AI 시대ì—�ë�„ 트롤리 딜레마ì�˜ 진짜 해법ì�€ “누구를 í�¬ìƒ�í•  것ì�¸ê°€”ê°€ 아니ë�¼, ê·¸ ìƒ�황 ìž�체를 만들지 않는 예방과 설계ì—� 있습니다. 발전ë�œ 기술ì�„ 최대한 활용해 예방하ë�„ë¡� 설계하ë�˜, 최종 가치 íŒ�단과 ì±…ìž„ì�€ 언제나 ì�¸ê°„ì�˜ 몫입니다.

기íš�: 박범순(Adam Park), 긶Äì“´ì�´: í�´ë¡œë“œ(Claude)

한 번쯤 �런 �황� ��해 본 �� 있는가. 브레��가 �긴 트롤리가 선로 위를 질주하고 있다. 앞�는 다섯 명� 묶여 있다. 당신 ��는 레버가 있고, 그것� 당기면 전차는 방향� 틀어 다른 선로로 달리지만, 그 선로�는 한 사람� 있다. 당신� 어떻게 할 것�가?

� 질문� 1967년 �국 철학� 필리파 풋� 처� 제안하고, �후 주디스 �비스 톰슨� 다듬� 고전� 사고실험�다. 수십 년 �안 강�실 칠� 위� 머물� � 딜레마가 오늘날 전혀 다른 공간으로 옮겨왔다. �율주행차� 알고리즘 설계실, �료 AI� 우선순위 코드, 그리고 국방 시스템� �사결정 로� 안으로.

철학� ��고 답했나?

트롤리 문제 앞�서 � 거대한 철학 전통� 서로 반대 방향� 가리킨다.

공리주ì�˜ëŠ” 제러미 벤담과 ì¡´ 스튜어트 ë°€ì�´ 체계화한 윤리 ì�´ë¡ ì�´ë‹¤. “최대 다수ì�˜ 최대 행복”ì�´ ë�„ë�•ì�˜ 기준ì�´ë¯€ë¡œ, 레버를 당겨 í•œ 명ì�„ í�¬ìƒ�하고 다섯 명ì�„ 살리는 쪽ì�´ 분명히 옳다. ê²°ê³¼ì�˜ ì´�í•©ì�´ ë�” í�¬ê¸° 때문ì�´ë‹¤. ê°™ì�€ 논리ë�¼ë©´ 육êµ�ì—�ì„œ í•œ 사람ì�„ 밀어 다섯 명ì�„ 구하는 것ë�„, 숫ìž�만 놓고 ë³´ë©´ 허용 가능한 ì„ íƒ�ì�´ ë�œë‹¤.

칸트ì�˜ ì�˜ë¬´ë¡ ì�€ 정반대ì�˜ 지ì �ì—�ì„œ 출발한다. 칸트는 ê·¸ì�˜Â ì •ì–¸ëª…ë ¹ì—�ì„œ “타ì�¸ì�„ 단지 수단으로 대하지 ë§�ê³ , í•­ìƒ� ë�™ì‹œì—� 목ì �으로 대하ë�¼”ê³  선언했다. 트롤리 문제ì—�ì„œ í•œ 사람ì�„ í�¬ìƒ�하는 것ì�€, 그가 다섯 명ì�„ 살리기 위한 ‘ë�„구’ë¡œ 사용ë�˜ëŠ” 순간ì�´ë‹¤. ê·¸ 사람ì�˜ 죽ì�Œì�´ 수단ì�´ ë�œë‹¤ëŠ” ì �ì—�ì„œ, 칸트주ì�˜ìž�는 ì–´ë–¤ 버전ì�˜ 트롤리 문제ë�„ ë�„ë�•ì �으로 허용할 수 없다고 본다.

레버를 당기는 í–‰ìœ„ì™¶Ä ìœ¡êµ�ì—�ì„œ 사람ì�„ 미는 행위가 ê²°ê³¼ì �으로 ê°™ì�Œì—�ë�„ 사람들ì�˜ ë°˜ì�‘ì�´ 갈리는 ì�´ìœ ë�„ 여기ì—� 있다. 레버를 당기는 것ì�€ ‘ê°„ì ‘ì � 개입’으로 ëŠ�껴지지만, 사람ì�„ 미는 것ì�€ ì‹ ì²´ì �·ì§�ì ‘ì � ì‚´í•´ì—� ê°€ê¹�게 ì�¸ì‹�ë�œë‹¤. ë�„ë�• íŒ�단ì�€ 결과만으로 ì�´ë£¨ì–´ì§€ì§€ 않으며, 행위ì�˜ êµ¬ì¡°ì™¶Ä ì�˜ë�„까지 함께 ìž‘ë�™í•œë‹¤ëŠ” 사실ì�„ ì�´ 사고실험ì�€ 섬뜩할 만í�¼ 정확하게 드러낸다.

“우리ì�˜ ë�„ë�• íŒ�단ì�€ ê²°ê³¼ì™¶Ä ì�˜ë�„, 양쪽 모ë‘�를 ë�™ì‹œì—� 계산한다.
트롤리 문제가 불편한 ì�´ìœ ëŠ” ê·¸ ë‘� 계산ì�´ 충ë�Œí•˜ê¸° 때문ì�´ë‹¤.”

전 세계는 같� 대답� 했나?

ì² í•™ì � ë…¼ìŸ�ì�´ ì•„ì§� 정리ë�˜ì§€ ì•Šì�€ 사ì�´, MIT 연구팀ì�€ ë�” 실ì¦�ì �ì�¸ 질문ì�„ ë�˜ì¡Œë‹¤. “실제로 세계 사람들ì�€ 트롤리 문제ì—� 어떻게 ë°˜ì�‘하는가?” MIT 미디어랩ì�˜Â ëª¨ëŸ´ë¨¸ì‹ (Moral Machine) 프로ì �트는 200ê°œ ì�´ìƒ�ì�˜ êµ­ê°€ì—�ì„œ 4,000만 ê±´ì�´ 넘는 ì�‘답ì�„ 수집해 ê·¸ 패턴ì�„ 분ì„�했다.

결론부터 �하면, 세계는 하나� 답� ��하지 않았다. 다만 문화권별로 뚜렷한 경향� 나타났고, 연구팀� �를 세 개� �러스터로 분류했다.

그럼�� 문화를 초월해 공유�는 경향� 있었다. �간� �물보다 우선하고, � 많� 사람� 살리려 하며, 노�보다 젊� 사람� 보호하려는 경향� 전 지구�으로 비�� �관�게 나타났다.

