"현재 가용 자금은?" 물었더니…'자비스' 방불케 하는 'AI CFO'

웹케시, 'AI 비서' 서비스 출시 초읽기…목소리로 자금 파악
데이터 쌓일수록 서비스 고도화…"향후 LLM도 적용"

ⓒ News1 DB

"이번 달 회사 가용 자금이 얼마지?"

"회사가 갖고 계신 151개 계좌의 가용 자금은 65억 9200만 원입니다."

(서울=뉴스1) 김형준 강은성 기자 = 스마트폰에 뜨는 버튼을 누르고 자금 상황을 물으니 다양한 은행에 흩어진 해당 기업 소유의 모든 계좌 잔고가 친절하게 안내된다. 복잡한 과정 없이 목소리로 물으면 바로 목소리로 대답이 돌아온다.

영화 '아이언맨' 속에 등장하는 인공지능(AI) 비서 '자비스'를 연상케 하는 이 시스템은 국내 1호 핀테크 기업 웹케시(053580)가 개발한 자금 관리 서비스 'AI CFO'다. 자금 관리 현장에도 AI 시대가 열린 셈이다.

2일 웹케시에 따르면 AI CFO는 현재 개발 과정을 마치고 시범 사례를 만들고 있다. 이르면 오는 10월 말에는 AI CFO를 공식 출시한다는 게 회사 측의 계획이다. 지난 2021년 서비스 개발을 시작한 지 3년여 만이다.

웹케시가 이르면 오는 10월 출시하는 AI CFO 서비스.(웹케시 제공)

◇터치·음성 한 번에 자금 현황 파악…"서비스 아닌 한 명의 직원"

AI CFO는 자금과 재무, 경비 등에 관한 사항을 알려주는 AI 비서다. 가용 자금부터 매출액, 특정 시점 대비 재무 상황 등을 은행 데이터를 기반으로 알려준다.

AI CFO의 가장 큰 특징은 자연어 처리 방식을 채택해 복잡한 인터페이스 없이 화면을 터치하고 음성 또는 텍스트로 자금 현황을 묻고 파악할 수 있다는 데 있다. 서비스는 모바일과 PC 모두에서 활용 가능하다.

최근 AI 시장의 화두는 '생성형 AI'이지만 AI CFO는 확실한 데이터를 기반으로 하는 자금의 영역을 다루는 만큼 생성이 아닌 조회 기능에 방점을 찍었다.

윤완수 웹케시 부회장은 "데이터를 학습해서 AI가 답을 주는 생성형 AI는 오류의 가능성이 있다"며 "기업 계좌의 잔액 정보를 '생성'해선 안 된다. 자금의 영역은 생성형 AI와는 다른 섹터"라고 설명했다.

AI CFO는 특히 최고경영자(CEO) 또는 최고재무책임자(CFO)가 재무 관련 업무를 전담하거나 소규모 재무 조직을 가진 중견·중소기업 또는 벤처·스타트업에 도움을 줄 수 있을 전망이다.

예컨대 스타트업의 CEO나 CFO가 재무 업무를 전담하는 스타트업의 경우 별도 직원의 번거로운 보고 과정 없이 '런웨이'(스타트업이 현재 가진 자금으로 기업을 운영할 수 있는 기간)를 파악할 수 있게 되는 것이다.

웹케시가 AI CFO를 서비스가 아니라 말 그대로 AI 비서, 하나의 직원 개념으로 보고 있는 것도 같은 맥락이다.

윤 부회장은 "AI CFO는 업무 소프트웨어로 보지 않고 비서로 본다"며 "한 명의 직원을 채용해 연간 수천만 원을 들이지 않고도 해당 업무를 할 수 있고 데이터가 쌓이면 사람보다 더 뛰어나질 수도 있다"고 전했다.

AI CFO를 개발한 웹케시의 윤완수 부회장./뉴스1 ⓒ News1 박세연 기자

◇아직은 초기 단계…"의사결정 조언까지도 발전 가능"

이러한 서비스 자체가 최초인 만큼 AI CFO는 현재 자금 관리의 초기 단계인 조회의 영역에만 최적화돼 있다. 미래에 대한 예측이나 판단은 AI CFO가 제공하는 자금 현황을 바탕으로 인간이 해야 한다.

하지만 AI의 특성상 사용자의 데이터가 쌓이면 쌓일수록, 또 서비스를 이용하는 고객사들의 피드백이 이어질수록 고도화되고 자금 현황 조회를 넘어서는 기능까지도 가능해진다는 게 웹케시 측 설명이다.

윤 부회장은 "만약 원자재 수입 비중이 큰 기업에서 원자재 가격 변동 리스크를 최소화 하기 위한 선물 거래를 한다면, 단순 선물가격 조회 뿐만 아니라 향후 변동 추이를 분석해 매수매도에 대한 의사결정 조언을 하는 메커니즘으로 진화한다면 서비스는 더욱 더 힘을 받게 될 것"이라고 말했다.

현재 조회의 방식에 생성형 AI를 접목할 준비도 하고 있다. 지금과 같이 은행 데이터를 기반으로 자금을 조회해 답변하는 방식은 유지하되 거대언어모델(LLM)을 통해 시스템 자체를 자동화시키기 위한 계획이다.

윤 부회장은 "여전히 (은행 기반) 데이터베이스(DB)에서 조회해 답하는 시스템은 바뀌면 안 된다"며 "다만 생성형 AI가 코딩에 강점이 있으니 이를 통해 들어오는 텍스트를 코딩해 DB에서 조회하는 방식으로 자동화하는 데 LLM을 이용할 수 있을 것"이라고 전했다.

jun@news1.kr