CFO가 바뀌어야 한다 (번역)

2026. 10. 9. · Sam

원문: https://www.a16z.news/p/you-need-a-new-cfo

2020년에 CFO들에게는 새로운 도구가 필요했다. 지금은 도구가 역할 자체를 바꾸고 있다.

역할은 점점 전략적으로 변하고 있었는데, 소프트웨어는 여전히 낡아 있었다. CFO는 데이터 분석가의 절반, 설계자의 절반이었고, 수십 년 된 ERP 주위를 도는 엑셀과 수많은 단일 기능 솔루션에서 내보낸 결과물을 이어 붙이며 일했다. 병목은 데이터였다. 데이터는 너무 많은 곳에 흩어져 다루기 어려웠고, 그 위에 얹힌 도구들은 깨지기 쉬웠으며 할 수 있는 일도 제한적이었다.

이제 AI가 그 제약을 없애고 있다. 데이터를 모으는 일은 쉬워졌고, 소프트웨어는 일 자체를 더 많이 대신하게 됐다. 그렇게 되면 일이 어떻게 처리되는지, 그리고 누가 처리하는지도 함께 바뀐다. 재무 조직 자체가 바뀌고, 팀 구성과 그 팀을 이끄는 사람의 원형도 바뀐다는 뜻이다.

회계사에서 은행가로, 그리고 설계자로

시간이 지나며 회사가 이 자리에 누구를 뽑았는지를 보면 알 수 있다. 훌륭한 CFO의 자질은 시대를 거쳐도 놀랍도록 잘 유지됐다. 최고의 CFO는 숫자나 이사회 보고자료를 내놓기만 하는 사람이 아니었다. 데이터를 근거로 사업이 나아가야 할 방향에 대한 의견을 만들어냈다. 변하는 것은 그 일이 요구하는 것이고, 그 시대의 희소 스킬이 무엇인지였다.

시대별 원형은 이 변화를 따라갔다. 장부를 정리하고, 통제 체계를 세우고, 결과를 보고하는 일이 과제였을 때 회사들은 빅4 회계법인에서 CFO를 뽑았다. 자금을 조달하고 거래를 성사시키는 일이 과제가 됐을 때는 투자은행 출신을 뽑았다. 과제가 계획 수립, 지표, 비즈니스 파트너링으로 옮겨가면서 FP&A 역량이 중요해졌고, 이때도 여전히 은행이나 사모펀드 출신을 뽑는 경우가 많았다.

오늘의 희소 스킬은 새로운 것, 즉 회사가 돌아가는 운영체제를 설계하는 능력이다. 여기에는 맥락을 지능과 의사결정으로 바꿔주는 데이터, 워크플로, 에이전트, 스킬, 통제 체계가 들어간다. 재무팀 안에서 “파이낸스 엔지니어”가 떠오르고 있고, CFO가 직접 그 역할을 맡는 경우도 늘고 있다는 점에서 이 변화가 확인된다.

이렇게 일하는 재무 리더들은 자기 기능을 전임자들과 다르게 표현한다. OpenAI의 CFO인 Sarah Friar는 재무를 실시간 기능으로 정의한다. 재무는 먼저 0일 결산(zero-day close), 그리고 끊임없이 갱신되는 예측을 향해 가고 있다. 전통적인 월 단위 결산 리듬과는 크게 다른 방향이다. 컴퓨트든 자본이든 자원을 배분할 때, 최고의 재무 리더들은 이제 기록계(스코어키퍼)라기보다 설계자처럼 말한다.

더 많은 데이터, 더 나은 도구, 더 작은 팀

CFO와 재무 조직의 원형이 바뀌는 것은 AI 네이티브 도구가 빠르게 발전하고 있기 때문이다. 더 쉽고 빠른 데이터 접근이 더 나은 도구를 가능하게 했고, 도구는 일의 처리 방식과 담당자를 바꿨으며, 그 결과 재무팀의 구조와 운영 방식도 바뀌었다.

