생성형 AI를 활용한 재무제표 분석의 가능성과 한계

1. 생성형 AI의 등장과 재무분석의 혁신 

생성형 AI(Generative AI)는 단순한 데이터 처리 기술을 넘어,
문장과 의미를 스스로 이해하고 만들어내는 인공지능이다.
ChatGPT, Claude, Gemini 등 대형 언어모델(LLM)은
수많은 재무제표, 회계기준서, 기업 보고서를 학습하며
숫자와 언어를 동시에 해석할 수 있는 능력을 갖추었다.
이제 AI는 재무제표의 수치를 읽는 것뿐 아니라
주석과 경영진 의견, 산업 리스크, 시장 심리를 통합 분석할 수 있다.
예를 들어, 생성형 AI는 한 기업의 손익계산서와 현금흐름표를 함께 분석해
“이익은 증가했지만 영업현금흐름은 악화되었다”는 의미를 자연어로 설명할 수 있다.
또한, AI는 과거 데이터와 유사한 패턴을 찾아
향후 재무상태 변동이나 부도 위험을 예측하는 보고서를 자동 생성할 수도 있다.
이처럼 생성형 AI는 단순한 회계 데이터 해석을 넘어,
재무정보를 ‘이해’하고 ‘설명’하는 단계로 진화하고 있다.
이는 회계사가 수행하던 정성적 분석의 일부를 자동화하며,
회계·재무 분야의 패러다임을 근본적으로 바꾸는 혁신적 사건이다.

 

2. 생성형 AI의 작동원리와 데이터 해석 구조 

생성형 AI의 핵심은 언어와 수치의 융합적 이해다.
LLM은 인간처럼 “단어와 문맥의 관계”를 학습하지만,
최근에는 숫자·표·그래프 등 구조화된 데이터까지 함께 해석할 수 있다.
이를 통해 AI는 단순히 텍스트를 요약하는 수준을 넘어,
의미 기반 추론(semantic reasoning) 을 수행한다.
예를 들어, 재무제표에서 매출총이익률이 감소했는데
경영진 보고서에서 “신규 고객 확보 비용 증가”라는 문장이 등장하면,
AI는 두 정보를 연결해 매출총이익률 하락의 원인을 자동 추론한다.
또한 이미지 기반 인식 기술을 통해
PDF 형태의 감사보고서나 IR 자료도 자동 변환하여 분석한다.
최근에는 멀티모달(multi-modal) AI가 등장해,
숫자·텍스트·음성(기업 실적 발표)까지 통합적으로 해석한다.
이러한 기술은 과거 재무분석가들이 일일이 읽고 비교하던 작업을
AI가 실시간으로 대체할 수 있게 했다.
결국 생성형 AI는 회계정보의 해석 속도를 높이고
전문가의 판단을 보조하는 ‘인지적 동반자(cognitive partner)’ 로 발전하고 있다.
그러나 그 정확성은 여전히 데이터 품질과 학습의 편향에 의해 제한된다.

 

3. 생성형 AI 분석의 한계와 윤리적 위험 

생성형 AI는 강력한 언어 생성 능력을 가졌지만,
그만큼 ‘환각(hallucination)’ 현상이라는 치명적 한계를 갖는다.
AI가 실제로 존재하지 않는 수치나 근거를 만들어내는 현상이다.
예를 들어, AI가 “해당 기업의 영업이익률은 12.5%입니다”라고 답했을 때,
그 근거 데이터가 존재하지 않거나,
과거 유사 기업의 평균치를 임의로 대입한 결과일 수도 있다.
이러한 오류는 회계정보의 신뢰성에 직접적인 위협이 된다.
또한 AI의 판단은 학습데이터의 편향(bias) 에 영향을 받는다.
특정 국가, 산업, 회계기준(IFRS·US GAAP)에 치우친 데이터로 학습되면,
글로벌 기업의 재무상태를 공정하게 해석하지 못한다.
더 나아가 AI는 윤리적 판단 능력이 없다.
숫자상 ‘이익 극대화’를 최적화 목표로 설정하면,
비윤리적 회계처리나 ESG 리스크를 간과할 수 있다.
AI가 아무리 정확한 보고서를 작성해도,
그 결과를 ‘옳다’고 보증하는 것은 인간의 윤리적 판단이다.
따라서 생성형 AI를 재무제표 분석에 적용할 때는
항상 “AI의 결과는 보조적 도구일 뿐”이라는 원칙이 전제되어야 한다.

 

4. 생성형 AI와 인간 분석가의 공존 

생성형 AI는 회계사와 재무전문가를 대체하지 않는다.
오히려 AI는 인간 분석가의 해석력과 판단력을 확장시키는 도구다.
AI가 재무제표를 요약·분류·패턴화하는 동안,
인간은 그 결과의 타당성을 검토하고, 전략적 의미를 도출한다.
이러한 협업 구조는 ‘하이브리드 분석(hybrid analysis)’ 으로 불린다.
AI는 속도와 정밀도를 담당하고,
인간은 방향과 윤리를 담당한다.
특히 회계분야에서는 AI의 설명가능성(Explainability) 이 필수적이다.
기업의 투자 판단이나 감사의견은 수치 이상의 신뢰를 요구하기 때문이다.
따라서 향후 AI 회계시스템은 단순히 답을 제시하는 수준을 넘어,
“왜 이런 결과를 도출했는가?”를 설명할 수 있어야 한다.
또한 회계사들은 AI 분석의 결과를 검증하고,
오류·편향·조작 가능성을 최소화하는 책임 있는 AI(Accountable AI) 관리 체계를 구축해야 한다.
결국 AI는 인간의 판단을 대체하는 존재가 아니라,
그 판단을 더 넓고 깊게 만드는 윤리적 파트너가 되어야 한다.
기술의 진보보다 중요한 것은, 그 기술을 신뢰의 언어로 해석하는 인간의 지혜다.