Seminar · Management Transformation
AI 시대, 내부회계와 경영관리의 미래
AI Agent 시대, 기업의 경영관리 체계는 어떻게 변화해야 하는가?
AI는 기업의 업무방식뿐 아니라 경영관리의 방식도 바꾸고 있습니다. 그러나 AI를 도입하는 것만으로 더 나은 경영이 만들어지는 것은 아닙니다.
기업이 운영해 온 성과관리, 리스크관리, 내부회계관리와 프로세스 관리가 하나의 Management System으로 연결되고, 그 위에서 데이터와 AI가 작동할 수 있어야 합니다.
『전략적 내부회계관리』 출간 세미나는 내부회계를 통제와 재무보고의 영역에 머물지 않고, 성과·리스크·통제·실행을 연결하는 경영관리 체계로 확장하여 바라봅니다. 그리고 이 Management System이 데이터와 Management Platform, AI Agent를 통해 어떻게 진화할 수 있는지를 네 개의 Session으로 살펴봅니다.
Seminar · July 2026
Speaker · 임근석
Based on 『전략적 내부회계관리』
Key Message
AI 시대의 경쟁력은 AI 자체가 아니라, AI가 실행할 수 있는 Management System에서 시작됩니다.
기업에는 이미 많은 관리제도가 존재합니다. 전략을 수립하고, KPI를 통해 성과를 관리하며, 리스크를 점검하고, 내부회계관리제도를 통해 통제를 운영합니다.
문제는 이러한 관리체계가 서로 연결되어 하나의 Management System으로 작동하지 않는다는 것입니다. 같은 문제가 성과관리, 리스크관리, 내부회계관리에서 각각 다른 지표와 보고서, 회의를 통해 다루어지고, 문제의 발견에서 의사결정과 실행까지의 흐름도 단절되어 있습니다.
AI 시대에는 이 구조가 달라져야 합니다.
KPI는 성과의 변화를 보여주고, KRI는 그 변화에 앞서 나타나는 위험 신호를 포착하며, Operational Control은 관리자가 개입해야 할 지점을 만듭니다. 그리고 Management Review와 Management Action은 발견된 문제를 의사결정과 실행으로 연결합니다.
이러한 Management Framework와 Management Process가 구조화되고 서로 연결될 때, AI는 단순한 업무 자동화를 넘어 경영관리에 실질적으로 참여할 수 있습니다.
AI Agent는 Operational Control의 예외를 탐지하고, 원인을 분석하며, Management Review를 위한 대안을 제시하고, Management Action의 실행을 지원할 수 있습니다. 더 나아가 운영 과정에서 발견된 새로운 위험과 패턴을 학습하여 KPI·KRI·Control 자체가 지속적으로 발전하는 Framework Evolution을 지원할 수 있습니다.
AI는 경영을 대신하지 않습니다. 더 나은 경영이 이루어질 수 있도록 돕습니다.
The Story
From Internal Control to AI-Enabled Management
이번 세미나는 하나의 질문에서 출발합니다.
내부회계관리에서 축적해 온 통제의 원리를 성과와 리스크, 실행까지 확장한다면 기업의 경영관리는 어떻게 달라질 수 있을까?
네 개의 Session은 이 질문에 순차적으로 답합니다.
Why → Framework → Application → AI Evolution
Session 01 · Why
문제는 통제가 아니라 연결입니다
내부회계관리제도는 기업의 프로세스를 문서화하고, 주요 리스크와 통제를 체계적으로 관리하며, 재무보고의 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 해왔습니다.
그러나 기업의 실제 경영활동에서 성과관리, 리스크관리, 내부회계관리는 여전히 서로 다른 관리체계로 운영되는 경우가 많습니다. 성과는 KPI로, 리스크는 별도의 위험관리체계로, 재무보고 위험은 내부회계관리제도로 관리합니다.
기업의 Business Process는 하나로 연결되어 있는데, 이를 관리하는 체계는 분리되어 있는 것입니다.
재무보고의 문제는 회계에서만 발생하지 않습니다
매출, 원가, 재고, 매입채무와 같은 재무정보는 회계부서에서 갑자기 만들어지는 것이 아닙니다.
고객의 주문에서 출하와 매출이 발생하고, 구매와 입고를 통해 재고가 만들어지며, 생산실적과 자재투입이 원가정보로 이어집니다. 결국 재무정보의 신뢰성은 기업의 Business Process가 얼마나 안정적으로 운영되는가와 연결되어 있습니다.
