OpenAI AI-Native Finance Function Implementation

OpenAI is transitioning to an AI-native finance function to enable real-time business visibility

OpenAI는 정적인 스프레드시트와 수동 보고를 넘어 "zero-day close" 및 지속적인 예측(continuous forecasting)으로 나아가기 위해 재무 부서를 재설계하고 있습니다. 이러한 변화를 통해 경영진은 비즈니스가 실시간으로 변화하는 모습을 볼 수 있으며, 더 빠른 의사결정이 가능해지고 재무 팀의 역할이 데이터 수집에서 전략적 판단으로 전환됩니다.

Strategic Ambitions: Zero-Day Close and Continuous Forecasting

OpenAI는 재무 운영을 혁신하기 위해 두 가지 주요 목표를 설정했습니다:

Zero-Day Close: 목표는 회사의 재무 상태에 대해 실시간으로 조정되고 추적 가능한 뷰를 생성하는 것입니다. 여기에는 승인된 지출 계획, 총계정원장 실제 수치, 구매 주문서, 미지급 비용 및 거래 세부 정보를 지속적으로 조정되는 뷰로 연결하여 차이가 발생할 경우 근본적인 활동을 추적할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다.
Continuous Forecasting: Zero-day close를 기반으로, OpenAI는 통계 모델, 영업 대화, 계정 수준의 증거 및 운영 데이터를 통합하는 워크플로우를 구현하고 있습니다. 이는 정적인 모델을 리더들이 무엇이 변했는지, 왜 변했는지, 그리고 특정 결정이 미래 결과에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 확인할 수 있는 대화형 도구로 대체합니다.

Five Practical Lessons for AI Integration in Finance

OpenAI의 AI-native function 구축 경험은 유사한 변화를 추진하는 CFO들에게 다섯 가지 핵심 프레임워크를 제공합니다:

1. Combine Bottom-Up Experimentation with Top-Down Strategy

AI 도구에 대한 폭넓은 접근은 구조화된 실험과 병행되어야 합니다. OpenAI는 재무 해커톤을 활용하여 직원들이 반복적인 작업을 식별하고 솔루션을 구축하도록 장려했습니다. 이는 실사 질문에 답하기 위해 승인된 IR 자료를 기반으로 하는 맞춤형 GPT인 IR-GPT, 그리고 조달 및 세무를 위한 맞춤형 GPT의 생성으로 이어졌습니다.

2. Redesign Workflows Around the Decision

기존의 수동 단계를 가속화하는 데 AI를 사용하는 대신, OpenAI는 소스 데이터부터 최종 결정까지의 전체 경로를 매핑하는 것을 권장합니다. 스프레드시트 조정 및 차이 설명과 같은 입력값의 조립을 자동화함으로써, AI가 초기 종합 작업을 처리하고 재무 전문가가 검증 및 최종 승인을 담당합니다.

3. Empower Finance Professionals as Builders

ChatGPT Work와 Codex 같은 AI 도구는 재무 직원이 사전 코딩 경험 없이도 자신만의 기술적 솔루션을 구축할 수 있게 합니다. OpenAI는 재무 전문가의 특화된 AI 사용의 40%가 전통적인 재무 업무 외의 업무를 포함하며, 22%는 엔지니어링 관련 작업임을 보고했습니다. 예를 들어, 코딩을 모르는 한 직원이 Codex를 사용하여 월간 광고 예측을 승인된 모델과 연결된 일간 및 주간 계획으로 변환하는 도구를 구축했습니다.

4. Maintain Strict Accountability and Controls

속도는 거버넌스와 균형을 이루어야 합니다. OpenAI는 AI가 초안(예: IR 업무)을 가속화하지만, 인간이 판단, 맥락 및 일관성 체크를 제공하는 모델을을 채택하고 있습니다. 필수적인 통제 항목은 다음과 같습니다:

데이터 접근 및 작업 권한 정의.
모든 출력값이 신뢰할 수 있는 소스에 연결되도록 보장.
Finance Authorization: 승인된 기준선(baseline)에 대한 모든 변경 사항에 대해 인간의 승인을 요구함.

5. Measure Value via "Unit of Intelligence"

OpenAI는 사용자 수나 토큰 사용량을 추적하는 것에서 벗어나 성과 기반의 스코어카드를 사용하는 것을 제안합니다. 성공은 AI가 중요한 작업을 완료했는지, 총비용(인간의 검토 시간 포함) 및 의사결정 속도나 품질에 대한 영향력을 기준으로 측정됩니다. 주요 지표표는 다음과 같습니다:

For the Close: 사이클 타임, 자동 조정된 거래의 비율, 차이 설명을 위해 필요한 시간.
For Forecasting: 예측 정확도, 갱신 빈도, 새로운 시나리오를 생성하는 데 필요한 시간.