ChatGPT는 “파이썬의 퍼지우지(FuzzyWuzzy) 라이브러리를 사용해 가장 일치하는 것을 찾고 이름 간 유사성 순위를 계산할 수 있다”라고 답했다. 그런 다음 ChatGPT는 프롬프트에 퍼지우지와 코드를 표시하고 결과 입증에 도움이 되는 예제를 띄웠다.

최근 ChatGPT를 둘러싸고 ChatGPT가 얼마나 똑똑한지, ChatGPT가 보안 코드를 작성할 수 있는지, ChatGPT 자체를 출처로 취급하고 인용해야 하는지 등의 논쟁이 뜨겁다. 하지만 많은 사람이 생성형 AI가 마케팅, 저널리즘, 예술 및 소프트웨어 개발 분야에서 인간의 창의적인 작업을 변화시킬 것이라고 믿는다. ChatGPT로 작업 효율을 높일 수 있기 때문이다.
퀄리(Quali)의 연구 개발 부사장 데이비드 벤 샤바트는 “ChatGPT 및 알파코드(AlphaCode) 같은 생성형 AI는 향후 3년 동안 개발 속도를 빠르고 효율적으로 개선하는 것부터 고객 경험 최적화에 이르기까지 앱 개발 방식에 엄청난 영향을 미칠 것이 확실하다. AI가 지속해서 발전함에 따라 기업은 이런 모델을 사용하여 고객 경험을 최적화하고 고객 참여를 높일 뿐 아니라 전반적인 비용도 감축할 수 있을 것”이라고 말했다.
인더스트리얼ML(IndustrialML) CEO 아르준 찬다르는 “생성형 AI 툴로 인해 더 많은 도메인에 걸쳐 더 광범위한 애플리케이션에 머신러닝을 활용할 수 있을 것”이라고 전망했다.
ChatGPT는 이미 사용자가 1억 명이 넘었고 마이크로소프트는 이 도구를 빙과 다른 오피스 애플리케이션에 내장하고 있다. 검색 플랫폼의 다른 생성형 AI 경쟁자로는 구글의 바드(Bard)가 있으며, 개발자는 알파코드와 깃허브 코파일럿에서 코드 생성형 AI를 사용할 수 있다.
현재 SaaS 제품, 기술 플랫폼 및 서비스 공급업체 사이에서는 ‘ChatGPT 기능 통합’이라는 물결이 생겨나고 있다. 예를 들어, 긱스터(Gigster)는 ChatGPT 통합 지원 기능을 도입했고, 이퀄리 AI(Equally AI)는 ChatGPT 기반 웹 접근성 플랫폼인 플로위(Flowy)를 출시했다.
두려워 말라, 그 기능을 활용하라
소프트웨어 개발자나 데브옵스 엔지니어는 생성형 AI 툴이 자신의 직업에 어떤 의미가 있는지, 자신의 일을 어떻게 바꿔놓을지 궁금해할 것이다. 세마포어(Semaphore) 공동 설립자 마르코 아나스타소프는 “ChatGPT와 같은 생성형 AI 툴이 개발자 커뮤니티에 반향을 일으켰다. 어떤 사람은 일자리를 빼앗길 것이라고 두려워했고 어떤 이는 무시하는 편을 택했다. 하지만 깃허브 코파일럿을 통해 확인한 것처럼 AI를 워크플로우에 통합하는 개발자는 놀라운 생산성 향상을 경험할 수 있기 때문에 2가지 태도는 모두 잘못된 것”이라고 지적했다.
CRM을 예로 들어보자. 필자의 경우 ChatGPT가 유용한 파이썬 라이브러리를 식별하고 코딩 예제를 보여줌으로써 시간을 절약했다. 프로세스를 통해 검색 속도가 빨라졌으나 결과를 평가하고 코드를 애플리케이션에 통합하는 작업은 여전히 직접 해야 했다.
부족한 맥락을 보완하라
영화 ‘스타트렉’에 등장하는 컴퓨터만큼 똑똑하고 반응성이 뛰어나기를 기대하면서 처음으로 아마존 알렉사나 구글 어시스턴트를 설치하던 때를 기억하는가? AI 비서는 알람 설정, 쇼핑 목록에 아이템 추가, 일기 예보 공유 또는 오늘의 뉴스 업데이트와 같은 간단한 작업을 수행할 수 있도록 도와주지만, 복잡한 질문에 정확하게 대답할 가능성은 낮다.소나타입(Sonatype)의 디벨로퍼 애드보케이트(developer advocate) 댄 콘은 AI 알고리즘이 어떻게 개발되고 훈련되는지 맥락을 이해하는 것이 중요하다고 강조했다. 콘은 “AI는 인간의 지능이 아니라 데이터에 기반하므로 때때로 프로그램이 일관성 있는 것처럼 보일 수 있지만, 정보에 입각한 비판적인 반응을 제공하지는 않는다”라고 말했다.