예를 들어 재고 차이가 결산이나 실사 과정에서 발견되었다고 하더라도 그 원인은 훨씬 앞선 프로세스에 있을 수 있습니다.
입고가 적시에 기록되지 않았거나, 창고 간 이동이 누락되었거나, 생산실적과 자재투입 정보가 정확하지 않았거나, 불량과 폐기처리가 제대로 반영되지 않았을 수 있습니다.
따라서 재무보고 오류를 결산 시점에서 발견하고 수정하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 오류가 만들어지는 Business Process를 관리해야 합니다.
성과와 리스크, 통제는 같은 프로세스를 바라봅니다
성과관리와 내부회계관리 역시 서로 다른 업무처럼 보이지만 실제로는 동일한 Business Process를 다른 관점에서 바라봅니다.
Performance는 프로세스가 만들어야 할 결과를 봅니다. Risk는 그 결과를 방해할 수 있는 요인을 봅니다. Control은 위험을 예방하거나 발견하고 관리자가 필요한 시점에 개입하도록 합니다.
따라서 성과와 리스크, 통제를 별개의 관리영역으로 운영하기보다 하나의 흐름으로 연결할 필요가 있습니다.
Performance tells us what is changing.
Risk tells us what may prevent performance.
Control enables timely intervention.
이 세 가지가 연결되면 통제의 역할도 달라집니다.
통제는 단순히 오류를 예방하고 발견하기 위한 절차에 머물지 않습니다. 성과에 영향을 미칠 수 있는 위험 신호를 조기에 발견하고, Management Action으로 연결하는 경영관리의 일부가 됩니다.
From Control to Management
기존의 접근
앞으로의 경영관리
성과의 변화를 확인하고, 그 변화를 일으킬 수 있는 위험을 파악하며, 통제를 통해 이상징후를 발견하고, Management Action을 통해 원인을 개선합니다. 그리고 그 결과는 다시 성과로 나타납니다.
이러한 순환이 만들어질 때 내부회계관리에서 축적해 온 Risk & Control의 원리가 경영관리의 원리로 확장될 수 있습니다.
Takeaway
통제를 더하는 것이 아니라, 성과·리스크·통제를 연결해야 합니다.
내부회계관리의 미래는 더 많은 통제를 만드는 데 있지 않습니다. 기업의 성과와 리스크, 통제가 동일한 Business Process 안에서 연결되고, 발견된 문제를 실제 Management Action으로 이어지게 하는 것이 다음 단계입니다.
Session 02 · Framework
결과가 아니라, 성과를 만드는 프로세스를 관리합니다
성과는 프로세스의 결과입니다.
매출, 수익성, 품질, 납기, 생산성, 현금흐름과 같은 경영성과는 어느 날 갑자기 만들어지지 않습니다. 고객을 확보하고, 제품을 생산하고, 자재를 구매하고, 재고를 이동하고, 자금을 운영하는 수많은 Business Process의 결과입니다.
따라서 좋은 경영관리는 결과를 사후적으로 분석하는 데 머무르지 않고, 그 결과를 만들어내는 프로세스를 관리해야 합니다.
KPI만으로는 충분하지 않습니다
기업은 오랫동안 KPI를 통해 성과를 관리해 왔습니다.
KPI는 기업이 목표한 성과가 제대로 만들어지고 있는지를 보여주는 중요한 지표입니다. 그러나 KPI가 악화된 사실을 확인하는 것만으로는 문제를 해결할 수 없습니다.
예를 들어 매출이 감소했다는 사실을 알았다고 하더라도 그것만으로는 어떤 Action을 해야 하는지 결정하기 어렵습니다. 고객 방문이 감소했는지, 구매전환율이 낮아졌는지, 클레임이 증가했는지, 납기가 지연되고 있는지를 알아야 합니다.
즉 KPI가 “무엇이 흔들리고 있는가”를 보여준다면, 경영자는 그보다 앞서 나타나는 위험의 신호를 볼 수 있어야 합니다.
KPI → KRI → Control
이러한 관점에서 KPI, KRI, Control의 역할을 하나의 Management Framework로 연결할 수 있습니다.
KPIWhat
무엇이 흔들리고 있는가?
KPI는 기업이 달성하려는 성과와 현재 상태를 보여줍니다.
매출, 수익성, 생산성, 품질, 납기, 재고회전율과 같은 지표를 통해 성과의 변화를 확인합니다.
