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2024년 Thomson Reuters 조사에 따르면 회계·세무 법인의 8%가 이미 생성형 AI를 사용 중이며 13%는 도입을 계획하고 있다 (30%는 사용을 검토 중, 49%는 당분간 계획 없음). AI 기술의 도입률은 2024년 8%에서 2025년 21%로 급증하여, 법률이나 리스크 관리 등 다른 업계를 제치고 회계 분야에서 가장 가파르게 상승했다. 전체적인 분위기도 긍정적이어서, 회계 전문가의 68%는 AI의 미래 활용에 대해 “기대감” 또는 “희망적”이라고 답했다. 이러한 빠른 변화는 AI가 단순 반복 업무를 자동화하고 오류를 줄이며, 회계사가 더 높은 가치의 작업에 집중하도록 돕는 혁신적 도구로 부상했기 때문이다. 실제로 많은 회계법인이 업무 프로세스에 AI를 적용하여 정확성과 효율성을 향상하고, 고객에게 더 높은 수준의 가치를 제공하고 있다.
물론 일부는 AI 활용에 신중한 태도를 보이지만, 전반적인 흐름은 “기술을 외면해서는 안 된다.” 인식 아래 CPA 업계도 변혁을 맞이하고 있다. 본 아티클에서는 AI가 CPA 직무에 전반적으로 미치는 영향을 다음 다섯 측면에서 살펴본다: (1) 업무 자동화와 효율성 향상, (2) 고용 및 직무 변화 전망, (3) 윤리 및 규제 이슈, (4) 실제 도입 사례와 주요 AI 도구, (5) AI 시대에 CPA가 갖춰야 할 역량. 최신 사례와 자료를 기반으로, AI가 회계 및 감사 업무를 어떻게 바꾸고 있는지, 이러한 변화가 CPA의 역할과 고용에 어떤 의미를 가지며, 윤리적·제도적으로 고려해야 할 사항은 무엇인지 정리해 보았다. 또한 Big 4 회계법인 등의 실제 도입 사례와 활용 기술을 소개하고, 마지막으로 AI 시대에 CPA들이 갖춰야 할 핵심 역량에 대해 논의한다.

1. 업무 자동화와 효율성 향상 측면

AI 기술은 회계 및 감사 분야의 반복적이고 규칙 기반 업무를 자동화함으로써 전반적인 업무 효율성을 크게 향상시키고 있다. 특히 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 기계학습 기반 AI를 활용하면, 기존에 사람의 수작업이 필요했던 업무를 보다 신속하고 정확하게 처리할 수 있다. 예를 들어, 회계에서는 전표 입력, 분개 분류, 계정조정, 청구서 발행 등의 일상적인 작업을 소프트웨어 봇이 자동으로 수행하며, 감사 분야에서는 대량의 트랜잭션 데이터 분석를 AI가 분석하여 이상치 탐지함으로써, 표본이 아닌전체 데이터를 기반으로 보다 정밀한 감사가 가능해졌다.

한 설문에 따르면 회계법인들이 생성형 AI를 가장 많이 활용하거나 활용 계획이 있는 분야는 세법 리서치, 세무신고 준비, 세무 자문, 회계장부 정리, 문서 요약 순으로 나타났다. 이는 세무조사 보고서 작성, 영수증/계약서 검토, 법규 검색 등 시간을 많이 소모하던 업무에 AI가 도입되어 신속성과 정확성이 향상되고 있음을 의미한다.

이러한 자동화로 업무 효율성이 극적으로 개선된 사례들도 확인되고 있다. Stanford와 MIT의 최신 연구에 따르면 AI를 활용하는 회계사는 지원하는 고객 수가 늘어나고 월간 재무결산을 평균 7.5일 빠르게 완료하며, 재무보고의 정확성과 세부내역 품질도 12% 향상된 것으로 나타났다. 이는 AI가 거래 분류, 계정조정 등 반복 작업을 처리해 줌으로써 전문가들이 분석 및 의사결정에 더 많은 시간을 투입한 결과로 보인다.