즉, 생성형 AI가 소프트웨어 개발 수명 주기에서 격차를 메우고 솔루션 구현을 가속화하는 데 도움이 될 수 있으나 적절한 경험을 이끌어낼 개발자는 여전히 필요할 것이다. 콘은 “프로그래밍을 잘 수행하기 위해 컴퓨팅의 인간적 맥락을 이해하는 능력이 ChatGPT에는 결여돼 있다. 반면 소프트웨어 엔지니어는 소프트웨어의 목적과 사용자에 대한 정보를 자세하게 추가할 수 있다. 이런 정보는 반복되는 코드로 만들어지는 단순한 프로그램의 묶음이 아니다”라고 설명했다.
코드씨(CodeSee) CEO 샤니아 레벤은 “엔지니어링 작업은 ‘맥락’처럼 AI가 대신할 수 없는 많은 것을 요구한다. 따라서 AI를 단일 모델에 로드하고 해당 모델을 훈련해 5년 후에 무엇이 필요한지 이해하는 인간의 예측 능력을 통합하는 것은 거의 불가능하다. 다양한 비즈니스 측면의 거시적인 결정은 AI가 결코 처리할 수 없다”라고 지적했다.
필자는 5년 전 “AI가 코딩을 배울 수 있을까?”라는 제목의 글을 썼다. 오늘날 AI는 코딩 예제를 제공한다. 앞으로는 아키텍처와 디자인 패턴에 대한 엔지니어의 질문에도 대답할 것이다. 하지만 즐거운 고객 경험과 생산적인 워크플로우를 제공하는 프로그램을 만들 때 필요한 모든 지식과 혁신, 그리고 소프트웨어 개발팀이 내리는 의사결정을 하나의 AI가 모두 대체할 수 있을지는 의문이 남는다.
성공을 좌우하는 것은 결국 사람이다
소프트웨어 개발 언어와 플랫폼은 여러 세대를 거쳐 개선되고 있다. 많은 툴이 개발자 생산성을 높이고 코드 품질을 개선하며, 배포 파이프라인을 자동화한다. 예를 들어, 로우코드 및 노코드 플랫폼은 기업이 더 많은 애플리케이션을 구축하고 현대화하는 데 도움 될 수 있지만, 여전히 많은 개발자가 마이크로서비스를 코딩하고 고객 대면 앱을 개발하고 머신러닝 기능을 구축한다. 키스플로우(Kissflow) CEO 슈레시 삼반담은 “로우코드와 노코드가 전통적인 개발자와 소프트웨어 엔지니어를 완전히 대체하지 않는 것처럼, 오픈AI는 반복적인 작업을 없애고 앱 개발을 위한 시장 출시 시간을 단축하는 유용한 툴을 제공할 뿐”이라고 일축했다.
한 가지 패러다임 변화는 키워드 기반 검색 툴이 자연어 쿼리를 처리하고 유용한 답변으로 응답하는 툴로 전환되고 있다는 점이다. 삼반담은 “일반적인 대화 언어로 쿼리를 입력해도 ChatGPT는 자동으로 문제에 대한 상용 버전 또는 제안된 샘플 코드를 생성하며, 그 속도도 개발자가 처음부터 코드를 작성해 실험하는 것보다 훨씬 빠르다”라고 설명했다.
레벤은 “생산성뿐 아니라 정보를 더 빨리 얻는 방법도 엄청나게 변화할 것이다. 개발 언어에 대한 일반적인 질문같이 엔지니어들이 내려야 하는 반복적인 결정을 AI가 전담할 가능성도 있다”라고 덧붙였다.
개발자는 ChatGPT로 인해 높아지는 사용자의 기대치도 고려해야 한다. 개인화되지 않고 실망스러운 결과를 내놓는 키워드 검색을 개선할 필요가 있다. 더 많은 사람이 ChatGPT의 기능에 놀라워하고 있으며, 앞으로 직원과 고객은 자연어 쿼리와 질문에 답변할 수 있는 AI 기반 검색 경험을 기대할 것이다.
어헤드(Ahead)의 현장 CTO 조시 퍼킨스는 “생성형 AI는 검색 및 고객 서비스 분야에서 잠재력이 크다. 이런 모델은 자연어 검색과 맥락 기억(contextual memory)의 복잡한 현실을 보여주며, 고객 서비스 담당자 없이 미묘한 프롬프트에도 매우 합리적으로 곧바로 대답한다”라고 말했다.