KRIWhy
왜 성과가 흔들릴 가능성이 있는가?
KRI는 성과에 영향을 미칠 수 있는 위험의 변화와 이상징후를 보여줍니다.
KPI가 결과를 보여준다면 KRI는 그 결과에 앞서 나타나는 위험의 신호를 포착합니다.
ControlWhere & How
어디에서, 어떻게 개입할 것인가?
Control은 위험을 예방하거나 발견하고, 이상징후가 발생했을 때 관리자가 필요한 시점에 개입할 수 있도록 합니다.
따라서 Control은 단순한 승인이나 점검 절차가 아니라 Risk Signal을 Management Action으로 연결하는 실행 메커니즘으로 볼 수 있습니다.
하나의 Management Framework로 연결합니다
이 세 가지는 각각 존재하는 관리도구가 아닙니다.
즉 KPI는 성과를 보여주고, KRI는 위험의 변화를 감지하며, Control은 관리자가 개입할 수 있는 지점을 만들고, Management Action은 실제 변화를 실행합니다.
Framework만으로 성과가 개선되지는 않습니다
여기서 한 단계가 더 필요합니다.
좋은 KPI와 KRI를 만들고 Control을 설계했다고 해서 기업의 성과가 자동으로 개선되는 것은 아닙니다.
Framework가 실제 성과로 연결되기 위해서는 이를 반복적으로 운영하는 Management Process가 필요합니다.
Management Review
KPI와 KRI, Control에서 발생한 정보를 바탕으로 무엇이 달라졌고, 왜 달라졌으며, 어떤 대응이 필요한지를 판단합니다.
Management Action
Review 결과를 실제 개선과제로 전환하고 담당자, 일정과 실행방안을 결정합니다.
Follow-Up & Learning
Action의 결과를 확인하고 새로운 위험이나 변화가 발견되면 KPI·KRI·Control을 다시 조정합니다.
따라서 경영관리의 핵심은 정적인 Framework가 아니라 지속적인 순환입니다. 그리고 이 과정에서 Management Framework 역시 지속적으로 진화합니다.
Management Framework + Management Process
결국 우리가 관리해야 하는 것은 지표 자체가 아닙니다.
성과를 만드는 Business Process와 그 과정에서 발생하는 Risk, 그리고 필요한 Management Intervention을 관리하는 것입니다.
Management Framework
KPI · KRI · Control
Management Process
Review · Action · Follow-Up · Learning
Continuous Performance Improvement
이 구조는 내부회계관리의 Risk & Control을 경영관리로 확장하는 동시에, 이후 데이터와 Management Platform, AI Agent가 작동할 수 있는 기반이 됩니다.
Takeaway
좋은 경영관리는 결과를 관리하는 것이 아니라, 결과를 만들어내는 프로세스를 관리합니다.
KPI만 보는 경영관리에서 벗어나 KPI-KRI-Control을 하나의 Framework로 연결하고, 이를 Management Review와 Action을 통해 지속적으로 운영할 때 성과·리스크·통제는 하나의 Management System으로 작동하기 시작합니다.
From Framework to Application
그렇다면 이 Framework는 실제 기업의 Business Process에서 어떻게 작동할까요?
영업·생산·구매·재고·자금·재무회계는 서로 다른 업무를 수행하지만, 성과를 만들고 위험을 관리하는 기본 원리는 동일합니다.
다음 Session에서는 KPI-KRI-Control Framework를 실제 Business Process에 적용하여, 경영관리와 Operational Control이 어떻게 하나의 구조로 연결되는지 살펴봅니다.
Session 03 · Application
업무는 달라도, 관리의 원리는 같습니다
KPI-KRI-Control Framework는 특정 부서나 특정 관리제도만을 위한 것이 아닙니다.
영업, 생산, 구매, 재고·물류, 자금, 재무회계는 서로 다른 업무를 수행하지만 모두 목표한 성과를 만들고, 성과를 저해하는 위험을 관리하며, 필요한 시점에 개입해야 하는 Business Process라는 공통된 구조를 가지고 있습니다.
따라서 동일한 Management Framework를 기업의 주요 Business Process에 적용할 수 있습니다.
결과가 나타나기 전에 위험의 신호를 봅니다
경영자가 가장 먼저 접하는 정보는 대개 결과입니다.
