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Sage, 회계 업무 흐름 자동화 위한 AI 에이전트 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.06 03:48
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Sage는 11월 4일 자사의 인공지능 역량을 확대하여 회계 전문가들이 복잡한 워크플로우를 자동화하고 의사결정을 가속화할 수 있도록 지원하는 Finance Intelligence Agent를 공개했습니다. 이 새로운 에이전트는 12월에 미국과 영국의 얼리 어답터들에게 제공될 예정이며, 기존 Close, Accounts Payable, Time, Assurance 에이전트를 포함한 Sage의 특화된 AI 에이전트 제품군에 합류하게 됩니다.​

Finance Intelligence Agent는 지능적인 계층으로서 자연어 질문을 적합한 AI 에이전트와 재무 데이터 소스로 라우팅하여, 협력적으로 답변을 조율해 몇 초 안에 실행 가능한 답을 제공합니다. 이를 통해 재무팀은 수동으로 보고서를 작성하거나 외부에서 데이터를 분석할 필요가 없어지며, 조직 전체에서 의사결정 과정을 한층 간소화할 수 있습니다.​


산업 변혁 속에서 확대되는 AI 생태계

이 발표는 Sage의 'Future for Partners' 행사 기간 동안 바르셀로나에서 이루어졌으며, 애틀랜타에 본사를 둔 이 회사는 AI Developer Solutions와 차세대 Sage X3 혁신도 함께 선보였습니다. AI Developer Solutions 플랫폼은 파트너와 독립 소프트웨어 공급업체(ISV)가 Sage Copilot과 통합되는 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있게 해주며, 전문가들을 위한 도구의 폭을 넓혔습니다.​

"단순히 요청에 응답하는 기술이 아닌, 실질적으로 재무팀과 함께 주도적으로 일하는 기술을 제공하는 것이 매우 중요합니다," 라고 Sage의 CEO 스티브 헤어는 말했습니다. "이것은 진정한, 재무 중심의 AI로 고성과 팀에게 힘을 실어주며, 투명하고 정확하며 감사에 대비된 인사이트를 제공합니다."​

이러한 출시는 회계 분야에서 AI 도입이 가속화되는 산업 전반의 추세를 반영합니다. 톰슨 로이터의 '2025년 전문 서비스 분야 생성형 AI 보고서'에 따르면, 세무 및 회계 전문가의 68%가 업계에서 AI의 미래에 대해 기대감을 갖고 있으며, 세무 업체의 21%는 이미 생성형 AI 기술을 사용하고 있습니다. 특히 AI를 적극적으로 사용하는 업체 중 44%는 이 기술을 매일 활용하고 있어, 일상 업무 흐름에 신속하게 통합되고 있음을 보여줍니다.​


시장 수요에 대한 경쟁적 대응

세이지의 확장은 회계 법인들이 세무 조사부터 문서 요약에 이르기까지 다양한 업무에 AI 기반 자동화를 점점 더 요구하고 있는 가운데 이루어진 것이다. 빅4 회계법인들이 이 같은 도입을 주도해왔으며, 딜로이트는 AI 기반의 감사 문서 검토 기능을 개발했고, PwC는 AI 도입을 통해 개발 프로세스에서 20%에서 50%까지 생산성이 향상되는 효과를 보고 있다.​

Finance Intelligence Agent는 회사의 통합 플랫폼과 이미 구축된 권한 내에서 작동하는 도메인 특화 AI 서비스를 기반으로 한 세이지의 기존 AI 인프라 위에 구축되었다. 세이지의 금융 및 ERP 담당 총괄 부사장인 댄 밀러는 이 에이전트가 "가장 중요한 업무 흐름"에 초점을 맞춰, 금융 전문가들이 꾸준하고 높은 성과를 내는 동시에 시간을 절약할 수 있도록 돕는다고 강조했다.​

AI가 회계 산업 환경을 계속 변화시키면서, 업계 전문가들은 자동화가 2025년까지 회계 법인의 수작업 소요 시간을 30%까지 단축시켜, 재무팀이 단순 거래 처리 대신 전략적 가치 창출에 집중할 수 있을 것으로 전망하고 있다.

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에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
오픈AI는 구글 '제미나이 3'에 대응하기 위해 내년 1월 새로운 모델을 출시할 예정이며, 이는 단순 성능 경쟁을 넘어 사용자와의 '상호 작용' 및 '대화 기능 강화'에 중점을 둔 것으로 알려졌습니다. 샘 알트먼 CEO는 지난 1일 '코드 레드'를 발령하고 8주간 챗GPT 개선에 집중할 것을 요구하며, 직원들에게 "사용자 신호를 더 잘 활용하라"고 지시했습니다. 이는 안전성 강화에 집중한 이전 모델이 사용자 만족도 측면에서 정체되었다고 판단하여, 챗봇 응답에 대해 전문가 평가가 아닌 사용자의 피드백을 적극 반영하는 전략으로 선회했음을 보여줍니다.이러한 사용자 중심 전략은 내부적으로 '로컬 사용자 선호도 최적화(LUPO)'라 불리며, 이미 사용자 대화에 초점을 맞춘 'GPT-5.1'을 출시하고 이 방침을 테스트하는 과정에서 일일 활성 사용자 증가라는 놀라운 결과를 확인했습니다. 알트먼 CEO는 이메일 초안 작성 등 간단한 작업에서는 모델의 추론 성능 차이가 크지 않으므로, 사용자의 선호에 맞는 톤으로 응답하는 것이 실질적인 사용량 증대에 더 큰 영향을 미친다고 판단했습니다. 아울러 새로운 모델에는 챗GPT 초기 성공 사례나 구글 제미나이의 인기 요소를 반영하여 향상된 '이미지 생성 기능'도 탑재될 예정입니다.한편, 이번 개선 작업은 인공일반지능(AGI) 달성에 집중하는 연구원들과 챗봇 경험 개선에 집중하려는 운영진 사이의 내부 갈등을 해소하기 위한 조치로도 해석됩니다. 또한, 코딩 기능을 중심으로 한 기업용 모델인 'GPT-5.2'도 곧 공개될 예정이지만, 경영진은 구글의 공세에 빠르게 대응하기 위해 성능 향상을 위한 출시 연기 요청에도 불구하고 일정을 강행할 정도로 위기감을 느끼고 있습니다. 다만, 사용자 선호도에만 초점을 맞춘 모델이 소셜 미디어의 전철을 밟아 정신 건강 위기를 초래할 수 있다는 우려에 대해, 오픈AI는 사용자 피드백, 전문가 리뷰, 안전 시스템을 신중하게 조화하여 모델을 개선하고 있다고 밝혔습니다.
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2025.12.10 등록
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