AI 시대, 세무 회계사의 생존과 진화: 위기를 기회로 바꾸는 전략

[Young Min Kim, CPA]

AI 시대의 개막은 사회 전반에 걸쳐 거대한 변화를 예고하고 있으며, 특히 전문직의 미래에 대한 깊은 성찰을 요구하고 있습니다. 

특히, 우리 회계사 직업은 AI에 의해 대체될 가능성이 높은 직업군으로 여러 매체에서 단골로 언급되곤 합니다. 아마 많은 동료 및 선배 회계사님들께서도 이러한 소식을 심심치 않게 접하시며, 다가올 변화에 대한 위기감을 더욱 피부로 느끼고 계실 것이라 생각합니다.

이러한 위기감은 더 이상 막연한 미래의 이야기가 아닙니다. 이미 미국 최대의 세금 신고 소프트웨어인 '터보택스(TurboTax)'는 AI 기술을 적극적으로 도입하여 사용자 질문에 실시간으로 답하고 서류를 분석하는 등 전문 서비스의 영역을 넘보고 있습니다. 뿐만 아니라, 이제는 우리의 고객들조차 ChatGPT와 같은 범용 AI를 통해 기본적인 세무 지식을 문의하고 답변을 얻는 시대가 되었습니다.

하지만 이 거대한 변화의 물결을 위협으로만 받아들여야 할까요? 저는 오히려 AI가 단순 반복 업무를 자동화하고, 우리가 더 높은 가치를 창출하는 '자문가(Advisor)'로서의 본질적인 역할에 집중할 수 있도록 돕는 강력한 도구가 될 수 있다고 믿습니다.

이 글에서는 AI 기술의 현주소를 짚어보고, 우리 세무 회계사들이 AI를 어떻게 이해하고 활용하여 미래의 경쟁력을 확보할 수 있을지에 대한 현실적인 전략과 구체적인 도구들을 공유하고자 합니다.

1. 위기에서 기회로: AI를 통한 업무 패러다임의 전환

AI의 위협에 맞서 세무 회계사가 나아가야 할 방향은 명확합니다. 바로 AI가 대체하기 어려운 고급 컨설팅과 고부가가치 세무 업무로 전문성을 이동하는 것입니다. 하지만 상속, 증여, 국제 조세, M&A 관련 세무 자문 등 고부가가치 영역 역시 이미 치열한 경쟁 시장이라는 점을 간과해서는 안 됩니다.

결국 해답은 AI를 활용한 압도적인 생산성 향상에 있습니다. 과거에 하루 10건의 업무를 처리했다면, 이제는 AI라는 강력한 도구를 활용해 12~13건, 혹은 그 이상을 처리하며 확보된 시간과 에너지를 고부가가치 업무에 투자하는 선순환 구조를 만들어야 합니다.

2. 세무 전문가를 위한 AI: 생성형 AI의 이해와 선택

그렇다면 어떤 AI를 어떻게 활용해야 할까요? 현재 가장 주목받는 것은 단연 생성형 AI(Generative AI), 그중에서도 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 AI입니다.

LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 사용자의 질문 의도를 파악하고, 가장 논리적이고 적합한 답변을 텍스트로 생성하는 모델입니다. 세법(Tax Code) 및 관련 규정(Regulation)이 대부분 텍스트 기반으로 구성되어 있어, 방대한 법률 문서를 학습하고 사용자의 질문 의도에 가장 부합하는 정보를 찾아내는 데 탁월한 능력을 보이기 때문에 세무 전문가에게 가장 적합한 형태의 AI라고 할 수 있습니다.

현재 시장에는 다음과 같이 다양한 AI 서비스가 존재하며, 이를 목적에 맞게 이해하고 선택하는 것이 중요합니다.

• 1) 범용 생성형 AI: 가장 유명한 OpenAI의 ChatGPT를 비롯해 Google의 Gemini(구 Bard), Anthropic의 Claude, Meta의 Llama 등 범용적으로 활용 가능한 강력한 모델들입니다.

