생성형 AI의 발전이 최근 몇 년간 눈에 띄게 가속화되면서, 다양한 산업에서 기존 업무 방식에 근본적인 변화가 일어나고 있습니다. 특히 회계, 재무, 고객 관리처럼 반복적이고 정형화된 프로세스가 많은 분야에서는 그 효과가 더욱 뚜렷하게 나타나고 있습니다.
이런 변화의 한가운데에서 미국의 대표적인 핀테크 기업인 Intuit는 새로운 에이전틱 AI를 선보이며 주목받고 있습니다. 이 회사는 AI를 단순한 도구 수준이 아니라, 실질적으로 업무를 대신 수행할 수 있는 자율적 시스템으로 발전시키고 있습니다. 이번 글에서는 Intuit의 최신 AI 전략과 기술, 실제 비즈니스 적용 사례를 통해, 중소·중견기업들이 어떻게 업무 효율을 향상시키고 있는지 살펴보고자 합니다.
목차
Intuit의 AI 전략: 조용한 도입에서 전략적인 전환까지
Intuit는 QuickBooks, TurboTax, Credit Karma, Mailchimp 등 자사의 주요 제품군에 AI 기술을 이미 오래전부터 도입해 왔습니다. 초기에는 추천 시스템이나 데이터 분석 수준의 활용에 머물렀지만, 지금은 단순한 보조 역할을 넘어, 실질적으로 업무를 수행하는 AI 에이전트 중심의 전략으로 전환하고 있습니다.
Intuit의 최고 데이터 책임자인 Ashok Srivastava 박사는 이를 “단순한 AI 보조 기능을 넘어, 고객의 승인에 따라 실제 행동으로 옮기는 AI 시스템”이라고 설명합니다. 즉, 기업이 원하는 결과를 AI가 자율적으로 구현해나가는 구조입니다.
새로운 개념: ‘에이전틱 AI’의 도입
에이전틱 AI는 단순히 질문을 처리하는 수준을 넘어서, 사용자의 맥락을 이해하고 전체 업무 과정을 자동으로 수행하는 인공지능 시스템을 의미합니다. Intuit는 이를 기술적으로 구현하기 위해 자사 AI 플랫폼 ‘GenOS’를 중심으로 다양한 기능을 개발해왔습니다.
예를 들어, GenOS는 여러 언어 모델에 맞는 쿼리를 자동으로 생성하는 프롬프트 최적화 기술, 다양한 출처의 데이터를 업무 문맥에 맞게 처리하는 지능형 데이터 계층, 그리고 기업이 쉽게 AI 자동화를 시작할 수 있도록 돕는 도구킷을 제공합니다. 이러한 기술적 기반을 토대로 Intuit는 이제 AI 기술을 서비스마다 따로 적용하는 것이 아니라, 기업 전체의 운영 인프라와 통합된 형태로 활용하고 있습니다.
실제 적용 사례: 비즈니스 업무를 위한 4가지 에이전트
Intuit는 GenOS를 기반으로 실질적인 비즈니스 문제 해결에 초점을 맞춘 다양한 AI 에이전트를 개발했습니다. 이들 에이전트는 단일 기능 수행을 넘어서, 전체 프로세스를 자동화하면서 직접 실행까지 담당하는 점에서 기존 AI 도구와 차별화됩니다.
Payments Agent: 현금 흐름을 개선하는 핵심 파트너
이 에이전트는 고객의 지불 패턴을 분석해 연체 가능성을 예측하고, 자동으로 송장을 생성하고 발송합니다. 이후 결제 상태를 지속적으로 추적하며, 필요 시 재촉까지 수행합니다.
한 예로, 소프트웨어 스타트업 A사는 이 에이전트를 도입한 이후 송장 발송과 관리에 들던 시간이 크게 줄었고, 평균 수금 주기가 8일에서 3일로 단축되었습니다. 결과적으로 현금 유동성에서 큰 개선을 이뤄냈습니다.
Accounting Agent: 회계를 자동화하는 실질적인 변화
Accounting Agent는 기존의 규칙 기반 회계 소프트웨어보다 한 단계 높은 기능을 제공합니다. 거래 분류, 장부 정리, 연말 보고 작성 등 실제 회계 업무의 전 과정이 자동화됩니다.
예를 들어, 분개 항목을 자동으로 생성하고 분류하며, 계좌별 잔액을 비교·검토한 후 최종 보고서를 완성하는 작업이 모두 자동으로 처리됩니다. Intuit의 자체 테스트에 따르면, 미국 중소기업 기준으로 연간 약 530시간의 회계 업무 시간이 줄어들었다는 결과도 나타났습니다.
Finance Agent: 재무 전략 수립까지 함께하는 분석 파트너
Finance Agent는 단순한 데이터 분석을 넘어, 전략적인 의사결정을 돕는 AI입니다. 핵심 성과 지표(KPI) 분석, 성장 시나리오 예측, 경쟁사 벤치마킹 등 다양한 고급 기능을 제공합니다.