ì�´ 연구가 남긴 가장 중요한 시사ì �ì�€ ì�´ê²ƒì�´ë‹¤. 트롤리 문제ì—�는 보편ì �ì�¸ ‘정답’ì�´ 존재하지 않는다. 그렇다면 AI 알고리즘ì—� ì–´ë–¤ 윤리를 코딩해야 하는가? ì�´ 질문ì�€ 기술ì�˜ 문제ì�´ê¸°ì—� ì•žì„œ, 누가 ì–´ë–¤ 가치를 우선시하는 사회를 만들 것ì�¸ê°€ì�˜ 문제다.

한 차� 위�서 보�

트롤리 문제를 AI� 그대로 �용하려는 시�가 막히는 �유를 �해하기 위해, �가리 출신 과학 철학� 마�� ��니(Michael Polanyi)� 통찰� 빌려올 필요가 있다.

í�´ë�¼ë‹ˆëŠ” 지ì‹�ì—�는 ë‘� 가지 층위가 있다고 보았다. ì–¸ì–´ì™¶Ä ìˆ«ìž�ë¡œ 명시ì �으로 표현할 수 있는 지ì‹�ì�´ 있는 반면, ìž�전거를 타거나 표정ì�„ ì�½ëŠ” 것처럼 ë§�ë¡œ 다 표현할 수 없는 암묵지(tacit knowledge)ê°€ 있다. 그는 ì�´ë ‡ê²Œ ë§�했다. “우리는 우리가 ë§�í•  수 있는 것보다 훨씬 ë�” 많ì�´ 알고 있다.”

� 중요한 것� 그가 지�� 계층 구조� 대해 �한 부분�다. 낮� 계층�서 반복�는 문제는 그 계층 안�서만 고치려 해서는 해결�지 않는다. 실험�서 계� 실패가 반복�다면, 기술� 세부를 수정하는 것만으로는 부족하다. 그 실험� 설계·가정·관�, 즉 한 차� 위� 암묵� 구조를 재조정해야 비로소 문제가 해결�다.

“ë‚®ì�€ 계층ì�˜ 문제는 ê·¸ 바로 위 계층ì�˜ 암묵ì � 구조를 통해서만 충분히 í•´ê²°ë�  수 있다.
문제 안ì—�ì„œ 맴ë�„는 것ì�€ í•´ê²°ì�´ 아니다.”

마�� ��니� 지�론�서

트롤리 문제ì—� 대입해 ë³´ìž�. “레버를 당기는가, ë§� 것ì�¸ê°€”는 딜레마ì�˜Â ì•ˆìª½ì—� 머문 질문ì�´ë‹¤. í�´ë�¼ë‹ˆë�¼ë©´ ì�´ë ‡ê²Œ 물었ì�„ 것ì�´ë‹¤. “ì• ì´ˆì—� ê·¸ 전차가 왜 브레ì�´í�¬ ì—†ì�´ 달리고 있는가? 왜 ì„ ë¡œì—� 사람ì�´ 묶여 있어야만 하는 ìƒ�황ì�´ 설정ë�˜ëŠ”ê°€?” 문제를 해결하는 진짜 방법ì�€ í•œ ì°¨ì›� 위로 올ë�¼ê°€, ê·¸ 딜레마 ìž�ì²´ê°€ ë°œìƒ�하지 ì•Šë�„ë¡� 만드는 것ì�´ë‹¤.

AI는 어떻게 대답하는가?

ìž�율주행차가 보급ë�˜ë©´ì„œ 트롤리 문제는 ê°‘ìž�기 현실ì �ì�¸ 질문ì�´ ë�˜ì—ˆë‹¤. 브레ì�´í�¬ê°€ 고장 ë‚œ ìž�율주행차가 5명ì�˜ ë³´í–‰ìž�ì™¶Ä 1명 사ì�´ì—�ì„œ ì„ íƒ�해야 한다면, 알고리즘ì�€ 어떻게 ë°˜ì�‘해야 하는가?

그런ë�° ìž�율주행 업계ì�˜ 실제 대답ì�€ 대부분 사람들ì�˜ ê¸°ëŒ€ì™¶Ä ë‹¤ë¥´ë‹¤. 기업들ì�€ “트롤리 문제를 어떻게 푸는가”ê°€ 아니ë�¼Â “트롤리 문제 ìž�ì²´ê°€ ë°œìƒ�하지 ì•Šë�„ë¡� 설계하는 것”ì�„ 윤리ì � 목표로 삼는다. í�´ë�¼ë‹ˆê°€ ë§�í•œ 것처럼, í•œ ì°¨ì›� 위ì�˜ í•´ê²°ì±…ì�´ë‹¤.

ë�…ì�¼ 정부는 2017ë…„ ìž�율주행차 윤리위ì›�회 ë³´ê³ ì„œì—�ì„œ í•œ ë°œ ë�” 나아가, “사람ì�„ 숫ìž�ë¡œ 비êµ�í•´ ë�” 가치 있는 사람ì�„ 정하는 공리주ì�˜ì � 설계는 금지”한다는 ì›�ì¹™ì�„ 명시했다. 미국ì�˜ 소비ìž� 설문ì—�ì„œë�„ “공리주ì�˜ì �으로 설계ë�œ ìž�ë�™ì°¨ë¥¼ 구매하겠다”는 ì�‘답ì�´ 낮게 나왔다. 숫ìž�ë¡œ í�¬ìƒ�ìž�를 계산하는 알고리즘ì—� 사람들ì�€ 본능ì � 거부ê°�ì�„ ëŠ�낀다.

2016ë…„ 메르세ë�°ìŠ¤-벤츠ì�˜ í•œ ìž„ì›�ì�´ “ìž�율주행차는 사고 ì‹œ 승ê°�ì�„ 최우선으로 보호하는 방향으로 설계ë�œë‹¤”ê³  발언해 논란ì�´ ì�¼ì—ˆë�˜ 사례ë�„ ê°™ì�€ 맥ë�½ì—�ì„œ ì�´í•´í•  수 있다. ì�´ 발언ì�€ 공리주ì�˜ê°€ ì•„ë‹Œ 계약주ì�˜ì � 설계, 즉 “차를 ì‚° 사람ì�„ 지킨다”는 방향으로 í•´ì„�ë��ê³ , ì�´ê²ƒ ì—­ì‹œ 사회ì � ë�™ì�˜ë¥¼ 얻지 못했다.