1. 데이터가 더 이상 병목이 아니다. 2020년 글의 핵심 불만은 CFO의 원료인 데이터가 낡고, 흩어져 있고, 모아두기 고통스럽다는 것이었다. 재무팀은 피라미드 아래쪽에서 입력을 이어 붙이는 데 에너지를 대부분 썼다. 내보내기 파일을 당기고, 스프레드시트를 대사하고, 이메일 스레드에, 더 나쁘면 Slack DM과 채널에 묻혀 있는 편차의 원인을 쫓아다녔다. AI는 여러 시스템과 형식에 흩어진 데이터를 뽑아내고, 흡수하고, 해석하는 일을 더 빠르고 쉽게 만든다. 팀은 이제 정보를 얻는 데 쓰는 시간을 줄이고 그 정보를 실행하는 데 더 많이 쓸 수 있다.

2. 재무 스택이 재무팀의 일부가 되어간다. 2020년에 우리는 재무 스택을 층별로 그려보고 각 층마다 현대적 도구의 물결이 올 것이라고 했다. AI가 데이터 문제를 풀어주면서 그 물결은 실제로 왔다. 새 세대는 분기가 아니라 며칠 만에 세워지고, 먹이를 기다리는 대신 데이터 수집을 자동화하며, 월말이 아니라 실시간으로 인사이트를 내놓는다. 그 원래 시장 지도의 모든 영역에 이제 AI 네이티브 경쟁자가 있다. ERP부터 세금, 조달까지 그렇다.

포트폴리오에서 몇 가지 예를 들면 다음과 같다.

• Rillet의 ERP는 도입 기간을 몇 달에서 며칠, 몇 주 단위로 줄이고, 데이터를 자동으로 끌어오며, 월간 결산을 일간 결산으로 바꾼다.

• Concourse는 재무 계획과 예측을 위한 에이전트를 배치하고, 실시간 파이프라인 데이터를 끌어와 살아 있는 시나리오를 만든다.

• Lio는 조달에 멀티 에이전트 모델을 쓴다. 에이전트들이 벤더 실사를 수행하고, 계약을 협상하고, 내부 승인을 관리하고, 이행을 감시한다.

• Stuut는 미수금 전 주기를 아웃리치부터 추심, 분쟁 해결까지 관리하며 현금 적용(cash application) 프로세스를 자동화한다.

• Sphere는 복잡한 간접세 컴플라이언스를 엔드투엔드 자동 프로세스로 바꾼다.

• Petual은 SOX 테스팅과 기업 내부 감사 워크플로를 자동화한다.

• CFO.ai는 실시간 재무 모델을 만들고 유지하면서 물어보기도 전에 질문에 답하는 개인 CFO다.

이것들은 전부 그전에는 전담 팀이나 외부 서비스 업체가 필요했던 워크플로다.

지난 세대 소프트웨어는 재무 전문가가 일을 관리하도록 도왔다. 이번 세대는 일 자체를 한다. 최고의 AI 네이티브 재무 소프트웨어는 이제 재무를 직접 수행한다.

3. 파이낸스 엔지니어의 부상. 데이터 문제가 물러나면서 2020년에는 예측하지 못했던 무언가가 나타났다. 가장 앞선 재무팀들은 AI 소프트웨어 도구를 쓰는 데서 그치지 않고 자체 자동화, 대시보드, 내부 도구를 만들고 있다. 이 사람들 중 다수는 코드를 써 본 적이 없었고, AI를 의심했고, 엔지니어링 자원도 쓸 수 없었다. 지난 9~12개월 사이에 그들은 AI를 쓰는 쪽으로 넘어갔다.

Anthropic의 재무팀은 재무 전용 AI 스킬 70개 이상의 라이브러리를 만들어 유지하며, 프로덕션 코드처럼 관리한다. 그중 하나는 월간 재무 리뷰를 90~95% 완성된 상태로 만들어 몇 시간짜리 사람의 일을 30분가량으로 압축한다. OpenAI에서는 Friar의 팀이 투자자 관계용과 조달용 커스텀 GPT를 만들고, 정적인 이사회 보고서를 대신할 실시간 대시보드를 운영한다.

