인공 지능으로 감사 수준이 크게 향상됩니다.

Accounting Research Review에 발표된 최근 연구에 따르면 인공 지능의 적용이 재무제표 감사의 품질과 효율성을 크게 향상시키고 점차 전문 감사인을 대체하고 있음을 보여줍니다.

감사 업무는 자체 실행 표준을 따르며 예측, 이상 탐지 등 전문 기술에 크게 의존합니다. 이러한 실질적인 요구 사항은 감사를 기계 학습 및 인공 지능(AI)을 과시하기 위한 이상적인 시나리오로 만듭니다.

“인공지능이 감사 프로세스를 개선하고 있습니까?”라는 제목의 기사에서 "이 연구에서 연구원들은 미국 내 36개 주요 감사 회사의 AI 투자를 측정하기 위해 310,000개 이상의 직원 이력서를 분석했습니다. 연구 기간은 2010년부터 2019년까지였다. 글의 저자는 캘리포니아대학교 버클리캠퍼스의 Anastasia Fedyk, AI for Good 재단의 Natalia Khimich, Drexel대학교의 Natalia Khimich, 샌프란시스코대학교의 Tatiana Fedyk이다.

분석을 안내하기 위해 연구원들은 먼저 감사 파트너와 인터뷰하여 회사가 감사 업무에서 AI 기술을 어떻게 사용하는지 이해했습니다. 그런 다음 연구에서는 상세한 이력서 데이터를 통해 AI에 대한 감사 회사의 투자를 측정했습니다. 구체적으로 AI 투자는 감사회사 전체 인력 중 AI 전문인력이 차지하는 비율로 측정된다. 검토가 완료된 후 연구진은 AI 투자 수준을 감사 품질, 감사 비용, 감사 회사의 해고 규모 등 지표와 일치시켰다.

일반적으로 AI 실무자는 주로 남성이고 상대적으로 젊으며 대부분 회계 전공자가 아니며 주로 공학 및 컴퓨터 과학 분야에 집중되어 있습니다. 또한 대부분의 AI 직원은 뉴욕과 캘리포니아에 집중되어 있으며 워싱턴 DC, 일리노이 및 텍사스에는 소수가 살고 있습니다.

연구 저자인 Anastasia Fedyk는 “우리의 주요 조사 결과는 감사 회사가 AI 기술에 투자함에 따라 감사 품질이 동시에 향상된다는 것입니다. 특히 주요 재작성 횟수가 감소하고 증권거래위원회의 투자 회사도 마찬가지입니다. AI를 사용하면 감사 조사도 더 적게 수행됩니다.” 흥미롭게도 이 연구에서는 Big 4 회계 회사와 Big 4가 아닌 회사 모두 AI와 감사 품질 사이에 명확한 상관 관계가 있음을 발견했습니다. 물론, 이용 가능한 데이터가 더 많은 기존 회사와 소매 회사의 경우 AI가 감사 기능을 더욱 효과적으로 향상시킬 수 있다고 누구나 상상할 수 있다고 믿습니다. 인터뷰에서 연구원들은 대부분의 감사 파트너가 소매업이 AI 도구를 도입하기에 가장 적합한 산업이라고 믿고 있다는 사실을 발견했습니다.

Fedyk은 또한 "감사 품질 향상 외에도 감사인의 업무 효율성도 향상되었음을 관찰했습니다. 감사인의 효율성을 직접적으로 측정할 수는 없지만 감사 수수료 측면에서 보면 AI는 실제로 실무자가 더 효율적으로 작업하고 감사 비용을 절감할 수 있도록 하며, AI 기술에 대한 투자가 많을수록 해당 감사 비용을 더 낮출 수 있다는 연구 결과도 있습니다.” 감사회사가 직접 진행하는 AI 투자보다 낮다. Fedyk은 "이 역시 직관적인 판단과 매우 일치합니다. 고객은 주로 신제품 개발과 같은 다른 목표를 위해 AI에 투자하는 반면, 감사 회사는 감사 프로세스의 복잡성을 분석하고 기술이 감사자에게 어떻게 도움이 될 수 있는지 탐구하기 위해 AI에 투자합니다. 하지만 연구를 시작하기 전에는 고객 측 AI 애플리케이션이 감사에서 더 큰 역할을 할 것이라고 생각했지만 그렇지 않았습니다.

마지막으로 연구원들은 AI 채택률이 높아질수록 감사 직원이 증가한다는 사실을 발견했습니다. 기업은 더욱 취약해졌습니다. 이러한 영향은 회사 내 낮은 수준의 전문 감사 그룹에서 가장 두드러집니다. 기사에서는 단위 직원이 창출하는 감사 수입이 AI 투자와 양의 상관관계가 있다고 설명합니다.

Fedyk은 다음과 같이 결론을 내렸습니다. “전반적으로 이 연구 결과는 매우 긍정적입니다. AI 감사 기술에 투자하면 실제로 기업에 실질적인 이점을 가져올 수 있는데, 이는 다른 많은 기술에서는 사실이 아닙니다. 2000년대 초반의 IT와 2010년대의 데이터 분석을 포함하여 대중적이고 과대평가된 기술을 채택한 기업의 실제 효과를 문서화했습니다. 이러한 계획은 단기적으로 기업 가치를 높일 수 있지만 장기적으로는 해롭고 쓸모가 없습니다. 환경이 적합하고 기술이 효과적이라면, 확실히 감사 시나리오에서 AI 기술의 성과는 상대적으로 긍정적인 상황에 속합니다.”

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