디지털 전환은 이익을 감소시키면서 기업 가치를 높일 수 있다

디지털 전환은 일반적으로 효율성 향상, 의사결정 개선, 그리고 궁극적인 이익 증대를 위한 길로 홍보됩니다. 문제는 재정적 혜택이 비용이 발생할 때 반드시 동시에 나타나는 것은 아니라는 점입니다.

중국 상장 기업을 조사한 새로운 연구가 이러한 불일치를 잘 보여줍니다.¹ 연구진은 2009년부터 2024년까지 A주 기업을 대상으로 46,055개의 기업-연도 관측치를 분석했으며, 디지털 전환이 확대될수록 자산수익률(ROA)로 측정한 현재 수익성은 낮아지는 반면, 토빈의 Q로 측정한 시장 가치 평가는 높아지는 것으로 나타났습니다.

투자자에게는 이것이 중요한 구분을 만듭니다. 기업이 기술에 막대한 비용을 투입해 현재 수익을 압박하면서도, 동시에 시장이 미래 가치를 창출할 것으로 기대하는 역량을 구축하고 있을 수 있습니다. 문제는 이러한 비용이 실제적인 전환을 의미하는지, 아니면 지속 가능한 회수가 없는 단순히 비싼 기술 지출에 불과한지 판단하는 것입니다.

디지털 전환이 먼저 이익에 압박을 가할 수 있는 이유

기업 전환은 이제 단순히 새로운 소프트웨어를 설치하는 것을 넘어 훨씬 포괄적인 과제가 되었습니다. 최신 프로젝트는 클라우드 인프라, 인공지능, 자동화, 사이버보안, 데이터 아키텍처, 직원 재교육, 그리고 전체 업무 흐름의 재설계를 포함할 수 있습니다.

각 구성 요소는 조직이 그 혜택을 실현하기 전에 비용을 발생시킵니다. 레거시 시스템은 통합하거나 교체해야 합니다. 직원들은 교육이 필요합니다. 팀이 기존 모델에서 새로운 운영 모델로 전환하는 동안 프로세스는 일시적으로 비효율해질 수 있습니다. 새로운 인프라는 수개월 또는 수년간 기존 시스템과 병행 운영될 수도 있습니다.

연구 결과는 이러한 압력과 일치합니다. 선호하는 사양에서는 연구진이 정의한 디지털 전환 지표가 1단위 상승할 때 ROA가 0.0025 감소하는 것으로 나타났습니다. 표본 평균 ROA 0.040에 비하면 이는 평균의 약 6.25%에 해당합니다.

이는 기술 자체가 수익성을 감소시킨다는 의미는 아닙니다. 오히려 시점 문제를 강조합니다. 전환 비용은 즉시 인식될 수 있지만, 생산성 향상은 훨씬 나중에 나타날 수 있습니다.

기업이 비교적 단순한 디지털화에서 AI 기반 운영으로 전환함에 따라 이 역학은 특히 중요해지고 있습니다. Securities.io는 이전에 탐구했습니다, 경쟁 우위는 점점 AI와 자체 데이터, 기관 지식, 내부 전문성을 결합하는 데 달려 있습니다. 이러한 기반을 구축하려면 모델에 대한 접근 권한을 단순히 구매하는 것 이상이 필요합니다.

시장이 실적 개선 전에 전환을 보상하는 이유

연구의 다른 절반은 투자자에게 더욱 흥미로울 수 있습니다. 디지털 전환이 ROA와는 부정적인 관계를 보였지만, 기업의 기본 자산 대비 시장 가치를 평가하는 데 흔히 사용되는 토빈의 Q와는 긍정적인 관계를 보였습니다.

디지털 전환에 대한 계수는 0.0236으로 양수였습니다. 연구진은 전환 지표가 1단위 상승할 때 토빈의 Q가 표본 평균의 약 1.19%에 해당하는 만큼 증가한다고 추정했습니다.

이는 일종의 인식 격차를 만들게 됩니다. 회계 결과는 이미 발생한 비용을 반영하지만, 시장 평가는 아직 측정 가능한 수익을 창출하지 않은 역량에 대한 기대를 포함할 수 있습니다.