우리 포트폴리오의 한 성장 단계 CFO는 팀에게 에이전트를 만들어보라고 했고, 2주 만에 50개가 나왔다. 전부 유용했던 것은 아니지만, 에이전트가 실제 일을 만들어내는 마법 같은 순간을 모두가 직접 경험할 기회가 됐다. 다른 CFO는 재무와 회계 팀이 엔지니어와 협업해 자기 도구를 만드는, 즉 프로덕트 매니저처럼 일하게 되고 있다고 말했다.

GTM 엔지니어, 그로스 엔지니어, 탤런트 엔지니어의 부상을 봤던 것처럼, 많은 회사가 이제 “파이낸스 엔지니어”를 두기 시작했다. 도메인 전문성과 만드는 능력을 함께 지닌 다른 역할들과 비슷하게, 이 역할은 흔히 재무 담당자이고, 종종 엔지니어링 배경을 갖고 있으며, Codex나 Claude Code에 능숙해져 팀을 위한 도구 만들기를 이끈다. 이들은 자주 시스템을 연결하고 워크플로의 병목을 고친다. 예컨대 고객 매출에 모델 추론 비용, 클라우드 사용량, 지원 비용을 합쳐서 보여주고, 마진이 나빠지고 있거나 사용량이 특정 계약을 적자로 만든 계정을 표시해주는 도구를 만드는 식이다.

이전에는 이런 일이 코어 엔지니어링 팀의 만족스럽지 않은 협조를 받아내거나, 재무팀에 엔지니어를 뽑으려는 시도로만 가능했다. 많은 CFO가 이제 회의에서 보내는 시간을 줄이고 AI로 만들거나 AI 네이티브 도구를 쓰는 데 더 많은 시간을 쓴다. “이 신제품들은 쓰는 재미가 있다”는 피드백을 우리는 자주 듣는다.

파이낸스 엔지니어의 운영 원칙은 단순하다. 같은 일을 두 번 하면 워크플로를 쓰고, 워크플로를 두 번 쓰면 에이전트를 쓴다.

4. 재무팀은 더 작고 레버리지는 높아진다. 대부분의 재무팀은 아직 옛 방식으로 조직돼 있다. 컨트롤러 계층, FP&A 계층, 운영 계층, 그리고 CFO. 전부 월 단위 리듬과 과제당 1인 소유를 위해 설계된 구조다. 모든 계층이 데이터를 옮기고 대사하기 위해 존재하던 시절에는 이 구조가 맞았다.

인원의 약 5%를 재무에 배정하라는 오래된 경험칙도 바뀌고 있다. 우리가 보는 가장 살찌지 않은 팀들은 2%를 목표로 하고, 인원 수보다 인재 밀도를 우선한다. 새로 뽑는 재무 인력은 API 호출로 여러 시스템을 연결하고, SQL을 쓰고, 자동화를 프로토타이핑할 수 있다. AI 유창성이 기본 요건이 되어가고 있다. “당신의 모델을 보여주세요”는 이제 “당신의 프롬프트 시퀀스를 보여주세요”로 바뀌고 있다.

시니어 도메인 전문가가 AI에서 가장 큰 레버리지를 얻는다. Anthropic에서 재무팀의 가장 무거운 사용자는 세무 책임자다. 우리 성장 단계 CFO 중 하나의 말처럼, 가장 주니어인 사람이 가장 강한 수용자일 것이라고 기대하기 쉽지만, 그들에게는 “훌륭함”이 어떤 모습인지, 무엇을 만들어야 하는지 판단할 경험과 맥락이 부족하다.

5. 계획이 연속적으로 변한다. 사용량 기반 매출(토큰, 시간, API 호출 같은)은 예측하기 복잡한 경우였다. 게다가 월 단위로 돌아가는 표준 프로세스와 도구는, 특히 에이전트가 손익계산서의 행위자가 된 이후로는 너무 느리다. 많은 재무 리더가 이제 통계 모델, 계정 수준의 근거, 재무 판단으로 살아 있는 시야를 제공하는 연속 예측(continuous forecasting)으로 기울고 있다. FP&A는 연간 예산 편성에서 연속적인 운영 의사결정으로 진화하고 있다. 이제 회의 중에 복잡한 시나리오를 실시간으로 돌려볼 수 있다.

