이번 추진은 에이전트 AI에 대한 Adobe의 광범위한 전략을 반영합니다. 고객의 경우 회사에서는 모델을 선택하고 이를 자체 데이터 및 Adobe의 데이터와 결합하고 에이전트에게 특정 비즈니스 결과를 알려줄 수 있습니다.
내부적으로 기술, 보안 및 운영을 담당하는 Durn은 재무에 대해서도 유사한 접근 방식을 취했습니다. 즉, 파일럿이 신속하게 생산으로 이동할 수 있도록 재무, IT 및 보안이 한 리더에게 보고되는 구조 내에서 규칙 기반의 데이터 집약적 기능을 AI와 결합하는 것입니다. “정확성은 협상할 수 없습니다.”라고 그는 덧붙입니다. 이것이 바로 Adobe가 정확성을 희생하지 않고 빠르게 움직일 수 있도록 구조화된 데이터와 거버넌스에 투자하고 있는 이유라고 그는 말합니다.
AI의 부상은 기업 리더십을 빠르게 재편하고 이직률을 가속화하며 빠르고 실질적인 결과를 제공할 수 있는 경영진의 역량을 강화하고 있습니다. 가장 경험이 풍부한 리더들조차도 AI에 대해 공격적인 조치를 취하라는 투자자들의 점점 더 큰 압력에 직면하고 있습니다. Adobe CEO Shantanu Narayen의 은퇴 발표를 포함한 최근 리더십 변화는 현재 시장에서 망설임에 대한 인내심이 얼마나 적은지를 강조합니다. 동시에 Adobe는 2월 27일에 종료된 2026회계연도 1분기에 AI 기반 제품의 연간 수익이 전년 동기 대비 3배 증가했다고 보고했습니다. Fortune 500대 기업 전체에서 이러한 역학은 경영진이 성장, 효율성 및 혁신을 추진하기 위해 AI를 얼마나 효과적이고 신속하게 배포하는지 평가하는 새로운 내부 시험장을 만들고 있습니다.
AI를 금융에 활용하다
재무 내에서 Durn은 AI 사용을 예측, 이상 탐지, 전체 생산성이라는 세 가지 범주로 분류합니다.
예측을 위해 AI는 인간이 신속하게 감지하기 어려운 데이터의 패턴과 신호를 발견한다고 설명합니다. 이상 탐지 에이전트는 예기치 않게 강하거나 약한 성능(“데이터의 바다에서 길을 잃을 수 있는 것”)에 플래그를 지정하여 금융이 보다 빠르게 개입할 수 있다고 그는 말합니다.
그러나 Durn은 세 가지 사용 사례를 인용하면서 현재 가장 좋은 예는 생산성이라고 말합니다.
1. PDF 파일에서 정보 추출
가장 발전된 사용 사례 중 하나는 정보의 “컨테이너”, 즉 투자자 기록, 분기별 보고서 및 분석가 연구와 같은 PDF 파일 모음과 관련됩니다. 재무 팀은 Adobe PDF Spaces를 사용하여 공유 디지털 작업 공간에 문서를 업로드하고 에이전트 AI 도우미를 사용하여 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 주제, 통찰력 및 메시징 신호를 표시합니다.
최근 Forrester TEI 연구에 따르면 Acrobat의 Agent AI Assistant가 문서 요약 및 분석 효율성을 45% 높이는 것으로 나타났습니다. Durn은 “세계의 정보가 PDF에 존재”하고 정적 콘텐츠를 실행 가능한 통찰력으로 바꾸는 AI에 있기 때문에 이것이 중요하다고 말합니다.
2. 계약 검토 시간을 절반으로 단축
또한 Adobe는 에이전트 AI를 사용하여 수익 보장, 계약 운영, 제품 규정 준수, 공급업체 관리 등 재무 및 조달 기능 전반에 걸쳐 계약 검토를 검토하고 있습니다. 금융 전문가가 각 조항을 검토하는 대신 AI 보조원이 수천 개의 계약서를 스캔하여 각 기능에 대한 관련 조항을 강조 표시하고 비표준 조건을 지적합니다.
시스템은 검토 시간을 약 절반으로 줄여 개별 검토 속도를 높이고 팀이 전체 계약 저장소를 쿼리할 수 있게 해줍니다. 예를 들어 어떤 계약에 자동 취소 기능이나 환율 조정 창구가 포함되어 있는지 식별한다고 Durn은 말합니다. Adobe는 2024년 4월에 첫 번째 프로토타입을 제작하고 2025년 1월에 팀을 추가하기 시작했습니다.
3. “공통” 받은 편지함 자동화
그는 보상은 직원 감축이 아니라 Adobe가 성장함에 따라 더욱 효율적으로 확장할 수 있는 능력이라고 강조합니다.
기본 아이디어, 10년의 구축
Durn은 이러한 재정적 사용 사례를 Adobe의 오랜 AI 역사와 상향식 아이디어 프로세스 덕분이라고 생각합니다. 이 회사는 처음에는 고객 사용 패턴을 이해하고 지능을 제품에 내장하기 위해 10년 넘게 기계 학습과 인공 지능에 투자해 왔으며, 이는 생성 및 에이전트 인공 지능의 기반을 마련한 작업입니다.
최고의 애플리케이션 중 다수는 “조직에 접근”하고 직원들에게 AI가 마찰을 제거하거나 업무를 더 쉽게 만들 수 있는지 묻는 것에서 나온다고 그는 말합니다. 역량보다 아이디어가 더 많기 때문에 팀에서는 영향력이 가장 큰 아이디어를 우선시합니다.
AI 투자 승인 여부를 결정할 때 Durn은 조직 속도, 즉 더 빠른 제품 혁신에 보조를 맞추는 백오피스 기능의 능력에 중점을 둡니다. 그는 금융이 AI를 수용하지 않는다면 “성장률 제한자”가 될 위험이 있다고 주장합니다.
실제 비용은 적당하다고 그는 덧붙였습니다. 대부분의 작업에는 Adobe 기술을 기반으로 하는 변경 관리 및 프로세스 재설계가 포함됩니다.
변화 관리에 대한 Durn의 관점은 McKinsey의 새로운 연구와 일치합니다. 보고서에 따르면, AI의 전체 가치를 포착하려면 조직은 “단편적인 접근 방식을 넘어 기술적, 조직적 측면 모두에서 이중 혁신을 추진해야 하며, 여기에는 기능과 워크플로 전반에 걸쳐 작업이 수행되는 방식을 재구상하는 것이 포함됩니다.” 조사에 따르면 조사 대상 조직 중 88%가 현재 AI를 실험하고 있지만 실질적인 최종 결과를 보고하는 조직은 20% 미만입니다.
AI가 당신의 업무를 어떻게 변화시키고 있는가?
Durn은 자신의 워크플로에서 주로 AI를 활용하여 통찰력을 생성합니다. 수익을 내기 전에 그의 팀은 수익 전 연구 보고서, Adobe 프레젠테이션, 동료 성적표를 AI 기반 작업 공간에 업로드하여 주제와 잠재적인 투자자 질문을 파악합니다.
그런 다음 스크립트와 Q&A 준비가 가드레일 모델을 통해 실행되어 메시지가 해당 주제를 다루고 있는지 테스트하고 “내가 투자자라면 핵심 내용은 무엇입니까?”라고 묻습니다.
그는 AI를 사용하여 본능을 검증하고 Adobe가 시장과 소통하는 방식을 미세 조정하는 등 명확성과 일관성을 확인하는 데 유용한 검사라고 생각합니다.
