Alphalyzer(한국공인회계사회 배포) 사용후기

한국공인회계사회(이하 한공회)에서 데이터 분석 도구인 알파라이저(Alphalyzer) 를 배포했습니다. 이번 글에서는 이를 실무에서 직접 사용해본 후기를 전해드립니다. 사실 베타 테스터로 선정되어 프로그램을 받은 것은 몇 달 전이었습니다.(재무빅데이터분석사(FDA) 1급 합격자 대상) 하지만 한동안 저널엔트리(Journal Entry) 분석을 할 일이 없어 본격적으로 사용해보지는 못했는데, 최근 여유가 생겨 주요 특징과 사용 후기를 정리해봅니다.

1. 첫인상

우선 첫인상은 재무빅데이터분석사 시험에 사용했던 Fraudit의 초기 화면과 조금 비슷하다는 느낌을 받았습니다. 하지만 Fraudit은 교육용을 제외하고 실무에서 정식으로 도입하기에는 비용 부담이 꽤 큽니다. Big 4에서 주로 사용하는 데이터 분석 툴인 IDEA나 ACL, SPOTLIGHT 등도 개인 혹은 로컬 회계법인에서 라이선스를 직접 구매하여 사용하기는 상당히 어렵습니다. 이러한 값비싼 전문 솔루션들을 대체할 수 있도록 한공회 차원에서 회계사들에게 분석 툴을 무료로 개발하여 배포해 준 것은 무척 반갑고 대단한 노력이라고 생각합니다.

2. 주요 특징

알파라이저는 파이썬(Python) 기반으로 구축되었으며, 그 중에서도 특히 판다스(Pandas) 라이브러리를 핵심 엔진으로 사용합니다. 우리가 일반적인 스프레드시트 대신 데이터 분석 전문 도구를 필요로 하는 가장 큰 이유는 대용량 데이터 처리 때문입니다. 엑셀의 행 제한을 넘어서는 대규모 데이터 분석이 필요한 경우, 알파라이저는 컴퓨터의 가용 메모리(RAM) 용량 한도만큼 수백만 레코드를 오류 없이 빠른 속도로 처리할 수 있다는 장점이 있습니다. 다만 제 실무 환경에서는 아직 그 정도의 대용량 데이터를 다룰 일이 많지 않아, 일반적인 사용자 입장에서 체감되는 세부적인 특징들을 몇 가지 짚어보았습니다.

2.1. 사용자 편의성

알파라이저는 다른 데이터 분석 툴들과 마찬가지로, 데이터베이스나 프로그래밍 도구를 접해보지 않은 분들이 처음에 바로 적응하기는 어려울 수 있습니다. 이는 소프트웨어의 문제라기보다는 구조의 차이 때문입니다. 예를 들어 알파라이저의 기본 단위인 '테이블'은 Pandas의 Dataframe과 같은 개념인데, 엑셀의 스프레드시트 형태와 비슷해 보이지만 내부 구조는 관계형 데이터베이스에 가깝습니다. 그렇기 때문에 엑셀의 VLOOKUP이나 XLOOKUP처럼 직관적으로 데이터를 연결하는 행위도, 알파라이저 안에서는 데이터베이스의 Join, Select, Group By 같은 관계형 데이터의 작동 원리를 조금 이해해야 수월하게 활용할 수 있습니다.(물론 반대로 엑셀에서는 불가능하거나 복잡하지만 알파라이저에서는 더 쉽게 구현한 기능도 많습니다.)

그럼에도 불구하고 알파라이저는 엑셀에 익숙한 실무자가 최대한 쉽게 사용할 수 있도록 배려한 흔적들이 많이 보였습니다. 대표적인 장점은 다음과 같습니다.

• xlsx, csv - 데이터프레임 변환: 파이썬 판다스에서 엑셀이나 CSV 파일을 다루려면 원래 pd.read_excel() 같은 코드를 작성하여 데이터프레임으로 선언해야 합니다. 코딩 초심자에게는 이 간단한 명령어조차 큰 벽이 될 수 있습니다. 알파라이저는 파일 가져오기 메뉴에서 엑셀 파일을 가져오면 알아서 내부 데이터프레임으로 만들어줍니다. 또한 왼쪽 사이드 패널에서 csv, xlsx 파일들도 각각의 독립적인 오브젝트 형태로 관리되어 IDE를 사용하는 것처럼 직관적입니다.