ê²°êµ­ ìž�율주행차 업계가 내린 답ì�€ í�´ë�¼ë‹ˆì�˜ ë…¼ë¦¬ì™¶Ä ì�¼ì¹˜í•œë‹¤. 트롤리 딜레마 안ì—�ì„œ 최선ì�˜ ì„ íƒ�ì�„ 계산하는 것ì�´ 아니ë�¼, 딜레마 ìž�ì²´ê°€ ë°œìƒ�하지 ì•Šë�„ë¡� 시스템 전체를 í•œ ì°¨ì›� 높ì�€ ê³³ì—�ì„œ 재설계하는 것. 예방, 안전, ìƒ�명 존중ì�´ 공리주ì�˜ì � 계산보다 먼저다.

AI 시대� 들어서며, 중요한 결정까지 알고리즘으로 ��화하려는 움�임� 빨�지고 있다. �료 AI는 치료 우선순위를 제안하고, 사법 AI는 재범 가능성� �수로 매기며, 국방 AI는 표� �별� �운다. 그러나 � 모든 �역�서 공통�으로 제기�는 �칙� 있다.

기술� 가능한 최선� 대안� 추천할 ��며, 최종 선�과 책임� 윤리��� 있는 �간� 몫�다.

ì�˜ë£Œ AIê°€ “ì�´ 환ìž�보다 ì € 환ìž�를 먼저 치료하ë�¼”ê³  권고할 수 있지만, ê·¸ ê²°ì •ì�˜ 무게를 짊어지는 것ì�€ ì�˜ì‚¬ì™¶Ä 가족ì�´ë‹¤. ìž�율주행차가 사고를 최대한 예방하ë�„ë¡� 설계ë�˜ì§€ë§Œ, ê·¸ 설계ì�˜ 윤리 기준ì�„ 결정하는 것ì�€ ì‚¬íšŒì™¶Ä ìž…ë²•ìž�다. AI는 트롤리 딜레마를 해결하는 것ì�´ 아니ë�¼, ê·¸ 딜레마가 가능한 í•œ ë°œìƒ�하지 ì•Šë�„ë¡� ë�•ëŠ” ë�„구다.

ì�´ê²ƒì�´ 트롤리 문제가 AI 시대ì—� 우리ì—�게 남기는 진짜 질문ì�´ë‹¤. 달리는 전차를 멈추는 기술ì�„ 우리가 가지게 ë��ì�„ ë•Œ,Ìý멈출 것ì�¸ì§€ ë§� 것ì�¸ì§€ë¥¼ 결정하는 íŒ�단력과 ì±…ìž„ê°�ì�€ 여전히 사람ì—�게 있어야 한다.

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AIê°€ 잘못 사용ë�  가능성ì�€ 있지만 으로서ì�˜ 잠재력ì�´ 막대합니다. 방대한 ë�°ì�´í„°ì„¸íŠ¸ë¡œ 훈련 ë°›ì�€ AIê°€ 복잡한 싵ӊ¤í…µÓ—�ì„œ 위협ì�„ ì �ê·¹ ì‹�별해 내는 성공ì �ì�¸ ì �용사례가 ì†�ì†� 등장하고 있습니다.

긶Äì“´ì�´: 랄리트 파틸(Lalit Patil)

ì™¶Ä , 나아가 처럼 새롭게 등장한 여러 기술로 ì�¸í•´ 우리ì�˜ 비즈니스 ë°©ì‹�ì�´ 바뀌었습니다. 하지만 ë�™ì‹œì—� 새로운 사ì�´ë²„보안 당면과제ë�„ ìƒ�겨났죠. 지난 2023ë…„ í•œ í•´ì—�만 ë�°ì�´í„° 유출 사고로 ì�¸í•´ 비즈니스ì—� í�‰ê·  445만 달러ì�˜ ì†�실ì�´ ë°œìƒ�했고 ë�°ì�´í„° 유출 사실ì�„ íƒ�지하는 ë�° í�‰ê·  207ì�¼ì�´ 걸렸습니다. ì�´ì²˜ëŸ¼ 변화 발전하는 위협 환경 때문ì—� 보다 ì •êµ�í•œ 보안 조치가 필요합니다.

�성 AI 시대� 보안 당면과제

전통ì �으로 ë‘�꺼운 성벽ì�´ 첫 번째 ë°©ì–´ì„ ì�´ì—ˆìŠµë‹ˆë‹¤. 유사하게 방화벽ì�´ 액세스 컨트롤 리스트나 침입 예방 시스템과 함께 디지털 ìž�ì‚°ì—� 대한 최외곽 ë°©ì–´ì„  ì—­í• ì�„ 했습니다. 하지만 오늘날ì�˜ ‘짶ĵç¥í˜• 지ì†�보안위협(APT)’ì�€ 기존ì�˜ 방어체계를 우회할 새로운 방안ì�„ 찾아 내는 ë�° 훨씬 능숙합니다.

í�´ë�¼ìš°ë“œ ERPì™¶Ä ë¹„ì¦ˆë‹ˆìŠ¤ AI는 복잡한 시스템ì�„ 낳았고 기존ì�˜ 단ì�¼ 장벽 보안 ì „ëžµì�€ 불충분합니다. ë�”ìš±ì�´ 기업 ë�°ì�´í„°ì�˜ 60% ì�´ìƒ�ì�´ í�´ë�¼ìš°ë“œì—� 저장ë�˜ë¯€ë¡œ 거대한 네트워í�¬ê°€ 탄ìƒ�했죠. ì�´ì²˜ëŸ¼ 확장ë�œ 네트워í�¬ì™¶Ä ì›�격근무 ì�¸ë ¥ì�´ 전통ì �ì�¸ 보안 경계 너머ì—�ì„œ 액세스하는 ìƒ�황ì—�ì„œµç” 보안 당면과제가 한층 ë�” 복잡해집니다.

가트너(Gartner)ì—� 따르면 , ìƒ�성 AI는 2024ë…„ 사ì�´ë²„보안 트렌드를 움ì§�ì�´ëŠ” 10대 ë�™ì�¸ 중 하나입니다. ìƒ�성 AI를 개발하고 파ì�¸íŠœë‹�하려면 많ì�€ ë�°ì�´í„°ì—� 액세스해야 하죠. 엄격한 ë�°ì�´í„° 분류가 없다면 민ê°�í•œ ë�°ì�´í„°ê°€ 우연히 기계Çê™ìŠµ 모ë�¸ì—� 내장ë�˜ì–´ ë�°ì�´í„° 유출 잠재력ì�´ 커집니다.