매출이 감소하고, 생산성이 떨어지고, 납기가 지연되고, 재고 차이가 발생하고, 자금이 부족해진 뒤에 문제가 보고됩니다.
그러나 실제 Business Process에서는 결과가 나타나기 전에 여러 위험 신호가 먼저 발생합니다.
영업에서는 고객 방문 감소, 구매전환율 변화, 클레임 증가와 납기지연이 매출과 고객성과에 영향을 줄 수 있습니다.
생산에서는 작업지연, 대기시간 증가, 설비정지와 품질 이상이 수율과 생산성 저하에 앞서 나타날 수 있습니다.
구매에서는 공급업체의 납기지연과 공급 불안정이 생산차질이나 구매단가 상승으로 이어질 수 있습니다.
경영관리의 역할은 결과를 확인하는 데 그치지 않고 이러한 선행 Risk Signal을 발견하고 필요한 Action으로 연결하는 것입니다.
성과가 흔들린 뒤 원인을 찾는 것에서, 성과를 흔들 수 있는 신호를 먼저 관리하는 것으로.
같은 Framework를 Business Process에 적용합니다
Session 02에서 살펴본 Management Logic은 업무가 달라져도 동일하게 작동합니다.
| Business Process | Performance | Risk Signal | Management Intervention |
|---|---|---|---|
| Sales & Customer | 매출 · 수익성 · 고객성과 | 고객활동 변화 · 전환율 저하 · 클레임 · 납기지연 | 고객·채널별 이상 분석 · 주문/출하 예외관리 · 대응 Action |
| Production & Quality | 생산성 · 수율 · 품질 · 납기 | 작업지연 · 대기시간 · 설비정지 · 품질 이상 | 공정 예외 모니터링 · 원인분석 · 생산/품질 개선 Action |
| Purchasing & Procurement | 구매원가 · 적기조달 · 공급 안정성 | 공급업체 납기지연 · 단가변동 · 공급위험 | 공급업체·품목별 위험 모니터링 · 예외관리 · 조달대안 검토 |
| Inventory & Logistics | 재고정확성 · 재고회전 · 물류효율 | 입출고 불일치 · 장기재고 · 이동 누락 · 비정상 재고조정 | 재고흐름 분석 · 예외거래 확인 · 원인 프로세스 개선 |
| Treasury & Finance | 유동성 · 자금효율 · 재무정보 신뢰성 | 현금흐름 변동 · 비정상 거래 · 반복 수정 · 결산 오류 | 예외 모니터링 · 원인분석 · 프로세스 및 Control 개선 |
세미나는 이처럼 주요 프로세스별 KPI, KRI와 Control을 연결하여 기업 전체에 공통적으로 적용할 수 있는 경영관리 원리를 제시합니다.
재고 차이는 재고실사의 문제만이 아닙니다
재고는 이 Framework가 왜 필요한지를 잘 보여주는 사례입니다.
재고 차이는 일반적으로 재고실사나 결산 과정에서 발견됩니다. 그러나 실제 원인은 그 이전의 여러 업무에서 누적될 수 있습니다.
어느 한 과정에서 정보가 실제 물류 흐름과 달라지면 그 차이가 누적되어 결국 재고 차이와 회계 오류로 나타납니다.
따라서 재고실사에서 차이를 발견하고 수정하는 것만으로는 문제가 반복될 수 있습니다.
중요한 것은 어느 프로세스에서 차이가 만들어졌는지를 데이터로 추적하고, 반복되는 Risk Signal을 관리하며, 원인이 되는 Business Process를 개선하는 것입니다.
이때 내부회계의 Control은 단순한 사후 점검이 아니라 운영 개선의 출발점이 될 수 있습니다.
Operational Control도 진화합니다
데이터가 연결되면 통제의 방식도 달라질 수 있습니다.
기존 Operational Control이 개별 거래의 승인과 표본 점검을 중심으로 운영되었다면, 앞으로는 전체 데이터를 지속적으로 모니터링하고 예외를 중심으로 관리할 수 있습니다.
From
To
Transaction-based
개별 거래 중심
Data-based
데이터 기반
Sample Review
표본 점검 중심
Full-data Monitoring
전체 데이터 모니터링
After-the-fact Detection
사후 발견
Early Detection
이상징후 조기 발견
Approval-centered
승인 중심
Exception-centered
예외 중심 관리
이 변화는 단순히 통제의 효율성을 높이는 데 그치지 않습니다.
