상업적 후크 (Commercial Hook): 거버넌스 인프라 없이 AI를 도입하는 암스테르담 회계 법인들은 2026년부터 시행되는 DNB, AFM 및 EU AI Act(EU 인공지능 법) 집행에 따라 1,000만 유로 이상의 규제 노출 위험에 직면하게 됩니다. AI를 책임감 있게 확장하는 기업과 감독 조치에 직면하는 기업의 차이는 도구의 선택이 아니라, 거버넌스 우선 전략(governance-first strategy)에 있습니다.

암스테르담의 회계 및 재무 자문 부문은 2026년에 복합적인 규제 압박을 받고 있습니다. 중견 기업 고객을 대상으로 하는 부티크 법인, 국제 조세 실무 및 컴플라이언스 중심 자문사들은 AI가 약속하는 생산성과 점점 더 까다로워지는 감독 환경 사이에서 끼어 있는 상황입니다. De Nederlandsche Bank (DNB)는 금융 서비스의 알고리즘 도구를 명시적으로 다루는 모델 리스크 가이드라인을 발행했습니다. AFM은 AI 지원 고객 자문이 기존의 적합성 및 행위 규칙(suitability and conduct rules)에 따라 면밀히 조사될 것임을 시사했습니다. 그리고 2026년 1월부터 신용도 평가 및 재무 자문에 사용되는 AI 시스템에 대한 EU AI Act의 고위험(high-risk) 분류는 정책 문서에서 집행 가능한 현실로 전환되었습니다.

"어떤 도구가 가장 빠른가"라는 질문을 가지고 AI 컨설팅 상담에 임하는 기업들은 잘못된 질문을 던지고 있습니다. 올바른 질문 — 그리고 AI를 책임감 있게 확장할 기업과 규제 노출에 직면할 기업을 가르는 질문 — 은 바로 이것입니다: "무엇인가를 배포하기 전에 어떤 거버넌스 인프라가 필요한가?"

암스테르담 회계 법인들이 실제로 헤쳐 나가고 있는 규제 스택 (Regulatory Stack)

금융 서비스 외부에서 온 대부분의 AI 컨설턴트들은 회계 및 자문 법인을 향한 네덜란드의 규제 환경이 얼마나 계층적인지 과소평가합니다. 이 스택을 이해하는 것은 선택 사항이 아닙니다. 이는 어떤 AI 유스케이스(use cases)가 허용되는지, 어떤 조건 하에서 허용되는지, 그리고 어떤 문서화 의무가 따르는지를 결정합니다.

DNB(네덜란드 중앙은행)의 모델 리스크 관리(model risk management)에 대한 기대치는 고객이나 거래 상대방에게 영향을 미치는 의사결정에 모델을 사용하는 모든 기관에 적용됩니다. 자문 서비스를 제공하는 회계 법인의 경우, 세무 리스크를 식별하거나, 밸류에이션(valuation)을 벤치마킹하거나, 규제 노출(regulatory exposure)을 요약하는 데 사용되는 AI 도구는 중립적인 생산성 도구가 아닙니다. 이들은 모델이며, 모델 리스크 의무를 수반합니다. DNB는 모델 검증(model validation), 성능 모니터링(performance monitoring), 그리고 모델 출력물에 대한 명확한 책임 소재를 요구합니다.

AFM(네덜란드 금융시장감독청)의 행위 감독(conduct supervision) 프레임워크는 고객 대면 측면의 계층을 추가합니다. 고객에게 제공되는 자문에 영향을 미치는 모든 AI 출력물은 추적 가능(traceable)해야 하고, 설명 가능(explainable)해야 하며, 회사의 문서화된 자문 방법론과 일치해야 합니다. 기업은 AFM 검토 과정에서 "AI가 제안했다"는 것을 방어 논리로 사용할 수 없습니다. 권고안이 어떻게 생성되었는지와 관계없이, 고객의 이익을 위해 행동해야 할 의무와 그 방법을 문서화할 의무는 인간 자문가에게 있습니다.

이러한 기존 프레임워크에 더해, EU AI Act(EU 인공지능법)는 2026년 1월부터 금융 자문 맥락에서 사용되는 AI 시스템에 대해 집행 가능한 고위험(high-risk) 의무를 도입했습니다. 신용도 평가, 세무 리스크 점수 산정 또는 투자 적합성 분석을 지원하는 AI 도구를 배포하는 기업은 적합성 문서(conformity documentation)를 유지하고, 인간 감독(human oversight) 메커니즘을 구현하며, 특정 시스템을 국가 당국에 등록해야 합니다. 단순히 AI 생산성 제품군을 구독한 15인 규모의 회계 법인에게 이러한 의무는 예고 없이 닥칠 수 있습니다.

