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빅데이터와 회계/재무 애널리틱스(Analytics)

2021-12-10


애널리틱스(Analytics)이란?
애널리틱스(Analytics)란 많고, 다양하며, 실시간으로 유입되는 데이터를 분석해서 더 나은 결정을 내리게 하는 것을 의미한다. 애널리틱스(Analytics)는 비즈니스의 당면 이슈를 기업 내•외부 데이터의 통계적•수학적인 분석을 이용하여 분석하는 의사결정 분석 틀이다. 즉 전략적, 전술적, 운영적 비즈니스 의사결정 문제를 데이터 분석 역량인 통계적•수학적, 데이터 프로그래밍, 전문적 지식을 통해 해결하려는 분석 틀, 즉 강력한 해결책이라 할 수 있다.

 

회계/재무 애널리틱스 필요성

경영자의 의사결정에 있어 가장 객관적인 판단 근거는 회계, 재무 정보라고 할 수 있다. 회계 정보는 기업의 활동 결과를 수치적으로 나타내어 주고, 재무 정보는 도출된 회계 정보를 바탕으로 경영 의사결정 활동을 위한 정량적 시사점을 도출한다. 회계와 재무는 서로 연계되어 생성되고 운영된다고 할 수 있다. 우선 회계정보는 회계데이터를 통해 처리되어 회계보고서 형태로 정보 이용자에게 제공되고, 이 회계 정보를 토대로 재무 정보가 생성되어 경영 의사결정을 위한 유의미한 정량적 분석값들이 다시 정보 이용자에게 제공된다.

 

회계 애널리틱스(Analytics)

기존에 수작업으로 처리했던 회계 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석은 회계 정보 시스템을 통해 효율화되고 있다. 이에 회계 정보 시스템은 각종 회계 데이터를 수집하여 정보화하고, 그 정보를 효율적으로 관리하기 위해 경제 주체의 회계에 관한 자료를 수집, 기록, 정리하여 내•외부 정보 이용자에게 유용한 회계 정보를 제공하는 시스템을 말한다고 할 수 있다. 회계가 경영 분야에서 가장 전통적인 분야이듯이 회계 정보 시스템 또한 가장 오래된 정보 시스템으로 기업 경영에 있어서 가장 기본이 되는 시스템이자 경영 조직의 가장 큰 하위 시스템이다.

빅데이터는 재무 성과 및 전반적인 방향을 제시하는 방법에 대한 통찰력을 주는 역할을 새롭게 만들어 낼 수 있기 때문에 회계 관련 업무에 획기적인 새로운 비즈니스 기회를 가져다주었다. 그 예로 먼저 예산 측정 및 예측으로 불필요한 예산과 낭비 예산 산출이 가능하며 향후 예산 책정 및 예측이 가능하다. 특정 고객과 제품의 수익성을 분석하고, 자원을 배포할 위치를 찾을 수 있어 수익성 모델링 최적화가 가능하다. 또한, 금융 및 보험회사에서는 빅데이터를 이용하여 사기를 방지할 수 있으나 모든 사기를 다 찾아낼 수 있는 것은 아니다. 그러나 회계 관리자는 거래 내역을 통해 단서를 잡을 수 있어 향후 사기 예방에도 큰 도움이 되며, 이러한 가능성이 열려있는 IT시대에 빅데이터 분석을 시작으로 IT와 함께 병행함으로써 더 많은 사업 범위를 가져오고 있다.

 

재무 애널리틱스(Analytics)

재무 정보를 토대로 이루어지는 재무 애널리틱스는 기업의 경영 분석 및 현금흐름 분석, 여신자의 기업 신용 분석 등을 통한 의사결정을 위해 실시된다. 의사결정의 목적에 따라 유형별 재무 비율을 분석한 재무 정보가 의사결정자에게 제공되고, 의사결정자는 재무 정보를 근거로 이익 계힉, 수익 계획 등의 재무 계획과 예산 편성 등의 재무 통제 활동을 추진하게 된다.

이 과정에서 무엇보다 중요한 것은 재무 정보이다. 회계데이터를 토대로 만들어진 재무 정보는 의사결정 목적별로 유형별로 분류되어 처리•분석된다. 각 재무 정보 유형은 안정성, 활동성, 수익성, 성장성으로 나누어볼 수 있다. 재무 성과에 대한 가시성, 통찰력 및 제어 능력의 향상, 효율 향상과 비즈니스 통찰력 확보, 성과 및 수익성의 분석을 통한 똑똑한 의사결정-제도적 성공을 위한 요인을 식별하면 똑똑한 의사결정을 실행할 수 있다. 재무부서는 차이 분석, 시나리오 모델링, What-if 분석과 같은 필수적인 작업을 실행하고 매출원, 이윤, 현금 유동성 및 재무 성과에 영향을 미치는 모든 변수를 분석하여 통찰력을 획득해야 한다. 금융업에서의 빅데이터 활용은 먼저 가상 지점, 셀프서비스 제공과 프로세스의 시작부터 끝까지 디지털화를 통해 인원 절감, 24시간 서비스 제공 및 사무실 면적 감소로 생산성을 획기적으로 높일 수 있다. 또한 빅데이터를 통해 맞춤화된 보험 상품 개발, 맞춤화된 고객 채널 구축, 전사적 위험관리 등을 통해 새로운 상품 개발과 의사결정을 신속하게 할 수 있다. 이를 통해 빠른 거래, 분석 기법 기반 예측, 디지털 지갑•수신•대출•외환 거래 등을 통해 새로운 고객가치 창출을 가져올 수 있다.

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