또한 생성형 AI는 사람과 자동화, AI 기능을 연결해 워크플로우를 개선하고 초자동화(hyperautomation)를 지원할 수 있다. 상상하건대 의사가 환자의 상태에 대해 AI에게 질문하고 AI가 유사한 환자의 사례를 기반으로 응답하며, 앱은 수술 절차 혹은 처방 자동화 옵션을 제공하는 스마트 헬스 앱도 생길 것이다.
아펜(Appen)의 최고 제품 책임자 수자타 사기라주는 “생성형 AI 기술은 애플리케이션 개발과 고객 경험 설계의 다양한 측면을 자동화하고 개선하는 데 사용될 수 있다. 이는 큰 기회가 될 것”이라고 언급했다.
하지만 생성형 AI를 사용하여 워크플로우의 체계적인 변화를 유도하는 것은 쉽지 않다. ‘힘과 예측 : 인공지능의 파괴적 경제학(Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence)’이라는 책에서 저자들은 코드 예제 찾기 같은 포인트 솔루션과 실질적인 변환이 필요한 AI 시스템 솔루션 간에 차이가 있다고 설명한다.
사지라주는 “생성형 AI 모델이 정확하게 작동하려면 사람의 피드백을 통한 미세 조정이 필요하다. 이런 모델 뒤에 있는 데이터와 인간이 성공과 실패를 정의할 것”이라고 말했다.
적절한 전략과 테스트는 필수
오늘날 소프트웨어 개발자는 어디에서 생성형 AI를 활용할 수 있을까? 코딩 예제를 찾거나 코드 품질을 개선하는 데 유용하다는 것은 이미 알고 있다. 그러나 제품 관리자와 애자일 개발팀은 생성형 AI를 애플리케이션에 연결하기 전 사용례를 검증하고 테스트해야 한다. 헬프시프트(Helpshift)의 제품 책임자 에릭 애시비는 “관리되지 않는 AI가 부정확하거나 불완전한 콘텐츠를 생산하는 위험은 기껏해야 약간의 짜증 나는 정도에 그칠 수 있으나 고객 서비스에 활용되거나 브랜드를 대표할 때는 위험 해결에 엄청나게 많은 비용이 들 수 있다. 초기에는 모니터링되지 않는 챗봇 같은 콘텐츠 생성에 AI를 단독으로 사용하려는 유혹이 있겠지만, 제반 위험을 관리하기 위해서는 인간과 AI가 협력하는 결합 전략을 채택해야 한다는 것을 깨닫게 될 것”이라고 조언했다.
ChatGPT는 빛나는 물체 그 이상이다. 하지만 다른 신기술과 마찬가지로 소프트웨어 개발자와 설계자는 생성형 AI 기능을 사용할 위치와 시기, 방법을 검증해야 할 것이다.
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팀메이트의 닛산 자동차 내부 감사 사례 : 미래 대비와 혁신을 주도하다
ⓒ Wolters Kluer 닛산 자동차(Nissan Motor Co., Ltd.)는 자동차 산업 전반에 걸쳐 혁신과 기술 개발의 최전선에서 높은 품질과 신뢰성으로 명성을 얻고 있다. 사명인 "사람의 삶을 풍요롭게 하는 혁신 추진"에 따라 닛산 자동차는 2019년 지배구조 개선을 위해 과감한 조치를 취했다. 내부 감사 팀은 새로운 비즈니스 요구 사항과 진화하는 위험에 대처하기 위해 빠르게 발전을 이뤄야 했다. 변화의 속도와 복잡성으로 인해 글로벌 내부 감사 팀의 진화는 조직의 가치를 보호하고 강화하고자 하는 목적을 지원하는 기술에 기반해야 했다. 또한, 확장 가능하고 유연하며 쉽고 빠르게 구현하는 기술을 채택해야 했다. 월터스 클루어(Wolters Kluwer)는 6개월 동안 닛산 자동차의 성공적인 혁신을 지원했으며, 내부 감사 팀이 신뢰할 수 있는 파트너로서의 입지를 계속 유지하고 있다. 닛산 내부 감사가 요구한 내용 닛산의 부사장/최고 내부 감사 책임자(최고 감사 경영자)인 미셸 바론은 다음과 같은 명확한 목표를 세우고 연구를 시작했다. 내부 감사 부서는 전 세계 여러 곳에 근무하는 약 100명의 내부 감사자로 구성되어 있다. 