ìƒ�성 AI는 사람ì�´ ìƒ�ê°�하는 ë°©ì‹�ì�„ Çê™ìŠµí•˜ê³  í�‰ë‚´ë‚´ëŠ” 스마트한 ë�„êµ¬ì™¶Ä ê°™ìŠµë‹ˆë‹¤. 하지만 사람과 마찬가지로 맹ì �ë�„ 있죠. 예컨대 가짜 ë�°ì�´í„°ë¡œ ì�¸í•´ ìƒ�성 AIê°€ 잘못 배울 수 있고 가짜 기사나 뉴스를 만드는 ë�° 사용ë�  수 있습니다. ì�´ëŸ¬Çêœ ì·¨ì•½ì �ì�€ 기계Çê™ìŠµ 모ë�¸ ìž�ì²´ì�˜ 잠재ì � 보안 í—ˆì �ê³¼ 맞물려 ìƒ�성 AI를 보안 공격ì�„ 부추기는 대ìƒ�ì�´ ë�  수 있죠.

안전한 디지털 �역 만들기

��� 당면과제� 대�하기 위해서는 기존� 사�버보안 전략� 다시 ��해야 합니다. 우리� 시스템� 안전하게 지키려면 몇 가지 사전 대� 조치가 필요합니다.

보안 프레임워� 수용: NIST CSF 같� 프레임워�는 체계�� 접근법� 제공합니다. 단순한 체�박스 중심� 규정 준수 마�드를 벗어나 늘 변화 발전하는 위협� 대비하는 사전 대�� 마�드를 만듭니다.

ì €í�¬ Â鶹ԭ´´ì—�ì„œµç” ì�„ 보안 로드맵으로 삼고 있습니다. ì�´ 프레임워í�¬ë¥¼ ì �ìš©í•œ 기업ì�€ ì‹�별(Identify), íƒ�지(Detect), 보호(Protect), 대ì�‘(Respond), 복구(Recover), 거버넌스(Govern) 등 6대 핵심 ì›�ì¹™ì�„ 토대로 보다 ì¡°ì§�ì �ì�´ê³  í�¬ê´„ì �ì�¸ 접근법ì�„ 취할 수 있습니다. ì�´ 기본 ì›�ì¹™ì�€ 사ì�´ë²„ 위협ì—� 따른 복잡하고 지ì†�ì �ì�¸ ë�„ì „ì—� 대ì�‘í•  수 있는 성숙하고 내구성 있는 사ì�´ë²„보안 ì „ëžµì�˜ 기반입니다.

제로 트러스트: 기본ì �으로 제로 트러스트(Zero Trust)는 보안 시스템ì�„ 간소화합니다. 제로 트러스트는 기본ì �으로 보안 침해가 ë°œìƒ�한다는 ì „ì œ 하ì—�ì„œ 움ì§�입니다. 사용ìž� ì‹ ì›�, 장소, 장비 ê±´ê°•ìƒ�태 등 다양한 ë�°ì�´í„° í�¬ì�¸íŠ¸ë¥¼ ì�´ìš©í•´ 모든 사용ìž�를 매번 확ì�¸í•©ë‹ˆë‹¤. ì�´ 단계를 통해 사람들ì—�게 ì •ë§�ë¡œ 필요할 ë•Œ ÇêÑ«š”Çêœ ë§Œí�¼ë§Œ 액세스를 제공합니다. 유출 사고는 ë°œìƒ�하기 마련ì�´ë�¼ëŠ” 가정 하ì—�ì„œ ìš´ì˜�하기 때문ì—� ë�°ì�´í„°ë¥¼ 구역별로 분리하고 암호화를 실시해 보안ì�„ 개선하는 ë�° 중ì �ì�„ 둡니다.

제로 트러스트 환경�서 ��� 언제 어디서나 안전하게 �할 수 있습니다. �한 ��터 ��과 관련� 리스�를 최소화하고 보안 취약성� 해소함으로� ��우드로� �전� 보다 안전하고 �활하게 보장합니다.

패치 관리: 기름칠� 잘 한 기계� 정기�� �검과 수리가 필요하듯� 보안 시스템� 정기 �검과 수리가 필요합니다. 패치 관리는 문제로 발전하기 전� 취약한 부분� 미리 파악해 고치는 예방 조치입니다.

패치 �용 효과는 명확합니다. 값 비싼 ��터 유출� 예방해 민�한 ��터 노출로 재무� �실과 명성� 타격� 입는 �� 피할 수 있죠. �산성� �향� 주는 운� 시스템 다운타임�나 시스템 고장� 방지합니다. 정기�� 패치는 소프트웨어 결함� 방지하고 보다 �활하고 효율�� 운�� 보장해 전반�으로 대�력 높� 시스템� 제공합니다.

보안ì�˜ 미래: AIì™¶Ä í˜‘ì—…

AI가 잘못 사용� 수는 있지만 사�버공격� 대한 방어수단으로서� 잠재력� 매우 �니다. 방대한 ��터세트로 훈련 받� AI가 복잡한 시스템 내�서 �극�으로 위협� �별할 수 있는 성공�� �용사례가 �� 등장하고 있습니다. 잠재�� 보안 침해가 �지�면 머신러� 알고리즘� 분리� 여러 환경� 만들어 위협� 행� 방�� 시험하는 작업� ��화할 수 있습니다.

�를 통해 사고 조사를 � 빨리 진행하고 �시� 대�할 수 있습니다. AI를 활용한 리�트로 보안 취약�� 요약하고 우선순위를 부여해 보안 팀� 전략�� 문제� 집중하�� 하는 �용사례� 있습니다.

í�´ë�¼ìš°ë“œ 서비스 íšŒì‚¬ì™¶Ä ë³´ì•ˆ 벤ë�”, 비즈니스 등 관계ìž� 사ì�´ì�˜ 협업ì�´ 관건입니다. 위협 ì •ë³´ì™¶Ä ì„ ì§„ì‚¬ë¡€ë¥¼ 공유함으로ì�¨ 보안 취약ì �ì�„ 보다 빨리 효율ì �으로 ì‹�별하고 대ì�‘í•  수 있습니다.

여러 겹� 방어 체계

ê²°ë¡ ì �으로 성ì�´ ë‘�꺼운 성벽ì—� ì�˜ì¡´í•˜ë�˜ ë°©ì‹�ì—�ì„œ 벗어나 여러 ê²¹ì�˜ ë°©ì–´ 체계로 발전한 것처럼 사어버보안ì—� 대한 접근법ë�„ 변화 발전해야 합니다. í�´ë�¼ìš°ë“œì™¶Ä AIë¡œ ì�¸í•´ 디지털 환경ì�´ 확장ë�˜ë©´ì„œ 위협ë�„ 확대ë�˜ì—ˆì£ . NIST CSF ê°™ì�€ 막강한 보안 프레임워í�¬ë¥¼ 채íƒ�하고 제로 트러스트 ì›�ì¹™ì�„ 구현하며 AI를 활용해 위협ì�„ íƒ�지한다면 우리는 여러 ê²¹ì�˜ ë°©ì–´ 체계를 구축할 수 있습니다.

