CFO도 (아직) 모르는 AI의 투자 가치

CFO들은 AI에 투자해야 한다는 걸 압니다. 그런데 정작 자기 분야가 요구하는 투자 근거는 좀처럼 나오지 않습니다.

Airwallex가 의뢰한 최근 Forrester 조사에서는 APAC, EMEA, 북미 지역의 재무 리더 1,279명을 대상으로 설문을 진행했습니다. 그 결과, 지난 몇 달간 재무 리더들 사이에서 커져 온 긴장이 숫자로 드러났습니다.

재무 리더의 40%는 AI에 대한 명확한 투자 근거를 만들지 못해, AI 활용이 단기 생산성 향상 그 이상으로 나아가지 못하고 있습니다.

한편 재무 리더의 74%는 앞으로 12개월 동안 재무 업무 흐름에 AI를 통합하는 일을 최우선 과제로 보고 있습니다. 통제 절차를 강화하고 규제를 준수하는 것만큼 중요하게 보고 있는 것이죠. 도입 의지도, 확신도 있다는 뜻인데요. 문제는 이런 의지를 뒷받침할 근거를 대지 못하는 데 있습니다. 그래서 많은 재무 리더가 확신을 갖고도 발이 묶여 있는 것입니다.

여러 관할 지역에 걸쳐 법인을 운영하며 다양한 통화를 쓰고 있다면 문제는 더 커집니다. 대부분의 재무팀이 AI에 기대하는 것은 결산 마감 단축, 실시간 재예측, 상시 리스크 탐지인데요. 이 세 가지 모두 이사회에게 익숙한 방식으로는 효과를 증명하기 어렵기 때문입니다.

별도 표기가 없는 한, 아래 통계는 2026년 6월 Airwallex의 의뢰로 Forrester Consulting이 진행한 "Building An AI-Ready Finance Function" 조사에서 가져왔습니다.

압박이 커질수록 신중해야 하는 이유

Airwallex가 만나는 기업들에서도 같은 이야기를 듣습니다. CFO와 CEO는 이사회, 투자자, 업계 사람들에게 같은 질문을 받고 있죠. “AI, 어떻게 활용하고 있나요?” Airwallex의 최고제품책임자 Shannon Scott도 최근 팟캐스트에서 이런 분위기를 전했습니다.

CFO가 선뜻 움직이지 못하는 것도 당연합니다. 자본을 투입하기 전에 투자 효과를 먼저 증명하는 방식으로 일해온 사람들이니까요. 그런데 AI는 쓰는 만큼 비용이 달라지고, 효과는 몇 년에 걸쳐 쌓입니다. 기존 방식으로 투자 근거를 짜려 하면 전제부터 어긋나는 셈입니다.

재무 리더의 42%는 재무 조직을 더 빠르게 바꾸는 경쟁사에 뒤처질까 우려하고, 45%는 AI 적용이 더디면 변화에 대응하는 힘이 떨어질 것으로 봅니다. 지금 움직이면 증명되지 않은 곳에 비용을 쓰는 셈이고, 기다리면 경쟁사가 앞서 나가는 걸 지켜봐야 하죠. 이러지도, 저러지도 못하는 상황에 놓인 셈입니다.

완벽한 ROI를 기다리는 동안 쌓이는 리스크

보수적인 조직일수록 완벽한 투자 근거를 원합니다. 익숙한 방식은 이렇습니다. 시범 도입하고, 성과를 측정하고, 이사회에 보고한 뒤 승인을 받아 확대하는 것이죠. 예측 가능하고 감가상각이 일정한 소프트웨어라면 이 방식이 통합니다. 하지만 AI는 이런 익숙한 방식을 무너뜨립니다. 비용은 고정되어 있지 않고, 효과는 고르게 쌓이지 않으며, ERP 이전이나 데이터 웨어하우스 통합, 조직 개편에서 AI만의 기여도를 따로 떼어 증명하는 것도 불가능에 가깝죠.

Deloitte의 조사를 보면 기다리는 쪽의 셈법은 더 복잡해집니다. 절반 가까운 기업이 AI에 투자한 뒤 2년 안에 효과를 봅니다. 하지만 69%는 책임과 통제 체계를 갖추는 데만 12개월이 넘게 걸린다고 답했고, AI 활용을 시작한 뒤 6개월 안에 실제 재무 업무에도 적용하는 조직은 3분의 1이 채 되지 않았습니다. 효과는 분명히 나타나지만 분기마다 평가하기엔 더디죠. 그렇다고 AI를 쓰지 않은 채로 한 분기, 한 분기를 보내면 그 한 분기만큼의 경험이 경쟁사에는 쌓이고 그만큼 격차가 벌어진다고 볼 수 있스니다.

