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AI 회계사 서비스 Fondo: 회계사 부족 문제 해결하기

AI 회계사가 나온다면 어떨까요? 세계적으로 경제에 대한 부정적인 전망이 널리 퍼지고 있음에도 불구하고, 미국의 창업 활동은 급증하고 있습니다. 2024년에는 매달 평균 43만 건의 신규 스타트업이 창업하였으며, 이는 2019년보다 무려 50% 증가한 수치입니다. 그러나 이러한 새로운 회사들이 증가함에도 이들 회사들의 회계 장부를 관리하고 세금을 신고하는 데 필요한 미국 회계사의 수는 점점 줄어들고 있습니다. 오늘은 이런 문제를 해결하기 위한 AI 회계사 서비스 Fondo에 대해서 이야기하고자 합니다.

회계산업의 위기와 변화

미국은 현재 많은 회계사들이 은퇴를 계획하고 있으며, 실제로 향후 10년 내에 75%에 달하는 공인회계사(CPA)가 은퇴할 것으로 예상됩니다. 더불어 회계 관련 전공을 한 젊은 졸업생들의 경우, 회계 분야보다는 기술이나 금융 분야를 선호하고 있기 때문에 회계 분야로의 진출은 점점 더 감소할 전망입니다. 이러한 상황 속에서, 이를 AI로 해결하고자 하는 기업이 바로 Fondo입니다.

AI 회계사, Fondo의 탄생과 성장

연쇄 창업자 데이비드 필립스(David Phillips)는 회계사 부족의 틈새를 채우기 위해 Fondo라는 스타트업을 설립했습니다. 이전에 코딩 스쿨 Hackbright를 창업하고, 성공적으로 매각한 경험이 있는 필립스는, 작은 기업과 스타트업을 위한 AI 회계사 즉 AI 기반 회계 플랫폼을 출시하게 된 것입니다. 이러한 접근 방식은 혁신적이며, 전통적인 회계 작업을 자동화함으로써 기업들이 회계 작업을 보다 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.

Fondo는 현재 창업 4년 차를 맞이했으며, 이미 1,200명의 고객을 확보하고 연간 반복 매출이 600만 달러에 달하는 등 성공적인 성장세를 보이고 있습니다. 주요 고객에는 ElevenLabs, Karat, PostHog 등이 포함되어 있으며, 이들 기업을 통해 성과를 입증하고 있습니다.

투자 및 미래 계획

Fondo는 최근 700만 달러의 시드 투자를 받으며, 회사 가치는 6,600만 달러로 평가받고 있습니다. 이번 투자는 도쿄 기반의 핀테크 회사인 Money Forward가 주도했으며, Y Combinator, Motley Fool Ventures 등 여러 벤처 캐피털이 참여했습니다.

앞으로 Fondo는 제품 및 자동화 기술에 더 많은 투자를 계획하고 있습니다. 이 과정에서 AI 도입을 통해 내부 팀뿐만 아니라 고객들에게도 재무제표, 계좌 흐름 등의 통찰력을 제공할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 예정입니다. 이는 기업이 글로벌 시장으로 확장할 때 다양한 세금 및 규제 환경에 적응할 수 있도록 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

AI 회계사, AI와 회계의 결합: 어떻게 도움이 될까?

전통적으로 기업들은 회계 작업을 위해 여러 아웃소싱 및 서비스를 개별적으로 구입하고 활용하며, 이로 인해 비효율성과 오류 발생 가능성이 높아졌습니다. AI 회계사 Fondo는 이러한 문제를 해결하기 위해 모든 기능을 하나의 플랫폼으로 통합, 스타트업들에게 재무 및 세무 작업을 간소화할 수 있는 솔루션을 제공합니다.

Fondo의 AI 기반 서비스는 고객사가 보다 효율적으로 세금 공제를 받고, 필요한 세금을 정확하게 납부할 수 있도록 지원합니다. 이런 방식으로 Fondo는 이미 고객들에게 7,500만 달러 이상의 세금 절감 혜택을 제공했다고 합니다.

결론

Fondo와 같은 AI 기반의 회계 플랫폼은 전통적인 회계 서비스의 한계를 극복하고, 스타트업 및 소형 비즈니스가 더욱 안정적으로 성장할 수 있는 길을 제공하고 있습니다. 급변하는 글로벌 경제 환경 속에서, 회계의 혁신은 필수적이며, 이 영역에서 Fondo가 선도적인 역할을 하고 있는 것은 확실합니다.

Fondo의 이야기는 단지 하나의 기업 성공 사례에 그치지 않으며, 앞으로 더 많은 기업들이 이러한 혁신적인 플랫폼을 통해 회계와 재무 관리의 새로운 기준을 설정하는 데 기여할 것입니다.

