계정 대사와 오류 탐지

🔄 Quick Recall: 지난 레슨에서 AI로 손익계산서 요약과 월간 경영 보고서를 작성하고, 대상별로 보고서를 커스터마이징하는 방법을 배웠어요. 이번에는 보고서에 들어가는 숫자가 정확한지 확인하는 단계 — 계정 대사 — 를 다뤄요.

계정 대사는 회계의 안전장치예요. 은행 기록과 장부가 일치하는지 확인하는 작업이죠. 문제는 수백 줄을 한 줄 한 줄 비교해야 한다는 거예요. AI를 쓰면 이 과정을 분 단위로 줄일 수 있어요.

은행 대사 자동화

은행 명세서와 총계정원장을 AI에게 주고 비교하게 해요:

아래 두 데이터를 대사해서 불일치를 찾아주세요.

[은행 명세서 — 2026년 1월]:
날짜 | 적요 | 금액
2026-01-03 | 카드결제 ABC상사 | -1,200,000
2026-01-05 | 이체 DEF(주) | -3,500,000
2026-01-07 | 입금 GHI | +5,000,000
2026-01-10 | 카드결제 JKL | -450,000
2026-01-15 | 이체 수수료 | -3,300
2026-01-20 | 입금 MNO | +2,800,000

[총계정원장 — 보통예금 2026년 1월]:
날짜 | 적요 | 차변 | 대변
2026-01-03 | 매입(ABC상사) | | 1,200,000
2026-01-05 | 외주비(DEF) | | 3,500,000
2026-01-07 | 매출(GHI) | 5,000,000 |
2026-01-10 | 소모품(JKL) | | 540,000
2026-01-20 | 매출(MNO) | 2,800,000 |

다음을 분석해 주세요:
1. 금액이 일치하지 않는 거래
2. 한쪽에만 있는 거래
3. 날짜 차이가 있는 거래
4. 각 불일치 항목에 대한 추정 원인

이 예시에서 AI는 두 가지 불일치를 잡아내요: JKL 거래 금액 차이(450,000 vs 540,000 — 자릿수 전치 가능성)와 은행 이체 수수료가 장부에 미기록.

✅ Quick Check: 은행 대사에서 가장 먼저 확인해야 할 것은? 양쪽 데이터의 기간이 일치하는지예요. 은행 명세서가 1월 1일~~31일인데 장부가 1월 3일~~28일이면 당연히 불일치가 나와요.

AI가 잘 잡는 오류 유형

오류 유형	설명	AI 탐지 정확도
중복 전기	같은 거래가 두 번 기록됨	★★★★★
자릿수 전치	123,000 → 132,000 (차이가 9의 배수)	★★★★★
누락 거래	한쪽에만 기록됨	★★★★☆
부호 오류	입금을 출금으로, 또는 반대로	★★★★☆
기간 귀속	1월 거래가 2월로 기록됨	★★★☆☆

아래 거래 목록에서 다음 오류 패턴을 검사해 주세요:

[거래 데이터 입력]

검사 항목:
1. 중복 전기 — 같은 금액, 같은 날짜, 같은 거래처
2. 자릿수 전치 — 차이가 9의 배수인 항목
3. 단수 차이 — 1원~10원 미만 차이 (반올림 오류)
4. 누락 순번 — 세금계산서 번호 순서가 빠진 것
5. 부호 오류 — 비용인데 양수, 수익인데 음수

각 발견 항목에 대해 거래 번호, 오류 유형, 권장 조치를 표시해 주세요.

이상 거래 탐지

정상 패턴에서 벗어나는 거래를 AI가 플래그해요:

아래는 [회사명]의 최근 3개월 거래 데이터예요.
이상 거래를 탐지해 주세요.

[거래 데이터 입력]

다음 기준으로 이상 거래를 플래그해 주세요:
1. 금액 이상 — 평균의 3배 이상이거나 과거에 없던 큰 금액
2. 빈도 이상 — 갑자기 같은 거래처에 여러 번 결제
3. 시기 이상 — 주말/공휴일 거래, 월말 집중 거래
4. 새 거래처 — 처음 등장하는 거래처의 큰 금액
5. 단수 — 정확히 떨어지는 금액 (예: 정확히 1,000,000원)

각 플래그에 대해 위험도(높음/중간/낮음)와
확인해야 할 증빙을 알려주세요.

✅ Quick Check: AI가 플래그한 거래가 모두 실제 문제인 건 아니에요. 이걸 뭐라고 부를까요? ‘오탐(false positive)‘이에요. AI의 플래그는 “확인해 보세요"라는 신호지, “이건 문제입니다"라는 결론이 아니에요.

매출채권 대사

외상 매출금이 제대로 회수되고 있는지 확인:

아래 매출채권 데이터를 분석해 주세요:

[매출채권 잔액 리스트]
거래처 | 청구일 | 금액 | 입금 상태

다음을 분석해 주세요:
1. 매출채권 연령 분석 (0-30일, 31-60일, 61-90일, 90일 초과)
2. 가장 큰 미수금 상위 5건
3. 90일 초과 채권 중 대손 위험이 높은 건
4. 거래처별 평균 회수일
5. 전월 대비 매출채권 회전율 변동

대사 체크리스트 구축하기

월말 대사 작업을 표준화하는 체크리스트를 AI로 만들어요:

다음 업종의 월말 계정 대사 체크리스트를 작성해 주세요:
업종: [예: 제조업, 소매업, IT서비스]

포함할 항목:
1. 은행 대사 — 보통예금, 당좌예금
2. 매출채권 대사 — 세금계산서 vs 입금
3. 매입채무 대사 — 세금계산서 vs 지급
4. 카드 대사 — 카드 명세서 vs 장부
5. 부가세 대사 — 매출세액 vs 매입세액
6. 급여 대사 — 급여대장 vs 이체 내역

각 항목에 체크 기준과 주의사항을 포함해 주세요.

연습: 계정 대사 실습

위의 은행 대사 프롬프트를 활용해 가상 데이터로 실습
AI가 찾은 불일치를 검토하고, 실제 업무에서 어떻게 해결할지 생각
본인 업무에 맞는 월말 대사 체크리스트를 AI로 생성
이상 거래 탐지 기준을 본인 업종에 맞게 커스터마이징

핵심 정리

계정 대사는 반드시 양쪽 데이터(은행 명세서 + 총계정원장)를 함께 제공해야 AI가 불일치를 찾을 수 있어요
AI는 중복 전기, 자릿수 전치, 누락 거래 같은 패턴 기반 오류를 빠르고 정확하게 탐지해요 — 사람이 한 줄씩 보는 것보다 훨씬 빨라요
AI의 이상 거래 플래그는 ‘확인해 보세요’라는 신호이지 ‘문제입니다’라는 결론이 아니에요 — 반드시 원본 증빙으로 검증해야 해요
월말 대사 체크리스트를 AI로 표준화하면 빠진 항목 없이 일관된 품질로 대사를 진행할 수 있어요
매출채권 연령 분석으로 대손 위험을 조기에 파악하고, 회수 우선순위를 정할 수 있어요

Up Next: 다음 레슨에서는 AI를 활용한 세무 리서치와 신고 준비를 배워요 — 세법 조사, 공제 항목 식별, 부가세 신고 체크리스트까지.