이미 실행 중이며 이미 위험한 세 가지 AI 유스케이스 (Use Cases)

공식적인 AI 전략이 수립되기 전에도, 암스테르담의 대부분의 회계 법인은 이미 최소 세 가지 영역에서 AI를 채택했습니다. 각 영역은 구체적인 거버넌스 공백을 안고 있습니다.

문서 요약 및 검토 (Document summarisation and review). 고객 계약서, 연례 보고서 또는 규제 신고서를 요약하는 도구들이 널리 사용되고 있습니다. 여기서의 리스크는 요약 그 자체라기보다, 문서화된 검토 단계 없이 요약 결과물이 고객 대상 자문(advice)에 포함된다는 점입니다. 주니어 어소시에이트(junior associate)가 AI 요약본을 고객 메모에 그대로 붙여넣을 때, 전문적 책임의 연쇄(chain of professional responsibility)가 불분명해집니다. 기업은 고객에게 전달되는 결과물에 포함되는 모든 AI 출력물에 대해 문서화된 인간 참여형(human-in-the-loop) 프로세스를 갖추어야 합니다.

세무 조사 및 판례 검색 (Tax research and case law retrieval). AI 지원 조사 도구는 판례 분석과 국경 간 세무 조사 속도를 크게 높여줍니다. 이 분야의 거버넌스 공백은 인용의 신뢰성입니다. AI 시스템은 매우 높은 확신을 가지고 참조 문헌을 환각(hallucinate)합니다. 검증 프로토콜(verification protocol)이 없다면 잘못된 인용이 고객 보고서에 포함될 수 있습니다. 해결책은 절차적인 것입니다. AI가 출처인 법률 또는 규제 참조 사항이 고객 업무에 사용되기 전에 반드시 검증 단계를 거치도록 해야 하며, 이는 단순히 비공식적으로 전달되는 것이 아니라 기업의 품질 관리 시스템(quality management system)에 명문화되어야 합니다.

고객 커뮤니케이션 초안 작성 (Client communication drafting). AI의 도움을 받아 업무 수임 계약서(engagement letters), 고객 업데이트 및 자문 요약본을 작성하는 것은 흔한 일입니다. 여기서 AFM(네덜란드 금융감독청) 측면의 리스크는, 프롬프트(prompt)에 입력된 내용 외에는 특정 고객의 상황을 전혀 알지 못하는 시스템에 의해 개인화된 자문 언어가 생성되고 있다는 점입니다. 기업은 어떤 유형의 커뮤니케이션에 AI가 지원되고 있는지 감사(audit)해야 하며, 기업의 전문적 판단이 차별화된 가치를 제공하는 진정한 의미의 개인화된 자문이 단순히 프롬프트 출력물로 전락하지 않도록 보장해야 합니다.

암스테르담 부티크 기업을 위한 AI 거버넌스 프레임워크의 모습

거버넌스를 구축한다고 해서 전담 컴플라이언스(compliance) 팀이나 수억 원대의 기술 투자가 필요한 것은 아닙니다. 10명에서 30명 규모의 전문가 집단인 기업의 경우, 비례적인 AI 거버넌스 프레임워크(AI governance framework)는 네 가지 구성 요소를 갖추어야 합니다.

AI 활용 사례 등록부 (AI use case register). 현재 사용 중인 모든 AI 도구, 해당 도구가 적용되는 작업, 그리고 접근하는 데이터에 대한 문서화된 목록입니다. 이는 모든 규제 관련 논의의 기초이며, EU AI 법 (EU AI Act) 준수 평가의 시작점입니다. 구축하는 데 영업일 기준 하루가 소요되며 분기별 검토가 필요합니다.

데이터 분류 및 접근 정책 (A data classification and access policy). 재무제표, 세무 신고서, 실소유자 정보와 같은 고객 데이터는 기밀로 분류되며, 사용자 입력을 통해 학습하거나 계약상 데이터 처리 합의 (data processing agreements)가 결여된 AI 도구에는 절대로 입력해서는 안 됩니다. 기업은 승인된 도구 목록을 명확히 보유해야 하며, 고객 관련 업무에 승인되지 않은 도구를 사용하는 것을 금지해야 합니다.