특히 우리나라도 얼마 전 더존의 세무 AI에 많은 고객들이 관심과 성과를 보여주었다는 소식을 접했습니다. 기업의 운영에 필수적으로 활용해야 하는 재무회계, 인사노무, IT, 교육, 법무, 특허와 같은 아웃소싱 분야가 이러한 AI로 급변할 분야로 예상됩니다. 각 분야에 AI로 효율성을 높이고, 비용을 드라마틱하게 줄이는 서비스가 출시한다면 여러분들은 채택을 할까요? 저는 시간의 문제로 보입니다. 이 아웃소싱 분야에 있다면 하루 빨리 변화를 준비하시길 추천합니다.

참고

EU AI 법안 가이드: 미래의 AI 규제를 준비하기

유럽연합은 인공지능(AI) 기술 규제를 위한 결정적인 입법안인 ‘EU AI 법안’을 발표했습니다. 이 법안은 인공지능의 개발 및 사용에 있어 몇몇 중요한 지표들을 제시하며, 특히 강력한 일반목적 AI(GPAIs)에 초점을 맞추고 있습니다.

EU AI 법안의 등장 배경

인공지능 기술은 그 발전 속도와 함께 사회에 다양한 영향을 미치고 있습니다. 그 중에는 긍정적인 효과도 있지만, 부정적인 결과를 불러일으킬 가능성도 있습니다. 예를 들어, AI가 잘못된 데이터를 기반으로 결정을 내릴 경우, 이는 심각한 사회적 문제로 이어질 수 있습니다. 이러한 리스크를 관리하고자 유럽연합은 ‘위험 기반 프레임워크’를 도입하여 AI의 활용을 체계적으로 규제하고자 합니다.

일반목적 AI 모델의 규제

EU AI 법안의 핵심 요소 중 하나는 바로 GPAIs, 즉 강력한 일반목적 AI 모델에 대한 규제입니다. 이 법안은 OpenAI, Google, Meta와 같은 대형 AI 개발사들을 포함하여 특정 기준을 충족해야 하는 근본적인 규제를 제시하고 있습니다. 이는 AI 모델이 가져올 수 있는 시스템적 위험을 관리하고 최소화하는 데 중점을 둡니다.

GPAI 모델의 투명성 요건은 2025년 8월 1일부터 발효되며, 시스템적 위험을 동반한 강력한 모델은 2027년까지 위험 평가와 조치 요건을 준수해야 합니다. 이로써 AI 개발사는 개발 중인 기술이 잠재적 위험 요소를 가지고 있을 때, 이를 사전에 인지하고 준비할 수 있는 능력을 갖추도록 요구받게 됩니다.

데이터와 저작권 문제

AI 시스템 발전의 핵심 요소 중 하나인 데이터 수집은 저작권과 밀접한 관련이 있습니다. 이번 법안에서는 데이터 수집 과정에서의 투명성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 특히, AI 모델 개발에 사용된 웹 크롤러와 같은 도구의 정보 제공을 요구하며, 해당 정보는 저작권 보호 자료 접근 권한 관련 문서에 포함되어야 합니다.

시스템적 리스크와 보안

강력한 GPAI가 가져올 수 있는 시스템적 리스크는 여러 가지로 분류됩니다. 여기에는 사이버 보안, 화학·생물학·방사선 및 핵 위험, 사회적 조작 및 민주주의에 대한 위협 등이 포함됩니다. AI 모델이 이러한 리스크를 일으킬 가능성이 있는 경우, 이는 공공의 건강 및 안전에 직접적인 위협이 될 수 있습니다.

법안은 또한 위험 예측을 위한 ‘안전 및 보안 프레임워크’를 제안하며, 개발사가 예상되는 위험의 시기와 구현 시점에 대한 객관적인 추정치를 제공하도록 요구하고 있습니다. 이는 AI가 특정 리스크 임계치를 넘을 가능성에 대해 경고함으로써, 관련 규제 기관과 긴밀히 협력할 수 있도록 합니다.

오픈소스와 SMEs (소규모 기업) 지원

EU AI 법안은 함께 작업하는 크고 작은 AI 개발사 모두에게 적용됩니다. 특히, 자원이 적은 중소기업(SMEs)와 오픈소스 모델 개발자를 위해 제안된 규제와 세부조항들에 있어, 그들을 보호하고 노력을 장려하는 조치도 포함되어 있습니다. 이런 조치는 모든 협력 파트너가 지속 가능한 방식으로 혁신을 추구할 수 있도록 지원합니다.

실무자들에게 주는 의미와 준비사항

EU AI 법안은 AI 개발 자들에게 투명성, 데이터 수집 과정, 시스템적 리스크 관리 등의 준수를 의무화하여, AI의 사회적 책임을 강조하고 있습니다. 이는 AI 기술의 글로벌 표준 수립에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다. 따라서 AI를 개발하고 활용하는 모든 기업과 단체는 이 법안이 요구하는 기준에 따라 더욱 혁신적인 측면과 사회적 책임성을 균형 있게 갖춰야 할 것입니다.

