상장기업 회계조직의 AI 대응전략에 관한 연구 = An Empirical Study on AI Response Strategies for Accounting Organizations in Listed Companies

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to identify and prioritize effective response strategies for accounting departments of KOSPI and KOSDAQ-listed companies in the era of AI-driven accounting automation by applying the Analytic Hierarchy Process(AHP) methodology. Listed firms face unique regulatory environments characterized by stringent disclosure requirements, internal controls, and external audit responses. The adoption of AI accounting automation requires multidimensional decision-making across technological, organizational, financial, risk management, and regulatory domains.
An AHP survey was conducted with 20 CFOs and accounting managers of listed companies, and the responses of 11 participants who satisfied the consistency ratio threshold(CR ≤ 0.15) were used for the analysis. The study constructed a three-level hierarchical model consisting of five evaluation criteria—technological readiness, organizational capability, financial feasibility, risk management, and regulatory compliance—and four strategic alternatives:
phased automation, integrated digital transformation, selective specialization, and external collaboration.
The analysis revealed that among the evaluation criteria, technological readiness(0.2474) carried the highest weight, followed by risk management(0.2048), regulatory compliance(0.1890), financial feasibility(0.1815), and organizational capability(0.1773). Among the strategic alternatives, selective
specialization(0.3162) ranked first, followed by phased automation(0.2685), external collaboration(0.2422), and integrated digital transformation(0.1730).
The firm-size-based analysis showed a significant difference in preference for integrated digital transformation(p = 0.055), with mid-sized firms(0.2911)
showing greater preference than quasi-large firms(0.0875). Companies with partial AI adoption tended to favor selective specialization, whereas those with
no adoption preferred phased automation. Sensitivity analysis confirmed the robustness of the findings, as no changes in priority rankings were observed
across all scenarios.
This study provides a scientific decision-making framework for accounting organizations of listed firms and proposes a tailored roadmap for AI adoption
strategies reflecting corporate characteristics. It contributes both academically and practically by offering empirical evidence to guide strategic decision-making in accounting automation. Furthermore, it is expected to provide policy implications for financial authorities in formulating accounting digitalization guidelines and improving internal control systems.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 AI(Artificial Intelligence) 회계자동화 시대에 국내 KOSPI/KOSDAQ 상장기업 회계조직의 효과적인 대응전략 우선순위를 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 활용하여 도출하는 것을 목적으로 한다. 상장기업은 엄격한 공시 의무, 내부통제, 외부감사 대응 등 고유한 규제 환경에 직면해 있으며, AI 회계자동화 도입은 기술적, 조직적, 재무적, 위험 관리, 규제 측면에서 다차원적 의사결정을 요구한다. 본 연구는 상장기업 CFO(Chief Financial Officer) 및 회계팀장 20명을 대상으로 AHP 설문조사를 실시하였으며, 일관성 검증(CR(Consistency Ratio)≤0.15)을 통과한 11명의 응답을 분석에 활용하였다. 연구는 최상위 목표(상장기업 회계조직의 AI 대응전략 수립), 5가지 평가 기준(기술적 준비도, 조직적 역량, 재무적 타당성, 위험 관리, 규제 준수성)과 4가지 전략 대안(단계적 자동화, 통합 디지털 전환, 선택적 특화, 외부 협력)으로 구성된 3계층 구조를 설계하였다.
분석 결과, 평가 기준별 가중치는 기술적 준비도(0.2474)가 가장 높았으며, 위험 관리(0.2048), 규제 준수성(0.1890), 재무적 타당성(0.1815), 조직적 역량(0.1773) 순으로 나타났다. 전략 대안별 우선순위는 선택적 특화 전략(0.3162)이 1위로 도출되었으며, 단계적 자동화(0.2685), 외부 협력(0.2422), 통합 디지털 전환(0.1730) 순으로 나타났다. 기업 규모별 분석에서는 통합 디지털 전환 전략에서 유의미한 차이가 확인되었으며(p=0.055), 중견기업(0.2911)이 준대기업(0.0875)보다 높은 선호도를 보였다. AI 도입 현황별로는 부분 도입 기업이 선택적 특화 전략을, 도입 전 기업이 단계적 자동화 전략을 선호하는 것으로 나타났다. 민감도 분석 결과 모든 시나리오에서 전략 우선순위가 변동 없이 유지되어 분석 결과의 강건성이 확인되었다.
핵심 연구 결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, AI 도입의 핵심 요인은 기술적 준비도(0.2474)가 최우선으로 도출되었으며, 상장기업은 기존 ERP 시스템과의 통합 가능성과 데이터 품질을 가장 중요하게 고려하는 것으로 나타났다.
