## 재무 AI의 '환각' 위험…감사와 규제 검증을 견디려면 '설명가능한 설계'가 필수
기업 재무 업무에 생성형 AI를 무분별하게 도입하면, 감사와 규제 검증의 벽에 부딪힐 수 있다. 핵심 문제는 AI의 확률적 본질과 재무 데이터가 요구하는 절대적 사실성 사이의 근본적 충돌이다. 챗봇이 시를 지으며 환각을 일으키는 것은 용인될 수 있지만, 재무 리스크 프로파일을 잘못 생성하거나 재무제표에 오류를 내놓는 것은 수탁자 책임(신인의무) 위반으로 이어질 수 있는 중대한 결함이다. 단순히 '알고리즘이 그랬다'는 설명은 이사회 질의나 감사원의 엄격한 검증 앞에서는 통하지 않는다.

이에 따라 전문가들은 재무 분야 AI 도입의 선결 조건으로 '설명가능한 AI(XAI)' 설계 원칙을 강조한다. 이는 AI가 특정 재무 결론이나 데이터 처리 결과에 도달한 논리적 경로를 명확히 추적하고 설명할 수 있어야 함을 의미한다. 감사 증거로 제시될 수 있을 정도의 투명성과 검증 가능성이 확보되지 않으면, 재무 보고의 신뢰성과 법적 책임 소재가 흔들릴 위험이 있다.

이러한 요구는 단순한 기술적 선택을 넘어, 기업 거버넌스와 위험 관리 프레임워크의 근본적 재검토를 촉구한다. 재무·회계 부서와 리스크 관리팀, 심지어 이사회는 AI가 생성한 데이터의 신뢰성을 어떻게 보장하고, 오류 발생 시 책임을 어떻게 소급 추적할지에 대한 명확한 원칙을 마련해야 한다. 규제 당국도 이에 대한 가이드라인을 점차 강화할 것으로 예상되는 만큼, 선제적인 대응이 경영 리스크를 줄이는 길이 될 전망이다.
---
- **Source**: Digital Today
- **Sector**: The Lab
- **Tags**: 인공지능, 재무, 감사, 규제, 신인의무
- **Credibility**: unverified
- **Published**: 2026-04-01 06:59:14
- **ID**: 44777
- **URL**: https://whisperx.ai/ko/intel/44777