지리적으로 분산된 내부 감사 부서를 동일한 기술 플랫폼으로 전환해 더 강력한 팀 응집력, 협업 및 일관성을 지원해야 한다. 감사자가 문제를 식별하고 실시간으로 보고할 수 있도록 지원하고 관리 조치를 추적하는 데 수반되는 수작업을 줄이는 동시에 이를 투명하고 경영진이 액세스할 수 있도록 함으로써 보다 투명성과 민첩성을 높일 수 있어야 한다. 팀이 경험을 공유하고, 공통된 발견 사항을 강조하고, 서로 협력하여 배울 수 있도록 기록하는 방법을 비롯, 문서화에 대한 내부 감사 관행을 표준화해 높은 품질을 구현해야 한다. 종합적으로, 이러한 결과는 전략적 가치를 높인다는 측면에서 더 큰 성과를 추진하고 운영생산성 및 효율성을 향상해야 한다. 기능적인 결과 외에도 바론은 내부 감사자가 '경찰관'이 아닌, 비즈니스에 가치와 지원을 더할 수 있는 전략적 파트너임을 보여줌으로써 조직 내 문화를 변화시키기를 원했다. 바론은 규정을 준수할 수 있는 보장 조치를 제공할 뿐만 아니라, 새로운 프로젝트 및 비즈니스의 중요한 개발에 대한 논의에서 내부 감사 팀을 파트너로 재배치함으로써 내부 감사 팀이 비즈니스 성장을 주도하면서 핵심 기여자로 거듭나는 조직을 구상했다. 실현을 위해서 팀은 새로운 리스크와 기회를 평가하고 통제 프레임워크 강화에 대해 조언하며 성공적인 성장에 필요한 거버넌스 구조의 효율성을 개선하는 데 집중해야 했다. 모든 혁신과 마찬가지로 첫 번째 중요한 단계는 팀 구성원을 설득하는 것이었다. 구성원에게 더 광범위한 역할과 더 큰 책임을 부여하고, 동시에 더 전략적으로 사고하고 새로운 기술을 사용하여 문제를 더 빠르게 보고하고 추적하도록 격려하는 것은 굉장히 부담이 가고 기존의 틀을 깨는 파괴적인 일이다. 직원 동의가 없다면 어떤 시스템이든 실패할 수 있다. 반면, 적절히 관리할 경우 내부 감사 역할과 범위를 개발할 수 있는 기회는 무척 흥미로웠고 직원들에게 활력을 불어넣고 동기를 부여하며 새로운 인재를 유치할 수 있는 잠재적인 가치도 있었다. ⓒ Wolters Kluer 팀메이트(TeamMate)와 함께하는 여정 바론과 팀이 목표를 달성하고 미래로 성장할 수 있도록 지원하는 감사 관리 솔루션으로 팀메이트+ 오딧(TeamMate+ Audit)이 선정되었다. 바론의 팀은 내부 감사 동료가 적절히 문서화한 성공 사례와 과거 팀메이트 사용 직원의 경험을 검토하는 등 광범위한 실사를 조사하고 수행했다. 팀메이트가 제공하는 기능 중에 꼭 필요한 것이 있었다. 중앙 집중식 플랫폼과 더 빠른 보고 바론은 “J-SOX 규정 준수 보고, 추적, 관리를 포함하여 포괄적인 감사 프로세스 전반에 걸쳐 다양한 방식으로 사용할 수 있고 또 여러 가지 요소를 수용할 수 있다는 점이 마음에 든다. 유연성이 중요하기 때문”이라고 말했다. 중앙 집중식 플랫폼은 여러 지역과 시간대에서 일하는 감사자에게 더 나은 협업, 공유, 결과 비교를 지원할 뿐만 아니라, 재택 근무자가 많은 시기에는 효과적인 커뮤니케이션까지 가능했다. 닛산에서 글로벌 내부 감사실의 총괄 책임자를 맡고 있는 타케시 마시코는 이렇게 말했다. “팬데믹으로 출장이 훨씬 줄어들어 개인적인 관계를 구축하기가 어렵다. 팀메이트 플랫폼은 공통 언어를 제공한다.” 또한 감사 위원회는 보고된 감사 문제의 적시 해결에 중점을 둔다. 문제나 권장 사항 정보가 중앙 집중화된 팀메이트는 감사 위원회 구성원에게 실시간 정보를 제공해 예전처럼 긴 검토 및 질문 프로세스가 필요하지 않다. 보고서 작성이 쉬워진 덕분에 감사 팀은 보고 횟수를 늘릴 수 있었고 감사 위원회는 감사의 품질을 높일 수 있었다. 