• 시각적인 데이터프레임 표기: 주피터 노트북(Jupyter Notebook) 등 일반적인 파이썬 데이터 분석 환경에서는 데이터프레임을 한눈에 보기가 어렵습니다. 데이터의 일부만 확인하려 해도 매번 .head()나 .tail() 같은 코드를 실행해야 하는 번거로움이 있습니다. 반면 알파라이저는 데이터프레임 전체를 화면에 시각적으로 상시 표기해 주기 때문에, 데이터의 구조와 값을 마치 엑셀처럼 직관적으로 확인하며 작업할 수 있습니다.

• GUI 기반의 행/열 편집: 판다스에서 데이터프레임의 행이나 열을 직접 수정하고 행을 삽입하는 일은 코드 기반이기에 엑셀처럼 간단하지 않습니다. 알파라이저는 사용자가 마우스 클릭으로도 간단하게 행과 열을 삭제하고 추가하는 조작(GUI)을 지원합니다.

• 자주 쓰는 기능의 메뉴화: 상단 메뉴의 '데이터' 탭을 보면 Select, Join, Group, 요약, 중복 제거, 병합, 피벗테이블 등 판다스 코드로 길게 짜야 하는 기능들이 구현되어 있습니다. 이를 통해 복잡한 코딩 없이 클릭 몇 번만으로 데이터 처리를 수행할 수 있어 무척 유용합니다.

이외에도 사소한 디테일들에서 현업 사용자들이 최대한 쉽고 편리하게 데이터 분석에 접근할 수 있도록 UI/UX 측면에서 세심하게 설계되었다는 인상을 받았습니다.

2.2. AI 어시스턴트 기능

제가 생각하는 알파라이저의 가장 큰 차별점은 AI 어시스턴트 기능입니다. 프로그램 내부에는 'Python Data 어시스턴트', 'AI 분석 어시스턴트', 'Streamlit Runner'라는 세 가지 AI 중심 기능이 내장되어 있습니다. 제목만 들었을 때는 앞의 두 기능이 서로 어떤 차이가 있는지 직관적으로 이해하기 어려웠는데, 직접 테스트해보며 차이점을 파악할 수 있었습니다.

• Python Data 어시스턴트: 개인 API Key를 등록하여 사용하는 일반적인 대화형 챗봇입니다. 파이썬 코드 작성이나 데이터 처리 로직에 대해 챗봇에게 가이드를 구하고 프롬프트 창을 통해 아이디어를 얻는 용도로 활용됩니다.

• AI 분석 어시스턴트: 판다스AI(PandasAI) 및 판다스GPT(Pandas-GPT) 라이브러리를 기반으로 작동하는 실행형 AI입니다. 판다스 데이터프레임에 대형언어모델(LLM)을 직접 바인딩하여, 사용자가 자연어(한글)로 명령을 내리면 AI가 데이터를 직접 분석하고 시각화 차트를 그리거나 테이블을 필터링하는 등의 작업을 대행해 줍니다.

즉, Python Data 어시스턴트가 '대화와 질문 중심'이라면, AI 분석 어시스턴트는 데이터프레임의 실제 작업을 직접 수행하는 '실행 중심'으로 보였습니다.

지원하는 모델도 OpenAI, Gemini, Claude 등 메이저 모델뿐만 아니라 구글의 젬마(Gemma) 같은 로컬 LLM까지 지원한다는 점이 매우 인상적이었습니다. 회계감사 특성상 클라이언트의 민감한 재무 데이터를 외부 클라우드 LLM에 전송하는 것은 보안상 우려가 있습니다. 만약 회계법인 내부 서버에 안전한 로컬 LLM 환경을 구축해 둔다면, API 과금 걱정은 물론 데이터 유출 우려 없이 안전하게 감사 업무에 AI를 활용할 수 있을 것입니다.

추가적으로 이전에 김태식 본부장님께서 줌 미팅에서 저널엔트리 의 적정성을 AI가 검토해서 워드(Word) 파일 형태로 자동 생성하는 과정을 시연해 주셨는데, 감사 실무자 입장에서 가장 기대가 컸던 부분입니다. 향후 정식 릴리스에 포함된다면 바로 써보고 싶은 기능입니다.

3. 마치며

얼마 전 한공회에서 주최한 AI 활용사례 간담회에 참석하면서도 느꼈지만, 한국공인회계사회 차원에서 AI 활용에 깊은 관심을 가지고 실질적인 투자를 아끼지 않는 모습이 인상 깊었습니다. 현업 회계사들이 즉시 실무에 활용할 수 있는 소프트웨어를 자체 개발하여 배포한 것은 정말 대단한 행보입니다. 다음 기말 감사 시즌에는 저널엔트리 테스트(Journal Entry Test) 단계에서 알파라이저를 실무에 본격적으로 활용해볼 계획입니다.