DigiKey의 회계 혁신: AI 에이전트로 백로그를 비즈니스 가치로 전환한 사례

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DigiKey는 다국어, 다통화 환경에서 발생하는 방대한 전자 결제 데이터를 수동으로 대조하는 과정에서 심각한 업무 백로그와 감사 리스크에 직면했다.

LLM을 도입하여 난해한 은행 메모에서 핵심 정보를 추출하고, 이를 내부 회계 데이터와 대조하여 송장을 자동으로 매칭하는 시스템을 구축했다.

Dataiku 플랫폼을 통해 데이터 과학자, 엔지니어, 회계 팀이 협업할 수 있는 통합 환경을 마련하여 실험에서 운영 단계로의 전환 속도를 높였다.

AI Strike Teams라는 단기 집중 협업 그룹을 운영하여 부서 간 장벽을 허물고 특정 비즈니스 문제를 엔드투엔드로 해결하는 방식을 채택했다.

현재 92%의 영수증 처리에 AI가 개입하며, 62%는 완전 자동화, 19%의 복잡한 사례만 인간이 검증하는 효율적인 구조를 완성했다.

결제 대조(Payment Reconciliation): — 은행 입금 내역과 기업의 송장(Invoice) 데이터를 비교하여 일치시키는 회계 프로세스이다. 다양한 통화, 언어, 파일 형식이 혼재된 환경에서 수작업으로 진행할 경우 오류 발생 가능성이 높고 시간이 많이 소요되는 핵심 업무이다.
에이전트형 AI(Agentic AI): — 단순한 텍스트 생성을 넘어 특정 목표를 달성하기 위해 도구를 사용하거나 의사결정을 내리는 자율적인 AI 시스템이다. 이 사례에서는 복잡한 은행 메모를 해석하고 내부 데이터와 대조하여 자동으로 결제를 처리하는 역할을 수행한다.
투자 대비 효과(ROI): — 투입된 자본 대비 얻은 이익의 비율을 의미한다. AI 프로젝트에서는 단순한 기술적 성공을 넘어 실제 비즈니스 가치 창출과 운영 비용 절감 여부를 판단하는 핵심 지표로 활용된다.
교차 기능 팀(Cross-functional Team): — 서로 다른 부서나 전문 지식을 가진 인력들이 하나의 목표를 위해 모인 팀이다. 데이터 과학자, 엔지니어, 회계 전문가가 협력하여 AI 모델이 실제 비즈니스 워크플로에 적합하게 작동하도록 보장하는 역할을 한다.