따라서 공개 권고가 급격히 감소했으며 구현 이후 1년 동안 계속 매우 낮은 수준을 유지하고 있다 마시코는 “닛산 자동차처럼 전 세계 여러 곳에서 운영되는 회사의 경우 문화를 초월해 모든 사람들이 동시에 같은 내용을 볼 수 있는 단일 플랫폼을 갖추는 것이 중요하다고 생각한다”라고 말했다. 사용 및 구현의 용이성 새로운 감사 관리 솔루션을 구현하려면 닛산의 두 가지 귀중한 리소스인 시간과 비용이 필요했다. 따라서 적절한 솔루션을 구현하는 것이 필수적이었다. 바론은 "팀메이트를 통해 감사 위원회와 경영진을 완벽하게 지원할 수 있는 부서로 전환할 수 있었다”라며 “경영진은 답을 얻기까지 몇 주씩 기다리기를 원하지 않는다. 감사 진행 상황을 알아보기 위해 누군가에게 이메일을 보내야 한다면 그만큼 지연이 발생하고 시간이 낭비된다”라고 설명했다. 관리 협업 및 보고 바론은 "규정 준수 보장은 중요한 기준이지만 수동 입력을 줄이면 미리 생각하고 추세를 파악하고 전략적으로 행동할 수 있다"라고 말했다. “더 영향력 있고 흥미로운 역할을 원하는 경영진과 내부 감사자는 이러한 변화를 원한다. 감사자 역할을 맡을 사람들에게 내부 감사는 전체 비즈니스를 이해하고 새로운 리스크를 관리하는 데 중요한 역할을 하는 곳이라고 말할 수 있다.” 바론의 팀은 ‘신뢰할 수 있는 조언자’라는 명성을 더욱 높였을 뿐만 아니라 이제 이사회와 주주에게 적시에 완전하고 정확한 정보를 제공함으로써 비즈니스 성장을 적극적으로 지원하는 역할을 맡고 있다. ⓒ Wolters Kluer 속도와 민첩성 향상 닛산 자동차의 중심에는 성과가 있다. 따라서 바론은 내부 감사 작업을 빠르게 처리하고 민첩성을 높이기를 원했다. 전 세계의 감사 보고서가 적시에 제출되게 하는 방안을 모색한 것이다. 보고 기한을 정한 후 팀메이트는 내부 감사 리더가 다른 사람들과의 비교를 지원했고, 동료보다 먼저 보고서를 제출하려는, 의도하지 않은 건전한 경쟁이 벌어졌다. 마시코는 투명성으로 관리자가 권장 조치를 완료해야겠다는 동기를 얻었으며 이것이 진정한 동력이라고 덧붙인다. 또한, “드러난 문제를 더 민첩하게 파악하고 싶었다. 그래서 PDCA(Plan-do-check-act) 감사 결과에 대한 후속 조치 빈도를 연 2회에서 연 4회로 늘렸다. 대시보드를 통해 해결되지 않은 문제의 수를 한눈에 볼 수 있어 동기 부여가 더 높아진다”라고 말했다. 닛산 자동차 내부 감사의 지속적인 진화 팀메이트는 팀이 감사 계획을 매년 실시하던 것에서 더 지속적인 프로세스로 전환했다. 바론과 팀은 더 광범위한 비즈니스 환경의 변화에 대처할 수 있는 더 민첩한 계획 프로세스로의 전환을 모색하고 있다. 팀메이트 기능은 새로운 감사 계획 방법론의 정착에 매우 중요한 요소였다. 바론은 “팀메이트는 매우 중요한 솔루션이다. 리스크가 끊임없이 변하므로 변화를 수용할 수 있는 계획 프로세스가 필요하기 때문”이라고 말했다. “전 세계의 리소스와 작업을 살펴보고 새로운 요구 사항을 충족하도록 계획 일정을 재조정하는 방법을 찾아야 한다. 모든 데이터를 한 곳에서 확인하고 완전한 투명성을 갖추고 있는 경우에만 이러한 방법이 가능하다. 언제든 방향을 바꿀 수 있어야 한다.” 환경, 사회, 거버넌스(ESG)라는 미션은 자동차 산업에서는 유독 어려운 과제다. 닛산 자동차는 야심 찬 목표를 세우고 전기화, 커넥티드 카, 인공 지능 개발을 계획하고 있다. 바론은 팀이 이러한 목표를 향한 진행 상황을 모니터링하고 측정할 뿐만 아니라 목표를 실현할 수 있는 도구를 갖추고 있다고 확신한다. 바론은 "새 목표는 기술에 기반한 변화이므로, 변화에 맞춰 조직의 요구 사항을 충족하는 것이 중요하다"라고 말한다. 또한 “모든 해답을 가지고 있지는 않지만 진정한 비즈니스 파트너가 되기 위해 계속 역할을 조정해야 하는 상황에서 필요한 것을 지원하는 감사 관리 플랫폼으로 팀메이트는 필수 요소"라고 강조했다. 