“미국 대형 회계법인 Moss Adams는 감사(Audit) 업무에 AI 플랫폼을 도입한 이후 수 주가 걸리던 감사 기획 및 테스트를 수일 내로 단축했다. 이이와 함께 이상 거래 식별 속도도 개선되어, 전반적인 위험 평가의 질이 크게 향상되었다."
담당 매니저는 “AI가 주니어 스태프 누구보다도 빨리 문제를 해결해 낸다”라고 평하며, AI 덕분에 감사 검토 사이클이 단축되고 업무 품질이 개선되었다고 전했다.

이처럼 AI는 방대한 데이터를 신속히 처리하고 인간이 놓칠 수 있는 패턴을 감지하여, 회계 업무의 생산성을 크게 높여준다. 그 결과, 회계팀은 동일한 시간에 더 많은 업무를 처리하거나, 기존과 같은 업무량을 더 적은 인력으로도 수행할 수 있게 된다. 자동화로 줄어든 업무 부담은 인력이 보다 고부가가치 활동에 집중하도록 해주며, 이는 곧 업무 품질 향상과 고객 서비스 제고로 이어진다.

또한 AI는 업무 정확성 측면에서도 이점을 제공한다. 사람이 수작업으로 처리할 때 발생하기 쉬운 입력 실수나 계산 오류를 최소화하고, 100% 데이터 검증을 통해 감사 및 보고의 신뢰도를 높인다. 예를 들어, 과거에는 감사인이 표본으로 추출한 일부 거래만 검토했지만, AI 도구를 활용하면 전체 거래 데이터에 대한 분석과 이상치 탐색이 가능하여 부정이나 오류를 놓칠 확률을 줄일 수 있다. 이처럼 AI 기반 전수검사와 이상치 감지 기능은 감사 품질을 제고하고 재무 보고의 투명성을 높이는 데 기여하고 있다.

동시에 AI는 실시간 데이터 분석과 시각화 도구를 통해 경영진과 회계사가 즉각적인 통찰(insight)을 얻도록 도와 의사결정 속도를 높이고 있다. 예컨대, AI 기반 데이터 분석 툴은 대량의 거래 내역에서 위험 징후를 실시간으로 대시보드화하고, 예측 분석을 통해 미래 재무 추이를 전망함으로써 보다 빠르고 정확한 의사결정을 지원한다. 요약하면, AI 도입으로 회계업계는 업무 자동화를 통한 효율성 향상과 정확도 개선이라는 두 마리 토끼를 잡고 있다. 단순 업무에 투입되던 시간과 인력이 절감되면서, CPA들은 데이터 분석과 자문 서비스 등 부가가치 업무에 역량을 집중할 수 있게 되었다. 이는 궁극적으로 회계 서비스의 품질 향상과 고객 만족도로 이어지며, 회계조직의 생산성도 비약적으로 높이고 있다.

2. 고용 및 직무 변화 전망

AI의 부상은 CPA들의 직무 내용과 고용 지형에도 변화를 예고하고 있다. 반복적 업무가 자동화되면서 일부 전통적인 역할은 감소하거나 형태가 바뀌고, 새로운 역할과 기회가 등장하고 있다. 세계경제포럼(WEF)이 발표한 2025년 미래 일자리 보고서에 따르면, “회계·부기·급여 사무원” 직군은 향후 5년 내 일자리 수요 감소 순위에서 7번째에 오를 것으로 전망되었다. 보고서는 AI와 자동화 기술의 발전을 이러한 사무직 일자리 감소의 주요 원인으로 지목하고 있는데, 특히 기록 관리나 장부 정리 등과 같은 사무관리(clerical) 업무에서 그 영향이 클 것으로 예상된다.