인간 검토 체크포인트 (Human review checkpoints). AI의 결과물이 고객 대면 업무에 영향을 미치는 모든 워크플로우(workflow)에 대해, 지정된 인간 검토자가 결과물이 기업 외부로 나가기 전 정확성을 검증할 책임을 집니다. 이는 행정적 부담이 아니라, 전문인 배상 책임 보험 (professional indemnity coverage)을 유지하고 AFM(네덜란드 금융감독청)의 행위 준수 기대치를 충족하기 위해 요구되는 최소한의 표준입니다.

사고 및 에스컬레이션 절차 (An incident and escalation procedure). AI 도구가 생성한 결과물이 고객 업무에 사용되었으나 나중에 오류로 판명될 경우, 기업은 그 영향을 평가하고, 적절한 경우 고객에게 통지하며, 규제 목적을 위해 해당 실패 사례를 문서화하는 정의된 프로세스를 갖추어야 합니다. 이러한 절차가 없는 기업은 전문인 배상 책임 (PI) 청구 또는 감독 기관의 조사 발생 시 위험에 노출됩니다.

네덜란드 및 EU 규제 제약 하에서의 AI 도구 선정

EU AI 법 (EU AI Act)의 고위험 (high-risk) 분류는 도구 선정에 있어 엄격한 기준을 만듭니다. 전문적인 자문 맥락에서 신용도, 투자 적합성 또는 세무 리스크 노출에 관한 의사결정을 보조하거나 정보를 제공하는 AI 시스템은 고위험 범주에 해당합니다. 이러한 시스템의 제공자에게는 의무가 부여되지만, 이를 도입하는 기업 또한 마찬가지입니다.

고객 자문 워크플로(workflow)에 어떠한 AI 도구를 도입하기 전에, 암스테르담의 회계 법인들은 비례적인 적합성 점검(conformity check)을 수행해야 합니다. 이는 학습 데이터(training data), 모델의 한계점, 그리고 인간의 감독 메커니즘(human oversight mechanisms)에 관한 제공자의 문서를 검토하는 것을 의미합니다. 또한 제공자가 GDPR(일반 데이터 보호 규정)을 준수하는 데이터 처리 합의(data processing agreement)를 체결했는지 확인하는 것을 의미합니다. 그리고 해당 법인이 적용하려는 사용 사례(use case)가 법률에 따른 고위험(high-risk) 분류를 유발하는지 평가하는 것을 의미합니다.

이메일 초안 작성, 회의 요약, 내부 지식 검색과 같은 범용 생산성 도구(General-purpose productivity tools)는 고객 자문에 직접적인 영향을 미치지 않는 내부 워크플로를 위해 사용될 경우 고위험 경계 밖에 위치합니다. 이러한 구분은 운영 측면에서 중요합니다. 즉, 법인들은 내부 생산성 사용 사례에 대해서는 빠르게 움직일 수 있는 반면, 고객 대면 AI 애플리케이션에 대해서는 더 신중한 접근 방식을 취할 수 있습니다.

이러한 기준에 따라 모든 AI 도구를 평가하기 위한 객관적인 프레임워크로서, 유럽 중소기업을 위한 AI 도구 선택 스코어카드(AI Tool Selection Scorecard for European SMEs)는 산업별 규제 제약 사항을 고려한 구조화된 접근 방식을 제공합니다.

자주 묻는 질문 (Frequently Asked Questions)

우리가 단순히 기성품(off-the-shelf) AI 도구를 사용하는 경우에도 EU AI 법(EU AI Act)이 우리 회계 법인에 적용되나요?

네, 특정 상황에서는 그렇습니다. EU AI 법에 따라, 고위험 분류를 유발하는 맥락에서 기성품 도구를 포함한 AI 시스템을 도입하는 법인은 도입자(deployer)로 간주되며 준수 의무를 집니다. 만약 귀하의 법인이 고객의 재무적 결정(세무 계획, 투자 전략, 컴플라이언스 리스크 평가)에 영향을 미치는 자문을 생성하는 데 AI 도구를 사용한다면, 도입자 의무가 적용됩니다. 여기에는 기술 문서 유지 관리, 인간의 감독 구현, 시스템 성능 모니터링이 포함됩니다. 이 의무는 소프트웨어 벤더(vendor)에게만 있는 것이 아닙니다.

