[클라우드임팩트2022] MS가 클라우드 기반으로 재무부서 혁신한 방법은?

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[클라우드임팩트2022] MS가 클라우드 기반으로 재무부서 혁신한 방법은?

디지털데일리 발행일 2022-03-24 15:24:42

이상일

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[디지털데일리 이상일기자] 마이크로소프트가 클라우드 기반의 자사 재무 분야 디지털 전환 과정을 소개했다. 클라우드 기술은 마이크로소프트 파이낸스 팀에게는 급변하는 비즈니스 환경에 민첩성과 효율성을 확보할 수 있게 하는 중요한 자원으로 자리 잡았다는 평가다.

24일 디지털데일리 웨비나 플랫폼 ‘DD튜브’에서 개최된 '클라우드 임팩트 2022' 버추얼 컨퍼런스 마지막날 행사에서 ‘마이크로소프트, 클라우드 기반의 모던 파이낸스(Modern Finance) 사례’를 발표한 데이비드 김 매니저는 불확실성이 커지는 경제 환경에서 클라우드와 머신러닝 도입 등을 통해 기업의 재무팀 또는 재무부서가 어떻게 민첩성과 효율성을 확보해 나갈 수 있는 지에 대한 방향을 제시했다.

◆여전히 비효율적인 재무업무=기업이 현재 사용하고 있는 비즈니스 툴 및 생산성 툴들은 복잡성이 높아진 현재 비즈니스 모델을 따라가지 못하고 있다. 또 많은 기업들이 비효율적인 매뉴얼 작업을 통해 재무 관리 및 회계 관리를 하고 있다.

김 매니저는 “많은 고객들이 종이 영수증과 엑셀 스프레드시트 등 수작업에 의존하고 있어 항상 ‘휴먼 에러’에 노출되어 있는 상황이다. 여기에 기업의 해외진출이 잦아지며 더 많은 비즈니스 리스크와 규제들을 맞닥뜨리고 있다”고 진단했다.

이에 대해 마이크로소프트는 ‘모던 파이낸스’라는 전략을 바탕으로 기업의 디지털 트랜스포메이션을 지원하고 있다. 이러한 모던 파이낸스는 마이크로소프트 스스로의 혁신을 바탕으로 한다.

김 매니저는 “모던 파이낸스로의 여정은 수집된 데이터를 빠르고 정확하게 비즈니스에 필요한 가치로 바꿔 실행 가능하게 하느냐는 고민으로부터 시작됐다. 이를 위해선 데이터 정화와 재무 및 회계 분류 체계의 일원화, 클라우드로의 마이그레이션 등의 준비가 필요하다”고 설명했다.

이러한 준비가 선제적으로 마무리된 후 MS는 비즈니스 인텔리전스 분야에 집중했다. ‘마이크로소프트 파워BI’를 통해 보고서를 만들기 위한 공수를 줄이고 대시보드를 통해 과거에 왜 어떤 일이 일어났는지 즉각적인 확인 및 논의가 가능해지게 됐다.

이후 머신러닝을 이용해 과거 데이터를 학습해 재무적 예측을 할 수 있는 단계까지 오게 되었다는 설명이다. 이를 통해 MS 파이낸스 부서는 전통적인 파이낸스 업무가 아닌 세일스팀과 고객의 접점을 늘려가며 비즈니스 인사이트를 제공하는 새로운 업무를 수행하고 있다.

이를 위해 MS는 애저 데이터 레이크 머신러닝과 챗봇 서비스, 로코드 개발 환경을 제공하는 파워스, 자동화된 워크플로우를 만들 수 있는 ‘파워 오토메이트’ 등을 포함하는 CRM ‘다이나믹스 365’, 데이터 분석 및 비주얼라이제이션 툴과 협업을 위한 ‘팀즈’를 포함하는 마이크로소프트 365를 활용했다.

이를 바탕으로 MS는 2015년 모던 파이낸스의 초석이었던 비즈니스 인텔리전스 플랫폼인 ‘유니파이드 데이터 앤 리포팅 플랫폼(Unified Data & Reporting platform)’을 도입하고 2016년 머신러닝을 기반으로 하는 포캐스팅(Forecasting)의 초석을 닦기 시작했다. 2016년도 중반에 들어서는 본격적으로 AI를 도입 챗봇 및 스마트 자동화를 실현하기 시작했다.

2018년도부터는 재무팀이 아니더라도 재무에 관련된 기초와 툴을 마이크로소프트 직원이면 누구나 배울 수 있도록 하는 플랫폼 ‘파이낸스 러닝 패스(Finance Learning path)’를 도입 및 운영 중에 있다.

MS는 과거에 비즈니스가 성장하면 파이낸스팀 인원도 같이 증가했었지만 모던 파이낸스 여정을 통해 2010년도 이후에는 매출이 증가함에도 파이낸스 인력은 균일하게 유지되고 있다.

김 매니저는 “이러한 결과의 주된 요인은 클라우드 기술을 적극 활용함에 따른 업무 생산성 향상에서 찾아볼 수 있었다”고 밝혔다.

◆디지털 전환으로 포캐스팅 정확도 높여=MS는 2014년 클라우드 회사로 전환 목표를 공식화하면서 새로운 클라우드 제품의 출시와 그에 따른 다양한 프로세스의 변화가 불가피해졌다. 이로 인해 마이크로소프트 파이낸스팀도 새로운 비즈니스의 포캐스팅 정확성과 효율성을 높이기 위해 기존의 방식에서 벗어나 프로덕트 포캐스트와 세일즈 포케스트로 나누었고 정확성과 민첩성을 높이기 위해 파이낸스팀과 데이터 사이언티스트들이 협업에 나섰다.

이 과정에서 매우 중요하고 민감한 파이낸셜 데이터를 클라우드로 이관하고 애저 머신 러닝 등의 클라우드 기술을 본격적으로 사용하는 토대를 마련하기도 했다.

마이크로소프트의 머신러닝 포캐스팅을 구성하는 기술들은 애저 데이터 팩토리(Azure Data Factory), 애저 머신 러닝(Azure Machine Learning), 에스큐엘 온 애저(SQL on Azure), 애저 AI(Azure AI)와 파워 BI가 사용되었으며, 빌드에서부터 구현하기 까지 약 8주에서 10주가 소요되었다.

MS는 머신러닝 기반 포캐스팅을 전 세계 지사로 확장 킨 바 있다. 이는 지난 2016년 4분기에 머신러닝 기반 포캐스팅 수치가 각 지사가 제출했던 수치보다 정확했던 것을 계기로 삼고 있다.

김 매니저는 “100명의 인원이 한 달의 기간 동안 준비하고 취합한 추정치보다 2명의 데이터 사이언티스트가 2일 동안 추정한 숫자가 더 정확하다는 결과가 나온 것”이라며 “마이크로소프트는 2018년도부터 각 지사에서는 분기별 포캐스팅을 더 이상 진행하지 않고 있고 헤드쿼터에서만 머신러닝 포캐스팅을 활용해 진행하고 있다”고 설명했다.