실제로 회계법인 종사자들을 대상으로 한 설문에서도 46%는 생성형 AI가 향후 일자리에 “다소” 혹은 “큰” 위협이 될 수 있다고 인식하고 있었다. 이는 AI 도입으로 주니어급의 단순 업무 수요가 줄어들고 기존 인력 구조에 변화가 생길 것을 우려하는 목소리를 반영한다. 그러나 AI가 곧바로 회계사를 대체하지는 않을 것이라는 전망이 우세하며, 오히려 CPA의 역할 변화에 주목해야 한다는 견해가 많다.

Thomson Reuters 연구에 따르면 AI가 실제로 어떤 업무를 할 수 있고 없는지를 명확히 이해하게 되면 “AI가 일자리를 빼앗을 것인가”에 대한 막연한 불안은 줄어들 것이라고 지적한다. 즉, AI는 전문가의 업무 중 반복적이고 규칙적인 부분을 대체하지만, 의사결정·전략수립·대인관계가 필요한 영역은 여전히 인간 회계사의 몫이라는 것이다. 실제 현장 사례도 이러한 변화를 뒷받침한다. 한 중형 회계법인은 AI로 자동화한 업무에서 확보된 시간을 활용해 새로운 서비스 영역을 개척했다. 미국 오하이오주의 한 회계법인은 AI 플랫폼 Vic.ai를 도입해 매입·지출(AP) 처리 업무를 자동화함으로써 직원들의 시간 여유를 확보했고, 그 인력을 고객 대상 AI 자문 서비스로 전환하여 1년 만에 자문 수익이 42% 증가하는 성과를 올렸다.

이 사례는 단순 처리 업무는 줄어든 반면, AI를 활용한 고급 분석과 컨설팅 수요는 증가하고 있음을 보여준다. 또 다른 예로, 한 포렌식 회계 전문 업체는 AI로 수천 건의 거래를 몇 분 만에 분석해 부정 징후를 찾아내는 시스템을 도입했다. 그 결과 사람이 수 주 동안 수행하던 복잡한 데이터 검토 작업이 획기적으로 단축되었지만, 해당 업체는 이를 이유로 인력을 감축하지 않고 오히려 전문가들을 법정 증언이나 사기 예방 컨설팅 등 더 높은 부가가치 업무에 투입했다. AI가 밑바탕 분석을 담당하고 인간 회계사는 분석 결과를 해석하여 전략적 조언을 제공하는 형태로 역할이 재편된 것이다.

이런 추세에 비추어 볼 때, 미래의 CPA는 단순 보고자가 아닌 AI를 활용한 전략적 분석가이자 비즈니스 자문가로 거듭날 것이라는 전망이 힘을 얻고 있다. 실제로 Institute of Management Accountants(IMA) 등 전문기관도 회계사의 역량 모델을 개편하여, 데이터 분석, 비즈니스 운영, IT 역량 등을 전통적 회계지식과 더불어 강조하기 시작했다. 이는 현대 회계사가 부서 간 경계를 넘나들며 비즈니스 전략에 기여하는 “신뢰받는 전략 파트너”로 변화하고 있음을 보여준다.

고용 측면에서는, AI 도입으로 생산성이 높아짐에 따라 오히려 인력 부족 문제를 완화하고 있다는 시각도 존재한다. 반복 업무 자동화로 인해 부족했던 인력이 해소되어, 많은 회계법인이 추가 인력 채용 없이도 더 많은 업무량을 소화하거나 규모를 확장할 수 있게 된 것이다. 다만 동시에 AI 시대에 요구되는 신규 인재상도 나타나고 있다. Thomson Reuters 보고서는 “AI 및 빅데이터”가 2025~2030년 사이 회계 분야에서 가장 수요가 증가할 기술 스킬로 선정되었음을 밝히고, 응답 기업 3분의 1 이상이 AI 활용 역량을 신입 채용에서 고려하고 있다고 전했다.

결국 단순 반복 업무 인력에 대한 수요는 감소하는 반면, AI를 이해하고 다룰 줄 아는 회계 전문인력에 대한 수요는 증가할 것으로 예상된다. 요약하면, AI는 회계직업의 일자리 총량보다 직무 구성과 요구 역량을 바꾸는 방향으로 영향을 미치고 있으며, 이에 맞춰 CPA들도 자신의 역할을 재정의해야 할 시점이다.

