으로, 62%는 세무 자문 목적으로 사용한다고 응답했다. 
 국내 대표 회계법인들은 이러한 흐름을 'AI 드리븐 프로세스 개선(AI Driven PI)'로 규정하고 있다. 단순한 PI를 넘어, AI 에이전트를 도입해 사람과 AI의 협업 프로세스를 재설계하는 방식이다. 실제로 삼정KPMG에 따르면, 최근 발주되는 업무혁신 및 정보화전략계획 컨설팅 대부분이 AI 접목을 기본 조건으로 요구하고 있다.
 PPT 보고서 중심의 자문 비중이 줄고, 전략 수립과 실제 에이전트 구축·운영이 한 묶음으로 발주되고 있다. 단편적 업무 자동화를 넘어, 전사에 흩어진 데이터를 통합하고 도메인 의미 체계를 온톨로지·지식그래프로 정제한 뒤, 그 위에 의사결정 인텔리전스까지 얹는 엔드투엔드 프로젝트 발주가 빠르게 늘고 있다.
 삼일PwC AX노드 측은 이를 '데이터 레이어, 지식 레이어, 의사결정 레이어를 한 번에 설계·구축하는 구조'로 설명했다. 고객이 요구하는 것은 보고서가 아니라 실제로 동작하는 에이전트와 워크플로우, 그리고 그것이 경영 의사결정에 연결되는 구조라는 것이다.
 수익 구조에도 변화가 감지된다. AI 도입으로 동일 업무의 소요 시간이 단축되면서, 투입 인력과 시간에 비례하던 맨먼스 기반 보수 체계만으로는 가치 회수가 어려워졌다. 가치 기반 모델, 자산 기반 구독, 성과 공유형 등 새로운 수익 모델이 빠르게 거론되는 배경이다.
 인력 구조도 함께 재편되고 있다. 데이터 정합성 점검, 단순 조서화 같은 반복 작업은 AI가 조금씩 흡수하는 반면, AI 결과물에 대한 비판적 검증, 고객 비즈니스와의 연결고리를 해석하는 문제 정의, 고객 프로세스에서 AI 에이전트 배치를 설계하는 역할이 고부가가치 영역으로 부상하고 있다.
 ◆범용 AI가 넘지 못하는 선…도메인 데이터와 전문가 책임
 대표 회계법인들이 AI 전환 압박 속에서도 고유한 경쟁 영역을 주장할 수 있는 근거는 두 가지다. 수십년간 축적한 도메인 데이터와 최종 판단에 수반되는 법적·전문가 책임이다.
 도메인 데이터 측면에서 회계법인이 보유한 자산은 성격이 다르다. 감사 조서, 세무 판례, 딜 구조화 노하우, 산업별 내부통제 기준은 공개된 데이터가 아니다.
 이에 삼일PwC AX노드는 도메인 자산화를 한 단계 더 구조화한다. 단순 학습이 아니라, 감사·세무·딜·내부통제 각 영역의 업무 절차와 판단 기준을 온톨로지·지식그래프로 구조화하고, 전문가의 암묵지를 프롬프트·체크리스트·평가셋(Eval Set) 형태로 표준화한다. RAG·에이전트의 컨텍스트 레이어에 주입해 범용 LLM 위에서도 삼일의 판단 기준이 그대로 작동하도록 만드는 방식이다.
 삼정KPMG는 수십 년간 축적한 이 자산을 외부로 유출되지 않는 벡터DB에 자산화하고, AI가 답변을 생성할 때 이 검증된 데이터베이스만을 참조하도록 설계해 할루시네이션을 억제한다. 이동근 삼정KPMG AI센터장은 "범용 AI 모델이 백과사전이라면, KPMG가 보유한 데이터는 특화된 전문가"라고 표현했다.
 책임 거버넌스 역시 범용 AI의 진입을 막는 요인이다. AI 오류로 고객사에 재무적 손실이 발생했을 때, 책임을 질 수 있는 주체는 전문가 자격을 가진 법인이다. 글로벌 AI 기업이나 SI가 아무리 정교한 모델을 제공해도, AI는 보조 수단이며 최종 판단과 책임은 전문가에게 있다는 원칙 아래 작동하는 휴먼-인-더 루프 구조는 회계법인이 자연스럽게 점유하는 영역이다.