관리자가 모든 거래를 확인하는 대신 중요한 예외와 위험 신호에 집중할 수 있는 관리 환경을 만들어 줍니다.
그리고 바로 이 지점에서 데이터와 AI의 역할이 시작됩니다.
Takeaway
업무는 달라도 관리의 원리는 같습니다. 데이터가 연결되면 통제는 점검에서 예외 중심의 관리로 진화합니다.
KPI-KRI-Control이라는 공통 Framework를 주요 Business Process에 적용하면 성과, 리스크와 통제를 하나의 구조에서 관리할 수 있습니다. 그리고 Operational Control이 데이터 기반의 지속적인 Monitoring으로 발전할수록, 기업은 문제가 발생한 뒤 대응하는 것에서 벗어나 위험의 신호를 더 일찍 발견하고 더 빠르게 Management Action을 실행할 수 있습니다.
From Application to AI Evolution
그렇다면 이러한 Management System에 AI가 결합하면 무엇이 달라질까요?
AI가 먼저가 아닙니다.
Business Process와 Data가 연결되고, KPI-KRI-Control Framework와 Management Process가 구조화되어 있을 때 AI는 비로소 경영관리 안에서 의미 있는 역할을 수행할 수 있습니다.
다음 Session에서는 Management Framework와 Process, Data와 Platform 위에서 AI Agent가 어떻게 경영관리를 자동화하고 지능화하며 지속적으로 진화시키는지 살펴봅니다.
Session 04 · AI Evolution
AI가 실행할 수 있는 Management System으로
AI Agent의 등장으로 기업의 경영관리는 새로운 단계로 진화할 수 있습니다.
그러나 AI를 기존 업무에 추가한다고 해서 Management Transformation이 일어나는 것은 아닙니다.
AI가 성과를 분석하고 위험을 발견하며 Action을 지원하려면 무엇을 관리해야 하는지 정의된 Framework, 반복적으로 작동하는 Management Process, 연결된 Business Data와 이를 실행할 Management Platform이 필요합니다.
따라서 AI 시대의 Management Transformation은 AI가 먼저인 순서가 아니라 이 순서로 접근해야 합니다.
AI 시대의 Management System은 무엇이 다른가
세미나는 AI 시대의 새로운 Management System을 네 가지 구성요소로 설명합니다.
Management Environment
Business Process · Business Data · R&R
AI가 이해하고 분석할 수 있도록 Business Process와 Data가 연결되어야 하며, 사람과 AI가 각각 어떤 역할과 책임을 담당할 것인지 정의되어야 합니다.
Management Framework
KPI · KRI · Control
기업이 무엇을 성과로 보고, 어떤 위험 신호를 관리하며, 어디에서 개입할 것인지를 구조화합니다.
AI가 판단을 지원하려면 먼저 기업의 Management Logic이 명확하게 정의되어 있어야 합니다.
Management Process
Management Review · Management Action · Framework Evolution
경영정보를 보고 끝나는 것이 아니라 문제를 Review하고, Action을 결정하고, 결과를 학습하여 Framework 자체를 개선하는 지속적인 Management Cycle을 운영합니다.
Management Platform
Dashboard · Workflow · AI Agent
Dashboard는 경영자가 상황과 변화를 인식하도록 돕고, Workflow는 결정된 Action의 실행과 협업을 관리합니다.
AI Agent는 이 전체 과정에서 데이터를 분석하고 예외를 탐지하며, 원인과 대안을 제안하고 실행과 학습을 지원합니다.
Signature Graphic
AI 시대의 경쟁력은 AI 자체가 아니라, AI가 실행할 수 있는 Management System에서 시작됩니다.
AI는 Management Cycle 전체에 참여합니다
AI의 역할은 특정 업무를 자동화하는 데 머물지 않습니다.
Management System이 구조화되어 있다면 AI는 Management Cycle의 서로 다른 단계에서 각각 다른 역할을 수행할 수 있습니다.
(Operational) Control
Automate
AI와 데이터 분석을 활용하여 전체 거래와 Process Data를 모니터링하고, 반복되는 점검과 예외 탐지를 자동화합니다.
관리자는 모든 거래를 확인하는 대신 중요한 예외와 Risk Signal에 집중할 수 있습니다.
Management Review
분석 & 추천
AI Agent는 KPI와 KRI의 변화, Control에서 발견된 예외와 관련 데이터를 함께 분석하여 무엇이 달라졌는지, 왜 달라졌는지, 어떤 대응이 가능한지를 제시할 수 있습니다.
