더 나은 보고서가 아니라 더 빠른 답이 필요한 재무 조직
FP&A 업무를 해온 대부분의 기간 동안, 제 일은 결산이 끝난 뒤에야 시작됐습니다. 데이터를 수집하고 검증한 뒤, 결과를 설명하고 정리해 비즈니스 조직에 전달하곤 했습니다. 문제는 답을 준비할 즈음이면 비즈니스가 이미 다음 질문으로 넘어가 있는 경우가 많았다는 점입니다.
재무 조직이 데이터 플랫폼과 더 긴밀하게 연결되면서 제 업무 방식도 크게 달라졌습니다.
저는 지난 8년간 재무 업무에 Snowflake를 활용해 왔습니다. 우리가 기존과는 다른 FP&A 조직을 만들고 있다는 사실은 초창기부터 분명했습니다. 제 팀의 네 번째 구성원이 데이터 사이언티스트였기 때문입니다. 의도한 선택이었습니다. 재무는 ‘무슨 일이 있었는지’를 보고하는 수준을 넘어, 비즈니스의 진정한 운영 파트너가 되어야 한다고 믿었습니다. 그러려면 재무 데이터가 스프레드시트, 정적인 보고 자료, 월말 결산 프로세스에 갇혀 있어서는 안 됐습니다. 의사결정이 실제로 이뤄지는 워크플로우 안에서 데이터가 곧바로 작동해야 했습니다.
이 전환은 제 커리어를 근본적으로 바꿔 놓았습니다. 재무 데이터에 더 쉽게 접근하고 이를 모델링해 실제 업무에 활용할 수 있게 되자, 우리 팀은 단순 보고 업무에 쓰는 시간을 줄이고 비즈니스 리더의 의사결정을 지원하는 데 더 많은 시간을 투입할 수 있게 됐습니다. 우리가 구현한 자동화는 이러한 지원을 효율적으로 확장하는 데도 큰 도움이 됐습니다.
Snowflake가 재무 프로세스의 중심이 된 이유
오늘날 Snowflake는 재무 프로세스의 중심에 자리 잡고 있습니다. 많은 재무 조직에는 다소 부담스럽게 들릴 수도 있습니다. 모든 재무 팀에 엔지니어가 있는 것은 아니며, 모든 분석가가 엔지니어가 되기를 원하는 것도 아닙니다. 제가 몇 년 전 Streamlit in Snowflake로 옮긴 이유도 여기에 있습니다. Streamlit은 재무 로직을 시각적 인터페이스를 갖춘 연결형 애플리케이션으로 구현할 수 있게 해주었습니다. 또한 데이터를 가까이에서 활용하면서도 Snowflake의 기존 거버넌스 체계 내에서 운영할 수 있도록 해주었습니다.
Cortex Code가 바꾸는 것은 바로 이 애플리케이션을 누가 만들 수 있는지, 그리고 얼마나 빠르게 만들 수 있는지입니다.
Cortex Code가 재무에 가져오는 변화
Cortex Code는 Snowflake에 직접 통합된 AI 코딩 에이전트로, Snowflake의 역할 체계, 스키마 및 모범 사례를 이해하도록 설계됐습니다. Snowsight에서는 SQL과 Python 코드의 생성, 수정, 최적화 및 설명을 지원하며, 현재 작업 중인 워크스페이스를 컨텍스트로 활용하고 거버넌스, 보안 및 비용 관리 워크플로우도 지원합니다. 현재 상용 계정에서는 Snowsight를 통해 정식으로 제공되고 있습니다. Snowflake는 Cortex Code 명령줄 인터페이스도 제공합니다. 이 인터페이스는 브라우저를 넘어 이러한 기능을 확장하고, Snowflake 네이티브 컨텍스트와 제어를 그대로 활용하면서도 로컬 개발 워크플로우에서 에이전트를 유연하게 사용할 수 있게 해줍니다.
재무 조직에 이 점이 중요한 이유는, 가장 좋은 AI 결과가 프롬프트만으로 만들어지지 않기 때문입니다. 프롬프트에 컨텍스트가 더해질 때 비로소 나옵니다. 그리고 엔터프라이즈 재무에서 컨텍스트는 곧 데이터입니다.
이것이 AI 코딩을 범용 외부 도구로 사용하는 대신 Snowflake 내에서 Cortex Code를 활용해야 하는 진짜 이유입니다. 이는 단순한 모델 비교가 아닙니다. 진정한 이점은 환경, 실행 경로, 데이터 네이티브 컨텍스트에서 나옵니다.
이 차이는 특히 재무에서 더 중요합니다.
Cortex Code를 활용하는 방식
우리 팀은 Cortex Code를 보여주기식 데모를 만드는 데 사용하지 않습니다. 거버넌스가 적용된 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 한 실제 업무를 더 빠르게 수행하는 데 Cortex Code를 활용하고 있습니다. Streamlit에서 연결된 대시보드를 만드는 데 사용합니다. 조사 및 후속 커뮤니케이션과 같은 업무 프로세스를 자동화하는 데도 활용합니다. 차이 분석을 자동화하는 애플리케이션과 장기 계획을 지원하는 애플리케이션 등 다양한 업무용 애플리케이션을 개발하는 데 활용하고 있습니다. Cortex Code는 재무 데이터, 권한 및 오브젝트가 이미 존재하는 동일한 환경에서 작동하기 때문에, 비즈니스 질문이 실제로 활용 가능한 답으로 이어지는 시간을 획기적으로 단축해 줍니다.
