[아웃소싱타임스 김민수 기자] 생성형 인공지능이 기업의 핵심 업무 도구인 엑셀 안으로 들어오기 시작했다. 오픈AI가 최신 모델 GPT-5.4 공개와 함께 스프레드시트에 AI를 직접 내장하는 ‘ChatGPT for Excel’ 베타 기능을 선보이면서 재무·회계·HR 아웃소싱 산업의 업무 구조가 다시 설계될 가능성이 제기되고 있다.
자연어 지시만으로 수식 생성과 시트 연결, 시나리오 분석까지 처리하는 구조가 구현되면서 엑셀 중심 업무 체계가 새로운 전환점을 맞고 있다는 평가가 나온다.
기업 운영 현장에서 엑셀은 단순한 계산 도구를 넘어 사실상 업무 운영 플랫폼 역할을 해왔다. 급여 계산, 인건비 관리, 채용 데이터 관리, 재무 분석 등 상당수 관리 업무가 스프레드시트 위에서 돌아간다.
이런 상황에서 AI가 엑셀 내부에서 직접 모델을 구성하고 분석을 수행하는 기능이 등장하면서 기업의 데이터 처리 방식에도 변화의 흐름이 형성되고 있다.
오픈AI가 GPT-5.4 공개와 함께 소개한 ‘ChatGPT for Excel’ 베타 기능 설명에 따르면 해당 도구는 자연어 프롬프트를 기반으로 스프레드시트 구조를 분석하고 필요한 수식과 셀 연결을 자동 생성하는 기능을 제공한다.
■ 자연어가 수식을 대체하는 엑셀 시대
ChatGPT for Excel은 엑셀 워크북 내부 패널 형태의 애드인(add‑in) 방식으로 작동한다. 사용자는 복잡한 수식을 직접 작성하지 않고 문장 형태로 분석 요구를 입력할 수 있다.
예컨대 사용자가 “가정 시트의 매출 성장률을 3년 손익계산서에 반영해 달라”고 입력하면 AI가 관련 시트를 탐색하고 셀 연결 구조를 파악한 뒤 필요한 수식을 자동 생성한다. 사용자는 결과를 검토한 뒤 적용 여부만 결정하면 된다.
기존 엑셀 자동화가 매크로와 함수 중심이었다면 이번 기능은 업무 지시 자체를 자연어로 처리한다는 점에서 활용 방식이 크게 달라질 수 있다는 분석이 나온다.
특히 기업에서 자주 발생하는 ‘복잡한 엑셀 파일 인수인계’ 상황에서 활용도가 높을 것으로 예상된다. 수백 개의 수식과 시트 연결 구조를 사람이 일일이 분석해야 했던 작업을 AI가 구조적으로 설명하거나 수정 제안을 하는 방식으로 지원할 수 있기 때문이다.
■ 재무 모델링 성능 대폭 개선
오픈AI는 GPT-5.4가 재무 모델링과 시나리오 분석 등 스프레드시트 기반 업무에서 이전 모델 대비 성능이 크게 향상됐다고 밝혔다.
투자은행 주니어 분석가 수준의 스프레드시트 모델링 과제를 활용한 내부 벤치마크에서는 GPT-5.2 대비 성능이 68.4%에서 87.3%로 상승한 것으로 제시됐다. 투자은행 업무 종합 벤치마크에서도 GPT-5 대비 43.7%에서 88.0% 수준으로 개선된 것으로 설명됐다.
단순 계산 결과만 제공하는 것이 아니라 어떤 셀을 근거로 계산이 이뤄졌는지 추적 가능한 구조를 갖춘 점도 특징으로 평가된다. 기업 환경에서 모델 검증과 감사 추적이 가능하도록 설계됐다는 점에서 실무 활용도를 높일 수 있다는 관측이 나온다.
■ 금융 데이터 플랫폼 연결 확장
오픈AI는 챗GPT가 주요 금융 데이터 서비스와 연결되는 기능도 함께 추진하고 있다.
Moody’s, MSCI, Third Bridge, FactSet, Dow Jones(Factiva), LSEG, S&P Global 등 글로벌 금융 데이터 공급자와의 연동 가능성이 언급된다. 기업 재무 분석 업무에서 반복적으로 발생하던 데이터 복사·입력 작업을 줄일 수 있다는 기대가 나온다.
예컨대 기존에는 재무 담당자가 외부 데이터 플랫폼에서 자료를 내려받아 엑셀에 수동 입력해야 했다. 향후에는 AI가 데이터를 직접 불러와 모델에 반영하는 방식이 가능해질 것으로 전망된다.
