[KtN 최기형기자]6주 이상 걸리던 재무 예측 주기가 이전의 3분의 1 수준으로 줄었다. 조직 전반에 흩어져 있던 1000개 이상의 엑셀 모델에 대한 의존도도 낮아졌다. 포춘 글로벌 500대에 속한 한 통신기업이 AI 에이전트를 재무계획·분석(FP&A) 업무에 적용한 뒤 나타난 변화다. 자동화는 보고서 작성 단계에만 머물지 않았다. 데이터 수집과 정제, 1차 예측, 재무계획과의 격차 분석, 대응안 검토를 하나의 흐름으로 다시 설계했다.

통신기업의 기존 예측 체계에서는 FP&A 인력이 여러 조직에서 자료를 받아 형식을 맞추고 숫자를 대조한 뒤 전망을 작성했다. 사업부와 지역별로 분산된 모델을 하나로 모으는 데 많은 시간이 필요했고, 수정된 목표가 들어오면 취합과 검토를 반복했다. 업무시간의 상당 부분이 전망의 의미를 해석하는 작업보다 전망을 만들기 위한 기초 자료를 준비하는 데 쓰였다.

AI 에이전트 도입은 업무의 출발점을 바꿨다. 에이전트가 데이터를 받아 정리하고 필요한 형식으로 바꾼 뒤 분석 모델에 기반한 1차 예측(first-pass forecast)을 작성했다. FP&A 담당자는 자동으로 생성된 결과를 그대로 승인하지 않았다. 입력 자료와 주요 가정을 검토하고 결과의 타당성을 확인하는 절차를 거쳤다. 사람의 검증을 예측 흐름 안에 남겨 둔 구조다.