 삼정KPMG는 금융분야 AI 가이드라인 초안이 명기한 보조수단성 원칙을 내부 기준으로 수용하고 휴먼-인-더-루프 검증 단계를 의무화했다.
 삼일PwC도 AI 산출물에 대한 전문가 검증 의무화, 모델·프롬프트·데이터 버전과 산출 근거의 로그 추적성 확보, 솔루션 벤더와의 계약상 책임 범위 구분을 가이드라인으로 수립했다. 이 책임 체계 자체가 범용 AI 기업이 쉽게 진입하기 어려운 방어선을 만든다.
 삼일PwC가 공개한 AI 성과 연구에 따르면, AI 피트니스 지수 상위 20% 기업이 나머지 대비 7.2배의 성과 격차를 기록했다. 이 격차를 만드는 핵심 변수 중 하나로 거버넌스·리스크 관리 역량이 지목됐다. 고객 현장에서 체감하는 우려도 동일하다. 금융·제조 대기업은 데이터 외부 유출 우려로 퍼블릭 LLM 직접 사용을 꺼리는 경우가 많다.
 삼일PwC AX노드는 이에 대응해 독자파운데이션모델, 클라우드 생성형AI 게이트웨어(Cloud GenAI Gateway), 온프레미스·프라이빗 LLM, 그룹 LLM 허브 등 다양한 옵션을 함께 제시하며 보안과 정확성 이슈를 동시에 해소하는 방향으로 접근하고 있다.
 삼정KPMG는 이 수요를 별도 사업 기회로 읽고, 고객사가 안전하게 AI를 활용할 수 있도록 거버넌스 체계 구축을 지원하는 'AI 거버넌스 컨설팅'을 확대하고 있다.
 EY한영은 '책임감있는 AI(Responsible AI)'를 기반으로 AI 규제 대응 전략 수립부터 전사적 AI 거버넌스 설계, 리스크 관리 체계 구축까지 포괄하는 컨설팅 서비스를 제공하고 있다.
 ◆삼일PwC, 도메인 자산의 솔루션화에 집중=삼일PwC AX노드는 도메인 지식의 솔루션화에 무게를 싣는다.
 세금 에이전트·어카운팅 인사이트와 같은 자체 개발 솔루션의 SaaS·구독형 과금, 에이전트 사용량 기반 과금, 절감 효과나 리스크 발견 금액에 연동된 성과 공유형, 고객사 전용 에이전트·도메인 LLM을 구축한 뒤 운영비를 받는 매니지드 AI 모델을 병행하는 방향이다.
 재무·세무·인사·내부통제 같은 기능 영역에서 먼저 표준화·제품화한 솔루션을 고객사별 맞춤 프론트 영역으로 확장하는 투트랙 전략이 기반이다. 실제로 자체 개발한 내부통제 AI 솔루션은 업계 최초로 해외 수출에 성공하기도 했다.
 인력 측면에서는 콘텍스트 엔지니어링, 하네스 엔지니어링 중심의 에이전트 활용 교육 체계를 새로 설계하고 있다. 단순 분석 대신 AI 산출물 검증, 클라이언트 커뮤니케이션, 자기 업무 영역에 맞는 에이전트·워크플로우 직접 설계가 고부가가치 영역으로 이동하는 흐름이다.
 중장기적으로는 고객이 요청하기 전에 문제를 먼저 짚고 해법을 제시하는 '선제적 솔루션(Proactive Solution) 모델'을 지향한다.
 이승환 삼일PwC 부대표는 "진짜 IP는 모델 자체가 아니라 도메인 데이터·방법론·검증된 워크플로우·평가 체계의 결합"이라며 "여러 도메인을 가로질러 선제적 제안이 가능한 올-라운더(All-rounder)형 조직을 완성하는 것이 목표"라고 말했다.
 ◆삼정KPMG, AI 실행 역량 내재화로 승부
 삼정KPMG는 수익·인력·전략 세 축에서 AI 실행 역량의 내재화에 방점을 찍는다. 수익 구조는 세 가지 방향을 병행한다.
 투입시간과 무관하게 프로젝트의 최종 가치로 보수를 산정하는 가치 기반 모델, 도메인 전문성이 담긴 AI 솔루션을 구독 형태로 제공하는 자산 기반 구독 모델, AI 기반 업무혁신으로 고객사가 얻는 재무적 이익과 연동하는 성과 공유형이다.
