AI 예측의 신뢰도와 개입원칙

“예측은 언제나 추정이다. 중요한 건 속도와 방향이다.”

1. 왜 AI 기반 추정이 실무에서 유용한가요?

AI는 일정한 알고리즘(예: 회귀분석)을 통해 ERP 데이터를 자동 분석하고, 고정비와 변동비를 정량적으로 추정합니다. 이는 다음과 같은 이유로 SME 환경에서 매우 효과적입니다:

✅ 정량화된 기준에 따른 자동 분류

✅ 사람의 주관을 줄여 일관된 결과 제공

✅ 예산 및 KPI 시뮬레이션에 바로 연결 가능

특히 finex는 원장 데이터 기반으로 고정/변동비를 자동 추정하며, 예산 계획까지 연동됩니다.

---

📊 2. AI 예측의 신뢰도는 충분한가요?

AI 예측은 완벽한 ‘정답’을 제공하는 것이 아니라, 실무 판단에 필요한 ‘신뢰 가능한 기준’을 제공합니다. 예측의 신뢰도는 다음 두 가지 기준으로 판단합니다:

기준	설명	SME 실무에서의 활용 방식
정확도	실제값과의 근접도	완벽보다 일관된 기준이 더 중요
설명력	왜 그렇게 분류되었는지 해석 가능성	회귀계수와 R² 값으로 충분한 해석 가능

KPI 분석과 예측 자체도 ‘추정’입니다. 완전함보다 합리적 판단 근거로서 충분히 활용할 수 있도록 합니다.

---

🧩 3. 실무자가 개입할 수 있는 상황은?

finex는 기본적으로 완전 자동화를 지향하지만, 아래와 같은 예외 상황에서는 실무자의 개입이 필요할 수 있습니다. :

• 일시적인 이벤트성 비용 발생 (예: 마케팅비 폭증)

• 비정상 거래 포함 (예: 일시적 영업 중단, 구조조정 등)

이 경우에만 수동 분류 기능을 통해 고정/변동비 유형 직접 수정을 지원합니다.

---

🛠️ 4. 파이넥스의 개입원칙

항목	원칙 내용
기본값	AI 회귀분석 결과를 기반으로 자동 분류
편집 가능	실무자 필요 시 수동 조정 가능 (*예외적 상황에서만 권장)
추천 방식	대부분은 자동 분석 그대로 사용하고, 이상치만 선택적으로 개입

---

💬 파이넥스의 철학

“AI는 판단을 대신하는 것이 아니라, 판단을 빠르게 만들어주는 도구입니다.”

회귀분석도 KPI 예측도 실행 가능한 통찰력(insight)을 제공하는 도구로 이해해야 합니다. 추정값은 판단을 위한 방향성일 뿐, 회계감사나 세무신고처럼 절대적 정답이 필요한 영역은 아닙니다.