• 2) 세무/법률 특화 AI:

  • Blue J: 판례와 세법 데이터를 머신러닝으로 학습하고 자연어 처리 기술을 접목해 감사 및 세법 규정 분석에 높은 신뢰도를 보이는 서비스입니다. 연간 구독료가 약 $1,500 수준으로 알려져 있으며, 세무뿐만 아니라 법률 정보까지 제공합니다.

  • TaxGPT, Ask Blue J 등: 특정 분야에 초점을 맞춘 서비스들로, 대부분 범용 생성형 AI의 API를 기반으로 자체 데이터를 결합하거나 특정 목적에 맞게 미세조정(Fine-tuning)한 형태입니다.

• 3) 주요 회계법인 및 소프트웨어 기업의 AI 솔루션:

  • Big 4 (EY, PwC, KPMG, Deloitte): 각 회계법인들은 자체 데이터를 활용해 AI 기반 세금 규정 준수, 리스크 관리, 데이터 분석 솔루션을 앞다투어 출시하고 있습니다.

  • 주요 소프트웨어 기업 (Intuit, Thomson Reuters, Avalara 등): TurboTax, QuickBooks, ONESOURCE 등 기존 회계/세무 소프트웨어에 AI를 접목하여 공제 항목 추천, 데이터 감사, 규정 준수 자동화 등의 기능을 강화하고 있습니다.

이처럼 수많은 기업이 AI 시장에 뛰어드는 현상은 한 가지 중요한 사실을 시사합니다. 바로 '데이터의 중요성'입니다. 공개된 정보를 기반으로 하는 현재의 생성형 AI 기술 수준을 넘어, 앞으로는 양질의 독점 데이터(Proprietary Data)를 얼마나 많이 보유하고, 이를 어떻게 가공하여 AI 모델에 학습시키느냐가 서비스의 성패를 가를 것입니다. Palantir와 같은 데이터 분석 전문 기업이 각광받는 이유도 여기에 있습니다. 이는 회계, 세무, 감사 업계의 미래가 데이터 경쟁력에 달려있음을 의미합니다.

이러한 데이터 중심의 패러다임 전환은 개인 및 소규모 사무소를 운영하는 세무 회계사들에게 중요한 질문을 던집니다. 거대 자본과 달리, 우리에게는 독점적인 대규모 데이터가 부족하기 때문입니다. 따라서 우리는 양질의 데이터가 어디에 있는지 파악하고, 이를 확보하기 위한 전략을 모색해야 합니다. 현재로서는 IRS 규정이나 판례와 같은 공개된 데이터 외에 활용할 수 있는 자원이 제한적입니다. 이는 우리 개인 세무 회계사들이 연합하여 공동의 데이터 자산을 구축하거나, 익명화된 데이터를 공유하는 플랫폼을 형성하는 등의 새로운 협력 모델을 진지하게 고민해야 할 시점임을 시사합니다.

3. AI 활용 극대화 전략: '프롬프트 엔지니어링'과 실용적 도구

"특화된 유료 AI 서비스를 꼭 사용해야 하는가?"라는 질문에 대한 답은 "아니오, 프롬프트(Prompt) 명령어만 잘 사용한다면 범용 AI로도 충분히 강력한 결과를 얻을 수 있다"입니다. 프롬프트 엔지니어링이란 AI에게 원하는 결과를 얻어내기 위해 질문이나 명령을 구조화하고 최적화하는 기술을 의미합니다.

예를 들어, 단순히 '인적 공제액이 얼마야?'라고 질문하면 AI는 사용자의 위치나 사용하는 언어를 추정하여 일반적인 답변을 내놓습니다. 하지만 답변의 정확성을 비약적으로 높이려면 다음과 같은 방법을 사용해야 합니다.