3. 윤리 및 규제 문제

AI 도입이 가속화됨에 따라 회계 윤리, 내부통제, 데이터 보안, 투명성 등의 측면에서 새로운 윤리적·규제적 과제들도 부상하고 있다. 우선, 데이터 기밀성과 보안 이슈가 중요하게 대두된다. 회계 업무 특성상 대량의 재무 정보와 고객 기밀 데이터를 다루게 되는데, 이를 클라우드 AI 도구에 업로드하거나 AI가 접근하도록 할 경우 정보 유출 위험이 존재한다. 실제로 많은 기업들이 민감한 데이터를 보호하기 위해 ChatGPT와 같은 공개 AI 도구의 사용을 금지하거나 엄격히 통제하고 있는데, 이는 이러한 도구가 입력 데이터를 제3자 서버에 저장하거나 학습에 활용할 가능성이 있기 때문이다.
따라서 회계법인이 AI를 활용하려면 강력한 데이터 암호화와 접근 통제, 이용 약관 검토 등 보안 대책을 병행해야 한다. 예컨대, 사내 프라이빗 클라우드에서 동작하는 AI 시스템을 구축하거나, 외부 AI 서비스를 쓰더라도 고객정보 비식별화 및 최소한의 필요한 정보만 제공하는 등의 내부 지침이 필요하다. 데이터 보안에 허점이 생길 경우 고객 신뢰 추락, 법적 책임, 규제 제재 등 막대한 피해가 발생할 수 있으므로, 기밀 유지(Confidentiality)는 AI 활용에 있어 최우선 윤리 원칙이라 할 수 있다.

두 번째로, “블랙박스(Black Box)” 문제와 투명성 이슈가 있다. AI 모델, 특히 딥러닝 기반 시스템은 의사결정의 과정이 불투명하여 결과에 대한 설명을 제공하지 못하는 경우가 많다. 회계감사나 재무 보고에서는 어떤 근거로 특정 거래를 이상치로 분류했는지, 어떻게 위험 점수를 산출했는지에 대한 추적 가능성과 설명 가능성이 중요하다. 그러나 AI가 산출한 결과를 감사팀이나 규제기관이 이해하지 못한다면, 그 결과에 대한 신뢰성 확보와 검증이 어려워지는 문제가 발생한다.

예를 들어, AI 감사 도구가 “이상 거래”로 표시한 항목을 사람이 왜 그런지 설명할 수 없다면, 이를 토대로 한 감사 의견에 의문이 제기될 수 있다. 이러한 투명성 부족 문제를 완화하기 위해, 기업들은 AI 시스템에 대한 정기적 검증(audit) 절차를 도입하고 의사결정에 사용된 알고리즘과 데이터의 공정성을 점검해야 한다고 전문가들은 권고한다. 내부통제 측면에서도, AI의 판단을 이중으로 점검하는 통제 절차(예: AI가 분류한 결과를 표본 추출하여 사람이 검토하거나, AI 모델의 출력에 대한 통계적 모니터링 실시)가 필요하다.

회계법인은 AI 도구를 선정할 때도 설명 가능한 AI(XAI) 기술이 적용되어 있거나 결과 해석을 지원하는 기능이 있는지를 고려해야 할 것이다. 세 번째로, AI 판단의 신뢰성 및 편향에 관한 윤리 문제가 있다. AI는 학습 데이터에 기반하여 판단을 내리므로, 데이터 편향성이나 모델의 한계로 인해 부정확한 또는 편향된 결과를 출력할 가능성이 있다. 예를 들어, 과거 사기 사례 데이터로 훈련된 모델이 특정 패턴을 보이는 거래를 과도하게 의심하여 오탐지(False Positive)를 많이 낼 수 있고, 반대로 훈련되지 않은 새로운 유형의 사기는 간과할 수 있다.