 기존 맨먼스 모델이 한번에 사라지지는 않겠지만 이 세 가지 방식이 시장에 빠르게 확산될 것이라는 전망이다.
 인력 측면에서는 AI 결과물에 대한 비판적 검증, 고객 비즈니스와의 연결고리를 해석하는 문제 정의, 고객 프로세스에서 AI 에이전트 배치를 설계하는 'AI 비즈니스 아키텍트' 역할로 주니어를 육성하고 있다.
 중장기적으로는 업계 최고 전문가들이 AI 실행 역량을 내재화해 고객의 복잡한 문제를 해결하는 'AX 선도 파트너'를 지향한다. 이를 위해 자체 AI 엔지니어를 보유하고 AI 구축 역량을 내재화했으며, 직접 AI 서비스를 구축하는 동시에 SI 사업자와 협업해 대규모 AX 사업을 공동 수행하는 방식도 병행하고 있다.
 이동근 삼정KPMG AI센터장은 "AI 기술을 회계법인이 보유한 전문지식과 결합해 가치 있는 비즈니스로 전환하는 것이 경쟁력"이라며 "도메인 전문성과 AI 기술 이해를 함께 갖춘 양손잡이 인재를 육성하는 것이 핵심"이라고 말했다.
 ◆ EY한영, 글로벌 플랫폼에 한국형 AI 내재화=EY한영은 지난 4월 업계 최초로 엔터프라이즈급 AI 에이전트를 회계감사 업무 전반에 도입했다. 감사 전 과정에 AI 에이전트를 적용해 업무 효율 개선을 넘어 감사 품질 자체를 끌어올린다는 전략이다.
 플랫폼 측면에서는 글로벌 자산을 국내 환경에 이식하는 방식을 택하고 있다. EY한영은 글로벌 자산 개발에 참여해 한국에서도 사용 가능한 플랫폼을 사용하고 있다. 글로벌 통합감사 플랫폼 'EY 캔버스'에는 여러 AI가 데이터 수집, 이상 탐지, 회계 기준 검증, 문서 작성 등을 분담해 협력하는 멀티 에이전트 프레임워크가 내재됐다.
 EY는 2028년까지 감사 전 과정에 AI 지원 체계를 구축할 계획이다.
 EY한영은 최근 이를 확장해 물리적 전담 조직인 ‘EY AI 센터’를 새롭게 출범시켰다. 기존 감사·세무·EY-파르테논(전략·재무자문)·금융사업 등 각 부문에서 독자적으로 운영되던 AI 조직을 전사 차원의 통합 AI 전문조직인 'EY AI 허브'로 통합해 버추얼 조직 형태로 운영해왔다.
 EY AI 센터는 AI 엔지니어와 데이터 사이언티스트 중심의 전담 인력으로 구성되며, 전략 수립부터 기술 검증(PoC), 모델 개발 및 구현을 지원한다. 또한 피지컬 AI, 온프레미스·프라이빗 LLM 등 핵심 AI 기술 분야에 대한 선행 연구를 수행하고 있다.
 세무 영역에서는 주요 세무신고 업무를 자동화하는 한국형 AI 통합 세무 컴플라이언스 솔루션과 AI 챗봇형 세법 리서치·자문 시스템을 개발하고 있다. EY가 보유한 세무 데이터와 외부 공신력 정보를 결합한 AI 기반 세무 자문 솔루션인 ‘AI 글로벌 텍스 리서치 어시스턴트’를 개발 중이다.
 중장기 전략은 글로벌 네트워크와 한국형 도메인의 결합이다. 기술 중심이 아닌 사람 중심의 AI 원칙과 축적된 AI 역량을 기반으로 고객사의 운영 혁신, 리스크 관리, 성장 전략에 이르는 AI 트랜스포메이션 여정을 전방위적으로 지원하는 것을 목표로 하고 있다.
 세 회사의 전략의 공통점은 동일하다. AI 기술 자체는 범용화되기에 차별화는 결국 도메인 전문성과 AI 실행 역량의 결합에서 나온다는 것이다. 글로벌 AI 기업이 실행 조직으로 기업 현장에 파고드는 동안, 회계법인들은 통제·신뢰·규제 대응이라는 영역에서 경쟁 방어선을 구체화하고 있다.
 AI 모델이 범용화될수록 도메인 판단과 법적 책임의 무게는 오히려 커진다는 논리가 이들의 공통된 승부수다.
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