• 출처 지정: "미국 연방 국세청(IRS) Publication 501 문서를 참고해서 2025년 기준 인적 공제액(Personal Exemption)과 표준 공제액(Standard Deduction)을 알려줘." 와 같이 신뢰할 수 있는 정보의 출처를 명시하면, AI는 해당 문서를 기반으로 정확한 답변을 생성합니다. 부정확한 정보가 넘쳐나는 Reddit이나 일반 커뮤니티의 정보를 배제하고, IRS, CDTFA 등 공신력 있는 기관의 웹사이트나 규정집을 지정하는 습관이 중요합니다.

• 자료 업로드: 보유하고 있는 규정집이나 판례 PDF 파일을 직접 업로드한 후, 해당 문서의 내용에 기반하여 질문에 답하도록 요청하는 것도 매우 효과적인 방법입니다.

이러한 프롬프팅 기술에 익숙해지는 것만으로도 범용 AI를 나만의 세무 전문 비서처럼 활용할 수 있습니다.

더 나아가, 여러 AI 모델을 동시에 비교하거나 브라우저, 이메일 등 일상 업무에 AI를 완벽하게 통합하고 싶다면 Monica AI나 Merlin AI와 같은 브라우저 확장 프로그램(Extension) 사용을 추천합니다.

이 도구들이 제공하는 가장 혁신적인 장점은, 하나의 질문을 입력하면 ChatGPT, Gemini, Claude 등 여러 주요 AI 모델의 답변을 한 화면에서 동시에 비교 분석할 수 있다는 점입니다. 이는 특정 모델이 가진 편향이나 오류를 교차 검증하는 데 매우 유용하며, 나아가 각 AI의 강점과 약점을 파악하여 당면한 과업의 성격(예: 법규 분석, 이메일 초안 작성, 아이디어 도출 등)에 가장 적합한 AI를 전략적으로 선택하고 활용할 수 있는 안목을 길러줍니다.

이러한 비교 분석 기능 외에도, 일상 업무의 효율을 극대화하는 실용적인 기능 또한 강력합니다. 예를 들어, 수신된 이메일의 내용을 AI가 분석하여 '긍정적 회신', '문의하기', '거절' 등 예상 답장 목록을 제시합니다. 원하는 톤을 선택하거나 간단한 키워드만 입력하면, 전체 맥락에 맞는 완벽한 비즈니스 이메일 초안을 즉시 작성해줍니다. 또한, 한글로 작성한 이메일을 완벽한 영어 비즈니스 메일로 바꾸거나, 그 반대의 경우도 클릭 한 번으로 해결되어 언어의 장벽을 거의 느낄 수 없게 됩니다.

물론, 많은 전문가들께서 AI를 시험 삼아 사용해 보신 후 부정확한 정보에 실망하고 기존의 꼼꼼한 검토 방식으로 회귀하는 경우가 많다는 점을 잘 알고 있습니다. 현재 AI가 생성하는 정보의 정확성에 한계가 있는 것은 사실이며, 전문가의 최종 검토는 여전히 필수적입니다.

하지만 '정확성은 시간문제'라는 점에 주목해볼 필요가 있지 않을까 생각합니다. AI 기술은 우리가 상상하는 것 이상으로 빠르게 발전하고 있으며, 모든 기술이 완성된 후에 갑자기 사용자로 뛰어들기보다, 기술의 발전과 함께 호흡하며 익숙해지는 편이 훨씬 수월할 것이기 때문입니다.

따라서 기술에 대한 막연한 회의감이나 불안감보다는, 지금부터 이 변화의 흐름에 함께해 보시는 것은 어떨까요? 아직은 미완의 기술일지라도, 산업의 성장과 함께 배우고 발전해 나간다는 '성장형 사고방식(Growth Mindset)'으로 AI를 꾸준히 경험해 보시기를 정중히 권해 드립니다.

AI를 단순한 위협이 아닌, 전문성을 한 단계 끌어올려 줄 가장 강력한 파트너로 삼는 것. 그것이야말로 격변하는 AI 시대에 우리 세무 회계사들이 생존을 넘어 한 단계 더 진화하고 성장할 수 있는 가장 현명한 길이 되리라 믿습니다.

Young Min Kim, CPA

aymkcpa@gmail.com