Gridie Blog

AI 부가세 신고의 진짜 어려움은 계산이 아니라 매입세액 불공제 판단과 누락 탐지입니다. 문서를 읽는 챗봇이 아니라 MCP로 ERP에 연결된 에이전트가 핵심인 이유를 2026 현재 시도와 함께 정리했습니다.

재무팀의 45%가 AI를 파일럿에 머물러 두고 17%만 운영에 넣습니다. 파일럿 감옥을 넘어 운영으로 전환하는 세 가지 조건을 2026 데이터로 정리했습니다.

AI ERP 데이터 보안의 진짜 질문은 '내 분개가 벤더의 AI 모델을 학습시키나'입니다. 온프레미스·클라우드·AI 학습 세 경로와 SAP·더존의 실제 학습 정책, 개인정보 국외이전·전자세금계산서 보관 의무를 2026년 기준으로 정리했습니다.

더존 원AI, SAP Joule, AI-native 에이전트(Rillet·Campfire·Digits)를 기능표가 아니라 감사가능성으로 비교했습니다. 세 AI가 실제로 자동화하는 지점, AI가 만든 분개를 감사에서 설명할 수 있는지, 한국 세무·전자세금계산서 처리와 HITL 정확도를 2026 기준으로 정리했습니다.

제조 AI ERP는 화려한 에이전트 발표와 달리 실제 운영률이 3%에 그칩니다. 검증된 성공사례가 없다면 작은 성공부터 만들어야 합니다. 영업서류·청구수금·생산계획·재고출고·매입전표 반복업무 5대장 중, 문서가 곧 정답이고 현금 임팩트가 큰 청구·수금·매입 사이클부터 연결하는 순서를 정리했습니다.

흑자도산은 특별한 불운이 아니라 손익과 현금을 같은 숫자로 착각할 때 옵니다. 손익계산서의 이익은 발생주의로 인식된 숫자일 뿐 통장 잔고가 아닙니다. 성장기일수록 운전자본이 현금을 삼킵니다. 현금전환주기(CCC)와 13주 현금흐름표로 유동성을 손익이 아닌 현금흐름으로 경영하는 법을 실리콘투 사례와 함께 정리했습니다.

touchless close(무접촉 마감)는 결산을 며칠 앞당기는 속도 경쟁이 아닙니다. 마감이 오래 걸리는 건 인력이 부족해서가 아니라 사람이 손대야 굴러가는 프로세스 탓입니다. 거래가 뜨는 순간 검증·대사가 끝나 있으면 마감은 기간 말의 사건이 아니라 상시 상태가 됩니다. Canon·RedTail 사례와 대사 하나부터 시작하는 법을 정리했습니다.

AI ERP 선택은 '제일 좋은 것'을 찾는 문제가 아닙니다. 기능은 이미 상향평준화됐고, 실제 후회는 규모·해외 확장·업종·전환비용·감사요건에서 찾아옵니다. SAP·더존·영림원과 AI-native ERP를 다섯 가지 질문과 시나리오로 고르는 법, 그리고 놓치기 쉬운 도입기간·비용·감사요건을 2026 기준으로 정리했습니다.

AI 회계의 최대 리스크는 환각(틀린 숫자)이 아니라 통제 실패입니다. AI가 맞는 분개를 해도 왜 그렇게 했는지를 감사에서 재구성하지 못하면, SOX 기준상 결과가 맞아도 통제 결함입니다. COSO·NIST·EU AI Act가 2026년 무엇을 요구하기 시작했는지 정리하고, 감사 가능한 AI 회계의 다섯 가지 통제를 실무 수준으로 풀었습니다.

재무 AX 도입 2026을 데이터로 분석합니다. 재무팀의 45%가 파일럿에 갇혀 있고 핵심 업무에 AI를 실제로 쓰는 곳은 17%뿐이지만, 생산 단계에 도달한 소수는 3년 4.2배 ROI를 봅니다. 파일럿 감옥에서 성과를 가르는 것은 모델 성능이 아니라 데이터·도메인·오너십임을 짚고, 재무 조직이 확산까지 가는 도입 로드맵을 정리했습니다.