마무리하며

이번 EU AI 법안은 단지 규제 차원의 법적 장치가 아니라 AI 기술이 사회에 미치는 영향을 체계적으로 다루고자 하는 시도입니다. 이러한 규제는 AI의 안전한 개발과 확산을 보장하는 동시에, 사회적 신뢰와 수용도를 높이기 위한 중요한 첫걸음입니다.

앞으로 유럽연합의 이 법안은 다른 지역의 입법에도 큰 영향을 미칠 것이며, AI 기술의 글로벌 정책 방향을 선도할 것입니다. AI 개발자와 기업은 이 변화에 적극적으로 대응하여 윤리적이고 책임 있는 기술 발전에 기여해야 할 것입니다.

참고

AI 미래를 여는 마이크로소프트의 새로운 에이전트: 기업을 위한 맞춤형 솔루션

2025년은 AI 에이전트의 시대가 될 것으로 예상됩니다. 하지만 AI 기술의 잠재력을 완전히 활용하려면 더 이상 이론적인 가능성이 아닌 실질적인 결과를 보여줘야 하는데 마이크로소프트는 AI 및 머신러닝의 발전을 선도하며, 이 과정에서 최신의 AI 에이전트를 소개하고 있습니다. 마이크로소프트는 1,800개 이상의 모델을 지원하는 이 에이전트를 통해 기업의 다양한 요구 사항을 충족하겠다고 소개하였습니다. 이번 포스트에서는 마이크로소프트의 새로운 AI Agent가 제공하는 기능과 그것이 기업 환경에서 어떻게 활용될 수 있는지를 살펴보겠습니다.

AI 에이전트란 무엇인가?

AI Agent는 자동화된 시스템으로, 사람 대신 작업을 수행하거나 결정을 내릴 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 특히, 마이크로소프트의 새로운 AI Agent는 Microsoft 365 Copilot을 통해 노코드 및 로코드 기능을 제공하여 쉽게 배포하고 사용할 수 있는 점이 특징입니다. 이 기능은 각 기업의 필요에 따라 커스터마이징이 가능하며, 다양한 모델의 지원을 통해 사용자에게 최적의 솔루션을 제공합니다.

마이크로소프트의 혁신적 기능

마이크로소프트는 이번 발표를 통해 사용자들이 자신만의 커스텀 자동화 에이전트를 구축하거나, 준비된 에이전트를 사용하여 다양한 비즈니스 업무를 간소화할 수 있는 솔루션을 제공한다고 밝혔습니다. 특히, Bring-Your-Own-Knowledge 및 Bring-Your-Own-Model 기능을 통해 사용자들이 자신만의 데이터와 모델을 활용할 수 있게 되었습니다.

Azure AI의 기회를 제공

Azure AI 카탈로그에 1,800개 이상의 모델이 등재되어 있으며, 이는 교차 플랫폼 통합을 통해 광범위한 시장을 아우릅니다. 특히, Azure AI Foundry의 각종 새 기능은 사용자들이 자신만의 검색 인덱스를 추가하여 커스텀 에이전트를 제작할 수 있게 지원합니다.

실제 적용 사례

마이크로소프트의 AI Agent는 이미 HR, 번역, 프로젝트 관리와 같은 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 예를 들어, 팀즈에 포함된 인터프리터 에이전트와 같은 기능은 최대 9개의 언어로 실시간 번역을 제공하며, 참여자들의 대화를 실시간으로 음성화할 수도 있습니다.

기업 사례: 맥킨지와 톰슨 로이터스

맥킨지는 마이크로소프트와 협력하여 클라이언트 온보딩 속도를 크게 향상시켰으며, 이는 리드 타임을 90%, 행정 업무를 30% 줄였습니다. 한편, 톰슨 로이터스는 법률적 실사를 보다 효율적으로 수행하기 위해 AI Agent를 활용하고 있으며, 이는 작업의 50% 이상을 절감할 수 있도록 돕고 있습니다.

AI 에이전트와 LLM의 결합

AI Agent는 실제로 새로운 개념은 아닙니다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)의 발전 덕분에, 비개발자들도 AI와 소통할 수 있게 되었습니다. AI Agent는 LLM을 기반으로 하여 더욱 유용하게 작용하며, 정보 수집 및 권장사항 생성을 사람들에게 직접 제공할 수 있습니다.

이번 마이크로소프트의 발표와 그 사례들은 AI Agent가 어떻게 기업 업무를 간소화하고, 효율성을 높이며, 궁극적으로 비용을 절감할 수 있는지를 힌트를 보여줍니다. 2025년 펼쳐질 AI Agent의 흐름을 계속 지켜보시지요. 분명 지금까지와는 다른 새로운 성과가 나올 수 있을 것으로 기대하고 있답니다.

참고