마시코는 "팀메이트는 더 성장해 나갈 여지를 제공한다."라고 말했다. “다양한 기능이 내장되어 있지만 시간이 지나면서 팀은 더 많은 기능을 유연하게 사용할 수 있다. 확장과 발전의 여지가 있는데, 복잡한 조직 구조를 가진 조직일수록 이러한 여지가 중요하다. 마시코는 이제 막 출발점에 도달했다며 “향후 감사 팀의 기반이 될 플랫폼을 갖추게 되었다. 다음 단계는 데이터를 분석하고 사용하는 방법에 초점을 둘 것”이라고 덧붙였다. 팀메이트를 사용하면서 닛산 자동차의 내부 감사 팀은 지난 한 해 동안 전 세계적으로 업무 방식을 혁신했다. 그러나 그 여정이 여기에서 멈추지 않을 것은 분명하다. 팀메이트는 경영진과 감사 위원회가 요구하는 보장을 제공하고 투명한 협업과 데이터 및 실시간 정보 사용을 통해 더 많은 가치를 더하는 새로운 방법을 원하는 팀을 계속 지원할 것이다. 빠르게 변화하는 자동차 산업에서 내부 감사의 진화와 새로운 개발 지원 능력은 닛산 자동차의 기업 엔진이 원활하고 안전하게 작동하도록 유지하는 동력이 될 것이다.
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내부 감사를 위한 데이터 분석의 5가지 이점
ⓒ Getty Images Bank 감사자가 업무 전반에 걸쳐 유용한 감사 분석 정보를 찾을 수 있는 데이터 분석 기술이 감사 분야에서 한층 주목받고 있다. 또한 감사 분석 소프트웨어의 등장으로 데이터 과학자나 관련 전문가만이 아닌 일반 감사자도 자체적으로 쉽게 대용량 데이터 세트를 분석하고 데이터 분석을 생성할 수 있게 되었다. 내부 감사를 위한 데이터 분석의 주요 이점 5가지를 자세히 들여다보자. 1. 더 나은 리스크 관리 내부 감사를 위해 데이터 분석을 사용할 경우 가장 큰 이점은 조직 전체에 걸쳐 리스크 관리를 개선할 수 있다는 것이다. 회계 관행을 분석해 재무적 위험을 파악하든, IT 기록을 통해 사이버 보안 리스크를 식별하든, 일반적으로 모든 데이터의 수동 검토는 불가능하다. 감사자가 정보 과부하를 방지하기 위해 제한된 데이터 샘플링 방법을 사용할 경우 리스크 관리에 허점이 생길 수 있다. 전체 데이터 세트에는 아직 실현되지 않았지만 중요한 이상 값이 존재할 수 있기 때문이다. 내부 감사를 위한 데이터 분석은 대량의 데이터를 빠르게 검토하고, 리스크를 파악하고 이해하는 데 도움이 된다. 2. 더 확실한 보증 리스크 관리 개선과 관련하여 내부 감사를 위한 데이터 분석의 또 다른 이점은 여러 팀에 걸친 결합 보증을 비롯하여 더 확실하게 보증할 때 사용할 수 있다는 것이다. 데이터 분석은 비즈니스 프로세스를 더 체계적이고 완전하게 검토해 여러 부서의 결과가 일치하는지를 쉽게 확인할 수 있다. 예를 들어 내부 감사 팀은 데이터 분석을 사용해서 트랜잭션 로그 같은 재무 데이터를 검토해 이상 유무를 확인할 수 있다. 또한 결과를 ERM(엔터프라이즈 리스크 관리)이나 규정 준수 등의 다른 부서와 쉽게 공유하고 결과가 동기화되었는지 알 수 있다는 것도 장점이다. 감사 분석 소프트웨어를 사용하면 특히 쉽게 결과를 시각화하고 비교할 수 있다. 대조적으로, 샘플링 또는 기타 수동적이고 제한된 프로세스에서는 감사 결과가 ERM의 결과와 일치하는지를 나타내는 신호를 놓치더라도 알 수 없다. 3. 향상된 효율성 내부 감사를 위한 데이터 분석은 리스크 관리 및 보증을 개선할 수 있을 뿐만 아니라 시간도 절약할 수 있다. 예를 들어 엑셀에서 수십만 개의 데이터 항목을 검토해야 할 경우 시도조차 할 엄두가 나지 않을 정도로 시간이 많이 소요될 것이다. 그러나 팀메이트 애널리틱스(TeamMate Analytics)와 같은 감사 분석 소프트웨어는 100만 개 이상의 데이터 행을 검토할 수 있으며 즉시 실행할 수 있는 150개 이상의 기본 제공 테스트 라이브러리를 이미 갖추고 있다. 