■ 기업 도입의 핵심 변수는 데이터 거버넌스
다만 기업 내부 IT 운영 환경에서 이 기능이 빠르게 확산될지는 아직 미지수다. 기업 시스템에서는 보안 정책, 데이터 관리 기준, 관리자 승인 절차 등 다양한 통제 구조를 거쳐야 하기 때문이다.
ChatGPT for Excel 애드인은 기본적으로 비활성화 상태로 제공되며 조직 관리자 권한을 통해 활성화하는 구조다.
오픈AI는 SSO(싱글사인온) 지원, 감사 로그 관리, 기업 데이터의 모델 학습 미사용 정책 등을 보안 장치로 제시하고 있다.
업계에서는 기술 도입 이전에 데이터 거버넌스 기준을 먼저 정립해야 한다는 지적도 나온다. 엑셀 파일에는 고객 정보, 계약 조건, 원가 구조, 급여 데이터 등 민감한 정보가 포함되는 경우가 많기 때문이다.
특히 HR 아웃소싱이나 급여 처리 서비스를 수행하는 BPO 기업의 경우 개인정보보호법과 근로자 정보 관리 규정을 동시에 고려해야 하는 상황이다.
■ 아웃소싱 산업 업무 구조 재편 가능성
아웃소싱 산업에서는 이번 기술이 반복적인 엑셀 기반 업무를 크게 줄일 수 있을 것으로 보고 있다.
대표적인 영역이 급여 아웃소싱(Payroll BPO)이다. 급여 계산 업무는 근무시간, 수당, 세금, 공제 항목 등 수많은 데이터가 연결된 복잡한 엑셀 모델로 운영되는 경우가 많다. AI가 급여 계산 구조를 분석하고 오류 가능성이 있는 수식을 찾아주는 기능이 도입될 경우 검증 시간 단축 효과가 기대된다.
HR 아웃소싱 분야에서도 활용 가능성이 거론된다. 채용 데이터 관리, 인력 운영 리포트, 조직 인건비 분석 등 다양한 보고서 작성 과정에서 AI가 데이터 정리와 분석 모델을 자동으로 구성할 수 있기 때문이다.
재무 BPO 서비스에서는 월별 손익 분석, 사업부별 비용 구조 분석, 현금흐름 시나리오 분석 등 경영 보고 업무에서 자동화 효과가 나타날 수 있다는 관측이 나온다.
■ 실제 업무 현장에서 가능한 활용 시나리오
업계에서는 이미 다음과 같은 실무 활용 시나리오가 가능할 것으로 보고 있다.
첫째, 급여 검증 자동화다. AI가 급여 계산 시트를 분석해 이전 달 대비 이상 수치를 탐지하거나 세금 계산 오류 가능성을 자동 표시하는 방식이다.
둘째, 인건비 시뮬레이션 분석이다. HR 아웃소싱 기업이 고객사의 인력 구조 데이터를 입력하면 AI가 인건비 변화 시나리오를 자동 계산해 경영 보고용 자료를 생성할 수 있다.
셋째, 재무 보고 자동화다. 월별 데이터를 입력하면 AI가 손익 구조를 분석하고 보고서 형태로 정리하는 방식이다.
넷째, 엑셀 구조 분석이다. 외부에서 전달받은 복잡한 재무 모델을 AI가 자동으로 분석해 주요 수식과 데이터 흐름을 설명하는 기능도 실무 활용 가능성이 높은 영역으로 꼽힌다.
■ AI 자동화 이후 아웃소싱 기업의 역할 변화
업계에서는 ChatGPT for Excel이 엑셀 초보자를 위한 도구라기보다 숙련자의 생산성을 높이는 방향으로 설계됐다는 분석이 지배적이다.
초기 모델 설계, 데이터 연결 구조 파악, 시나리오 분석 등 반복 노동이 집중되는 구간에서 자동화 효과가 크게 나타날 가능성이 높다는 평가다.
HR 아웃소싱, 급여 외주, 재무 BPO 분야에서는 서비스 납기 단축과 인력 재배치, 운영 비용 절감 등 복합적인 효율 개선이 동시에 나타날 수 있다는 전망도 나온다.
이용기 세종대학교 경영학과 명예교수는 “생성형 AI가 스프레드시트 기반 업무에 본격적으로 들어오면 단순 데이터 처리 업무는 빠르게 자동화되고 분석과 검증 역할의 중요성이 더 커질 가능성이 높다”며 “아웃소싱 기업 역시 단순 업무 대행에서 데이터 분석 기반 서비스로 역할이 확장될 수 있다”고 말했다.
다만 자동화가 확대되더라도 최종 결과 검증 책임은 여전히 사람에게 남는다. 업계에서는 도입 초기 단계에서 수식 검증 체크리스트와 데이터 참조 기준을 병행 운영하는 것이 필요하다는 조언이 나온다.
출처 : 아웃소싱타임스(https://www.outsourcing.co.kr)