6. 통제가 제품의 중요한 기능이 된다. 소프트웨어가 재무에서 더 많은 일을 맡으면서, 재무의 각 숫자에서 출처까지 검증 가능하고 신뢰할 수 있는 연쇄가 중요해진다. 재무는 각 숫자가 어디서 왔고 어떻게 계산됐는지, 그리고 어디서 어떤 에이전트가 관여했는지 알아야 한다. 예컨대 에이전트가 분개(journal entry) 초안을 작성한다면, 게시 전에 뒷받침 작업 문서와 증거를 보존하고 승인 규칙을 따라야 한다. AI는 여전히 기록 대사, 편차와 예외의 표시와 설명에 쓸 수 있다. 그러나 규칙을 정하고 사인오프를 소유하는 것은 재무다. 통제를 갖추면 속도가 가능해진다. 팀은 모든 단계를 손으로 재구성하고 검사하지 않아도 되므로 전략적 일에 집중할 수 있다.

7. 재무의 관할권이 넓어진다. 실시간 데이터와 시나리오를 빠르게 돌리는 능력이 생기면서 재무가 더 많은 전략적 의사결정으로 끌려 들어가고 있다. 많은 AI 회사에서 컴퓨트는 가장 큰 운영 비용이자 가장 결과가 큰 자본 배분 결정이다. 이제 재무팀은 사용량 데이터, 인프라 비용, 고객 매출의 현재 시점 시야를 모을 수 있고, AI 도구는 새 기능이나 고객 사용량 증가가 마진에 어떤 영향을 줄지 판단하는 데 도움을 준다. 이는 재무가 가격 책정, 제품 출시, 지출 약속에 대해 더 단단한 근거로 의견을 말하게 한다.

회사들은 CFO가 핵심 중재자가 되는 결정도 훨씬 많이 내리고 있다. 예컨대 사람과 소프트웨어 사이에 일을 어떻게 나눌 것인가는 조직 전반의 핵심 질문이자 재무 결정이다. 시간 소요, 토큰 사용량, 소프트웨어 활용도 등을 넘나드는 트레이드오프에 대해 더 세분화된 데이터가 생기면서 재무가 이 트레이드오프를 평가할 수 있다. 빌드 대 바이도 이 결정 묶음의 일부다. 빌드는 이제 큰 엔지니어링 프로젝트일 수도, 비기술 팀이 더 작은 도구를 바이브코딩하는 것일 수도 있다. 바이는 사용량이나 완성된 일에 지불하는 것일 수 있어 비용이 채택에 따라 바뀐다. 이제 AI 덕에 재무는 이런 더 복잡한 시나리오를 더 빠르고 정확하게 모델링할 수 있다.

다시 쓰인 역할

CFO의 일은 이전에도 바뀐 적이 있다. 지금 다르게 느껴지는 것은 재무 기능과 조직 자체가 얼마나 넓게 재설계되고 있느냐다. CFO는 예전에 여러 도구에 흩어진 데이터를 모으고, 대사하고, 검토하는 사람들의 계층으로 재무팀을 만들었고, 모든 것이 일을 추적하고 관리하도록 세팅돼 있었다. 이제 CFO는 더 작은 팀과 더 큰 레버리지로 일을 수행하는 도구를 직접 만들고 쓸 수 있다. 주 단위나 월 단위로 이뤄지던 결정은 이제 연속적으로 이뤄질 수 있다.

CFO는 회사 운영체제의 설계자이자 빌더가 되어가고 있다. 즉 무엇을 팀이 할지, 무엇을 소프트웨어가 할지 판단하는 것이다. AI 네이티브 CFO는 자동화 우선이어야 하고, 현대적 재무팀을 어떻게 만들고, 훈련하고, 자원을 배분할지 알아야 한다. 또 무엇을 만들고, 무엇을 사고, 그 결정의 ROI를 어떻게 계산할지에 대한 새로운 프레임워크도 필요하다. 그 대가는 사업 자체와 CEO의 전략적 파트너 역할에 쓰는 시간이 늘어나는 것이다. 일은 여전히 재무다. 다만 이제 일의 더 많은 부분이 재무가 어떻게 이뤄지는지를 설계하는 일이다.

Angela Strange와 Brian Roberts의 도움에 감사한다!

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