부국무부 차관보 Bui Quoc Dung: AI가 감사 업계를 재편한다

(댄 트리) - 부이 꾸옥 둥 부국무부 차관에 따르면, 인공지능(AI)은 감사 업무에 새로운 시대를 열어, 위반 사항을 조기에 감지하고 공공 재정 관리의 투명성을 개선하는 데 도움을 주고 있습니다.

10월 13일 하노이 에서 부이 꾸옥 중 부국무부 차관이 "새로운 시대의 감사 - AI를 활용한 감사 역량 강화"를 주제로 한 국제 컨퍼런스에 참석하여 개회 연설을 했습니다.

이 워크숍에는 중앙 기관, ACCA, 국내외 감사 회사, 은행, 연구 기관, 대학 및 금융 및 감사 분야 전문가 협회에서 온 대표 120명이 모였습니다.

AI 덕분에 감사가 '반응형'에서 '선제적'으로 전환되는 방식

워크숍 개막 연설에서 부이 꾸옥 중 차관보는 인류 역사상 기술이 오늘날처럼 빠르고 근본적으로 변화한 적은 없었다고 말했습니다. 중 차관보에 따르면, AI는 제조, 금융, 의료, 교육 등 모든 산업을 혁신하고 있습니다.

그는 공공 행정의 투명성과 책임성을 보장하는 사명을 지닌 감사 업계도 이러한 흐름에서 벗어나지 않는다고 지적했습니다. 차관보는 또한 감사인들에게 AI는 단순한 도구가 아니라 사고방식과 행동방식을 재창조할 수 있는 기회라고 언급했습니다.

부이 꾸옥 중 차관보가 "새로운 시대의 감사 - AI를 활용한 감사 역량 강화"라는 주제로 열린 국제 컨퍼런스에 참석한 모습(사진: SAV).

그에 따르면, 감사는 증거와 추론에 기반합니다. 기존 모델에서는 시간과 자원의 제약으로 인해 감사인이 대표 표본을 선정한 후, 그 표본들을 통해 전체적인 그림을 추론해야 합니다. 이로 인해 감사 범위가 제한되고, 특히 끊임없이 흐르는 데이터를 따라잡기가 어렵습니다.

그러나 AI와 빅데이터 분석의 등장은 전환점을 마련했습니다. 감사인은 "개별 픽셀" 대신 전체 데이터 세트를 스캔하고 분석하여 신뢰성을 높이고 주관적 편견을 줄이며 평가의 일관성을 높일 수 있습니다. 동시에 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 알고리즘은 방대한 비정형 문서 및 기록 저장소를 접근, 검색, 수집 및 설명 가능한 정보로 변환합니다.

당시 감사는 나중에 감지하는 데 그치지 않고 오류, 낭비, 사기의 추세를 예측하여 조기에 개입할 수 있었습니다. 즉, 반응에서 사전 예방으로 나아가는 단계였습니다.

둥 씨는 많은 최고 감사 기관들이 사후 감사에서 포괄적인 모니터링 및 위험 예측으로 전환했다고 지적했습니다. 단순한 상관관계 분석을 넘어 정책의 실제 영향을 평가하기 위해 인과 분석 기법이 도입되었습니다.

동시에, 자동화된 조회, 조정 및 초안 작성을 가능하게 하는 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 가상 감사 지원, 매달 수천만 건의 혜택 거래에 대한 지속적인 모니터링은 더 이상 아이디어가 아닌 운영상의 현실입니다.

이러한 성공의 배경에는 여러 소스 데이터를 통합하여 기관 간의 "데이터 사일로"를 허물고, 머신 러닝, 자연어 처리 기술(기계가 텍스트를 이해하고 분석하도록 지원), 지리 정보 시스템(공간적 위치에 연결된 데이터를 모니터링하도록 지원), 클러스터링 기술(모니터링 대상에 대한 "360도 보기"를 형성하기 위해 연관 규칙을 마이닝)을 배포한 것이 있습니다.

감사업계 리더들은 이것이 기술적인 세부 사항이 아니라 공공 감사 업계의 패러다임 전환이라고 강조합니다. 즉, "주기적 결론"에서 "지속적인 모니터링"으로, "소규모 샘플"에서 "전체 분석"으로, "과거 설명"에서 "미래 예측"으로 전환하는 것입니다.