또, 생성형 AI(ChatGPT 등)의 경우 그럴듯하지만, 사실과 다른 내용을 만들어 내는 환각(hallucination) 문제가 지적된다. 실제로 ChatGPT 같은 모델은 자신 있게 근거 없는 세부 사항을 생성하거나 최신 세법 개정 사항을 반영하지 못하는 등 한계를 보이기 때문에, 이를 세무 자문이나 회계 조언에 사용할 때 매우 주의해야 한다. 따라서 AI가 제시한 정보는 항상 전문가의 검증을 거쳐야 하며, 중요한 판단은 결국 CPA의 책임하에 이루어져야 한다.

캘리포니아 공인회계사회(CalCPA)는 “AI가 만들어 낸 작업물은 반드시 숙련된 전문가의 검토를 받아 정확성, 컴플라이언스 및 합리성을 확인해야 하며 최종 책임은 AI가 아닌 CPA에게 있다”라고 강조한다. 이처럼 인간의 감독과 검증(Human Oversight) 원칙을 확립하는 것이 AI 시대 회계 윤리의 핵심이라 할 수 있다.

아울러 AI 모델에 내재할 수 있는 사회적 편향(bias)이 회계 의사결정에 영향을 주지 않도록 주의해야 한다. 예컨대, AI가 과거 데이터를 학습하는 과정에서 특정 업종이나 국가의 기업에 대해 편향된 위험 평가를 학습했다면, 이는 부당한 감사 리소스 배분이나 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 그러므로 훈련 데이터의 다양성 확보와 편향 검출·시정 조치가 필요하며, CPA들은 AI의 분석 결과를 맹신하지 말고 합리적 회의주의로 평가해야 한다.

마지막으로, 규제 측면에서는 현재의 회계감사 기준과 윤리 규범이 AI 활용을 충분히 커버하고 있는지에 대한 논의가 이루어지고 있다. 아직 많은 나라에서 “AI를 활용한 감사”에 대한 구체적 지침이나 감사기준은 초기 단계이지만, 기본 원칙은 CPA의 책임은 줄어들지 않는다는 점이다. 예를 들어 미국 PCAOB(공기업 회계감독위원회)는 감사인이 AI 등 감사 보조도구를 활용하더라도 최종 감사 의견과 전문적 판단 책임은 전적으로 감사인에게 있음을 강조하고 있다. 또한 내부통제 감사에서 기업이 중요한 통제를 AI로 구현한 경우, 감사인은 해당 AI 시스템의 설계 적정성과 운영 효과성을 평가해야 할 것이다.

각국의 회계사협회와 규제기관들도 AI 윤리에 관한 원칙을 제정하고 있는데, 주로 투명성, 책임성, 공정성, 데이터 보호 등을 핵심으로 하고 있다. 결국, AI를 책임감 있게 사용하기 위한 거버넌스 체계(AI 거버넌스)를 수립하고 지속적으로 모니터링하는 일이 회계업계의 새로운 과제로 부상하고 있다. CPA들은 기술팀과 협력하여 AI 모델의 행위를 검증하고, 필요한 경우 AI 시스템 자체를 감사(Audit of AI)하는 절차도 고려해야 한다. 이러한 노력이 뒷받침될 때 비로소 AI에 대한 신뢰를 구축하고, 규제당국과 투자자들에게 결과의 신빙성을 납득시킬 수 있다.

4. 실제 도입 사례 및 주요 AI 도구

AI의 잠재력이 현실화하면서, 전 세계 회계법인과 기업들은 다양한 AI 기술과 도구를 실무에 도입하고 있다. 아래 표는 회계 산업의 주요 분야별로 활용되는 AI 솔루션과 도입 사례를 정리한 것이다:
표에서 보듯, AI 도구들은 감사, 세무, 회계, 재무 보고 등 다양한 분야에서 활용되며 이미 현실적인 성과를 내고 있다. 특히 Big 4 회계법인들은 AI에 대한 막대한 투자를 통해 선도적인 사례를 만들고 있다.

