기업은 매일 수많은 거래를 처리하기 때문에 관리자의 관심도 현재 업무에 집중되기 쉽습니다. 하지만 횡령이나 배임 사건은 대부분 하루 만에 발생하지 않습니다. 비슷한 거래가 반복되고 관리 공백이 장기간 이어지면서 점차 사고로 확대되는 경우가 많습니다.
반복되는 패턴이 위험 신호입니다
과거 거래를 분석하면 평소에는 보이지 않던 이상징후를 발견할 수 있습니다. 특정 거래처로 반복되는 지급, 같은 시기에 반복되는 동일 금액의 송금, 특정 직원의 법인카드 사용 증가, 특정 시간대에 집중된 결제 등은 개별 거래만 보면 정상처럼 보일 수 있습니다. 하지만 데이터를 함께 분석하면 추가 확인이 필요한 패턴이 드러납니다.
데이터는 내부통제를 더 정확하게 만듭니다
과거 거래 분석은 사고 예방뿐 아니라 관리 체계를 점검하는 데에도 도움이 됩니다. 어떤 부서에서 예외 거래가 자주 발생하는지, 승인 절차가 실제로 제대로 운영되는지 등을 데이터로 확인하면 관리 취약점을 미리 보완할 수 있습니다.
AI 기반 자금사고 통제시스템 '갖추'
AI 기반 자금사고 통제시스템 '갖추'는 현재 거래뿐 아니라 과거 거래 데이터까지 함께 분석합니다. 법인카드와 법인계좌 거래를 일정 기간 누적해 AI가 반복되는 이상거래와 평소와 다른 자금 흐름을 자동으로 탐지합니다. 거래 한 건이 아니라 전체 흐름과 변화까지 분석하기 때문에 관리자가 놓치기 쉬운 위험도 빠르게 확인할 수 있습니다.
데이터 분석이 예방의 시작입니다
좋은 내부통제는 오늘의 거래만 관리하는 것이 아니라 과거 데이터를 통해 미래의 위험을 준비하는 것입니다. 갖추는 지속적인 데이터 분석으로 반복되는 위험을 조기에 발견하고, 기업이 더욱 안전하고 체계적인 자금관리 환경을 구축할 수 있도록 지원합니다.