왜 Excel이 회계 분야 AI의 미래를 좌우할 수 있는가

새로운 연구에 따르면 회계 분야 인공지능에 대한 가장 큰 장애물은 AI 자체에 대한 불신이 아닐 수 있다고 합니다. 이는 Microsoft Excel의 편리함, 유연성 및 제도적 무게 때문일 수 있습니다. 이로 인해 스프레드시트는 파괴에 대한 장벽이자 Microsoft에게 잠재적으로 강력한 관문이 됩니다.

271명의 회계 전문가를 대상으로 한 새로운 연구는 일부 조직이 인공지능을 도입하는 반면 다른 조직은 익숙한 분석 도구에 머무르는 이유를 조사했습니다.¹ 그 핵심 결과는 겉보기와 달리 단순합니다: 데이터 분석에 Excel을 사용하는 것이 AI 도입과 부정적인 연관이 있었으며, AI 교육 및 데이터 분석 도구의 폭넓은 도입은 긍정적인 연관이 있었습니다.

이는 Excel이 구식이거나 회계사가 비합리적이라는 의미가 아닙니다. Excel은 여전히 유연하고 널리 이해되며 예산 편성, 조정, 예측, 보고 및 감사 준비에 깊이 통합되어 있습니다. 보다 중요한 교훈은 기술 채택이 워크플로우, 습관, 인식된 위험 및 교육과 기술 역량만큼이나 의존한다는 점입니다.

투자자에게 이는 기업 AI 기회를 평가하는 방식을 변화시킵니다. 가장 유력한 승자는 기존 업무를 가장 극적으로 대체하는 회사를 의미하지 않을 수 있습니다. 대신, 직원들이 매일 아침 이미 열어 보는 소프트웨어에 AI를 삽입할 수 있는 회사가 승자가 될 가능성이 있습니다.

왜 Excel이 회계 분야 AI 도입을 늦출 수 있는가

연구자들은 이중 요인 모델을 통해 AI 도입을 접근했습니다. 도입을 사용자가 충분한 이점을 보는지 여부에 대한 단순한 질문으로 보지 않고, 동인과 억제 요인 모두를 고려했습니다. 직원은 AI가 유용하다는 것을 인식하면서도 도구를 변경하면 불확실성, 교육 비용, 통합 작업 및 오류 가능성이 발생하기 때문에 이를 저항할 수 있습니다.

그 긴장은 회계 분야에서 특히 중요합니다. 실험적인 마케팅 초안은 수정될 수 있습니다. 재무 모델, 조정, 규제 신고 또는 감사 작업서류에서의 실수는 실질적인 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 회계사는 자신의 공식, 통제 및 제한을 이해하는 시스템을 선호할 합당한 이유가 있습니다.

Excel은 누적된 조직 지식에서도 이점을 얻습니다. 기업들은 수십 년에 걸쳐 스프레드시트를 중심으로 템플릿, 매크로, 모델, 보고 절차 및 승인 프로세스를 구축해 왔습니다. 직원들은 공식 검토와 계산 추적 방법을 알고 있습니다. 이러한 환경을 교체한다는 것은 단순히 애플리케이션을 포기하는 것이 아니라 재무 작업을 위한 운영 체계를 방해하는 것을 의미합니다.

연구는 이를 현상 유지 편향을 통해 해석합니다. 익숙함은 자신감과 통제감을 제공하지만, 전환에 따른 잠재적 손실이 예상되는 이익보다 더 즉각적으로 느껴질 수 있습니다. 이는 AI 플랫폼이 더 진보했다는 것을 보여주는 것만으로는 도입을 촉진하기에 충분하지 않을 수 있음을 설명합니다.

회계 AI 연구에서 발견된 내용

최종 표본에는 AI, 머신러닝 또는 데이터 분석 프로젝트에 참여한 271명의 회계 전문가가 포함되었습니다. 약 92%는 회계 또는 관련 서비스·컨설팅 조직에서 근무했으며, 62%는 직원 수가 500명 미만인 조직에서 일했습니다.

응답자의 33%만이 AI 교육을 받은 것으로 보고했습니다. 한편, 데이터 분석에 Excel을 사용하는 응답자 중 36%만이 보다 고급 AI 솔루션으로 전환했습니다. 전체 모델을 고려했을 때 Excel 지식만으로는 통계적으로 유의한 예측 변수가 아니었지만, 실제 Excel 기반 분석 사용은 AI 도입과 유의한 부정적 연관을 보였습니다.