DNB(네덜란드 중앙은행)는 AI 모델을 사용하는 회계 및 자문 법인에 무엇을 기대합니까?

DNB의 모델 리스크 관리 (model risk management) 기대 사항은 정량적 모델 (quantitative models)을 사용하는 기관을 위한 광범위한 감독 프레임워크에서 파생되었으며, 의사결정에 영향을 미치는 모든 모델은 배포 전 검증 (validation), 지속적인 성능 모니터링 (performance monitoring), 그리고 모델 출력값에 대한 명확한 책임 (accountability)을 가져야 함을 요구합니다. 회계 법인의 경우, 이는 가치 평가 (valuations), 리스크 점수 산정 (risk scoring), 또는 시나리오 분석 (scenario analysis)에 사용되는 AI 도구에 가장 흔히 적용됩니다. DNB는 비례성 (proportionality) 원칙을 기대합니다. 즉, 소규모 법인이 대형 은행과 동일한 기준을 적용받지는 않지만, 법인의 규모와 관계없이 문서화된 거버넌스 (governance)에 대한 기대치는 적용됩니다.

AI 도구를 테스트할 때 고객 데이터를 어떻게 처리해야 합니까?

해당 도구가 이미 법인의 승인 목록에 있고 서명된 데이터 처리 계약 (data processing agreement)의 적용을 받는 경우가 아니라면, 고객 데이터를 AI 도구를 테스트하거나 평가하는 데 사용해서는 안 됩니다. 테스트 목적을 위해서는 익명화된 데이터 (anonymised data) 또는 합성 데이터 (synthetic data)를 사용하십시오. 이는 GDPR (일반 데이터 보호 규정) 의무이자 전문적 행동 요구 사항입니다. AI 평가를 시작하기 전에 고객의 재무 정보를 기밀 (confidential)로 분류하고 승인되지 않은 시스템에서의 사용을 금지하는 데이터 분류 정책 (data classification policy)이 마련되어 있어야 합니다.

공식적인 AI 거버넌스가 구축되지 않은 법인의 첫 번째 단계는 무엇입니까?

이미 사용 중인 것에 대한 감사 (audit)부터 시작하십시오. 팀을 대상으로 설문 조사를 실시하여 사용 중인 모든 AI 도구, 해당 도구가 적용되는 작업, 그리고 고객 데이터가 포함되는지 여부를 문서화하십시오. 이러한 유스케이스 레지스터 (use case register)는 규제 노출 (regulatory exposure)을 평가하고, 거버넌스 조치의 우선순위를 정하며, 필요한 경우 감독 기관과 소통할 수 있는 기준점을 제공합니다. 규제 조사 이전에 이러한 감사를 수행한 법인은 그렇지 않은 법인보다 구조적으로 더 강력한 위치에 있게 됩니다.

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• 벨기에 금융 서비스 기업을 위한 AI 전략 (AI Strategy for Belgian Financial Services Firms) — 인접 관할 구역 내 금융 서비스 중소기업(SME)들이 직면한 직접적으로 비교 가능한 규제 및 거버넌스 과제
• 벨기에 중소기업을 위한 EU AI 법(EU AI Act) 운영 체크리스트 (EU AI Act Operational Checklist for Belgian SMEs) — 규제 대상 워크플로(Workflow)에 AI를 도입하는 모든 EU 기반 중소기업(SME)에 적용 가능한 실무적인 준수(Compliance) 단계
• 유럽 중소기업을 위한 AI 도구 선택 스코어카드 (AI Tool Selection Scorecard for European SMEs) — 도입 전 EU 규제 제약 조건에 따라 AI 도구를 평가하기 위한 구조화된 프레임워크

작성자: Dr Hernani Costa | 제공: Core Ventures

원문 게시처: First AI Movers.

기술은 쉽습니다. 하지만 이를 손익계산서(P&L)와 연결하는 것은 어렵습니다. First AI Movers에서 우리는 단순히 코드를 작성하는 것에 그치지 않고, EU 중소기업(SME)을 위한 '경영진 신경계 (Executive Nervous System)'를 구축합니다. 우리의 AI 거버넌스 자문 및 AI 준비도 평가(AI readiness assessment) 서비스는 회계 법인, 금융 서비스 중소기업(SME), 그리고 규제 대상 기업들이 AI 전략을 운영상의 준수(Compliance)와 경쟁 우위로 전환할 수 있도록 지원합니다.

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