👉 이 아티클은 Bain & Company의 The Future of Financial Planning is Autonomous 보고서를 기반으로, ERP 데이터와 AI 에이전트 결합 시사점을 국내 CFO·FP&A 담당자 관점에서 재구성했습니다.

FP&A 수행에는 많은 어려움이 있지만, 국내 CFO와 FP&A 담당자들이 가장 공감하는 어려움은 “데이터는 ERP에 다 있는데, 분석과 계획은 여전히 엑셀에 의존한다”는 점입니다.

ERP는 기업의 거래·생산·재고 데이터가 집적된 핵심 시스템이지만, 관리회계를 수행하기에는 유연성이 떨어지고 분석·계획 기능은 제한적입니다. 게다가 기업의 중추적인 솔루션인 ERP를 교체하는 것은 쉽지 않습니다.

이 때문에 FP&A 팀은 매번 데이터를 추출해 엑셀로 가공해야 하고, 예산·예측은 느리고 경직된 사이클에 머물 수밖에 없습니다.

글로벌 재무 트렌드: FP&A 혁신이 최우선 과제, 해법은 AI

위에서 다룬 문제는 사실 국내만의 특수성이 아닙니다. 글로벌 CFO들도 동일한 불편과 한계를 지적하고 있습니다. 최근 Bain CFO Survey(2024) 결과에 따르면, 전 세계 CFO의 58%가 FP&A를 가장 시급히 혁신해야 할 영역으로 꼽았습니다.

CFO 설문조사: 가장 혁신이 필요하다고 답한 재무 영역

• FP&A: 58%

• 관리 보고: 39%

• 컴플라이언스/거버넌스: 32%

• 회계·IR: 21%

  
  

👉 즉, CFO의 최대 고민은 FP&A라는 뜻입니다.

📉 전통적 계획 사이클의 한계

CFO들이 FP&A 혁신을 시급히 꼽는 이유는 명확합니다. 전통적인 계획 사이클이 시대의 변동성에 따라가지 못 하는 구조적 문제점을 갖고 있기 때문입니다.

• ERP에서 데이터를 뽑아내고 엑셀로 정리하는 데만 몇 주 소요

• 연간 예산은 시장 변동에 대응하지 못한 채 고정

• 보고서가 CFO에 도착하는 시점에는 이미 현실과 괴리

• 재예측도 초기 예산과 마찬가지로 비효율적

  
  

그리고 실제로 베인 조사에 따르면, 전 세계 CFO 중 단 13%만이 정확성·신속성·유연성·가치 측면에서 목표를 달성한다고 답했습니다.

CFO 트렌드 조사: 세계적 수준의 FP&A 달성은 어려움
(단 13%만 목표 달성)

• 예측 정확도 ±2% 이내 → 25%

• 1주 내 예측 산출 가능 → 24%

• 동적 계획 체계 보유 → 30%

• AI·통계모델 활용 → 6%

• 데이터 수집·정리에 소요되는 시간 → 65%

  
  

👉 FP&A 팀이 대부분 시간을 데이터 모으고 정리하는 데 쓰고, 정작 인사이트는 부족한 현실입니다.

FP&A의 새로운 뇌🤖 : ERP와 AI 에이전트의 결합

최근 글로벌 금융·테크 업계에서 가장 주목받는 변화는 ERP에 직접 내재된 혹은 해당 데이터를 기반으로 한 실시간 AI 에이전트입니다. 이 에이전트들은 이제 단순히 보조 도구를 넘어 ERP 데이터 구조와 재무 워크플로우를 이해하는 지능형 시스템입니다.

ERP AI 에이전트의 주요 기능

• 실시간 데이터 기반 예측: 판매·원가·재고 데이터가 입력되는 즉시 예측 갱신

• 자동화된 예산 조정: KPI와 계획 달성률에 따라 예산 배분을 즉시 재편성

• 크로스펑션 워크플로우 실행: 영업·생산·재무팀에 동시에 액션 트리거

👉 그 결과, CFO는 ERP 를 기반해 바로 “실시간 전략 인사이트”를 확인할 수 있으며, 보고서를 기다릴 필요가 없어졌습니다.

⚡Generative AI + Agentic AI의 역할

재무 AI 에이전트의 진화는 크게 두 갈래로 나눌 수 있습니다.

• Generative AI (생성형 AI)

  - ERP 데이터와 외부 신호(뉴스·리뷰·시장 데이터)를 통합 → 예측 변수로 변환

  - 자연어 질의 가능: “마케팅비 10% 삭감 시 매출 영향은?” → 즉시 시나리오 제시

  - RAG 기반 설명으로 “예측 변화의 이유”를 명확히 제시

  
  

• Agentic AI (에이전틱 AI)

  - 단순 답변을 넘어, ERP 데이터로 직접 행동 즉시 수행

  - 데이터 정제 → 모델 선택 → 예측 생성 → 알림·예산 재배분까지 자동 처리

  - 예: 마이크로소프트는 에이전트로 재무조정 시간을 수 시간 → 수 분으로 단축

Generative AI는 ‘통찰(Insight)’을, Agentic AI는 ‘실행(Action)’을 담당한다고 볼 수 있습니다.

전자는 CFO가 미래 시나리오와 리스크를 이해하는 데 강점을 가지고 있고, 후자는 ERP에서 예산과 워크플로우를 자동으로 조정하며 실행력을 강화합니다. 두 기술이 함께 언급되는 이유는 FP&A가 전략적 통찰과 운영 실행을 동시에 요구받는 시대에 접어들었기 때문입니다.

AI의 역할이 분명해졌다면, 이제 중요한 질문은 “CFO는 무엇을 바꿔야 하는가?”입니다. 답은 FP&A 현대화를 위한 세 가지 단계적 접근에 있습니다.

🛠 CFO가 선택할 수 있는 FP&A 현대화 접근

1. 프로세스 간소화 + 단일 표준체계 구축

• 불필요한 세부 단계 축소, 계획 사이클 단축

• ERP-데이터 일원화로 “신뢰할 수 있는 단일 데이터 소스” 확보

2. AI로 고도화

• ERP 데이터 기반 예측 소요 시간: 2주 → 2시간 단축, 정확도 97% 이상

• 생성형 AI로 보고서·시뮬레이션 자동화 → 재무팀은 전략 집중

3. 운영모델 재설계

• 고정 예산에서 탈피 → 롤링 포캐스트(Rolling Forecast), 이벤트 기반 계획

• ERP와 AI 에이전트가 결합된 FP&A 체계로 “Always-On” 계획 실현

🚀 CFO와 FP&A 팀에게 주는 시사점

ERP와 AI 에이전트의 결합은 단순한 자동화가 아니라, 재무 운영모델의 근본적 혁신입니다.

• 예측은 항상 최신 상태

• 예산은 자동으로 최적화

• CFO는 즉시 전략 의사결정 가능

  
  

즉, FP&A는 이제 보고서를 만드는 부서가 아니라, AI를 무기로 실시간 전략을 제시하는 핵심 파트너로 자리 잡게 됩니다.

향후 10년, ERP와 AI 에이전트를 결합해 지능형·자율형 FP&A를 구현한 CFO가 재무혁신의 새로운 표준을 만들어갈 것입니다.

이 아티클은 Bain & Company의 The Future of Financial Planning is Autonomous 보고서를 기반으로, ERP 데이터와 AI 에이전트 결합 시사점을 국내 CFO·FP&A 담당자 관점에서 재구성했습니다.