이 구분은 중요합니다. Excel을 안다고 해서 AI 도입을 본질적으로 막는 것은 아닙니다. 기존 스프레드시트 워크플로우가 이미 즉각적인 요구를 충족할 때, 시스템 변경에 따른 비용과 불확실성을 정당화하기 어려워 장벽이 형성됩니다.

AI 교육이 추가 소프트웨어 라이선스보다 더 중요하다

조직은 종종 AI 도입을 구매 결정으로 간주합니다. 라이선스를 구입하고 기능을 활성화한 뒤 사용이 이어질 것으로 기대합니다. 연구는 이러한 접근 방식이 소프트웨어 가용성과 조직 역량을 혼동한다는 점을 시사합니다.

교육은 AI 도입과 긍정적인 연관성을 보였으며, 보다 광범위한 데이터 분석 도구의 이전 도입 역시 마찬가지였습니다. 이 결과들을 종합하면 조직이 역량 단계를 차례로 구축함으로써 혜택을 얻는다는 것을 시사합니다. 기본적인 스프레드시트 분석을 넘어선 회계사들은 AI를 평가하고 감독하며 통합할 준비가 더 잘 되어 있습니다.

따라서 실용적인 도입 프로그램은 특정 워크플로에 집중해야 합니다:

• 조정 및 이상 탐지
• 변동 분석 및 관리 보고
• 예측 및 시나리오 개발
• 문서 검토 및 감사 준비

이러한 제한된 적용 사례는 “AI 사용”이라는 일반적인 명령보다 검증하기가 더 쉽습니다. 또한 수작업 단계 감소, 결산 주기 가속, 검토된 거래 수 증가와 같은 측정 가능한 결과를 창출합니다. 이는 재무 부서가 라이선스 수나 직원 관심도 대신 AI 투자에 대한 수익을 입증하도록 요구받고 있기 때문에 점점 더 중요해지고 있습니다.

이 발견은 독점 데이터와 조직 지식이 가장 가치 있는 AI 방어벽이 될 수 있다는 점을 주장하는 더 광범위한 Securities.io 분석을 보완합니다. 회계에서는 모델이 단지 한 구성 요소에 불과합니다. 재현하기 어려운 강점은 신뢰할 수 있는 재무 데이터, 확립된 통제, 기업 고유의 절차, 그리고 유효한 결과가 어떻게 보여야 하는지를 이해하는 직원들의 조합입니다.

왜 익숙한 소프트웨어가 최고의 AI 배포 채널이 될 수 있는가

이 논문은 Excel을 억제 요인으로 설명하지만, 이는 스프레드시트가 사라져야 한다는 의미는 아닙니다. 보다 강력한 상업적 통찰은 전환 비용을 줄이는 것이 사용자가 익숙한 도구를 포기하도록 요구하는 것보다 더 효과적일 수 있다는 점입니다.

Microsoft는 이미 그 방향을 추진하고 있습니다. 그 Finance Agent는 Excel을 기존 재무 시스템과 연결합니다 그리고 조정, 변동 분석, 실시간 재무 인사이트와 같은 활동을 지원하도록 설계되었습니다. 이는 회계사들이 이미 신뢰하는 인터페이스에 AI를 도입한다는 점에서 전략적으로 중요합니다.

기존 소프트웨어에 AI를 내장하면 여러 도입 장벽을 동시에 해결할 수 있습니다. 워크플로 중단을 최소화하고 익숙한 스프레드시트를 유지하며, 출력물을 기존 형식으로 검토할 수 있게 하고, 새로운 기능을 시도하는 데 따른 심리적 비용을 감소시킵니다. 사용자는 Excel을 AI로 교체하라는 요청을 받는 것이 아니라, AI를 통해 Excel을 확장하도록 초대받는 것입니다.

이 패턴은 회계에만 국한되지 않습니다. 엔터프라이즈 AI는 모델 성능만이 아니라 배포, 통합, 거버넌스, 그리고 컨텍스트 접근성을 놓고 점점 더 경쟁하고 있습니다. 최근 Securities.io가 다룬 UiPath와 에이전시형 엔터프라이즈 자동화로의 전환은 동일한 상업적 현실을 보여줍니다: 자동화는 기업이 이미 사용하고 있는 애플리케이션과 프로세스 전반에 걸쳐 작동할 수 있을 때 더 큰 가치를 갖게 됩니다.

