클라우드컴퓨팅·빅데이터·인공지능 등의 신기술이 사업지출 민주화하고 더 전략적 핵심요소로 삼아 효율성 높인다

클라우드 컴퓨팅, 이동수단, 소셜미디어·빅데이터 그리고 이제 인공지능이 우리의 생활과 업무방식을 극적으로 재편한다. 처음에는 소비자로서 이어 기업계에서 판매와 마케팅 같은 기능을 상대하는 고객으로서 그 영향을 느껴왔다. 이제 기술발전이 마침내 재무와 조달 같은 지원업무에까지 영향을 미치고 있다.

조달은 직원들이 업무 처리에 필요한 자원을 구매하는 과정이지만 특정한 원칙 내에서 관리자의 승인을 거쳐야 한다. 직원들이 규칙을 지키도록 하는 데 항상 어려움이 따랐으며 쇼핑에 대한 우리의 기대수준이 인터넷의 영향으로 크게 높아진 지금은 더 말할 필요도 없다. 기술 개발자들은 그에 따라 비즈니스 쇼핑을 거의 소비자 쇼핑처럼 용이하게 만드는 한편 업무지출 관리를 비즈니스 가치의 전략적인 핵심요소로 만들고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 기업용 기술 개발 방식에 큰 변화를 가져왔다. 기존 방식은 최종 사용자는 뒷전이고 관리자에 맞춰 개발하는 식이었다. 물론 인터페이스와 일종의 메커니즘이 있었지만 대다수 직원 입장에서 조달 시스템 이용은 빵 한 조각과 달걀 몇 개 사러 코스트코에 가라는 격이었다. 불만이 커지면서 결국 각자 다른 방식으로 필요한 자원을 구입하게 됐다.

지금은 우선적으로 최종 사용자에 맞춰 개발하며 비즈니스에서 그것이 그 이상 큰 영향을 미치는 분야는 없다. 첫째, 회사 내 모든 사람이 시스템을 다룰 수 있어야 하고 이용자 채택과 채산성 간에 직접적인 연관성이 있기 때문이다. 아주 간단한 예를 들자면 조달 시스템을 통해 사전 협상된 할인가격 0.8달러에 펜을 하나 구입할 경우 상점에 가서 1달러에 구입하는 것에 비해 회사는 0.2달러를 절약한다. 상점에서 1달러에 구입해 경비 처리할 경우 회사는 0.2달러 외에 경비 처리에 드는 돈 만큼 손해를 본다.

직원이 품의를 올리고 관리자가 언제 어디서든 휴대전화로도 곧바로 쉽게 승인할 수 있는 시스템을 마련하는 것만으로도 회사의 지출 관리 효율성이 크게 향상된다. 가장 사용자 친화적인 조달 소프트웨어를 갖춰놓아도 항상 다른 지출이 있게 마련이다. 사람들이 경비처리를 하거나 또는 주문을 내서 청구서가 날아온다. 전통적으로 기업들은 종종 부서마다 별개 시스템으로 각 절차를 지원했다.

그러나 어떤 절차를 통해 돈을 지출하는지는 중요하지 않다. 조달·경비지출 또는 청구서를 통한 지출항목으로 손익계산서에 기재되지 않는다. 모두 깔끔하게 정리하고 이해하고 관리하려는 취지로 여러 항목으로 세분화하지만 실제론 그렇게 되지 않는다. 지출이 3개의 다른 시스템에서 이뤄지는데 그 데이터를 전체적으로 보는 쉬운 방법이 없기 때문이다. 3개의 지출 절차를 모두 하나의 기술 플랫폼에 합쳐 놓으면 시너지 효과를 얻을 수 있다.

예컨대 한 직원이 지출 보고서나 판매자 청구서를 제출할 때 “이 제품 또는 서비스의 계약 판매자가 있으니 다음번에는 그들을 이용하라”는 지침을 전달할 수 있다. 또는 조직 전체의 프린팅 관련 지출이 특정 한도에 도달할 때 “부서마다 프린팅 용품 관련 구입처가 다르니 이 항목의 통합을 검토하라”고 조달 조직에 통보할 수도 있다.