투자자들은 이 논리를 공장, 반도체 팹, 연구 프로그램 및 신규 생산 능력에 일관되게 적용합니다. 디지털 인프라도 마찬가지로 평가받아야 합니다. 공급망 전반에 자동화를 도입하는 기업은 초기 통합 비용에 직면할 수 있지만, 시장은 이러한 시스템이 향후 창출할 생산성에 가치를 부여합니다.

최근 도입 사례는 이러한 시스템이 얼마나 광범위해지고 있는지를 보여줍니다. NVIDIA와 Palantir의 AI 기반 공급망 작업은 예를 들어 모델, 기업 데이터, 최적화 소프트웨어 및 운영 의사결정을 결합하며 AI를 독립형 애플리케이션으로 취급하지 않습니다.

실제 질문은 지출이 역량을 구축하는가 여부이다

단기 수익성 감소만으로 디지털 전환이 성공하고 있음을 증명할 수 없습니다. 부실한 구현은 성공적인 구현이 가치를 창출하는 것만큼 쉽게 가치를 파괴할 수 있습니다.

투자자는 여기서 기업이 기술에 얼마나 지출하고 있는지에 대한 단순한 질문을 넘어야 합니다.

• 기술이 실제로 기업의 운영 방식을 변화시키고 있습니까?
• 직원과 고객이 새로운 시스템을 채택하고 있습니까?
• 혁신, 생산성 또는 서비스 역량이 향상되고 있습니까?
• 경영진이 투자로부터 측정 가능한 결과를 식별할 수 있습니까?

디지털 전환이 매력적인 기업 서사가 된 이유는 구분이 중요하기 때문입니다. 기업은 AI, 클라우드 컴퓨팅, 자동화 또는 블록체인에 대해 논의할 수 있지만, 이러한 기술이 의미 있는 운영 역량으로 전환되지 않을 수도 있습니다.

이 연구 자체는 이 점에 대한 중요한 경고를 포함하고 있습니다. 디지털 전환 변수는 기업 연례 보고서에서 전환 관련 용어가 등장하는 빈도에 기반합니다. 따라서 이는 기술 역량을 직접 측정하기보다는 공시 기반의 대리 변수입니다.

이 제한은 더 넓은 관련성을 가집니다. 투자자는 AI를 자주 언급하는 기업이 기술을 덜 적극적으로 논의하는 경쟁사보다 반드시 더 빠르게 전환하고 있다고 가정해서는 안 됩니다. 보다 유용한 증거는 배포, 고객 채택, 운영 효율성, 신제품 및 의사결정 개선에서 나옵니다.

이것이 기업 데이터 레이어가 중요한 이유이기도 합니다. Snowflake의 기업 데이터 및 AI에 대한 지속적인 확장은 전환이 점점 더 이전에 분산된 정보를 연결하고 이를 활용할 수 있는 소프트웨어와 결합하는 광범위한 추세를 반영합니다.

혁신은 지출에서 가치로 가는 한 경로가 될 수 있습니다

연구진은 또한 디지털 전환이 혁신 역량과 긍정적인 연관이 있음을 발견했습니다. 그들의 혁신 측정은 특허 출원 건수를 기반으로 했으며, 디지털 전환 계수는 0.0333에 달했습니다.

그 발견은 유용하지만 과장해서는 안 됩니다. 연구는 전환과 재무 성과 사이의 관계를 혁신이 공식적으로 매개한다는 것을 입증하기 위해 필요한 2단계 회귀 분석을 완료하지 않았습니다. 따라서 결과는 잠재적 경로를 시사할 뿐, 디지털화가 특허를 통해 가치를 창출한다는 것을 증명하는 것은 아닙니다.

그럼에도 논리는 중요합니다. 더 나은 데이터 인프라는 정보 사일로를 감소시킬 수 있습니다. 자동화는 실험 주기를 단축시킬 수 있습니다. AI는 직원이 방대한 정보를 검색하거나 대안을 보다 빠르게 평가하도록 도울 수 있습니다. 디지털 워크플로는 부서 간 팀 협업을 더욱 용이하게 만들 수 있습니다.

이러한 역량은 기업 기술이 디지털 시스템에서 지능형 시스템으로 점점 더 이동하고 있다는 데이터, 조직 지식 및 의사결정을 연결하는 것을 설명하는 데 도움이 됩니다.

2026년 별도 연구에서도 기업 디지털 전환이 자기자본 비용 감소와 연관이 있음을 발견했으며, 이는 디지털화의 잠재적 재무 영향이 운영 효율성을 넘어 자본 시장이 기업을 평가하는 방식까지 확장될 수 있음을 시사합니다.