그러나 최종적인 판단과 의사결정은 여전히 경영자의 역할입니다.
Management Action
Support Execution
Review 결과가 의사결정으로 끝나지 않도록 Action Plan을 구조화하고, 담당자와 일정, Follow-Up을 관리하는 데 AI와 Workflow가 활용될 수 있습니다.
AI는 판단에서 실행으로 이어지는 과정의 속도와 일관성을 높이는 역할을 합니다.
Framework Evolution
Learn & Evolve
AI의 보다 중요한 가능성은 운영 과정에서 반복적으로 나타나는 새로운 Pattern과 Risk를 발견하는 것입니다.
기존 KPI와 KRI가 더 이상 충분하지 않거나 새로운 Control이 필요하다면, AI Agent는 이를 분석하여 새로운 KPI·KRI·Control의 후보를 제안할 수 있습니다.
Management Framework가 고정된 제도가 아니라 기업의 환경과 경험을 학습하면서 지속적으로 진화하는 구조가 되는 것입니다.
사람과 AI의 역할도 달라집니다
AI가 Management Cycle에 참여한다고 해서 경영자의 역할이 사라지는 것은 아닙니다.
오히려 AI가 반복적인 Monitoring, 분석과 정보구조화를 담당할수록 사람은 더 중요한 역할에 집중할 수 있습니다.
AI
- Monitor
- Detect
- Analyze
- Recommend
- Support
Human
- Interpret
- Judge
- Decide
- Lead
- Take Responsibility
따라서 AI-Enabled Management의 핵심은 Human vs. AI가 아니라 Human + AI입니다. AI가 더 많은 정보를 더 빠르게 분석하고 가능한 Action을 제안하더라도, 기업의 목적과 우선순위를 정하고 불확실성 속에서 판단하며 결과에 책임지는 것은 사람입니다. 세미나 역시 AI를 경영자를 대체하는 존재가 아니라 Management System의 자동화와 지능화를 지원하는 수단으로 제시합니다.
From Integrated Management to AI-Enabled Management
이러한 변화는 한 번에 이루어지지 않습니다.
먼저 분리되어 운영되던 내부회계관리와 경영관리의 Framework와 Process를 연결해야 합니다.
그 위에서 Data와 Platform을 활용해 Management Process를 자동화하고 지능화할 수 있습니다.
현재
Separated Management
- 성과관리 · 리스크관리 · 내부회계관리의 분리 운영
Integrated
Integrated Management System
- KPI-KRI-Control
- Management Review & Action
- Data & Management Platform
AI-Enabled
AI-Enabled Management
- Automated Control
- Intelligent Management Review
- AI-supported Management Action
- Continuous Framework Evolution
중요한 것은 가장 마지막 단계의 AI부터 시작하지 않는 것입니다.
좋은 AI Management는 좋은 Management System에서 시작됩니다.
Takeaway
AI의 가치는 업무 자동화 자체보다, Management System을 더 빠르게 작동시키고 더 지능적으로 진화시키는 데 있습니다.
AI Agent는 Operational Control을 자동화하고, Management Review를 지능화하며, Management Action의 실행을 지원할 수 있습니다. 그리고 운영과정에서 축적되는 Data와 경험을 학습하여 Management Framework 자체의 Evolution을 지원할 수 있습니다. 그러나 이러한 가능성을 현실로 만드는 출발점은 AI Technology가 아니라 구조화되고 연결된 Management System입니다.
Closing · From Internal Control to Better Management
내부회계의 미래는 더 많은 통제가 아닙니다
내부회계관리제도는 기업에 중요한 자산을 남겼습니다.
Business Process를 정의하고, Risk를 식별하며, 필요한 Control을 설계하고 운영하는 체계입니다. 이러한 기반은 재무보고의 신뢰성을 높이는 데 기여해 왔습니다.
이제 AI 시대에는 그 기반을 한 단계 더 발전시킬 필요가 있습니다.
통제를 더 많이 만드는 것이 아니라, 내부회계에서 축적한 Risk & Control의 원리를 성과와 프로세스, Management Action까지 연결하는 것. 그것이 내부회계와 경영관리가 함께 진화해야 할 방향입니다.
From Internal Control to Better Management
기업의 Business Process에서 성과와 리스크, 통제는 서로 분리되어 있지 않습니다.
