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재무 조직의 AI 활용률이 2년 만에 두 배 넘게 뛰었지만, 기대를 넘어서는 성과를 낸 기업은 4곳 중 1곳도 되지 않습니다. KPMG International이 20개국 재무 임원 1,013명을 대상으로 진행한 3차 AI 활용도 조사에 따르면, 재무계획·보고·상업적 분석에 AI를 적극 활용하는 기업 비율은 2024년 30%에서 2026년 75%로 급증하며 도입 대중화 단계에 진입했습니다. 그러나 AI 도입에 따른 ROI가 기대 수준을 초과했다고 답한 기업은 23%에 불과해, 도입 속도와 실질적 성과 전환 역량 간의 격차가 뚜렷합니다.

비용 절감 수단에서 의사결정 엔진으로. AI의 성과는 단순 거래 처리가 아닌 판단 중심 업무에서 두드러집니다. 응답 기업들은 의사결정 속도(71%), 의사결정 품질(70%), 예측 정확도(64%) 개선을 꼽았습니다. 특히 에이전틱 AI 도입 기업은 결산 효율성·예측 정확도·ROI 등 주요 성과 지표에서 미도입 기업 대비 평균 32%p, 예측 정확도·ROI에서는 약 40%p의 우위를 보였으며, 성장 여력 확대(36%)·고객 경험 개선(35%) 등 전략적 가치 창출 영역으로 활용이 확장되고 있습니다. 에이전틱 AI는 이미 도입을 넘어 여러 AI 도구를 자율적으로 조율하는 오케스트레이션 단계로 진입 중입니다.

성과 격차를 가르는 것은 데이터와 거버넌스. 산업별 AI 성과 격차는 최대 29%p에 달하며, 규제 기반의 데이터 정확성을 갖춘 은행업이 6개 지표 중 5개에서 선두인 반면 헬스케어·생명과학은 최하위에 머물렀습니다. AI 관련 KPI를 추적하는 기업은 미추적 기업 대비 ROI 개선율이 10%p 높고(68% vs 58%), AI 감사증거 제출이 가능한 기업은 불가 기업 대비 개선율이 3~6배 높았습니다. AI 거버넌스를 갖춘 기업의 운영상 오류 감소율(36%)은 미준비 기업(6%)을 크게 앞섰습니다.

M&A 관점의 함의. 첫째, 데이터 품질·통합·상호운용성이 AI 가치 창출의 최대 기회로 지목되는 만큼, 재무 데이터 인프라·AI 거버넌스 솔루션 기업에 대한 인수와 전략적 협업 수요가 확대될 가능성이 높습니다. 둘째, 에이전틱 AI 기반 재무 역량은 실사 속도와 예측 정확도를 높여 M&A 딜 프로세스 자체의 효율화를 이끄는 요인이 될 수 있습니다. 셋째, AI 성과가 검증된 기업과 그렇지 못한 기업 간 밸류에이션 차별화가 뚜렷해지며, AI 운영 성숙도가 딜 프리미엄을 좌우하는 실사 항목으로 부상할 것으로 보입니다.