회계 업무에서 AI의 전문가 추월과 한계
인공지능 모델이 정형화된 회계 벤치마크 과제에서 공인회계사보다 더 빠르고 정확한 결과를 보였습니다. 다만 인공지능은 복잡한 독립 결산이나 소통 능력을 갖추지 못해 인간 회계사의 보조 도구로 머물고 있습니다. 이번 연구는 단순 반복 업무 중심의 회계 산업 구조 개편 가능성을 보여줍니다.
주장인공지능 모델은 정형화된 회계 업무에서 공인회계사보다 더 빠르고 정확하며 비용 효율적인 결과를 냅니다.
팩트인공지능 연구 기업 머커의 연구에 따르면 평균 5년 이상 경력의 공인회계사 12명과 인공지능 모델을 비교한 결과, 과거와 달리 현재의 인공지능은 APEX 회계 벤치마크 과제를 거의 완벽하게 해결합니다.
팩트18개월 전만 해도 인공지능 모델의 평균 점수는 회계사들의 평균인 37퍼센트에 미치지 못했습니다.
팩트APEX 회계 벤치마크는 40명 이상의 전문가가 구축한 160개의 과제로 구성되어 있으며 10개의 가상 기업 데이터를 바탕으로 합니다.
팩트현재 클로드 오퍼스 5.5가 61.8퍼센트의 점수로 1위를 기록하고 있으며 페이블 5.1과 GPT-6 아스트라가 그 뒤를 잇습니다.
주장인공지능은 세부 사항을 추적하고 지시 사항을 정확하게 따르는 업무에 최적화되어 있습니다.
주장이러한 특성은 회계 산업 전반에 걸쳐 상당한 생산성 향상을 이끕니다.
교차검증인공지능 모델이 뛰어난 성능을 보이지만 어떤 모델도 전체 과제의 60퍼센트 이상을 완전히 해결하지는 못했다고 머커는 밝혔습니다.
교차검증따라서 인공지능은 인간의 감독 없이 독립적으로 결산 업무를 마무리하는 단계에 도달하지 못했습니다.
교차검증이번 연구는 인공지능이 잘하는 영역에 집중되어 있으며 실제 회계 업무의 핵심인 고객과의 소통이나 동료와의 협업은 포함하지 않습니다.
팩트머커는 인공지능이 회계사의 업무를 완전히 대체할 수는 없다고 결론지었으며, 인공지능은 보조 도구로서의 역할을 수행합니다.
출처더 디코더(https://the-decoder.com/ai-beats-licensed-accountants-on-speed-and-accuracy-but-still-cant-close-the-books-without-supervision/) 및 머커의 연구 자료를 교차 검증했습니다.
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