AI 시대에 비용 통제가 무너진 이유는 CFO의 통제력이 약해져서가 아닙니다. '통제할 수 없는 방식으로 지출이 발생하는 구조'가 되었기 때문입니다. 그리고 곧, 이 구조는 또 한 번 근본적으로 바뀝니다.

비용은 정말 통제되고 있는가? CFO가 느끼는 '착시'

표면적으로는 모든 게 정상입니다. 예산은 존재하고, 승인 프로세스도 있고, 월별 리포트도 예정대로 나옵니다. 시스템은 돌아가고 있고, 숫자는 집계되고 있습니다. 그래서 많은 조직에서 "우리는 비용 관리를 하고 있다"고 말합니다.

그런데 CFO가 체감하는 현실은 다릅니다. 비용은 계속 늘어나고, 왜 늘었는지 명확하게 설명하기 어렵고, 줄이려 하면 현업의 반발만 커집니다. 분기 리뷰 때마다 같은 질문이 반복됩니다. "이 비용은 왜 이렇게 늘었죠?" 하지만 돌아오는 대답은 늘 모호합니다.

통제는 작동하는 것처럼 보이지만, 판단은 작동하지 않는다는 이야기입니다. 숫자는 있는데 의사결정은 안 되는 상황. 이게 지금 CFO가 마주한 착시입니다.

AI Agent 시대, 비용이 '결정되는 방식' 자체가 바뀌었다

과거의 비용 결정 구조를 떠올려 보세요. 중앙에서 집중 관리하고, 연 단위로 예산을 짜고, 구매 단위도 명확했습니다. 서버를 사든, 소프트웨어 라이선스를 사든, 품의서가 올라오고 결재가 떨어져야 지출이 발생했습니다. CFO는 그 흐름 위에 있었습니다.

지금은 완전히 다른 세상입니다. 현업과 개인 단위로 지출이 발생하고, 월·분기 단위로 반복되며, 구독과 API 호출 기반으로 비용이 쌓입니다. 사람이 결재하기 전에, 이미 비용은 발생해 있습니다. 그리고 이 변화는 아직 초입입니다.

핵심적인 변화는 이겁니다. 비용은 더 이상 "결재되는 것"이 아니라 "자동으로 발생하는 것"이 됐습니다. CFO는 승인하지 않았지만, 비용은 합법적으로 쌓입니다. 통제의 접점 자체가 사라진 겁니다.

매버릭 구매가 늘어서가 아니다 — 통제 '단위'가 사라졌다

많은 조직이 문제를 이렇게 정의합니다. "매버릭 구매가 늘었다", "현업이 말을 안 듣는다"고요. 그래서 해결책도 '통제 강화'로 향합니다. 승인 단계를 늘리고, 구매 정책을 조이고, 교육을 강화합니다. 하지만 효과는 제한적입니다. 왜일까요?

이건 현상 진단일 뿐, 구조 진단이 아니기 때문입니다. 진짜 문제는 비용이 '프로젝트·목적·성과' 단위로 묶이지 않는다는 것입니다. 지출이 조직의 언어로 설명되지 않습니다. A팀의 비용이 늘었다는 건 알지만, 그게 어떤 업무를 위한 것인지, 성과와 연결되는지는 알 수 없습니다.

CFO 입장에서 던져야 할 질문들이 있습니다. "이 지출은 어떤 업무를 지원하는가?", "이 비용을 중단하면 어떤 영향이 있는가?" 지금의 비용 데이터는 이 질문에 답하지 못합니다. 통제할 '단위'가 없으니, 통제 자체가 불가능해진 겁니다.

비용 데이터는 있는데, 판단에 필요한 데이터는 없다

현재 CFO가 가진 데이터를 보면요. 카드 데이터는 '얼마 썼는가'를 알려주고, ERP는 '언제 정산됐는가'를, 예산 데이터는 '초과했는가'를, 계약 데이터는 '얼마를 내고 있는가'를 보여줍니다. 데이터는 많습니다. 어쩌면 과거 어느 때보다 많을 겁니다.

그런데 CFO가 실제로 필요한 데이터는 다릅니다. 왜 이 비용이 반복되는가, 대체 가능한가, 줄이면 어떤 리스크가 있는가를 알아야 합니다. "이 지출을 멈추면 어떤 업무가 멈추는가?", "이 비용은 매출과 어떤 상관관계가 있는가?" 이런 질문에 답할 수 있어야 진짜 판단이 가능합니다.