도입이 자동으로 재무 수익을 창출하는 것은 아니다

이 연구는 AI 도입이 반드시 수익성을 향상시킨다는 증거로 해석되어서는 안 됩니다. 이 연구는 도입 여부를 측정했을지, 그 도입으로 발생한 재무적 수익을 측정한 것은 아닙니다. 설문조사는 상대적으로 규모가 작고 회계 관련 컨설팅 업체에 집중되었으며 짧은 기간에 수집되었습니다. 회귀 분석 결과는 연관성을 식별할 뿐, 교육이나 분석 도구가 조직의 AI 도입을 초래했음을 증명하지는 않습니다.

또한 모델이 완전히 포착하지 못한 위험도 존재합니다. 여기에는 데이터 프라이버시, 사이버 보안, 제3자 공급업체에 대한 신뢰, 출력 신뢰성, 그리고 규제 책임이 포함됩니다. 이러한 문제들은 AI가 재무 보고에 적용될 때 특히 중요합니다.

그럼에도 현재 산업 증거는 도입이 확대되고 있음을 시사합니다. KPMG의 2026 글로벌 AI 금융 보고서는 1,000명 이상의 고위 재무 리더를 기반으로 하며, 실제 사용이 크게 증가했지만 뛰어난 성과는 도입 자체보다 덜 일반적임을 보여줍니다. 이러한 격차는 기술을 획득하는 것이 조직을 변화시키는 것보다 쉽다는 논문의 근본 메시지를 강화합니다.

회계 AI 인터페이스에 대한 투자

회계 분야 AI 도입에 노출을 원하는 투자자에게 Microsoft는 특히 적합한 포지션을 제공합니다. 이 회사는 연구에서 확인된 기존 도구인 Excel을 보유하고 있으며, 재무 업무를 현대화하기 위한 AI 레이어도 개발하고 있습니다.

이는 독특한 전략적 이점을 창출합니다. Excel의 고착은 경쟁 AI 플랫폼으로의 전환을 늦출 수 있지만, 동시에 Microsoft에게 방대한 재무 전문가 기반에 직접 접근할 수 있게 합니다. 현상을 제거해 현상 유지 편향을 극복하기보다, Microsoft는 기존 Microsoft 365 환경에 Copilot 및 재무 중심 에이전트를 배치함으로써 이를 수익화할 수 있습니다.

투자 사례는 단일 회계 기능을 넘어섭니다. Microsoft는 생산성 소프트웨어, 클라우드 인프라, 신원 관리, 엔터프라이즈 데이터 연결 및 AI 에이전트를 하나의 상업 생태계에 결합할 수 있습니다. Securities.io의 보다 포괄적인 Microsoft를 AI 투자 대상으로 한 분석은 Copilot이 그 더 큰 플랫폼에 어떻게 맞물리는지를 탐구합니다.

의미 있는 위험이 있습니다. 고객은 추가 구독 비용에 저항할 수 있고, 재무팀은 정확성 또는 프라이버시 우려 때문에 AI 접근을 제한할 수 있으며, 경쟁 플랫폼은 보다 강력한 특화 회계 기능을 제공할 수 있습니다. Microsoft는 복잡한 소프트웨어 스택에 또 다른 유료 기능을 추가하는 것이 아니라, 내장 AI가 측정 가능한 가치를 창출한다는 점을 입증해야 합니다.

그럼에도 불구하고, 연구는 지속 가능한 상업 원칙을 제시합니다. 기업 AI 도입은 어느 시스템이 가장 지능적인가에만 좌우되지 않습니다. 또한 사용자가 가장 적게 변화를 요구하는 시스템에 의해 결정됩니다. 회계 분야에서 Excel은 AI 전환을 지연시킬 수 있지만, 궁극적으로 그 전환이 이루어지는 관문이 될 수도 있습니다.

참고 문헌:

¹ Juma’h, A. H., & Li, Y. (2026). 회계 분야 AI 잠재력 활용: 채택 장벽 및 동인에 관한 연구. Advances in Accounting, 71, 100905. https://doi.org/10.1016/j.adiac.2026.100905