둘째, 대응전략 우선순위는 선택적 특화(0.3162)가 압도적 1위로 확인되었으며, 민감도 분석에서 21개 시나리오 모두 1위를 유지하여 극도로 강건한 전략임이 검증되었다.
셋째, 기업 규모별 분석 결과 중견기업이 통합 디지털 전환을 상대적으로 더 선호하며(p=0.055), AI 도입 현황별로는 부분 도입 기업이 선택적 특화를, 미도입 기업이 단계적 자동화를 선호하여 경험에 따른 전략 진화 패턴이 확인되었다.
본 연구는 상장기업 회계조직을 위한 과학적 의사결정 도구를 제공하고, 기업특성에 따른 맞춤형 AI 도입 전략 로드맵을 제시함으로써 학술적·실무적 기여를 한다. 또한 금융당국의 회계 디지털화 가이드라인 및 내부통제 제도 개선 논의에 정책적 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 vi
• 제1장 서 론 1
• 제1절 연구의 배경 및 필요성 1
• 제2절 연구의 목적 3
• 1. 연구의 목적 3
• 2. 연구의 의의 4
• 3. 연구 문제 5
• 제3절 연구의 방법 및 범위 6
• 1. 연구의 방법 6
• 2. 연구의 범위 6
• 제4절 논문의 구성 7
• 제2장 이론적 배경 및 선행연구 8
• 제1절 AI 회계자동화 기술의 이해 8
• 1. 회계자동화 기술의 진화 8
• 2. 상장기업 회계 업무의 자동화 현황 15
• 제2절 회계조직의 구조적 변화 18
• 1. 조직변화 이론과 회계조직 18
• 2. 상장기업 회계조직의 특수성 21
• 제3절 AHP 기법의 이론적 기반 24
• 1. AHP 개요 24
• 2. 경영/회계 분야 AHP 활용 사례 26
• 제4절 선행연구 검토 28
• 1. AI 회계자동화 관련 연구 28
• 2. AHP를 활용한 의사결정 연구 30
• 3. 본 연구의 차별성 31
• 제3장 연구 설계 및 방법론 33
• 제1절 연구 모형 33
• 1. 이론적 모형 구축 33
• 2. AHP 계층구조 설계 35
• 3. 계층 구조의 논리적 관계 39
• 제2절 연구 자료 39
• 1. 전문가 패널 구성 39
• 2. AHP 설문 설계 및 실시 40
• 3. 자료 수집 41
• 제3절 분석 방법 42
• 1. AHP 분석 절차 42
• 2. 일관성 검증 기준 45
• 3. 민감도 분석 45
• 4. 집단별 비교 분석 46
• 5. 분석 도구 47
• 제4절 표본의 구성 및 특성 48
• 1. 표본의 구성 48
• 2. 표본의 특성 49
• 제4장 실증 분석 50
• 제1절 표본의 특성 및 기술통계 50
• 1. 응답자 특성 분석 50
• 2. 기업별 AI 도입 현황 분석 51
• 제2절 AHP 분석 결과 52
• 1. 평가 기준별 중요도 분석(RQ1) 52
• 2. 대안별 우선순위 도출(RQ2) 53
• 3. 기업 특성별 차이 분석(RQ3) 56
• 4. 일관성 검증 및 신뢰성 분석 58
• 제3절 민감도 분석 및 강건성 검증 59
• 1. 민감도 분석 방법 59
• 2. 민감도 분석 결과 59
• 3. 기준별 영향도 분석 60
• 제4절 실증 분석 결과 요약 61
• 제5장 AI 회계자동화 대응전략 로드맵 63
• 제1절 AHP 분석 결과 해석 및 전략적 시사점 63
• 1. 핵심 발견사항 63
• 2. 전략적 우선순위의 실무적 함의 64
• 제2절 단계별 실행 로드맵 제안 66
• 1. 1단계: 기반 구축 전략 66
• 2. 2단계: 확산 및 통합 전략 70
• 3. 3단계: 고도화 및 최적화 전략 73
• 제3절 기업 특성별 맞춤형 전략 가이드라인 76
• 1. 기업 규모별 전략 가이드 77
• 2. AI 도입 현황별 전략 로드맵 78
• 제6장 결 론 81
• 제1절 연구결과 요약 81
• 제2절 연구의 시사점 83
• 1. 학술적 시사점 83
• 2. 실무적 시사점 84
• 3. 정책적 시사점 85
• 제3절 연구의 한계 및 향후 연구 방향 86
• 1. 연구의 한계 86
• 2. 향후 연구 방향 87
• 참 고 문 헌 89
• 영 문 초 록 91
• 부 록 93