비용 데이터는 충분하지만, '판단 데이터'는 없습니다. 그래서 비용 통제는 숫자 관리로 전락합니다. 줄이라고 하면 일괄 10% 삭감, 늘리라고 하면 전년 대비 증액. 전략이 아니라 산술이 됩니다.

곧 AI Agent가 구매를 관리한다 — 그때 데이터는 준비되어 있는가?

여기서 시선을 미래로 돌려야 합니다. AI Agent는 단순히 비용을 발생시키는 주체로 끝나지 않습니다. 곧 AI Agent가 구매 데이터를 분석하고, 최적화하고, 의사결정을 지원하는 시대가 옵니다. 구매 Agent가 지출 패턴을 분석하고, 중복 구매를 찾아내고, 협상 타이밍을 제안하는 시대. 이건 먼 미래가 아닙니다.

그런데 질문이 있습니다. 그 Agent가 일하려면 무엇이 필요할까요? 데이터입니다. 그것도 흩어져 있는 데이터가 아니라, 한 곳에 모여 있고, 구조화되어 있고, 시각화된 데이터입니다. Agent는 엑셀 파일 열 줄 모릅니다. ERP 여기저기 흩어진 데이터를 알아서 긁어오지 않습니다. Agent가 판단하려면, 판단할 수 있는 환경이 먼저 갖춰져야 합니다.

지금 구매 데이터가 어디에 있는지 생각해 보세요. 카드사 리포트, ERP, 계약 관리 시트, 각 팀의 폴더. 사람도 파악하기 어려운 이 구조에서, Agent가 제대로 작동할 수 있을까요? AI Agent 시대를 준비한다는 건, Agent가 읽고 판단할 수 있는 데이터 환경을 만든다는 것입니다.

AI는 비용 통제를 무너뜨린 것이 아니라, 한계를 드러냈다

여기서 관점 전환이 필요합니다. AI가 비용을 망가뜨린 게 아닙니다. 기존 비용 통제 방식이 AI 시대의 속도·분산·자동화를 감당하지 못한 것입니다. 과거에도 이 문제는 있었지만, 속도가 느려서 드러나지 않았을 뿐입니다. AI가 그 속도를 극적으로 높이면서, 숨겨져 있던 구조적 한계가 수면 위로 올라왔습니다.

그리고 이제 AI는 새로운 질문을 던집니다. "나에게 일을 시키려면, 데이터가 준비되어 있는가?", "내가 분석하고 최적화할 수 있는 환경이 갖춰져 있는가?" 이건 단순한 기술 질문이 아닙니다. 조직이 AI 시대에 진짜로 준비되어 있는지를 묻는 질문입니다.

하지만 대부분의 CFO는 아직 그 질문에 답할 수 있는 구조를 갖고 있지 않습니다. 데이터는 있지만 흩어져 있고, 시스템은 있지만 연결되지 않습니다. AI Agent 시대가 요구하는 건 더 강한 통제가 아니라, Agent가 작동할 수 있는 데이터 인프라입니다.

정리: 비용 통제가 무너진 단 하나의 이유, 그리고 다가올 미래

비용 통제가 무너진 이유는 단 하나입니다. 비용을 '통제의 대상'으로만 보고, '구조의 결과'로 설계하지 않았기 때문입니다. 비용은 어디선가 갑자기 튀어나오는 게 아닙니다. 조직이 일하는 방식, 선택하는 도구, 반복하는 프로세스의 결과물입니다.

그리고 미래는 한 발 더 나아갑니다. 곧 AI Agent가 구매를 분석하고, 최적화하고, 제안하는 시대가 옵니다. 그때 필요한 건 흩어진 데이터가 아니라, 한 곳에 모여 있고, 구조화되어 있고, Agent가 읽을 수 있는 데이터입니다. 그게 없으면 Agent는 작동하지 않습니다.

그래서 BSM(Business Spend Management)이 필요합니다. 모든 구매 데이터를 한 솔루션에 모으고, 시각화하고, AI Agent가 판단할 수 있는 환경을 만드는 것. 다음 편에서는 그 구체적인 방법에 대해 이야기합니다.

📌 다음 시리즈 예고

② BSM이란 무엇인가: AI 시대 CFO를 위한 지출 관리의 새로운 프레임

③ 2026 CFO의 선택: 어떤 BSM을 도입해야 하는가