• ì›�문: , , Forbes.com

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짶ĵç¥í˜• ERP는 짶ĵç¥í˜• 기술로 단순 업무를 ìž�ë�™í™”í•´ 보다 중요한 업무ì—� 집중하ë�„ë¡� ë�•ê³  ë�” 정확하고 ì‹ ì†�í•œ ì�˜ì‚¬ê²°ì •ì�„ 지ì›�합니다. Â鶹ԭ´´ S/4HANA ì �ìš© 기업ì�´ ì–´ëŠ� 시나리오로 짶ĵç¥í˜• 기업 전환ì�„ 촉진하는지 확ì�¸í•˜ì„¸ìš”.

긶Äì“´ì�´: 육지현(Jihyeon Yuk)

짶ĵç¥í˜• 기업으로ì�˜ ë�Ñ«•½ì�„ 짶Äì›�하µç” Â鶹ԭ´´ S/4HANA

ì•žì„œ ‘짶ĵç¥í˜• ERPë¡œ 짶ĵç¥í˜• 기업ì—� ë�” 가까ì�´â€™ì—�ì„œµç” 짶ĵç¥í˜• 기업ì�´ 갖추어야 í•  요소들과 짶ĵç¥í˜• 기술ì�„ ì �ìš©í•œ 업무 담당ìž�ì�˜ 하루를 보여드렸습니다.

ì�´ì²˜ëŸ¼ 는 짶ĵç¥í˜•ìž�ë�™í™”(RPA), , ìƒ�황처리(예외ìƒ�황 관리), 대화형 AI 기술로 단순 업무를 ìž�ë�™í™”í•´ 사용ìž�ê°€ 보다 중요한 업무ì—� 집중하ë�„ë¡� ë�•ìŠµë‹ˆë‹¤. ë˜�í•œ 머신러ë‹� 알고리즘으로 ë�„출한 결과를 토대로 ë�” 정확하고 ì‹ ì†�í•œ ì�˜ì‚¬ê²°ì •ì�„ 지ì›�하고 있습니다.

그럼 ì�´ë²ˆì—�는 재무 프로세스를 중심으로 Â鶹ԭ´´ S/4HANA를 사용하는 기업들ì�´ ì–´ë– í•œ 시나리오를 통해 짶ĵç¥í˜• 기업으로ì�˜ 전환ì�„ 지ì›� ë°›ì�„ 수 있는지 몇 가지 ì˜ˆì‹œì™¶Ä í•¨ê»˜ 살펴보ë�„ë¡� 하겠습니다.

재무 ¶¥„로세스ì�˜ 짶ĵç¥í˜•ìž�ë�™í™”(RPA) 기술 ì �ìš©Ìý예시

먼저 재무 프로세스ì—� 를 ì �ìš©í•  수 있는 비즈니스 시나리오는 아래 í‘œì™¶Ä ê°™ì�´ 제공ë�˜ê³  있습니다. 재무 담당ìž�들ì�´ í�‰ìƒ� ì‹œì—� 반복ì �으로 수행Çê˜ëŠ” 단순 업무들ì�„ ìž�ë�™í™” í•´ 줄 수 있는 시나리오들ì�„ 사전 패키지 ˳•íƒœë¡œ 제공하고 있는 것ì�´ì£ .

ì�´ 중ì—�ì„œ 하나ì�˜ 예시로 ‘공급업체 송장 ìƒ�태 ì �검’ 시나리오를 살펴보ë�„ë¡� 하겠습니다. 기존 업무ì—�ì„œµç” 공급업체가 특정 구매 ê±´ì—� 대한 대금 짶Ä급 여부를 문ì�˜í•˜ëŠ” ë©”ì�¼ì�„ 받게 ë�˜ëŠ” 경우ì—� 담당ìž�ê°€ 어떻게 처리할까요?

ìš°ì„  Â鶹ԭ´´ 싵ӊ¤í…µÓ—�ì„œ 해당 공급업체 ì •ë³´ì™¶Ä ì†¡ìž¥ 정보를 확ì�¸í•œ ë’¤ 짶Ä급 만기ì�¼ê³¼ 짶Ä급 반제 여부를 확ì�¸í•´ 공급업체ì—�게 답변ì�„ 줘야 합니다. 아래 그림ì—�ì„œ 보실 수 있듯ì�´ ì�´ë ‡ê²Œ 사용ìž�ê°€ ì�¼ì�¼ì�´ 정보를 확ì�¸í•˜ì—¬ 답변ì�„ 작성하는 ë°©ì‹�으로 업무를 진행하게 ë�˜ë©´ 수많ì�¶Ä 공급업체로부터 전달 ë°›ì�€ 예ìƒ�치 못한 문ì�˜ 사항ì�„ 처리하는 ë�° 많ì�€ 시간ì�„ 소요할 수 ë°–ì—� 없겠죠.

실제로ë�„ Â鶹ԭ´´ 내부 통계 ìž�료를 ë³´ë©´ ì�´ëŸ¬Çêœ ì‚¬ì†Œí•œ 문ì�˜ 업무를 처리하는 ë�°ì—� í•œ 건당 í�‰ê·  5분ì—�ì„œ 10분ì�´ 소요ë�˜ê³  문ì�˜ 업무를 처리하다 ë³´ë©´ ê·¸ 외ì�˜ 채무 관련 업무가 40% 까지 부하를 초래하여 ê²°êµ­ì—�는 재무 담당ìž�ì�˜ 업무 잠재력ì�´ 30%까지 ì ¶ÄÇê˜ë�  수 있다는 결과가 있습니다.

그럼 ì�´ë ‡ê²Œ 사소하지만 예측 불가능하여 업무ì�˜ 잠재력ì�„ ì ¶ÄÇê˜ì‹œí‚¤ëŠ” 업무를 어떻게 하면 효율ì �으로 처리할 수 있ì�„까요? 아래 그림처럼 사람ì�´ 하는 업무 프로세스를 대부분 RPAê°€ 대체하면 담당ìž�들ì�´ ë�” ì�´ìƒ� ì�´ì™¶Ä ê°™ì�€ 문ì�˜ 대ì�‘ 업무ì—� 많ì�€ 노력ì�„ 들ì�¼ 필요가 없어집니다.