Deloitte의 조사를 보면 기다리는 쪽의 셈법은 더 복잡해집니다. 절반 가까운 기업이 AI에 투자한 뒤 2년 안에 효과를 봅니다. 하지만 69%는 책임과 통제 체계를 갖추는 데만 12개월이 넘게 걸린다고 답했고, AI 활용을 시작한 뒤 6개월 안에 실제 재무 업무까지 적용하는 조직은 3분의 1이 채 되지 않습니다. 효과는 분명히 나타나지만, 분기 단위 평가로는 좀처럼 잡히지 않습니다. 그렇다고 AI 없이 한 분기를 보내면, 그만큼의 경험이 경쟁사에는 쌓이고 우리에게는 남지 않습니다. 격차는 그렇게 벌어집니다.

Square Peg Capital의 공동창업자 Paul Bassat도 최근 팟캐스트에서 관망하는 태도를 경계해야 한다고 말했습니다. 그가 든 비유는 곱씹어볼 만합니다. 전기가 모든 것을 굴러가게 하는 기반이 된 것처럼, AI도 같은 길을 갈 것이라는 이야기입니다. 결국 앞서 나가는 조직은 해결할 가치가 있는 문제를 먼저 찾고, 그 문제에 AI를 빠르게 적용하는 조직일 가능성이 큽니다.

지연 비용이 곧 투자 근거

Forrester가 재무 리더들에게 AI 도입을 미룰 때 치르는 가장 큰 비용을 묻자, 42%가 같은 답을 내놨습니다. 경쟁사에 뒤처지는 것이라는 대답을요. 기다리는 시간이 한 달씩 늘어날수록 그 격차는 결산 마감 주기와 자금 가시성, 전망 수정 속도 전반에서 벌어집니다.

그렇다면 근거가 없는 상태에서 무엇부터 시작해야 할까요? 문제에서 출발해야 합니다. 어느 재무 조직에나 오래 풀지 못한 과제가 있습니다. 그걸 해결할 기술이 최근까지 없었기 때문입니다.

문제를 찾았다면 그다음은 어떤 기반 위에서 AI를 움직일지가 갈림길이 됩니다. 같은 AI라도 좋은 의사결정을 더 빠르게 만들 수도, 잘못된 의사결정을 더 크게 키울 수도 있기 때문입니다. 재무 시스템이 여러 은행, 청구 플랫폼, 서로 연결되지 않은 회계 솔루션에 흩어져 있다면 AI는 불완전한 데이터를 바탕으로 작동합니다. 겉으로는 정교해 보이지만, 맥락이 빠진 결정을 내놓을 수 있죠. 반대로 통합된 시스템 위에 재무 데이터를 모으면 AI는 법인, 통화, 관할 지역 전반을 함께 볼 수 있습니다. 팀 입장에서도 시스템 여러 개를 따로 익히는 대신, 하나의 시스템을 기준으로 일할 수 있게 되고요.

다만 기반을 갖춘다고 끝나는 것은 아닙니다. 나머지 절반은 사람의 몫입니다. 재무 리더의 53%는 AI 기반 재무 프로세스를 운영해 본 팀 경험이 부족하다는 점을, 29%는 변화에 대한 저항을 걸림돌로 꼽았습니다. 이 두 가지 우려는 서로를 키웁니다. 경험 쌓는 일을 미룰수록 나중에 넘어야 할 문턱은 높아지고, 6개월 먼저 시작한 경쟁사와의 격차도 그만큼 더 벌어집니다.

CFO가 신중할 수밖에 없는 이유는 분명합니다. 문제는 경쟁 환경이 그 속도에 맞춰 기다려 주지 않는다는 점입니다. 결국 이 상황을 잘 헤쳐 나가는 CFO가 효율적인 인프라를 먼저 만들고, 풀어야 할 문제에서 출발하며, 이미 만들어지고 있는 가치를 먼저 보고, 측정 체계는 그다음에 맞춰가는 사람일 것입니다.

별도 표기가 없는 한, 아래 통계는 2026년 6월 Airwallex의 의뢰로 Forrester Consulting이 진행한 "Building An AI-Ready Finance Function" 조사에서 가져왔습니다.