최근까지 이런 정보를 알려면 수작업으로 처리했기 때문에 시간이 많이 걸렸다. 모든 지출을 하나의 기술 플랫폼으로 통합시키면 지출 항목을 전체적으로 볼 수 있다. 다수의 이용자가 채택하고 모든 지출을 하나의 플랫폼으로 통합하면 누가 회사 자금을 어떻게 지출하는지에 관해 엄청난 양의 데이터가 생성된다. 완벽하고 체계화된 데이터 집합을 확보해 장차 지출의 더 효율적인 운영에 관해 의미 있는 보고서·통찰·제안을 작성할 수 있다.

그게 다가 아니다. 클라우드 판매자는 고객 전반의 거래를 통해 엄청난 양의 데이터를 수집해왔다. 우리 회사 쿠파는 사업지출 거래 기준 1조 달러에 육박하는 데이터를 축적했다. 우리는 모든 고객의 집합적 데이터를 익명으로 분석해 개별 기업이 자신의 데이터만으로는 얻을 수 없는 벤치마크·통찰 그리고 처방을 고객에게 제시할 수 있다. 우리 데이터를 이용해 이런 벤치마크와 통찰을 얻는 과정에서 우리는 기업이 지출 데이터 정규화와 관련해 오래 전부터 내부적으로 직면해 왔던 다수의 문제에 맞닥뜨렸다. 모든 지출을 하나의 플랫폼에 통합하더라도 판매자·품목·항목에 대해 사람들이 이용하는 이름이 저마다 다르다는 점이다.

가령 마이크로소프트의 PC를 구입한다고 하자. 어떤 사람은 판매자명을 마이크로소프트로, 또 다른 사람은 마이크로소프트사로 기입한다. 누구는 PC로 적어 넣고 누구는 랩톱으로 기재한다. 누구는 그것을 IT로 분류하고 누구는 사무장비 항목에 넣는다. 그리고 호칭이나 분류 항목을 모를 때는 기타 항목으로 보낸다. 불행히도 많은 기업에서 기타는 큰 지출 항목이다.

지금까지는 이 데이터를 모두 분류해 정보를 얻는 과정이 수작업으로 이뤄졌지만 지금은 데이터 정규화와 항목 분류를 머신러닝(기계의 자율적인 학습과 성능향상 과정)으로 처리할 수 있다. 그리고 마이크로소프트·마이크로소프트사·마이크로소프트닷컴·MS가 모두 IT 항목의 동일한 판매자라고 컴퓨터에 가르칠 수 있다. 그 뒤 마이크로소프트와 관련된 모든 지출을 통합해 그 회사에 얼마나 지출하는지 일목요연하게 파악할 수 있다.

기업들이 인공지능을 이용해 방대한 데이터 집합에서 패턴을 인식하면서 지출과 청구서 사기의 적발·예방 능력이 향상되고 새 납품업자의 물색·검증에 도움을 받는다. 우리가 아직 상상하지 못한 용도는 더 많을 것이다.

기업들의 수익향상을 돕는 사업기술 그리고 고객 대상의 혁신은 그동안 큰 흐름을 이뤘다. 그러나 기업의 지출관리를 돕는 기술에 대한 투자는 상대적으로 거의 없었다.

비즈니스 세계의 극도로 치열한 경쟁은 앞으로도 계속될 것이다. 매출증가와 경쟁력 차별화는 갈수록 힘들어진다. 이는 비용절감과 업무효율화가 회사의 채산성에 갈수록 중요해지리라는 의미다. 지출 데이터 분석으로 얻는 공급처 정보를 이용해 경쟁에서 앞서나가는 능력도 마찬가지다. 클라우드·모바일·소셜 기술로 이들 막대한 데이터 집합을 구축해 인공지능을 적용하는 방식으로 이런 문제들에 대처해 나갈 수 있다.

- 롭 번슈테인



※ [필자는 사업지출 관리 플랫폼 쿠파의 CEO다.]

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