① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
- 매일 100건 이상의 지출결의서를 수기 검토하며 세금, 구매, 법인카드, 증빙 등 복잡한 기준을 담당자의 기억과 경험에 의존해 반복 대조하던 비효율이 있었습니다.
- 건당 검토 시간이 길어 결산 및 마감 시 업무 과부하가 발생했고, 담당자 개인의 컨디션이나 숙련도에 따라 오류 적출의 편차가 발생할 위험이 있었습니다.
- 단순 계산을 넘어, 분산된 회계·감사 기준을 일관된 규칙으로 정형화하여 위험 건을 사전에 필터링하는 체계가 절실했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
- AI에게 회계 판단이나 결정을 맡긴 것이 아니라, 15년 차 현업 실무자가 머릿속에 보유한 업무 판단 기준을 '명시적인 룰셋 코드(Python)'로 구조화하고 구현하는 데 AI를 활용했습니다.
- 실무 확인 항목(세금코드 오적용, 관외사용, 국외여비 소득구분, 외국인 인건비, 자산 전표 오입력 등)과 복잡한 예외 조건을 AI에 자연어로 설명하고 코드를 생성·보완했습니다.
- 실제 과거 업무 데이터로 반복 테스트하며 발생한 오탐과 누락을 AI와 함께 디버깅하여 총 23개의 검토 규칙 모듈로 완성했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
- [검토 시간 대폭 단축]: 결의서 건당 검토 시간이 기존 3분에서 1분 미만으로 66.7% 이상 단축되어, 일일 100건 기준 200분 이상(월 66.7시간 이상)의 소요 시간을 획기적으로 절감했습니다.
- [우선순위 기반 집중 검토]: 전체 207건 중 1차 검증 통과(88.4%), 집중 검토(11.6%), 고위험(1.0%)으로 위험 수준이 자동 분류되어, 담당자는 정상 건에 시간을 뺏기지 않고 고위험·예외 건에 집중할 수 있게 되었습니다.
- [사전 감사 리스크 차단]: 지급 전 결제 임박 건 및 중복 이슈를 사전에 적출하여 회계·결산 감사 지적 리스크를 원천 차단했습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
- [기준은 사람이, 구현은 AI가]: AI의 환각(Hallucination) 위험을 배제하기 위해 실행 단계에서는 AI 런타임을 호출하지 않고, 검증된 결정론적 룰셋(Rule-based)으로만 100% 동작하도록 설계했습니다.
- [완전한 로컬 구동 및 비용 0원]: 외부 클라우드 통신이나 유료 API 연결 없이 기관 내부 PC(로컬 오프라인) 환경에서 독립 구동되므로, 기관 내부 회계 데이터의 외부 유출 위험이 전혀 없고 상용 라이선스 비용도 0원입니다.
- [업무 기준의 자산화]: 담당자 개인의 머릿속에만 있던 암묵지를 23개의 명시적 규칙 모듈로 코드화하여, 담당자가 바뀌더라도 동일한 품질의 검토가 가능한 체계를 구축했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
- 네, 업무 도메인이 달라도 '기준과 예외'가 존재하는 모든 공공 반복 업무에 100% 동일하게 적용 가능합니다.
- 복잡한 서버 인프라나 개발자 없이도 현업 실무자가 자신의 업무 매뉴얼을 4~5줄의 자연어 기준으로 정리하고, 이를 AI의 도움을 받아 엑셀/파이썬 규칙으로 옮기기만 하면 즉시 구축할 수 있습니다.
- 실제 검토 규칙별 수정 및 추가가 용이한 모듈형 구조로 설계되어 있어 타 부서 및 타 기관의 회계·서무·계약 업무에도 손쉽게 이식할 수 있습니다.