ìž�ë�™í™” ë´‡ì�´ Â鶹ԭ´´ S/4HANA 싵ӊ¤í…µÓ—�ì„œ 확ì�¸ì�´Â ÇêÑ«š”Çêœ ì†¡ìž¥ 번호과 송장ì�˜ 짶Ä급 반제 ìƒÀ´ƒœë¥¼ ì �검하고 ì�´ 결과를 ì—‘ì…€ 템플릿으로 작성해 ë©”ì�¼ë¡œ 전송하면 공급업체는 송장 별 짶Ä급 ì—¬ë¶€ì™¶Ä ì§¶Ä급 예정ì�¼ì�„ 확ì�¸í•  수 있게 ë�©ë‹ˆë‹¤.

재무 ¶¥„로세스ì�˜ 머신러ë‹� 기술 ì �ìš© 예제

머신러ë‹�ì�„ 활용한 시나리오ë�„ 마찬가지로 아래 ë¦¬ìŠ¤íŠ¸ì™¶Ä ê°™ì�´ 제공ë�˜ê³  있습니다. 머신러ë‹�ì�´ Çê™ìŠµì�„ 통해 휴먼 ì—�러를 방지해주거나 규제 ë˜�는 ê°�사 대ì�‘ì—� 보다 완벽하게 대ì�‘í•  수 있ë�„ë¡� 지ì›�í•´ 주기 위한 시나리오를 제공합니다.

대표ì �으로 미결 채권과 ì�€í–‰ìœ¼ë¡œë¶€í„° 수신 ë°›ì�€ 입금 ë‚´ì—­ ê°„ì�˜ ìž�ë�™ 반제 항목ì�„ 제안해주는 시나리오를 ì �ìš© ì˜ˆì œì™¶Ä í•¨ê»˜ 살펴보려고 합니다. 채권 반제 처리 업무는 금액ì�˜ 불ì�¼ì¹˜, 입금 ë‚´ì—­ì�˜ ìƒ�세 ì •ë³´ 불충분 등ì�˜ 사유로 ì�¸í•´ 업무 담당ìž�들ì�˜ 수작업ì�„ ê±°ì³�야 하는 대표ì �ì�¸ 업무입니다.

‘채권 개별 항목 매칭’ 시나리오는 머신러ë‹�ê³¼ RPA 기술ì�„ 접목하여 채권 반제 처리 업무를 ìž�ë�™í™”합니다. 시나리오를 ì¢¶Ä ë�” ìž�세히 살펴볼까요?

머신러ë‹� 알고리즘ì�´ Çê™ìŠµì�„ 하기 위해서는 (1) ê³ ê°�으로부터 전송 ë°›ì�€ 짶Ä급 ë‚´ì—­ì„œ(짶Ä급 통지 ì •ë³´)ì™¶Ä (2) ì�€í–‰ìœ¼ë¡œë¶€í„° 수신 ë°›ì�€ 입금 ë‚´ì—­, (3)과거ì—� ì •ì�˜ë�œ 규칙ì�´ë‚˜ 수작업ì�„ 통해 반제 ë�˜ì—ˆë�˜ 채권 ë‚´ì—­ ì •ë³´ê°€ 필요합니다.

ì�´ëŸ¬Çêœ ì •í˜•/비정형 ë�°ì�´í„°ë¥¼ 수집해 머신러ë‹� 알고리즘ì�€ Çê™ìŠµì�„ 통해 사용ìž�ì—�게 채권-입금 반제 항목ì�„ 제안해 ì¤�니다. 신뢰ë�„ê°€ 높ì�€ 수준ì�„ ë³´ì�´µç” Çê­ëª©ë“¤ì�€ ìž�ë�™ìœ¼ë¡œ 반제 전표를 ìƒ�성Çê˜ê²Œë�” 설정Çê  ìˆ˜ë�„ 있기 때문ì—� 채권 담당ìž�ì�˜ 반제 업무 수ìÀ½ì—…량 ì ˆê°�ì�„ 통해 Ðë¨ìœ¨ì„±ì�„ 높ì�¼ 수 있습니다.

실제 시나리오가 ìž‘ë�™í•˜ëŠ” 프로세스는 ì•„ëž˜ì™¶Ä ê°™ìŠµë‹ˆë‹¤. ê³ ê°�으로부터 짶Ä급 통지 ë‚´ì—­ì�„ 다양한 형ì‹�으로 ë©”ì�¼ì�„ 통해 전송 받으면 RPAê°€ 시나리오를 실행시켜 ë©”ì�¼í•¨ì—�ì„œ 파ì�¼ì�„ 추출하고 ì�´ ë•Œ 머신러ë‹�ì�˜ 비전기술ì�„ 통해 í…�스트를 추출합니다. ê°� í•„ë“œì�˜ ë‚´ìš©ì—� 맞게 ìž…ë ¥ë�  í…�스트가 준비ë�˜ë©´ ì�´ 정보를 가지고 RPA는 다ì�Œ 단계ì—�ì„œ Â鶹ԭ´´ S/4HANA 시스템ì—� 짶Ä급 통지서를 ìž�ë�™ìœ¼ë¡œ 업로드합니다.

ì�´ë ‡ê²Œ 업로드 ë�œ 짶Ä급 í†µì§€ì„œì™¶Ä ê³¼ê±°ì�˜ 정보를 통해 Çê™ìŠµë�œ 머신러ë‹� 알고리즘ì�´ 반제 항목ì�„ 제안합니다. 참고로, 개별 회사 코드 단위 당 최소 10,000ê±´ ì�´ìƒ�ì�˜ 과거 반제 ë�°ì�´í„°ê°€ 준비ë�˜ì–´ 있어야 머신러ë‹� 기능ì�„ 통한 반제 기능ì�„ 유효하게 활용하실 수 있습니다.

�� 반제 시나리오를 실행 시킨 결과 반제 �지 않� 미결 항목 중 반제 가능한 건 수를 실행 로그를 통해 확�할 수 있고 그 중 미리 설정한 매칭항목 신뢰�가 90�센트 ��� 항목� �� 반제 전표를 �성해 주는 방�으로 채권 담당�� 수작업 업무를 ��화할 수 있습니다.

다�으로 소개할 시나리오는 ‘비정� 비용 �지’를 위한 기능입니다. 결산� 다가오기 전� 관리회계 담당� �는 � 부서� 관리�들� 내가 담당하고 있는 조��서� 비용� 제대로 사용�고 있는지, � 통제�지 않는 비용� 있지는 않�지 검토를 하게 �니다.

