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AI 뉴스

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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수십만 종의 데이터를 분석하여 질병을 유발하는 유전자 돌연변이를 식별할 수 있는 인공지능 모델을 개발했으며, 이는 의사들이 희귀 질환을 진단하는 방식을 잠재적으로 변화시킬 수 있습니다.popEVE라고 불리는 이 모델은 11월 24일 Nature Genetics에 게재되었으며, 심각한 발달 장애가 있는 어린이들과 관련된 31,000건 이상의 사례 중 98%에서 가장 유해한 유전적 변이를 정확하게 식별했습니다. 이 도구는 DeepMind의 AlphaMissense를 포함한 경쟁 모델들을 능가했으며, 이전에 알려지지 않았던 123개의 후보 질병 유전자를 발견했고, 이 중 104개는 단 한두 명의 환자에서만 관찰되었습니다.진화와 인구 데이터의 결합PopEVE는 수십억 년의 진화 역사를 기반으로, 약 20,000개의 인간 단백질 중 생명에 필수적인 부분과 변화를 견딜 수 있는 부분을 분석합니다. 이 모델은 이러한 진화 정보를 영국 바이오뱅크(UK Biobank)와 게놈 집합 데이터베이스(gnomAD)의 데이터와 통합하며, 이들 데이터는 건강한 사람들에게 어떤 변이가 존재하는지 보여줍니다.공동 교신저자이자 유전체조절센터(Centre for Genomic Regulation) 연구원인 마팔다 디아스(Mafalda Dias) 박사는 “진료소들이 항상 부모의 DNA에 접근할 수 있는 것은 아니며 많은 환자들이 혼자 방문합니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 이러한 의사들이 질병을 유발하는 돌연변이를 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 우리는 진료소들과의 협력을 통해 이미 이를 확인하고 있습니다”.트리오 시퀀싱(trio sequencing)으로 알려진 부모 양쪽의 DNA를 필요로 하는 전통적인 유전 진단 방법과 달리, PopEVE는 환자의 유전 정보만으로 작동할 수 있습니다. 이러한 기능은 자원이 제한된 의료 시스템에 특히 유용하며, 진단을 더 빠르고 저렴하게 만듭니다.조상 편향 줄이기popEVE의 두드러진 특징 중 하나는 유전 데이터베이스에서 과소 대표되는 혈통을 가진 사람들에게 불이익을 주지 않는 능력입니다. 현재 유전 데이터베이스는 주로 유럽계 혈통 사람들에게 편향되어 있습니다. 이 모델은 특정 집단에서 한 번 발견된 돌연변이든 유럽 집단에서 수천 번 발견된 돌연변이든 모든 인간 변이를 동등하게 취급합니다.Centre for Genomic Regulation의 공동 교신저자이자 연구원인 Jonathan Frazer 박사는 “전 세계 데이터베이스에 자신의 커뮤니티가 잘 대표되지 않는다는 이유만으로 누구도 무서운 결과를 받아서는 안 됩니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 그 불균형을 바로잡는 데 도움이 되며, 이는 이 분야에서 오랫동안 부족했던 것입니다”.[crg +2]연구진은 popEVE가 미스센스 돌연변이—단백질의 단일 아미노산을 변경하는 DNA 변화—만을 해석하며 임상 판단을 대체하지 않는다고 언급했습니다. 현재 희귀 질환을 가진 사람들 중 2명 중 1명은 명확한 진단을 받지 못하고 있습니다.
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2025.11.25 등록
Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
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