"AI 도입해도 예측 실패"…재무팀 데이터 구조가 문제

재무 예측의 정확도를 높이려면 인공지능(AI) 기술 도입에 앞서 데이터 구조부터 근본적으로 바꿔야 한다는 전문가 분석이 나왔다.

8일(현지시간) 가트너에 따르면 이날 영국 런던에서 열린 '가트너 파이낸스 심포지엄'에서 매튜 모리 가트너 부사장은 재무팀이 예측 모델과 핵심 동인, 데이터 설계를 연결해 더 나은 예측 기반을 구축해야 한다고 강조했다.

모리 부사장은 많은 재무 예측이 비즈니스의 실제 작동 방식을 모델링하기보다 회계 처리 방식으로 이뤄지는 점을 문제로 지적했다. 그는 "더 나은 동인 기반 예측의 가장 큰 장벽은 AI 역량이 아니라 재무팀이 데이터를 구조화하고 최적화하는 방식"이라고 설명했다.

가트너에 따르면 효과적인 AI 기반 예측은 '수요가 수익을 창출하고, 수익은 비용을 감당하며, 비용이 가치를 정의한다'는 비즈니스 알고리즘에 맞춰져야 한다.

이를 위해 가트너는 3단계 접근법을 제시했다. 첫째, 비즈니스 작동 방식을 반영하는 예측 모델을 정의하고, 둘째, 핵심 변수가 결과를 어떻게 이끄는지 보여주는 동인 맵을 구축해야 한다.

마지막으로, 이러한 비즈니스 논리를 데이터 맵을 활용해 데이터 설계로 전환해야 AI 기반 예측의 효과적인 토대를 마련할 수 있다고 가트너는 덧붙였다.