핀테크가 전환 환경을 강화할 수 있습니다

이 논문은 또한 더 강력한 핀테크 환경이 전환과 성과 사이의 관계를 변화시키는지를 조사했습니다. 연구진은 개별 기업의 금융 기술 직접 사용을 측정하는 대신 디지털 포용 금융 지수를 핀테크 개발의 외부 지표로 사용했습니다.

핀테크 개발과 디지털 전환 간의 상호작용은 토빈 Q를 종속 변수로 할 때 양의 방향이며 통계적으로 유의미했습니다. 즉, 보다 발전된 디지털 금융 환경에서 운영되는 기업들은 전환과 시장 가치 사이의 긍정적인 관계가 더 강하게 나타나는 것으로 보였습니다.

중요한 제한이 있습니다. 이 분석 부분은 100개의 관측치만 포함했으며, 이는 주요 연구의 46,055개 기업-연도 관측치와 비교됩니다. 논문은 샘플이 그 규모로 축소된 과정을 충분히 문서화하지 않았습니다. 따라서 결과는 연구의 가장 강력한 결론이라기보다 탐색적 신호로 보는 것이 바람직합니다.

Accenture는 기업 디지털 전환에 대한 노출을 제공합니다

연구는 또한 투자자들이 디지털 전환 추세에 접근하는 다른 방식을 제시합니다. 개별 기업이 기술 지출에서 가장 큰 수익을 얻을지를 식별하려는 대신, 투자자들은 이러한 전환을 완수하는 데 필요한 인프라와 전문성을 제공하는 기업들을 검토할 수 있습니다.

Accenture는 특히 관련성이 높습니다. 그들의 컨설팅 및 기술 사업은 클라우드 마이그레이션, 데이터 아키텍처, 사이버 보안, 자동화, 기업 소프트웨어 및 점점 늘어나는 AI 구현을 포괄합니다. 이는 연구에서 확인된 전환 지출의 반대편에 회사를 위치시킵니다.

기업이 생성형 AI 실험에서 AI를 비즈니스 프로세스에 직접 통합하는 단계로 이동함에 따라 기회가 진화하고 있습니다. Accenture는 최근 Within과의 투자 및 파트너십을 포함해 비즈니스 프로세스 매핑, AI 에이전트 배치 및 기업 운영 개선에 지속적으로 역량을 확대하고 있습니다.

투자자에게 보다 넓은 논지는 모든 기술 프로젝트가 인내를 받을 가치가 있다는 것이 아니라, 기업이 미래 비용 구조, 혁신 역량 또는 경쟁 위치를 변화시키기 위해 설계된 역량에 대규모 투자를 할 때 현재 수익만으로는 불완전한 그림을 제공할 수 있다는 점이다.

디지털 전환에는 더 긴 투자 시각이 필요합니다

따라서 연구에서 얻을 수 있는 가장 유용한 시사점은 디지털 전환이 재무 성과에 좋다든지 나쁘다든지 단순히 말할 수 없다는 것이다. 그 관계는 부분적으로 투자자가 무엇을 측정하느냐에 달려 있다.

현재 회계상의 수익성은 전환 비용을 반영할 수 있다. 시장 가치 평가는 이러한 투자가 궁극적으로 어떤 결과를 낼지에 대한 기대를 반영할 수 있다. 어느 하나도 독립적으로 전체 이야기를 설명하지 못한다.

이 때문에 디지털 전환은 기술 문제일 뿐만 아니라 투자 분석 문제이기도 하다. 투자자는 생산적인 투자를 유행성 지출과 구분하고, 새로운 시스템이 실제 운영에 녹아들고 있는지 판단하며, 조직 역량이 향상되고 있다는 증거를 찾아야 한다.

그 전환을 달성한 기업은 결국 오늘의 기술 비용을 내일의 경쟁력으로 전환할 수 있다. 반면 전환에 실패한 기업은 단순히 비용만 남게 된다.

참고문헌:

¹ Yang, F. 및 Wang, Y. (2026). 기업의 디지털 전환과 재무 성과에 관한 연구: 핀테크 발전의 조절 역할. International Review of Economics and Finance. 온라인 선출판. https://doi.org/10.1016/j.iref.2026.105915