결과도 시각적 형식으로 쉽게 제시할 수 있다. 전체적으로 내부 감사자는 데이터 분석 및 감사 분석 소프트웨어를 사용하여 감사 계획, 수행 및 발표 측면에서 효율성을 높일 수 있다. 4. 더욱 명확한 보고 또한 데이터 분석을 사용하여 더 이해하기 쉽고 인상 깊은 보고서를 작성할 수 있다. 특히 감사 분석 소프트웨어의 감사 기능으로 감사 결과를 명확하게 전달하는 차트, 그래프 등 데이터 시각화에 도움이 된다. 이러한 데이터 분석 기능이 없다면 청중은 이해하기 힘든 긴 표와 장황한 설명으로 의사 소통을 해야 한다. 반면, 데이터 분석을 사용해 고위 경영진, 감사 위원회, 여러 이해 관계자에게 더욱 명확한 보고서를 생성하고 프레젠테이션에서 최대한 활용할 수 있다. 5. 감사 품질 개선 전반적으로 데이터 분석을 사용하면 감사 프로세스의 각 단계에서 감사 품질을 향상하고 전체적으로 감사 품질을 높일 수 있다. 감사 계획에서 테스트, 보고에 이르기는 전 과정에서 내부 감사자는 데이터 분석을 사용해 자신의 작업을 더 잘 이해하고 다른 이해 관계자와 협업할 수 있다. 더욱 구체적으로는 데이터 분석을 사용하여 벤포드 테스트, 계층화, 화폐 단위 샘플링(Monetary Unit Sampling), 격차 및 중복 감지 등의 감사 절차를 보다 체계적이고 효율적으로 수행할 수 있다. 감사 소프트웨어로 분석 기능 최대한 활용하기 이러한 예에서 알 수 있듯, 데이터 분석은 감사 방법론을 최적화하고 감사 결과를 개선하는 등, 내부 감사 부서에 여러 이점을 제공할 수 있다. 내부 감사 팀은 감사 방법론이나 프로세스와 일치하지 않는 일반적인 분석 도구 대신, 감사 분석 소프트웨어를 사용할 경우 데이터 분석을 최대한 활용할 수 있다. 팀메이트 애널리틱스(TeamMate Analytics) 같은 감사 분석 소프트웨어를 사용하면 감사 팀이 이러한 유형의 이점을 제공하는 데이터 분석을 쉽게 생성할 수 있다. 마이크로소프트 엑셀에서 실행되므로 감사 팀 구성원이 데이터 과학 전문가에게만 분석을 맡기지 않고, 직접 친숙한 워크플로에 따라 감사 분석을 생성할 수 있다. 팀메이트 애널리틱스(TeamMate Analytics) 데이터 분석은 모든 잠재적인 문제 또는 이상 현상을 강조하는 100% 포괄 기능과 문제의 근본을 신속하게 파악할 수 있는 기능을 통해 전달되는 가치를 크게 높일 수 있습니다. 데모를 통해 팀메이트 애널리틱스가 감사 분석에 대한 생각을 어떻게 바꿀 수 있는지 알아보십시오. 데모 보기
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내부 감사 소프트웨어 구입 시 고려해야 할 5가지 사항
ⓒ Getty Images Bank 내부 감사 소프트웨어를 구입할 때에는 가격 외에도 여러 가지 요소를 살펴야 한다. 물론 예산을 우선순위에 두고 검토해야겠지만, 가격만 고려해 소프트웨어를 도입하다 보면 장기적으로 감사 품질을 저하하고 결국 더 많은 비용이 드는 결과를 초래할 수 있다. 예를 들어 감사 데이터가 제대로 전달되지 않으면 이해 관계자가 특정 위험을 간과할 가능성이 있으며, 이러한 위험이 조직에 피해를 입힐 수 있다. 강력한 감사 소프트웨어를 사용하면 감사 계획을 간소화하고 보고서를 쉽게 공유할 수 있어 내부 감사 부서뿐 아니라 조직 전체가 감사 결과에 따른 조치를 취할 수 있다. 따라서 내부 감사 소프트웨어를 구입할 때 다음의 5가지 범주에서 각각의 플랫폼 차이를 검토하는 것이 중요하다. 1. 데이터와 분석 내부 감사 소프트웨어의 가장 중요한 영역은 데이터와 분석 기능이다. 