📣 S-Pert 2025년 하반기 간담회 하이라이트

🌿 점점 화려해지는 S-Pert 간담회의 컨텐츠 라인업~

이번 간담회에서는 올해 진행된 주요 프로젝트와 사내 팀 소개, 그리고 AI·회계 기준 변화까지 다양한 주제가 한자리에 모였습니다. 점점 더 간담회의 내용이 다양해지고 깊어지고 있다는 점을 느낄 수 있는 자리였습니다.

발표자들의 핵심 내용을 가볍게 정리해 보았습니다.

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1️⃣F사 : 글로벌 법인을 잇는 S/4HANA & SWIFT 프로젝트

첫 번째 발표는 지난 간담회에서 시작을 알렸던 F사 프로젝트 이야기였습니다.

F사는 전 세계 법인에서 쓰던 기존 SAP ECC 기반 시스템을 S/4HANA로 전환하면서, 미국·브라질·말레이시아·인도네시아 등 해외 법인의 시스템을 하나로 통합하는 대형 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이 과정에서 SWIFT 연계를 S/4HANA 환경에 맞게 재구축하고, 1년의 일정으로 내년 해외 법인 오픈을 목표로 달리고 있다는 이야기가 공유되었죠🚀.

프로젝트는 인프라와 기본 환경을 세팅하는 준비 단계에서 시작해, 각 법인의 지급 프로세스를 분석·설계하고, 솔루션 개발과 FTP 송수신 테스트, 실제 지급 테스트와 연계 검증, 그리고 마지막으로 본사 자금팀과 해외 법인 사용자 테스트까지 단계적으로 진행되는 SWIFT 프로젝트의 교본과 같은 과정이 인상 깊었고 몇 가지 특화 기능 개발을 통해 S-Pert의 SWIFT 솔루션이 더 한창 단단해지는 계기가 된 것 같습니다.

BIC사용에 대한 고민과 해외 은행별 테스트 일정 차이로 인한 일정 지연, 신규 은행 추가 요청과 같은 이슈들을 해결하는 과정은 향후에도 언제든지 일어날 수 있는, 실제 글로벌 프로젝트에서 흔히 마주치는 고민들이었기에 더욱 의미가 있었던 것 같습니다.

2️⃣S사: F110 대신 CBO, 그리고 펌뱅킹·자금 수지 고도화

S사 차세대 ERP 프로젝트는 펌뱅킹과 자금수지 영역에 대한 구축 사례였습니다.

다른 구체적인 내용도 많았지만 아래와 같이 특징들을 정리해볼 수 있겠네요.

핵심 특징

• F110 미사용, 대신 CBO 기반의 기존 지급 방식 유지

• 지급 방식 2종 구조 (① CBO 바로 반제 ② 결제 후 반제)

• 지급 대상 리스트(ZFIR0030)를 중심으로 기능 전면 정비

• 외화 지급은 개별 조회 방식 → 펌뱅킹 자동화로 전환

• 각종 정산·지로·카드·상계 프로그램을 새롭게 개발하여 업무 흐름 단순화

자금 수지 개선

• 신규 ‘자금 현황’ 프로그램으로 일일 자금 현황 한눈에

• CMS 거래 내역 수신을 위한 신규 테이블 및 수신 펑션 개발

• 보고서 성능 개선

• 연간 실적 보고서 및 법인 통합 리포트 신규 개발

보안 영역

• 개인정보 전면 마스킹 적용🔐

• 전문 수신 데이터에 대한 암호화 및 주기적인 삭제

• 보안 기업답게 데이터 보관 정책까지 시스템화

발표자는 “펌뱅킹 구조와 높은 보안 요구사항, 자금 수지 통합 리포트까지 여러 난제들이 있었지만, 현업과의 긴밀한 협업 덕분에 완성도 높은 결과를 만들 수 있었다”는 소감을 전했습니다.

3️⃣MX 전문 전환: MT에서 XML로, 국제 표준으로의 업그레이드

세 번째 발표는 ‘MX 전문 전환’이라는 다소 기술적인 주제였지만, 실무에 바로 연결되는 내용이라 금융·자금 쪽 담당자들에게 특히 관심을 끌었습니다. 기존 MT 전문은 사람이 읽기 편한 텍스트 기반 구조였지만, 필드 길이 제한과 보정 필드 자동화의 어려움이 늘 발목을 잡았습니다. MX 전문은 이를 국제 표준 XML 형식으로 재구성해, 태그 단위로 정보를 세분화하고 자동화하기 쉬운 구조로 바꾸는 작업입니다.

SWIFT는 이미 MT 서비스 종료를 선언했고, 은행들은 2026년까지는 MT로 보내더라도 내부에서 MX로 변환해 처리 예정입니다. 솔루션 입장에서는 결국 MX 기준으로 전문을 관리해야 하기 때문에, 은행별 전문 번호·구분 코드를 따로 관리하면서 다양한 은행의 전문에 유연하게 대응하도록 설계했습니다.