� 과정�서 관리�는 � 고민� 마주합니다. 특히 �업�나 구매 �역� 담당하는 관리��면 �욱 � 고민� 공�하시리� ��합니다. 기업� ERP를 처� 구축할 때 구�했� 규칙� 벗어나는 예외�� 경우는 언제나 있기 마련�기 때문입니다.

아마 Â鶹ԭ´´ S/4HANAì—� 대해서 í•œ 번ì�´ë�¼ë�„ 들어 보셨거나 관심ì�´ 있으셨다면 새롭게 사용ë�˜ëŠ” 통합ì›�장, 즉 유니버설레저(Universal Ledger)ì—� 대해서 들어보셨ì�„ 것입니다. ì�´ 통합ì›�장ì—�는 재무회계, 관리회계, ìž�산회계 등 여러 ì˜�ì—­ì�˜ 재무 정보를 하나ì�˜ ì›�장ì—� ë‹´ê³  있기 때문ì—� 많게는 500ê°œì—� ì�´ë¥´ëŠ” 많ì�€ ì†�성 ì •ë³´ê°€ 존재합니다.

기본ì �ì�¸ 계정과목과 금액 외ì—�ë�„ ì½”ìŠ¤íŠ¸ì„¼í„°ì™¶Ä ê°™ì�´ 비용ì�´ 담기는 오브ì �트 정보들ë�„ í�¬í•¨ë�˜ì–´ 있어서 ì�´ëŸ¬Çêœ ìˆ˜ë§Žì�¶Ä ì†�성 ì •ë³´µç” 머신러ë‹�ì—�게µç” ì•Ñ«£¼ 좋ì�€ Çê™ìŠµ ìž�료가 ë�  수 있습니다. 비용 리í�¬íŠ¸ì—�ì„œ 비정ìƒ� 비용ì�„ íƒ�지하는 스위치를 켜 놓으면 ì „í‘œì�˜ ì†�성 정보를 활용해 비용 ì „í‘œ ì�´ìƒ� 여부를 분류해 주는 ìž‘ì—…ì�„ 수행합니다.

그럼 ì�´ëŸ¬Çêœ ì •ë³´ë¥¼ 활용해 ì–´ë– í•œ 프로세스로 기업ì—�ì„œ ë°œìƒ�í•œ 비용ì�´ 비정ìƒ� 비용ì�¸ì§€ íƒ�지 하게 ë� ê¹Œìš”? 통합ì›�장ì�˜ 수 많ì�€ 비용 전표는 머신러ë‹� 엔진ì—� ì�˜í•´ Çê™ìŠµë�˜ê³ , Çê™ìŠµ 과정ì—�ì„œ 기업ì�˜ ë�°ì�´í„°ë¥¼ 활용한 ì •ìƒ�/비정ìƒ�ì—� 대한 분류를 수행합니다. ì�´ë ‡ê²Œ 머신ì�´ 제시한 분류ì—� 대해 사용ìž�ê°€ 제대로 ë�œ 분류ì�¸ì§€ 아닌지ì—� 대해 지ì†�ì �ì�¸ 피드백ì�„ 제공하면 ê¶�ê·¹ì �으로는 해당 기업만ì�„ 위한 비정ìƒ� 비용 íƒ�지 알고리즘으로 최ì �í™” ë�˜ëŠ” 구조입니다.

여기서 한 가지 �금�� 추가�으로 �길 수 있습니다.

“머신러�� 비정�� �단하는 기준� 뭘까?�

ì�´ 질문ì—� 대한 답변ì�€ 아래 그림으로 설명 드릴 수 있습니다. 즉 Â鶹ԭ´´ S/4HANAì—�ì„œµç” 비정ìƒ�비용ì�„ íƒ�지하기 위해 군집화(í�´ëŸ¬ìŠ¤í„°ë§�, Clustering) 알고리즘ì�„ ì �용하고, ê·¸ 중ì—�ì„œë�„ 수집ë�œ ë�°ì�´í„°ì�˜ 밀집ë�„ê°€ ë‚®ì�€ ê³³ì�˜ ë�°ì�´í„°ë¥¼ 예외값으로 분류하는 것ì�´ì£ . 그림ì—�ì„œµç” 주황색으로 표시ë�œ ì �ì�´ ì�´ëŸ¬Çêœ ì˜ˆì™¸ ë�°ì�´í„°ë�¼ê³  ë³¼ 수 있습니다.

ì�´ë ‡ê²Œ Â鶹ԭ´´ S/4HANA는 내장ë�˜ì–´ 있는 머신러ë‹� 알고리즘ì�„ 활용하여 예외 ë�°ì�´í„°ë¥¼ íƒ�지하거나 업무를 ìž�ë�™í™”í•  수 있는 시나리오를 제공하고 있고, 시간ì�´ 지남ì—� ë”°ë�¼ ë�°ì�´í„°ê°€ 쌓ì�´ê²Œ ë�˜ë©´ ì�´ëŸ¬Çêœ ì•Œê³ ë¦¬ì¦˜ë“¤ì�´ ì �ìš© 기업ì—� 최ì �í™”ë�˜ì–´ 정확ë�„ê°€ 높아지는 구조로 설계ë�˜ì–´ 있습니다.

재무 ¶¥„로세스ì�˜ÌýìƒÀ´™©ì²˜ë¦¬Ìý기술 ì �ìš© 예제

마지막ì�€ 싵ӊ¤í…µÓ—�ì„œ ë°œìƒ�í•œ 비즈니스 ì�´ë²¤íŠ¸ë¥¼ ê°�지하여 사전ì—� ì •ì�˜ë�œ 규칙ì—� ë”°ë�¼ 사용ìž�ê°€ ì•¡ì…˜ì�„ 취할 수 있ë�„ë¡� 짶Äì›�하µç” ìƒ�황처리(예외ìƒ�황관리 ë˜�는 오류ìƒ�황관리) 시나리오 입니다. 사람ì�´ 싵ӊ¤í…µÓ—�ì„œ ì�¼ì�¼ì�´ 확ì�¸í•  수 없는 업무들ì�„ 통제함으로ì�¨ ë�°ì�´í„°ì�˜ 정합성ì�„ í–¥ìƒ�시킬 수 있ë�„ë¡� 지ì›�합니다.

그럼 예외ìƒ�황관리 ì˜�ì—­ì—�ì„œ 관리회계 담당ìž�ë�¼ë©´ ì•Ñ«£¼ ì�µìˆ™í•˜ê³  필수ì �ì�¸ 업무 중 하나ì�¸ ë°°ë¶€ì™¶Ä ê´€ë ¨í•˜ì—¬ ‘통합 배부 경고/오류’ 시나리오를 소개해 드립니다.