우수한 감사 관리 도구라면 API를 사용하여 다른 리스크 관리 도구나 재무 시스템과 동기화함으로써 데이터 수집과 같은 영역을 간소화해야 한다. 또한 리스크 식별용 데이터 시각화 등의 영역은 물론, 수치 분석(예: 벤포드의 법칙) 같은 자동화 영역에도 분석 기능을 제공해야 한다. 그렇지 않으면 단지 스프레드 시트 프로그램 수준만의 가치 이상을 얻을 수 없을 것이다. 2. 협업 또한 감사 소프트웨어의 데이터와 분석 기능은 부서 간 협업 촉진에 활용될 수 있어야 한다. 다른 시스템과의 강력한 데이터 통합 기능을 통해 내부 감사 팀은 규정 준수, 정보 보안 등의 다른 영역에서 무슨 일이 일어나고 있는지 쉽게 파악할 수 있다. 데이터 측면에서 모든 사람이 같은 수준에 있기 때문에 내부 감사자는 다른 그룹과 더 쉽게 협업하여 여러 팀의 결합된 보증과 전반적으로 더 강력한 감사 프로세스를 제공할 수 있다. 3. 보안 내부 감사 관리 소프트웨어를 선택할 때 중요하게 고려해야 할 세 번째는 기술 자체의 보안이다. 내부 감사자가 시스템에서 충분한 보안 프로토콜을 사용하고 있다는 확신이 없으면 중요한 데이터가 리스크에 노출될 수 있다. 이 경 오히려 우수한 데이터 및 분석 기능을 보유할 수록 불리하다. 방식은 기업에 따라 다르다. 기술과 보안 요구 사항을 충족하기 위해 자체 서버에서 내부 감사 소프트웨어를 호스팅하는 옵션을 원하는 조직도 있고 클라우드 배포를 선호하는 조직도 있다. 4. 보고 기업은 감사 분석 도구의 보고 기능도 고려해야 한다. 먼저 감사 보고서를 생성하는 데 걸리는 시간과 노력을 고려할 수 있다. 특히 내부 감사 팀이 지속적인 리스크 평가 접근 방식을 취하는 경우에는 더욱 그렇다. 또한 감사 결과를 이해하기 쉬운 형식으로 경영진, 이사회, 외부 감사에 보고할 수 있기를 원할 것이다. 이해하기 쉬운 형식은 다시 감사 결과 데이터를 시각화할 때 유용한 데이터 분석 기능과 연결된다. 5. 사용 편의성 마지막으로, 어떤 유형의 감사 소프트웨어든 구입하기 전에 사용 편의성을 고려해야 한다. 이때 구현 시간과 같은 영역을 살펴볼 수도 있다. 시스템을 구축에 드는 시간이 궁금하겠지만 거기에 더해 사용자 경험 그리고 기존에 사용하던 시스템과의 유사성도 고려하는 것이 좋다. 내부 감사 직원이 새 도구에 익숙해지는 시간을 짐작할 수 있기 때문이다. 또한 일부 감사 분석 도구는 조직에 있는 기존 시스템과의 상호 운용성을 기반으로 다른 도구보다 더 사용하기 쉬울 수 있다. 기존 도구와 새로운 감사 소프트웨어 간에 데이터를 쉽게 공유할 수 있으면 결과에 대해 협업하고, 리스크를 식별하고, 내부 통제를 조정하기가 더 쉬워진다. 구매 전 검토 이 5가지 고려 사항에 집중하면 내부 감사 프로세스에 적합한 감사 소프트웨어를 선택하고 플랫폼 ROI를 최적화하는 데 도움이 될 것이다. 이러한 평가를 진행한 후 많은 기업이 팀메이트+(TeamMate+)를 선택했다. 팀메이트+는 강력한 데이터 및 분석 기능, 간소화된 보고 기능, 강력한 보안 관행을 갖춘 최고의 내부 감사 소프트웨어 플랫폼으로 조직의 감사 기능을 개선하는 데 활용된다. 솔루션을 실제로 실행해 본다면 내부 감사에 활용할 방안을 더욱 현실적으로 구상할 수 있을 것이다. 팀메이트+ 오딧(TeamMate+ Audit) 세계 최고의 감사 관리 소프트웨어인 팀메이트는 업계를 혁신하여 규모에 상관없이 감사 부서의 역량을 강화해 왔습니다. 감사 분야의 발전을 주도하는 팀메이트+ 오딧의 가장 강력한 이점을 소개하는 데모에 참여해 보십시오. 데모 보기 팀메이트 전략적 인사이트를 제공하고 감사의 효과를 향상해야 하는 전 세계 모든 업계의 감사자들에게 팀메이트는 프리미엄 전문 서비스가 결합된 전문 솔루션을 제공합니다.