성과는 프로세스의 결과이고, Risk는 그 성과를 방해할 수 있는 요인이며, Control은 위험을 예방하거나 발견하여 관리자가 개입할 수 있도록 합니다.
따라서 앞으로의 Management System은 이들을 하나의 흐름으로 연결해야 합니다.
그리고 이러한 Management Cycle이 반복되면서 기업은 단순히 문제를 발견하고 수정하는 것을 넘어 문제가 만들어지는 원인을 개선하고 더 나은 성과를 지속적으로 만들어가는 조직으로 발전할 수 있습니다.
이것이 『전략적 내부회계관리』가 내부회계를 통제의 영역에서 더 나은 경영관리의 영역으로 확장하여 바라보는 이유입니다.
Management System은 단계적으로 진화합니다
AI 시대의 Management System은 한 번에 완성되지 않습니다.
세미나에서는 그 변화의 방향을 세 단계로 제시합니다.
01
Current
체계화되지 않은 Management
성과관리 · 리스크관리 · 내부회계관리 · 프로세스 관리가 분리되어 운영되고, Data와 실행 역시 서로 단절되어 있습니다.
02
Integrated
Integrated Management System
KPI-KRI-Control을 하나의 Framework로 연결하고, Management Review와 Management Action을 통해 발견된 문제를 실제 실행으로 이어갑니다. Management Platform은 Data와 Process를 연결하여 이 Management Cycle의 지속적인 운영을 지원합니다.
03
AI-Enabled
AI-Enabled Management
AI Agent가 Operational Control을 자동화하고, Management Review의 분석과 대안 제시를 지원하며, Management Action의 실행을 돕습니다. 운영 과정에서 축적되는 Data와 경험은 다시 Framework Evolution으로 연결됩니다.
Separated → Integrated → AI-Enabled
중요한 것은 마지막 단계부터 시작하지 않는 것입니다. 세미나가 제시하는 구축전략 역시 Foundation → Execution → Intelligence의 순서입니다. 먼저 KPI-KRI-Control Framework와 프로세스를 정비하고, Management Platform과 Data 기반의 실행체계를 구축한 뒤 AI를 활용해 Operational Control과 Management Review를 단계적으로 지능화합니다.
AI는 경영을 대신하지 않습니다
AI Agent는 더 많은 데이터를 더 빠르게 분석할 수 있습니다.
반복적인 Control을 자동화하고, 사람이 발견하기 어려운 예외와 Pattern을 찾아내며, 여러 정보를 연결하여 원인을 분석하고 가능한 대안을 제시할 수 있습니다.
그러나 무엇을 목표로 할 것인지, 어떤 Risk를 감수할 것인지, 여러 대안 가운데 무엇을 선택할 것인지, 그리고 그 결정에 책임질 것인지는 여전히 사람의 역할입니다.
AI 시대에 달라지는 것은 경영의 주체가 아니라 경영이 실행되는 방식입니다.
AI는 사람의 판단을 대체하는 것이 아니라, 더 나은 판단과 더 빠른 실행을 가능하게 합니다.
그리고 이것이 INNONOW가 지향하는 AI-Enabled Management의 기본 관점입니다.
Better Management. Higher Performance.
AI 시대의 경쟁력은 AI 자체가 아니라, AI가 실행할 수 있는 Management System에서 시작됩니다.
성과와 리스크, 통제를 연결하고, Management Review와 Action을 통해 실행하며, Data와 AI를 활용해 지속적으로 학습하고 진화하는 것. 그것이 AI 시대의 더 나은 경영입니다.
About this Insight
『전략적 내부회계관리』 출간 세미나
AI 시대, 내부회계와 경영관리의 미래
AI Agent 시대, 기업의 경영관리 체계는 어떻게 변화해야 하는가?
July 2026 · 임근석
본 Insight는 『전략적 내부회계관리』 출간 세미나의 네 개 Session에서 다룬 주요 내용을 바탕으로, 내부회계와 경영관리의 통합 및 AI 시대 Management System의 진화 방향을 재구성한 콘텐츠입니다.
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Publication · May 2026
전략적 내부회계관리
성과·리스크·통제를 연결하여 내부회계관리를 더 나은 경영관리체계로 발전시키는 새로운 관점을 제시합니다.
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Framework · INNONOW
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성과·리스크·통제를 Rolling Plan, Management Review와 Management Action으로 연결하여 전략과 실행을 하나의 Management Cycle로 통합합니다.
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