저희 솔루션에서는 ‘ZSFR_MXSVC’라는 MX전문변환 프로그램을 통해 은행별 전문구분, 서비스 이름, 변환 사용 여부 등을 관리하고, 송금 시 등록된 기준에 따라 은행별 전문양식으로 자동 변환하는 기능을 제공합니다.

발표자는 “국내 송수신 테스트뿐 아니라 타발 거래에 대해서도 충분한 테스트가 필요하다”는 점을 강조하며, 은행·벤사별 오픈 일정이 제각각이기 때문에 실제 일정 협의가 프로젝트 성공의 중요한 포인트라고 정리했습니다.

4️⃣AI x ERP: S사 사례로 본 현실적인 AI 에이전트 도입

네 번째 발표는 요즘 가장 핫한 주제인 AI, 그중에서도 AI 에이전트와 ERP 연계에 대한 이야기였습니다. S사에서 수행한 프로젝트 경험을 바탕으로, “AI가 실제 업무에서 무엇을 잘할 수 있는지”, 그리고 “어디서부터 시작해야 덜 실패하는지”에 초점을 맞췄습니다.

AI에 대한 기대는 매우 높지만, 실제로는 AI 프로젝트의 성공률이 30% 수준에 그친다는 통계도 소개되었습니다. 많은 기업이 “AI가 모든 걸 자동으로 해줄 것”이라는 기대를 가지고 시작하지만, 막상 프로젝트를 진행하는 팀 입장에서는 효율성에 대한 의문과 ‘거품론’이 함께 따라오는 것이 현실입니다.

재무·리스크·자금 등 각 영역에서 AI가 사람보다 잘할 수 있는 업무, 특히 반복적이고 규칙 기반이지만 데이터 양이 많은 업무를 우선 선정해야 한다는 메시지가 인상적이었습니다.

예를 들어 전수 검토가 필요한 내부 통제 업무에 대한 대량 트랜잭션을 사람이 직접 확인하면 며칠씩 걸리지만, AI 에이전트를 잘 설계하면 시간 내에 처리할 수 있다는 얘기는 실제로 우리 옆에 다가온 AI의 실용성에 대한 체감을 느끼게 하였습니다. OCR 처리나 다양한 형태의 인보이스 인식에서는 기존 RPA보다 AI가 훨씬 유연하게 대응할 수 있다는 점이 강조되었습니다. “AI가 저부가가치 반복 업무를 가져가고, 사람은 판단이 필요한 고부가가치 업무에 집중한다”는 그림이 제법 현실적인 수준으로 다가온 셈입니다.

이 과정에서 SAP 컨설턴트와 AI 개발자 간 협업, API 설계, 예상 질문지와 용어집 정리 등 보이지 않는 준비 작업이 얼마나 중요한지도 솔직하게 공유되었습니다.

5️⃣운영지원팀: 고객사의 오늘을 지키는 든든한 백업

프로젝트나 신기술 발표가 ‘미래’를 이야기한다면, 운영지원팀은 회사 솔루션이 고객사의 ‘오늘’도 안정적으로 돌아가도록 받쳐주는 역할을 맡고 있습니다 😊

운영지원팀은 금융 상품, 펌뱅킹, 자금 수지, 리스 회계 등 네 가지 솔루션 영역을 중심으로, 구축이 완료된 고객사의 안정적인 운영을 지원합니다. 고객사는 오류 문의, 개선 요청, 장애 사항 등을 메일·전화·메신저로 접수하고, 운영지원팀은 이를 ITSM으로 체계적으로 관리하면서, 정기 회의를 통해 우선순위를 조정하고 해결 방안을 논의합니다. 이런 활동들이 쌓여 결국 솔루션 고도화와 표준화로 이어지고 있습니다.

현재 팀은 개발자와 컨설턴트가 함께 7명으로 구성되어 있으며, 약 30개 고객사를 지원하면서 올해에만 900건이 넘는 문의를 처리했습니다.

매년 진행하는 솔루션 유지보수 교육도 중요한 활동 중 하나입니다. 올해는 9월에 13개 고객사, 약 40명이 참석해 솔루션 변경 사항과 운영 팁을 공유하며, 고객사와의 접점을 넓히는 시간을 가졌습니다.

6️⃣K-IFRS 18 도입과 금융 솔루션 대응

IFRS 18 발표는 다소 무거운 회계 주제였지만, 실제 시스템과 솔루션에 미치는 영향이 커서 많은 분들이 집중해서 들은 세션이었습니다.

2027년 1월부터 도입되는 K-IFRS 18의 핵심은 "손익계산서 구조변경", "손익의 분류", "공시 강화"로 생각할 수 있으며 기존에는 영업/비영업 두 가지 범주로 나누던 손익을 영업·투자·재무 세 가지 범주로 세분화하고, 특히 영업이익의 범위를 “재무·투자에 속하지 않는 잔여 손익 전체”로 규정하는 것이 큰 변화입니다.