AI ERP 2026을 발표가 아니라 실사용·매출로 분석합니다. SAP는 Joule 에이전트를 224개까지 늘렸지만 AI를 이미 쓰는 SAP 고객사가 그것을 SAP로 운영하는 비율은 3%였고, 국내 1위 더존비즈온은 7월 15일 상장폐지됐으며, AI 회계 스타트업 한 곳은 대기자 700개사를 남기고 문을 닫았습니다. 붙이는 진영과 새로 짓는 진영을 실제 기능·실사용·수익화로 뜯고, CFO가 무엇을 봐야 하는지 정리했습니다.

재무 AI 트렌드 2026을 일자리 데이터로 분석합니다. 회계·재무 신입 채용이 급감하는 동안 AI 역량을 갖춘 인력에는 평균 62%의 임금 프리미엄이 붙습니다. 같은 직업이 판단 직군과 입력 직군으로 갈라지는 two-track 현상을 방사선과 사례로 읽고, 재무담당자가 판단 쪽으로 넘어가기 위해 지금 준비할 것을 다섯 단계로 정리했습니다.

실시간 FP&A의 핵심은 결산을 며칠 앞당기는 게 아니다. 마감을 앞당겨도 끝난 달의 매출은 바뀌지 않는다. 실시간 FP&A가 중요한 이유는 결과(lagging)를 만들어내는 행동지표(leading·driver)를 기간 중에 바로잡을 수 있기 때문이다. driver-based planning과 실제 사례로 정리했다.

매출 2000억 제조 강자의 AX 도입기. 납기준수율은 의지가 아니라, 변경 공유·자재 가용재고·생산 현황을 시스템에 담는 구조에서 나옵니다.

매출 2,885억, 임직원 1,000명 규모의 색조 화장품 ODM 기업이 자기 회사를 한눈에 보지 못했던 이유. 제조업 AX는 AI 도구를 나눠주는 데서 시작되지 않았다.

전 세계를 누비던 회계사가 왜 엑셀 AI를 만들게 되었을까. 통상 실무부터 ERP 컴플라이언스, 인하우스 재무 리더, Virtual CFO까지—흩어져 있던 경험들이 그리디(Gridie)라는 하나의 제품으로 모이기까지의 이야기.

데이터를 저장하지 않고, AI 학습에 쓰지 않으며, 국내 데이터 상주와 AES-256 암호화로 보호합니다. 회계사가 직접 만든 AI, 그리디가 재무팀의 신뢰를 지키는 방법을 솔직하게 설명합니다.

SAP가 200개 AI 에이전트를 발표한 그 분기, Oracle·Workday·더존비즈온도 각자 발표를 냈습니다. 같은 방향처럼 보이지만 네 회사는 완전히 다른 게임을 하고 있습니다. 15년차 회계사이자 그리디 창업자의 시선으로 4사 베팅을 비교하고, CFO가 지금 답해야 할 4가지 질문을 정리했습니다.

제조업 AX 프로젝트나 재무 자동화 미팅을 나가면 가장 많이 듣는 질문입니다. 우리 회사에 딱 맞게 시스템을 짜주는 SI업체 구축과 그리디(Gridie)는 대체 무엇이 다를까요?

AI는 단순한 도구를 넘어 제조업의 운영 시스템 자체를 바꿉니다. K-뷰티의 성공 DNA를 통해 제조업의 밸류업을 이끌어내는 AX(AI 전환)의 실질적인 현장 이야기를 전합니다.

클로드는 개인의 작업을 잘 처리하지만, 그리디는 데이터 연동과 워크플로우를 통해 팀의 업무 자체가 스스로 돌아가는 운영 시스템을 만듭니다.

우리는 일을 하려 했지, 하루 종일 엑셀을 만지고 싶진 않았습니다. AI 시대, 엑셀을 잘 하는 것은 더 이상 일을 잘하는 것이 아닙니다.

많은 AI 제품이 기본처럼 사용하는 RAG 아키텍처. 하지만 정말 필요한 선택일까요?

그리디는 AI 기반 스프레드시트 자동화 플랫폼으로, 회계 실무와 개발 기술을 결합해 반복 업무를 워크플로우로 자동화합니다.

기업용 소프트웨어의 한계와 그리디의 탄생