그는 또한 감사 분야에서 인공지능을 일찍부터 적용한 국가들의 경험을 지적했습니다.

미국에서는 정부책임감사원(GAO)이 연방 금융, 의료 , 은행 위험 감독에 AI를 도입하여 시간을 획기적으로 줄이고, 분석 범위를 확대하고, 증거의 무게를 높였습니다.

영국에서는 영국 국가 감사원(NAO)이 사회 복지, 의료, 공공 계약에 AI를 적용하고 AI를 안전하게 사용하기 위한 "플레이북"을 구축하여 사기 방지를 통해 예산을 절감하는 데 도움을 주고 있습니다.

파키스탄에서는 AI를 활용해 연금 지급에서 '유령 연금 수급자' 128,000건을 적발했는데, 이는 지능적으로 연결했을 때 데이터가 얼마나 강력한지를 보여주는 사례입니다.

국가감사원, AI 애플리케이션 6개로 기술 생태계 구축

부이 꾸옥 둥 부국무부 차관에 따르면, 베트남도 이러한 추세에서 벗어나지 못하고 있다.

실제로 베트남의 공공 데이터의 양과 복잡성은 기존 감사 방법(주로 샘플링에 의존)이 다룰 수 있는 범위를 점차 넘어서고 있습니다.

부이 꾸옥 중 부국가감사원장이 10월 13일 오전 워크숍에 참석하여 개회사를 했습니다(사진: SAV).

둥 씨는 재무부 산하 여러 기관의 사례를 들었습니다.

베트남 사회보장청에는 매달 1,700만 명의 의무 사회보험 가입자가 있으며, 매년 9,600만 장의 건강보험증이 발급되고, 보험금 지급과 관련된 2억 건 이상의 검진 및 치료가 처리됩니다. 또한, 세무국은 작년 말까지 95만 개 이상의 사업체가 전자 세금 신고를 하고, 약 1,600만 건의 기록과 약 1억 5천만 건의 신고서를 제출했습니다.

Dung 씨에 따르면, 이는 실시간으로 지속적으로 업데이트되는 엄청난 양의 데이터입니다. 기존의 수동 접근 방식을 사용하여 계속 처리한다면 시스템적 위험을 놓치고 감사 결론의 신뢰성이 떨어질 위험이 있습니다.

국가감사원은 데이터 플랫폼을 구축하고, 주요 부처 및 지부와 연결 및 공유하고, 저장 및 처리 인프라를 마련하고, 동시에 공공감사의 전문적 문제를 직접 해결하는 AI 프로젝트를 시행하는 등 선제적 경로를 선택했습니다.

이에 따라 이 기관은 빅데이터 플랫폼을 구축하고, 적합한 기술 아키텍처를 선택하고, 재무부, 베트남 사회보장청, 국립은행과 연결 및 공유하여 감사 분석을 위한 1억 개 이상의 레코드를 보관하는 데이터웨어하우스를 구축했습니다.

"우리는 예산 데이터 분석, 위험 평가, 금융 거래 검사부터 공공 투자 모니터링, 녹색 지출 평가까지 6가지 AI 및 데이터 응용 소프트웨어를 실제로 적용하는 감사 기술 생태계를 구축했습니다. 이러한 초기 결과는 AI가 감사인을 대체하는 것이 아니라 감사인을 더 강력하고 정확하며 심도 있게 만든다는 것을 보여줍니다."라고 Dung 씨는 말했습니다.

결론적으로, Dung 씨는 AI가 위반 사항을 더 빨리 감지하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 위험을 예측하고, 정책을 권고하고, 공공 재정 관리 결정을 지원하는 데에도 도움이 된다고 단언했습니다. 이는 "사후 감사"에서 "스마트하고 사전 예방적이며 실시간 감사"로의 전환 정신에 부합합니다.

출처: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/pho-tong-kiem-toan-nha-nuoc-bui-quoc-dung-ai-tai-dinh-hinh-nghe-kiem-toan-20251013103016681.htm