예를 들어, KPMG는 Microsoft와의 글로벌 파트너십을 통해 감사·세무·컨설팅 업무 전반에 생성형 AI 코파일럿을 도입하고 있는데, 이 코파일럿은 보고서 작성 자동화, 복잡한 데이터셋 분석 등을 도와줘 시니어급 회계사보다 빠른 업무 처리가 가능하도록 지원한다. PwC 역시 10억 달러 이상을 AI에 투자하여, 규제 변화 요약, 실시간 데이터 기반 전략 수립 등에 AI를 활용하는 툴들을 개발 중이다.

Deloitte와 EY는 계약서 검토, 이상 거래 탐지, 위험평가 등에 특화된 AI 시스템을 내부 개발하여 감사에 적용하고 있으며, 이를 통해 전수검사 기반의 감사와 사전적 위험 식별이 가능해지고 있다고 보고하고 있다. 중소형 회계법인들도 클라우드 기반 회계 SW에 내장된 AI나 오픈소스 AI 도구(ChatGPT 등)를 활용해 업무 효율화를 도모하고 있다. 예컨대, 어떤 세무 법인은 ChatGPT를 활용해 국세청 질의응답 초안을 작성하거나 고객 이메일 초안을 작성하여 시간을 절약하고, 결과물을 검토·수정하여 활용하고 있다고 한다.

이처럼 AI 활용은 대형 법인부터 소규모 사무소까지 광범위하게 확산하고 있으며, 그 형태도 내부 개발 솔루션, 상용 소프트웨어, 오픈 AI 도구 등 다양하다. 실제 도입 사례들은 업무 프로세스의 혁신적 개선을 보여준다. 앞서 언급한 Moss Adams의 사례처럼 감사 분야에서는 AI가 표본감사를 뛰어넘어 전수 데이터 분석과 위험예측으로 감사 품질을 제고하고 있고, 세무 분야에서는 복잡한 세법 규정 검색이나 다국적 기업의 조세 보고를 AI가 도와 준법성과 정확도를 높이는 방향으로 발전하고 있다.

기업 회계팀에서는 결산 과정에 AI를 도입해 결산 소요 시간을 단축하고 오류를 자동 검증하면서, 그 freed-up 시간을 재무 전략 수립이나 부서 협업에 활용한다. 또한 자문 업무에서는 AI 기반의 데이터 시각화 및 예측 모델을 활용해 고객에게 실시간 인사이트를 제공함으로써, CPA의 컨설턴트적 역할이 강화되고 있다. 종합하면, AI 도구의 도입은 회계업무 전반에 걸쳐 업무 처리 방식을 근본적으로 변화시키고 있으며, 서비스 품질과 부가가치를 동시에 향상하는 결과를 가져오고 있다.

5. CPA가 AI 시대에 대비해야 할 역량

AI 시대를 맞아 CPA들은 기술에 휘둘리지 않고 이를 적극 활용하기 위해 새로운 역량과 스킬 셋을 갖춰야 한다. 향후 회계 전문가에게 요구되는 역량은 전통적인 회계지식에 더해, 기술 이해력과 데이터 분석 능력, 그리고 여전히 인간에게만 기대되는 고차원적 판단력과 윤리의식을 포함한다.

