데이터 기반 회계 예측: 전통적 회계 모형의 대안

1. 전통적 회계모형의 한계

전통적인 회계분석은 과거 재무제표의 수치를 바탕으로 기업의 미래를 예측한다.
대표적인 예가 재무비율분석(financial ratio analysis)과 선형회귀모형(linear regression)이다.
예를 들어, 부채비율·유동비율·ROA·ROE 등의 지표를 통해
기업의 수익성과 안정성을 평가하고 파산확률을 예측한다.
하지만 이러한 접근은 몇 가지 근본적 한계를 가진다.
첫째, 비선형적 관계(non-linearity) 를 포착하지 못한다.
기업의 재무성과는 단순히 하나의 변수로 설명될 수 없으며,
시장환경·경영전략·거시경제요인 등 복합적 변수들이 상호작용한다.
둘째, 정태성(static assumption) 이 강하다.
과거 데이터가 미래에도 동일한 패턴을 유지할 것이라는 전제가 깔려 있다.
그러나 현대 경제는 빠르게 변화하며, 특히 팬데믹·금리 급등·AI산업 변화 등
예측 불가능한 요인이 많다.
셋째, 전통모형은 데이터의 양보다 해석자의 직관에 의존한다.
즉, 분석가는 제한된 표본으로 가설을 검증하고,
그 결과를 전체 시장에 일반화한다.
이러한 방식은 불확실성이 큰 시대에는 더 이상 유효하지 않다.
바로 이 지점에서 데이터 기반 회계예측(data-driven accounting prediction) 이
새로운 대안으로 부상하고 있다.

 

 

2. 데이터 기반 회계예측의 원리 

데이터 기반 회계예측은 방대한 양의 재무·비재무 데이터를 학습한
머신러닝(Machine Learning) 알고리즘을 활용한다.
이 접근법은 사람이 직접 설정한 공식이나 가정을 따르지 않고,
데이터 속의 패턴을 스스로 찾아내 예측 모델을 구축한다.
예를 들어, 수천 개 기업의 과거 재무제표, 주가 변동,
뉴스 기사, SNS 감성 분석(sentiment analysis) 데이터를 결합하면
기업의 부도 가능성, 실적 변동, 감사의견 위험 등을 예측할 수 있다.
특히 랜덤포레스트(Random Forest), XGBoost, 신경망(Neural Network) 등
비선형 관계를 학습하는 모델은 전통적 회귀모형보다 훨씬 높은 예측력을 보인다.
또한 최근에는 자연어처리(NLP)를 활용해
감사보고서·경영진 코멘트·공시 텍스트의 언어적 뉘앙스를 분석하여
회계정보의 ‘신뢰도’를 측정하려는 시도도 활발하다.
데이터 기반 회계예측의 가장 큰 특징은
인간의 가정이 아니라 데이터 자체가 말하도록 하는 것이다.
이는 과거 “회계사가 재무제표를 해석한다”는 패러다임에서
“데이터가 회계적 진실을 드러낸다”는 새로운 인식으로의 전환이다.

 

3. 데이터 회계모형의 장점과 위험 

데이터 기반 회계예측의 가장 큰 장점은 예측정확도의 향상이다.
머신러닝은 수백 개의 변수를 동시에 고려하며,
사람이 인식하지 못하는 미세한 패턴까지 포착한다.
예를 들어, 전통 회계분석에서 “매출 증가 = 긍정 신호”로 단정한다면,
AI는 매출 증가 속에 숨어 있는 재고 누적, 고객 이탈률 상승 같은
잠재적 위험 변수를 함께 고려할 수 있다.
하지만 이 강점은 동시에 위험을 내포한다.
AI 모델은 “왜 이런 결과를 냈는가?”를 명확히 설명하지 못한다.
이것이 설명가능성(Explainability) 의 한계다.
기업이 AI 회계예측 결과를 경영의사결정에 활용하려면
그 판단 근거를 이해할 수 있어야 한다.
그러나 블랙박스 형태의 알고리즘은
결과는 정확하지만 과정이 불투명해 회계의 핵심 가치인 투명성(transparency) 과 충돌한다.
또한, 학습 데이터에 포함된 과거 편향이 그대로 반영될 수 있다.
예를 들어, 특정 산업군이 과거에 부정 사례가 많았다면,
AI는 그 산업 전체를 ‘위험’으로 과대평가할 수 있다.
따라서 데이터 기반 회계예측은 정확성의 향상과 윤리적 책임의 균형 속에서
활용되어야 한다.

 

4. 인간 회계사의 역할과 회계의 미래 

데이터 기반 회계예측이 발전할수록
“인간 회계사는 필요 없는가?”라는 질문이 제기된다.
그러나 현실은 그 반대다.
AI는 숫자를 통해 과거의 패턴을 예측하지만,
그 숫자의 의미를 사회적·경제적 맥락 속에서 해석하는 것은 여전히 인간의 몫이다.
AI가 “이 기업은 위험하다”고 진단하더라도,
그 이유가 기술적 변화 때문인지, 회계정책의 선택 때문인지는
회계사가 판단해야 한다.
또한 데이터 기반 회계예측이 확산될수록
회계사의 역할은 단순한 ‘기록자’에서 ‘해석자’로 진화한다.
AI가 만든 예측 결과를 비판적으로 검토하고,
윤리적 기준과 법적 규제에 부합하도록 조정하는 역할이 필요하다.
이를 위해 회계교육도 변화해야 한다.
통계, 데이터분석, 프로그래밍 등 기술적 역량과 함께
윤리·지배구조·사회적 책임에 대한 감수성이 필수적이다.
미래의 회계는 “데이터가 말하는 숫자”와 “인간이 해석하는 의미”가 공존하는 구조다.
즉, AI가 속도를 제공한다면, 인간은 방향을 결정한다.
데이터 기반 회계예측의 진정한 가치는
기술이 아니라 그 기술을 올바르게 사용하는 인간의 통찰에 달려 있다.