‘배부’는 Â鶹ԭ´´ 관리회계 ì˜�ì—­ì—�ì„œ 간접비 ê´€ë¦¬ì™¶Ä ìˆ˜ì�µì„± 분ì„�ì—�ì„œ ì•Ñ«£¼ 중요한 업무입니다. 보통 ERP 프로ì �트ì—�ì„œ ìƒ�세한 ì›�ê°€ 관리나 다차ì›� 수ì�µì„± 분ì„�ì�„ 위해 많ì�€ 단계ì�˜ 배부 절차를 설계합니다. ê²°ì‚° ì‹œ 배부 ìž‘ì—…ì—� 하루 ì�´ìƒ� 걸리는 기업들ë�„ 어렵지 않게 찾아볼 수 있죠. 특히 배부 ìž‘ì—…ì�€ 여러 단계ì�˜ ìž‘ì—…ì�„ 수행해야 하는 복잡한 절차ë�¼ì„œ 배부 ìž‘ì—… 중간 과정ì—�ì„œ 오류가 ë°œìƒ�하면 ì�´ì „ 단계를 모ë‘� ë�˜ë�Œë¦¬ê³  다시 시작해야 하는 ìƒ�황ì�„ 맞ì�´í•  수ë�„ 있습니다.

ì�´ëŸ¬Çêœ ìƒ�황ì�„ 예방하기 위해 Â鶹ԭ´´ S/4HANAì—�는 새로운 기술 요소 중 하나ì�¸ ‘예외ìƒ�황관리’ 기술ì�´ ì �ìš©ë�˜ì—ˆìŠµë‹ˆë‹¤. ì•žì—�ì„œ 설명 드린 ìƒ�황ì�´ ë°œìƒ�하게 ë�˜ë©´ 사용ìž�ì—�게 ìš°ì„  알림ì�„ ë³´ë‚´ê³ , ì�´ë¥¼ í�´ë¦­í•˜ë©´ 오류가 ë‚œ 배부 ìƒ�황ì�„ 보여주어 후ì†� 처리를 í•  수 있ë�„ë¡� 지ì›�하는 거죠.

배부 실행 오류 ìƒ�황 대ì�‘ì�€ 4단계를 통해서 ë�™ìž‘하게 ë�©ë‹ˆë‹¤. 먼저 통제가 ÇêÑ«š”Çêœ ìƒ�황ì�˜ 유형ì�„ ì •ì�˜í•´ì•¼ 합니다. Â鶹ԭ´´ S/4HANAì—�ì„œ 사전 ì •ì�˜ë�˜ì–´ 제공ë�˜ê³  있는 예외ìƒ�황 유형ì�„ 사용할 수ë�„ 있고, ì�´ë¥¼ 템플릿으로 활용하여 다양한 ì¡°ê±´ì�„ 설정하여 기업ì—� 맞는 예외 ìƒ�황ì�„ ì •ì�˜í•  수 있습니다.

ì�´ ë•Œ 예외가 ë°œìƒ�í–ˆì�„ 경우 처리해야 í•  담당ìž�를 지정하기 위해 ‘팀 ë°� ì±…ìž„ 관리’를 통해 팀 ë‚´ 관리ìž�ì™¶Ä êµ¬ì„±ì›�ê³¼ì�˜ 관계를 지정하는 기능ì�„ 제공하고 있습니다. 예외 ìƒ�황 ë°œìƒ� ì‹œ 사전ì—� ì •ì�˜ ë�˜ì–´ 있는 팀 구조ì—� 맞게 담당ìž� 화면ì—� 알림ì�„ 전송해 주는 거죠.

ì�´ì²˜ëŸ¼ 배부 과정ì—�ì„œ 예외 ìƒ�황 관리를 ì �용하게 ë�˜ë©´, 배부 오류로 ì�¸í•´ 지연ë�˜ëŠ” ê²°ì‚° 업무를 단축시킬 수 있어 회계팀ì—� ì „ë°˜ì �ì�¸ ê²°ì‚° 프로세스 관리ì�˜ Ðë¨ìœ¨ì„± í–¥ìƒ�ì�„ 가져다 줄 수 있습니다.

¹®´ë ¤ìš´ 신기술, Â鶹ԭ´´ S/4HANAì—�ì„œµç” ì¢¶Ä ë�” 쉽게 ì �ìš©Çê˜ê¸°

지금까지 ê°� 신기술 별로 Â鶹ԭ´´ S/4HANAì—�ì„œ 제공하는 표준 시나리오를 ì �ìš© ì˜ˆì œì™¶Ä í•¨ê»˜ 소개해드렸습니다. 신기술ì�„ 업무ì—� ì �용하는 ì�¼ì�´ 처ì�Œì—�는 다소 어려울 수 있죠. 하지만 ì�´ì œëŠ” 업무 담당ìž�ì�˜ 업무 효율과 잠재력 제고를 위해 ì�´ëŸ¬Çêœ ê¸°ìˆ ì�˜ 업무 ì �ìš©ì�´ 많ì�€ 기업ì—� 필수 요소입니다.

그런 만í�¼ Â鶹ԭ´´ S/4HANAì—�ì„œ 제공하는 표준 시나리오를 활용하신다면 ì§�ì ‘ 개발ì�„ 통해 프로세스를 설계하시는 것보다 쉽게 업무 ìž�ë�™í™”를 실현 시킬 수 있다는 ì �ì�„ ê°•ì¡°í•´ 드리고 싶습니다. ë�”불어 ë�°ëª¨ì™¶Ä 함께 구체ì �으로 설명 드리는 세션 ë�™ì˜�ìƒ�ì�„ 통해 Â鶹ԭ´´ S/4HANA 재무 프로세스ì—� ì �ìš©ë�œ 짶ĵç¥í˜• 시나리오를 확ì�¸í•´ë³´ì„¸ìš”. 고맙습니다.

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긶Äì“´ì�´ 소개

ì�´ 글ì�€ ì—�스ì—�ì�´í”¼ì½”리아(Â鶹ԭ´´ Korea)ì—�ì„œ Â鶹ԭ´´ S/4HANAë¡œ 대한민국 기업들ì�˜ 디지털 전환ì�„ ë�•ê³  있는 육지현(jihyeon.yuk@sap.com) 파트너가 작성한 글 입니다. 육지현 파트너는 DTO (Digital Transformation Office) ì¡°ì§�ì—�ì„œ 재무(Â鶹ԭ´´ S/4HANA Finance) ì˜�ì—­ì�„ 담당하고 있습니다.

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