• 기술 리터러시(Literacy) : 회계사는 AI와 데이터 기술의 기본 원리와 활용 방법을 이해해야 한다. 프로그래밍 전문지식까지는 아니더라도, 머신러닝 모델이 어떻게 동작하고 한계가 무엇인지, RPA 봇이 어떤 프로세스로 업무를 자동화하는지를 알면 업무에 적합한 도구를 선정하고 효과적으로 활용할 수 있다. 또한 새로 등장하는 회계 관련 IT솔루션에 대한 학습 민첩성이 필요하다. 예컨대 클라우드 기반 회계 SW, 시각화 툴, 협업 플랫폼 등에 익숙해지고 AI 보조기능을 능숙히 다루는 것이 중요하다. IMA 등에서도 회계인의 핵심 역량으로 데이터 분석 및 IT 이해를 명시하고 있다. 앞으로 “AI 및 빅데이터 스킬”은 회계분야에서 가장 수요가 빠르게 증가하는 기술로 꼽히며, 실제로 많은 회계법인이 채용 시 이러한 기술 역량을 중시하기 시작했다.
• 데이터 분석 및 해석 능력 : AI시대의 회계사는 데이터 사이언스적 사고를 갖출 필요가 있다. 대규모 재무 데이터 세트를 다루는 일이 일상화되므로, 통계분석, 데이터 모델링, 시각화 등에 대한 기본 역량이 요구된다. 예컨대 회계감사 시 수십만 건의 트랜잭션 로그에서 이상치를 식별하려면 데이터 패턴을 볼 줄 알아야 하고, AI가 산출한 예측 결과에 대해 그 트렌드와 변동 요인을 해석해 낼 수 있어야 한다. 이에 따라 많은 회계법인이 직원들에게 데이터 분석 툴 교육(Python, R, Power BI 등)을 제공하거나 데이터 전문가와 협업하는 프로젝트를 늘리고 있다. 앞으로는 회계사 겸 데이터분석가(Analytics CPA)와 같은 복합형 인재가 각광받을 것이다. AI가 제시한 결과를 그대로 받아들이는 것이 아니라, 그 비즈니스 맥락을 해석하고 통찰을 도출하는 능력이 중요해지고 있기 때문이다.
• 비판적 사고와 전문적 판단력 : AI가 아무리 발전해도 최종 판단과 책임은 인간에게 있음을 명심해야 한다. 따라서 CPA는 AI의 출력물을 검증하고 보완하는 비판적 사고력이 필수적이다. AI가 생성한 보고서나 분석 결과를 맹신하지 말고, 회계 전문가로서 재무제표의 의미를 해석하고 모델이 간과한 위험을 식별할 수 있어야 한다. 특히 감사인은 AI가 식별한 이상징후를 추가 증거와 교차 확인하고, 필요하면 AI 모델 자체의 신뢰도도 평가해야 한다. 전문적 판단력과 회계지식에 기반하여 “AI가 놓친 부분이 무엇인가?”를 질문하고 점검하는 자세가 요구된다. 또한 AI가 제시한 여러 대안 중 어느 것을 택할지, 또는 고객에게 어떻게 설명할지 등은 전적으로 CPA의 경험과 판단력에 달렸다. 이러한 인간 고유의 전문 판단 역량이 뒷받침될 때 AI의 활용도 빛을 발한다.
• 윤리의식과 통제 능력 : 앞서 윤리 문제에서 다룬 바와 같이, AI를 책임 있게 사용하기 위한 윤리 기준을 준수하는 역량이 요구된다. CPA는 데이터 confidentiality를 지키고, AI 모델의 편향이나 오류를 인지하며, 결과에 대해 투명성을 확보하는 디지털 윤리의식을 가져야 한다. 예를 들어, 고객 데이터를 AI에 입력하기 전에 적법한 동의와 보호조치를 확인하고, AI의 분석 결과가 윤리적으로 문제가 없는지 (특정 집단에 불이익을 주거나 규정을 위반하지 않는지) 평가해야 한다. 이와 함께 내부통제 설계 및 운영 역량도 중요하다. AI 중심 프로세스에서 어떤 통제가 필요한지 이해하고, 모델 성능을 지속 모니터링하며, 이상 발생 시 개입할 수 있는 절차를 마련하는 것은 CPA의 새로운 역할이다. 회계사는 전통적으로 내부통제의 설계자 및 감시자였으며, AI 환경에서도 이러한 역할은 계속될 것이다. 따라서 AI 거버넌스에 대한 지식과 통제 프레임워크 설계 능력이 미래 회계 전문가의 중요한 역량으로 부상하고 있다.
• 커뮤니케이션 및 고객 서비스 역량 : AI 시대에도 대인 관계 및 소통 능력은 결코 덜 중요해지지 않는다. 오히려 회계사의 역할이 컨설팅 및 의사소통 위주로 재편되면서 이 역량은 더욱 부각된다. 복잡한 분석 결과를 클라이언트가 이해하기 쉽게 설명하고, AI가 발견한 문제를 해결하기 위한 의사결정 조언을 제공하는 일은 사람만이 할 수 있는 가치 있는 서비스다. 예를 들어, AI가 “재고평가 손실 위험”을 경고하더라도, 그 의미를 경영진에게 전달하고 대응책을 논의하는 것은 CPA의 몫이다. 또한 고객이나 팀원들과 협력하여 AI 프로젝트를 추진하거나 교육하는 커뮤니케이션 능력도 필요하다. 한 설문에서 회계 전문가들은 고객과 공감하며 소통하는 능력은 AI로 대체될 수 없는 인간 고유의 강점이라고 강조했다. 그러므로 공감에 기반한 커뮤니케이션, 설득력 있는 프레젠테이션, 팀워크 등이 여전히 핵심 역량으로 꼽힌다.
• 지속 학습과 적응력 : 마지막으로, AI 시대에 가장 중요한 메타 역량은 계속 배우고 적응하는 자세다. 기술 변화 속도가 빠른 만큼, CPA들도 평생교육의 관점에서 새로운 툴과 지식을 습득해야 한다. 예를 들어, 데이터 과학이나 AI 관련 강좌/자격증을 통해 최신 기술 트렌드를 따라잡을 수 있다. 실제로 MIT, Stanford 등에서는 기술 배경이 없는 전문가를 위한 AI 교육과정을 제공하고 있고, AICPA 등 회계 기관들도 데이터 분석 자격증 (CADS 등) 프로그램을 운영하며 회원들의 기술 역량 개발을 독려한다. 중요한 것은 변화를 두려워하지 않고 호기심을 갖고 탐색하는 태도이다. 새로운 AI 툴이 나왔을 때 직접 테스트해 보고 업무접목 가능성을 모색하는 적극성이 결국 경쟁력의 차이를 만든다. 변화에 대한 민첩한 적응력(Agility)과 혁신 마인드셋을 장착한 회계사야말로 AI 시대에 더욱 높은 가치를 인정받을 것이다.