제게는 이것이 가장 중요한 메시지입니다. Cortex Code는 재무 조직이 인사이트를 얻는 시간을 가능한 한 실시간에 가깝게 단축하도록 돕고 있습니다.
개발 진입 장벽을 낮추는 이유
진입 장벽도 함께 낮아집니다. 과거에는 재무 애플리케이션을 개발하려면 훨씬 더 많은 기술적 역량이 필요했습니다. 비즈니스 로직은 단순해도 이를 연결하고 운영하는 기반 작업은 결코 단순하지 않았습니다. 분석가들은 데이터 접근 권한, 인터페이스, 역할 체계 및 배포 환경을 연결하는 데 엔지니어의 도움이 필요했습니다. Cortex Code는 이러한 상황을 바꿔 놓습니다. 신뢰와 통제력을 유지하면서도, 비엔지니어링 조직이 아이디어를 실제 애플리케이션으로 훨씬 쉽게 구현할 수 있게 해줍니다.
재무에서 거버넌스와 보안이 특히 중요한 이유
생산성뿐 아니라 거버넌스와 보안 측면에서도 중요한 의미가 있습니다.
이 점 역시 Cortex Code를 범용 코딩 어시스턴트와 다르게 포지셔닝하는 이유입니다. 범용 코딩 어시스턴트는 일반적인 코드 작성에는 매우 뛰어날 수 있습니다. 하지만 재무는 추상적인 환경에서 운영되지 않습니다. 재무는 거버넌스가 적용된 데이터와 권한 체계 안에서 운영되며, 감사 추적성을 확보해야 하고, 분석 결과를 실제 행동으로 연결해야 하는 업무입니다. Cortex Code는 바로 이러한 환경을 위해 설계됐습니다.
사용량 기반 과금 모델이 재무 조직에 적합한 이유
이러한 사용량 기반 모델은 많은 재무 리더가 기술 도입을 검토하는 방식과도 잘 맞습니다. Snowflake의 엔터프라이즈 플랫폼은 사용량 기반 요금 모델을 채택하고 있으며, Cortex Code 역시 사용량에 따라 과금됩니다. Streamlit in Snowflake는 Snowflake가 제공하는 관리형 컴퓨팅에서 실행됩니다. 즉, 팀은 새로운 소프트웨어 제품군 도입을 먼저 승인받을 필요 없이 개발을 시작할 수 있으며, 비용도 실제 사용량에 따라 증가합니다.
마지막으로 모델 유연성이라는 장점도 있습니다. 프런티어 모델은 계속 바뀔 것입니다. Snowflake는 동일한 거버넌스 환경 안에서 지원되는 모델을 활용할 수 있도록 해줍니다. 즉, 모델 지형이 바뀔 때마다 워크플로우를 다시 설계할 필요가 없습니다.
더 큰 변화: 리포팅에서 실행으로
그래서 사람들이 왜 재무 조직이 Cortex Code에 주목하는지 묻는다면, 제 답은 간단합니다. Cortex Code는 재무 데이터가 이미 존재하는 거버넌스 체계 안에서 벗어나지 않으면서도, 재무 조직이 비즈니스가 요구하는 속도로 움직일 수 있게 해주기 때문입니다.
이것이 더 큰 변화입니다. 이것은 재무 조직을 단순히 더 기술적으로 만들기 위한 이야기가 아닙니다. 재무가 비즈니스에 더 큰 가치를 제공할 수 있도록 만드는 이야기입니다. 분석가가 연결된 애플리케이션을 직접 만들고, 반복적인 워크플로우를 자동화하며, 인사이트를 더 빠르게 제공할 수 있도록 하는 것이 핵심입니다. 재무 데이터를 사후에 검토하는 대상이 아니라, 비즈니스가 직접 활용하고 상호작용할 수 있는 자산으로 전환하는 것입니다.
앞으로의 계획
앞으로 이어질 포스트에서 제 팀과 저는 Cortex Code를 실제로 어떻게 활용하고 있는지에 대한 구체적인 사례를 공유하겠습니다. 이 페이지를 북마크해 두세요. 앞으로 관련 콘텐츠를 최대한 빠르게 공개하겠습니다.
결산 리포팅을 위한 차이 분석 자동화
곧 더 많은 내용을 소개할 예정입니다(장기 계획, 담당자 커뮤니케이션을 포함한 리포팅 워크플로우 자동화, IR Q&A 등).
정적 리포팅에서 운영 의사결정 지원으로 역할을 확장하려는 재무 조직에게 Cortex Code는 단순한 AI 도구가 아닙니다. 데이터를 실제 실행으로 더 빠르게 연결하는 기반입니다.
