출처 : SONOW
결재 지연으로 인한 업무 병목현상, 연간 임직원 1인당 평균 37시간 손실
기업 내 결재 및 승인 프로세스의 비효율이 조직 생산성 저하의 주요 원인으로 지목되고 있다. 한국생산성본부의 최근 조사에 따르면, 결재 지연으로 인한 업무 병목현상으로 임직원 1인당 연평균 37시간이 낭비되는 것으로 나타났다. 특히 다단계 결재가 필요한 대기업과 공공기관에서는 이 수치가 최대 52시간까지 증가하는 것으로 조사됐다.
전통적인 결재 시스템은 담당자의 수동 처리, 결재권자의 부재 시 대체 결재 체계 미비, 복잡한 서류 양식 등으로 인해 단순 업무조차 처리 지연이 빈번하게 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기업들은 AI 기반 결재·보고 에이전트 도입에 적극 나서고 있다.
AI 결재 에이전트, 단순 승인 업무 90% 자동화 실현
최신 AI 결재 시스템은 단순히 전자결재 형태를 넘어 지능형 의사결정 지원 시스템으로 진화하고 있다. 이 시스템은 과거 승인 패턴을 학습해 유사 케이스에 대한 자동 승인을 수행하며, 예외 상황에서만 인간 결재권자의 개입을 요청한다.
글로벌 컨설팅 기업 맥킨지의 보고서에 따르면, AI 결재 에이전트 도입 기업은 단순 승인 업무의 최대 90%를 자동화하는데 성공했으며, 결재 소요 시간을 평균 78% 단축했다. 국내에서는 삼성전자, 네이버, LG전자 등 대기업을 중심으로 이미 AI 결재 시스템을 도입해 운영 중이며, 중견·중소기업으로도 빠르게 확산되는 추세다.
"우리 회사는 AI 결재 시스템 도입 후 일상적인 경비 처리와 휴가 승인 과정이 실시간으로 처리되고 있습니다. 이전에는 최소 2~3일 걸리던 일이 이제는 몇 분 내로 완료됩니다." - A기업 디지털혁신팀 책임자
2026년까지 국내 기업 40%가 AI 기반 승인 시스템 도입 전망
시장조사기관 IDC Korea에 따르면, 2026년까지 국내 중견기업 이상의 약 40%가 AI 기반 승인 시스템을 도입할 것으로 전망된다. 특히 컨텍스트 인식 기능을 갖춘 차세대 결재 에이전트는 단순 승인을 넘어 관련 규정 준수 여부 확인, 예산 초과 위험 경고, 유사 사례 참조 등 의사결정 지원 기능까지 제공할 전망이다.
전문가들은 AI 결재 시스템 도입 시 기존 업무 프로세스 재설계(BPR)가 선행되어야 효과를 극대화할 수 있다고 조언한다. 또한 초기에는 출장비, 구매 신청, 휴가 등 정형화된 업무부터 단계적으로 자동화하고, 점차 복잡한 의사결정으로 확장하는 전략이 효과적이라는 의견이 지배적이다.
AI 결재 시스템은 단순히 시간 절약을 넘어 조직 내 의사결정의 일관성과 투명성을 높이고, 임직원들이 보다 가치 있는 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성한다는 점에서 디지털 트랜스포메이션의 핵심 요소로 자리잡고 있다.