① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

나는 웹툰·웹소설 회사 회계팀에서 세무를 맡던 사람이다. 개발자는 아니다. 처음 AI를 붙잡은 이유도 거창하지 않았다. 반복 업무를 줄여 조금 일찍 퇴근하고 싶었다.

우리 팀에는 해야 하는 줄 알면서도 몇 년째 미뤄 둔 일이 있었다. 전자책으로 등록된 작품은 부가세 면세 대상인데, 처음에는 모두 과세로 신고해 왔다. 바로잡으려면 작품 약 3만 건마다 공식 도서 등록이 있는지 하나씩 확인해야 했다. 예전에 같은 확인을 사람 손으로 했을 때는 회계팀 10명이 일주일, 약 400시간을 썼는데도 다 보지 못했다. 찾아도 같은 작품인지 확신할 수 없었다. 회사 목록과 공식 등록 정보는 작품명 표기, 작가 표기, 전자책·종이책 구분이 모두 달랐다.

매 분기 돌아오는 부가세 신고도 같았다. 매입 2,765건을 계정과 적요를 보며 한 건씩 과세·면세로 나누느라 신고 한 번에 3일이 걸렸다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

AI에게 "같은 작품인지 판단해 줘"라고 하면 그럴듯한 답이 나오지만, 근거를 물으면 설명하지 못한다. 그래서 순서를 바꿨다. 기준은 내가 먼저 정하고, AI는 그 기준을 지키는 도구를 만들게 했다.

1. 기준 다섯 가지를 먼저 정했다. 실재(국립중앙도서관 등록 건만), 등록일(출판예정일 제외), 전자(종이책 제외), 제목(시즌·부제 차이는 통일), 작가(공동 저작·필명 포함). 다섯 가지를 모두 통과한 건만 대상에 넣었다.
2. Claude Code로 공공 서지정보 API에서 3만 건을 한 건씩 조회하는 프로그램을 만들었다. 공식 데이터에서 안 잡힌 건은 다른 공개 도서 정보로 다시 찾았다. 판정은 다른 회사 모델(Gemini)로 한 번 더 확인했다.
3. 해외에서 이미 떼인 세금을 공제받는 데 필요한 10개국 증빙 125건은 AI가 날짜·통화·세액을 읽고, 회계 장부와 건별로 맞춘 뒤, 안 맞는 건만 사람이 봤다.
4. 부가세 신고는 판단 기준을 규칙표로 옮기고, 규칙표와 파이썬 코드를 만드는 데 AI를 썼다. 실제 신고 때는 AI를 부르지 않는다.
5. 민감한 작업은 PC 안에서 돌아가는 공개 모델로 처리해 밖으로 보내지 않았다. 회사 자료는 회사가 승인한 도구 안에서만 다뤘다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

1. 3만 건 조회를 2시간 24분에 끝냈다. 결과는 외부 전문가에게 다시 검증받았고, 추가 확인이 필요하다는 지적 5,352건을 사유별로 다시 판정해 2,435건은 제외하고 982건은 근거를 확인해 유지했다. 근거 파일은 41번 다시 만들었다.
2. 해외 증빙은 대부분 차이가 0원이었지만, 두 해외 거래처 사이에 금액이 서로 반대로 잡힌 오류 하나를 찾아냈다. 사람이 옮겨 적는 방식이었다면 지나쳤을 오류다.
3. 부가세 신고 준비가 3일에서 1시간으로 줄었다. 규칙이 95%(2,628건)를 먼저 처리하고, 남은 5%(137건)만 빨간 셀로 표시돼 담당자가 확인한다. 신고 때 AI 사용료는 0원이다.
4. 내가 다른 부서로 옮긴 뒤에도 다음 분기 신고를 회계팀이 이 도구로 직접 했다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

세 업무 모두 같은 네 가지 방식을 따랐다.
1. 판단 기준을 문서로 고정한다. 사람이 바뀌어도 같은 결과가 나오게.
2. 반복되는 일은 자동으로 처리한다. 자주 돌아오는 업무부터.
3. 애매한 건은 사람이 판단한다. 틀린 입력이 섞이지 않게.
4. 결과마다 대조 기록을 남긴다. 나중에 다시 물어도 답할 수 있게.

사람 손이었다면 근거 파일을 한 번 만들고 끝냈을 것이다. 다시 만드는 비용이 거의 0이라는 점이 AI를 쓴 진짜 이유였다. 또 만든 사람이 떠나면 멈추는 도구는 성과라고 부르기 어려워서, 실무자가 직접 열어 고칠 수 있을 만큼 단순하게 만들었다.

지금은 회사에서 AI 활용을 돕는 일을 한다. 콘텐츠 업로드 부서 10명의 업무를 파악할 때는 직접 인터뷰하는 대신, 담당자가 편한 시간에 챗봇과 대화하게 했다. 챗봇이 업무 순서와 가장 오래 걸리는 단계를 묻고 답을 표 11개로 정리했고, 10명 전원이 답했다. 이번에는 도구를 만들어 드리지 않고 설계안과 시범 화면을 드렸다. 실제 도구는 담당자가 AI로 직접 만들고 고치며, 담당 업무별 도구 다섯 가지를 실제 원고로 시험하고 있다. 아직 진행 중인 과제다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

서버도, 외주 개발도 쓰지 않았다. 내 몫으로 든 비용은 AI 구독 좌석 하나, 월 20달러 정도다.

1단계: 내 업무에서 가장 오래 걸리는 단계 하나를 고른다. 업무 전체가 아니라 한 단계만.
2단계: 그 단계의 판단 기준을 글로 적는다. "이럴 때는 이렇게 본다"를 다섯 줄이라도.
3단계: AI에게 그 기준을 지키는 도구를 만들게 한다. AI가 판단하게 하지 말고, 기준대로 처리하는 엑셀 규칙이나 작은 프로그램을 만들게 한다.
4단계: 애매한 건 사람이 보고, 결과는 기록한다. 사람이 본 판단은 다시 기준에 추가한다.

해 보니 AI를 잘 아는 것보다 업무를 잘 아는 것이 중요했다. 업무를 아는 사람 한 명과 AI 좌석 하나면 시작할 수 있다.

이 일은 회계팀 동료들과 함께 했다. 기준 설계와 도구 제작, 다른 부서로의 확산은 내가 맡았다. 회사 이름, 작품명, 금액, 거래처 정보는 모두 뺐다.

첨부: 발표 자료 14장(PDF)