결론

AI는 공인회계사 직업의 많은 측면에 중대한 변화를 촉발하고 있다. 현재까지의 추이를 보면, AI는 회계사를 대체하기보다는 보완함으로써 회계업무의 범위와 방식을 재편하고 있다. 자동화와 지능화로 CPA들은 단순 업무 부담을 덜고 더 전략적이고 분석적인 역할을 수행하게 되었으며, 이는 회계 서비스의 부가가치 증대로 이어진다.

동시에 AI 도입은 윤리·규제 측면의 새로운 도전을 가져왔고, CPA들은 기술 활용에 대한 책임감과 전문성을 함께 요구받고 있다. 궁극적으로, AI 시대에 성공하는 CPA는 최신 기술을 기꺼이 배우고 활용하면서도, 인간 고유의 전문적 판단과 윤리의식을 견지하는 균형 잡힌 전문가일 것이다.
“AI가 회계사를 대체하는 것이 아니라, AI를 잘 활용하는 회계사가 그렇지 않은 회계사를 대체할 것이다”라는 업계 격언이 시사하듯이, 변화에 대응하여 자신의 역할을 업그레이드하는 회계사는 앞으로도 그 전문성을 인정받으며 활약할 전망이다. AI와 공존하는 미래에서 CPA의 핵심 가치는 신뢰성과 통찰력이며, AI는 이를 강화해 주는 도구가 될 것이다. 회계 전문가들은 기술을 통한 혁신과 전통적인 윤리·책임의 조화를 이루면서, 변화하는 환경 속에서도 변함없이 기업과 사회의 신뢰받는 조언자로서의 역할을 수행할 것으로 기대된다.