이 변경으로 인해 기업의 본질적인 비즈니스는 그대로인데도 영업이익 숫자가 크게 변하는 일이 발생합니다. 예를 들어, 유무형 자산의 손상이나 처분 손익처럼 기존에 영업 외로 보던 항목들이 영업 쪽으로 이동하면서, 상당수 기업이 ‘영업이익이 줄어든 것처럼 보이는’ 상황을 맞게 됩니다. 외환 손익도 이제는 영업·투자·재무 활동의 성격에 따라 나누어야 해서, 매출채권에서 발생한 환차손익은 영업, 외화차입 이자는 재무, 일반 투자 목적의 환손익은 투자로 분류해야 합니다.

이 변화는 금융 솔루션과 ERP 시스템에도 직접적인 영향을 줍니다. 계정과목 체계를 더 세분화하고, 거래 유형 옆에 손익 유형을 별도로 입력해서 자동 분개가 흘러가도록 설계해야 하기 때문입니다. 동일한 예금 거래라도 어떤 활동에 속하느냐에 따라 다른 계정으로 분개해야 하니, 솔루션에서는 COA·계정결정 키·손익 유형 필드 등을 재정의해야 합니다. 여기에 더해, 내부 관리용 기존 손익 구조와 외부 공시용 IFRS 18 구조를 동시에 운영하는 ‘듀얼 FS’ 요구도 커지고 있어, 실제 프로젝트 규모는 생각보다 꽤 큰 변화가 될 전망입니다.

7️⃣S-Pert AI 에이전트: 우리가 만드는 AI Agent

마지막 발표는 에쓰퍼트가 직접 개발 중인 AI 에이전트에 대한 소개와 시연이었습니다 🤖

생성형 AI와 LLM의 기본 개념부터 시작해, 업무에 바로 연결되는 에이전트까지 자연스럽게 이어지는 구성이라, AI에 익숙하지 않은 분들도 이해하기 쉽게 진행되었습니다.

LLM이 문장을 토큰으로 쪼개고, 정수 ID를 거쳐 벡터로 임베딩하는 방식, 그리고 트랜스포머·어텐션 구조로 문맥을 이해한다는 설명은 “AI가 문장을 어떻게 이해하길래 이렇게 자연스럽게 대답할 수 있을까?”라는 궁금증을 풀어주는 부분이었습니다.

그 위에 올라가는 AI 에이전트는 단순히 대답만 하는 챗봇이 아니라, 목표를 이해하고 계획을 세워 실제 액션까지 수행하는 ‘실행형 AI’라는 점도 강조되었습니다. LLM이 설명을 잘하는 친구라면, AI 에이전트는 설명도 잘하고 대신 일을 해주는 친구라는 비유가 인상적이었습니다.

에쓰퍼트가 목표로 하는 AI 에이전트의 방향은 크게 두 가지입니다. 하나는 미래 예측을 통해 결제 시점, 자금 운용, 운영 전략 등을 능동적으로 관리하는 것, 다른 하나는 트랜잭션 처리를 자동화해 사람이 여러 화면을 옮겨 다니며 입력하던 업무를 자연어 한 문장으로 처리할 수 있게 하는 것입니다. 이를 위해 RAG 기반 외부 데이터 연계, 파인튜닝 기반 도메인 특화 모델, 벡터 DB 기반 문서 검색 등 다양한 기술에 대한 조합을 검토하고 있습니다.

시연에서는 Google Gemini, Azue OpenAI 기반 SAP 연동 ABAP 에이전트와 사내에서 자체 개발 중인 S-Pert AI 에이전트를 차례로 보여주었습니다. 사용자가 자연어로 “어제 특정 계좌의 전표 보여줘”라고 요청하면, LLM이 적절한 SAP 펑션을 선택하고 파라미터를 구성해 호출한 뒤 결과를 다시 자연어로 정리해 주는 구조, 그리고 벡터 DB에 저장된 사내 문서를 바탕으로 결산/휴가 정책을 답변해 주는 구조가 실제로 작동하는 모습을 볼 수 있었습니다.

내부적으로는 OpenAI 모델, 채팅 메모리, MCP 기반 SAP 통신, 벡터 스토어, 웹 검색 API 등이 조합되어 있으며, 앞으로는 Python 기반의 독자적인 에이전트 플랫폼으로 확장해 나갈 계획도 공유되었습니다.

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이번 간담회는 S/4HANA 전환과 펌뱅킹 고도화 같은 전통적인 ERP 주제부터, MX 전문과 IFRS 18 같은 규제·표준 변화, 그리고 AI 에이전트와 사내 운영·지원 조직 소개까지, 회사가 현재 어디쯤 와 있고 어디로 나아가고 있는지를 한 번에 조망할 수 있는 자리였습니다.

컨설턴트, 개발, 운영등 구성원 모두가 한 자리에 모여 “우리 시스템과 업무가 앞으로 어떻게 바뀔지”를 함께 고민한 시간이었다는 점에서, 단순한 정보 공유를 넘어 회사의 다음 챕터를 준비하는 의미 있는 행사였다고 정리할 수 있겠습니다 🙂