예를 들어, 매출 감소 추세를 감지한 뒤 그 원인을 분석하고, 마케팅 예산 조정과 같은 대응 전략을 함께 제안합니다. 결과적으로 별도 BI 분석팀 없이도 전략적 대응이 가능해지며, 빠르게 회사를 운영해야 하는 스타트업에게 특히 도움이 됩니다.
고객 허브 에이전트: 마케팅과 고객 대응까지 AI가 대신
이 에이전트는 출시를 앞두고 있으며, 고객 유입 경로 분석, 이탈 가능성 예측, 마케팅과 CRM 연동 기능 등을 포함하고 있습니다. 특히 Intuit가 인수한 Mailchimp와의 통합을 통해, 고객 행동에 기반한 마케팅 캠페인을 자동으로 실행할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이를 통해 고객 확보부터 유지를 아우르는 새로운 마케팅 전략 수립이 가능해질 전망입니다.
단순 챗봇을 넘어선 인터페이스: 실질적 업무 중심의 진화된 UI
Intuit는 AI 에이전트를 단순히 기존 소프트웨어에 추가하는 방식이 아니라, 아예 사용자 경험(UX) 전체를 다시 설계하는 방식으로 접근하고 있습니다.
기존의 챗봇 UI는 사용자에게 일정 수준의 프롬프트 작성 역량을 요구했습니다. 반면 Intuit는 ‘업무 중심(Task-oriented)’ 디자인을 도입해, 사용자가 해야 할 일을 중심으로 화면을 구성했습니다.
예를 들어 QuickBooks의 홈 화면에는 ‘업무 피드’가 표시되며, 이 피드를 통해 어떤 송장이 발송되었고 회계 항목이 자동 처리되었는지, 고객 이슈에 대한 대응 제안은 어떤 것이 있는지 한눈에 확인할 수 있습니다. 이는 AI가 만든 결과를 행위 중심으로 배치한 것으로, 이전보다 훨씬 직관적이고 실용적인 사용자 경험을 제공합니다.
신뢰성과 검증: ‘블랙박스 AI’를 넘어서
AI의 자율성이 높아질수록, 기업 입장에서는 그 결정이 왜 그렇게 내려졌는지를 명확하게 이해할 수 있어야 합니다. 특히 회계, 재무 등 정밀함이 요구되는 영역에서는 신뢰성이 핵심입니다.
이에 Intuit는 모든 AI 활동 내역을 로그로 기록하고, 언제 어떤 작업이 어떻게 이뤄졌는지를 추적할 수 있도록 Verification Layer(검증 계층)을 구현했습니다. 예를 들어, 해당 AI가 송장을 발송하고 고객이 응답한 내용, 그리고 입금이 확인된 과정까지 사용자에게 모두 투명하게 보여집니다. 이 같은 기록은 AI를 단순한 블랙박스가 아닌, ‘감사 가능한 자동화 시스템’으로 전환시키는 중요한 역할을 합니다.
에이전틱 AI 도입을 고려하는 기업들을 위한 조언
단순히 AI 기술을 도입하는 것만으로는 기대한 효과를 얻기 어렵습니다. Intuit의 사례를 참고하면, 구조적인 전략 변화가 필요하다는 점을 알 수 있습니다.
이에 기업 리더들이 고려해야 할 핵심 전략은 다음과 같습니다. 먼저 단편적인 챗봇 대화를 넘어, 업무 단위 전체를 자동화하는 데 집중해야 합니다. 그리고 예측부터 실행까지 이어지는 프로세스를 갖춘 워크플로우 기반 시스템이 필요합니다. 또한 결과와 과정을 추적할 수 있는 로그 시스템을 기술 전면에 배치하고, 실제로 발생하는 업무 시나리오를 바탕으로 기능을 설계해야 합니다. 마지막으로 인터페이스는 기술 위주가 아니라 업무 중심의 UX로 새롭게 구현되어야 합니다.
결론: AI는 더 이상 도구가 아닌 파트너입니다
Intuit의 접근은 단순한 기술 혁신에 머무르지 않고, 일의 방식 자체를 완전히 바꾸는 수준에 도달해 있습니다. 지금 많은 기업들이 생성형 AI를 활용하고 있지만, 그 효과는 아직 제한적인 경우가 많습니다.
반면 Intuit는 반복적인 업무의 핵심 흐름을 AI가 주도하도록 설계하고, 이를 기반으로 비즈니스 속도를 높이고 신뢰성을 확보하고 있습니다. 회계, 재무, 고객서비스, 마케팅 등 거의 모든 업종에서 적용 가능한 접근입니다.
AI를 지원 기술이 아닌 ‘함께 일하는 동료’로 인식하는 것이 결국 비즈니스 패러다임을 바꾸는 출발점입니다. 이제는 우리도 기존의 업무 방식을 근본적으로 다시 생각해 봐야 할 시점입니다.
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