프롬프트 엔지니어링이 중요한 이유
ChatGPT를 포함한 대규모 언어 모델(LLM)의 출력 품질은 입력, 즉 프롬프트의 품질에 직접적으로 비례합니다. 같은 모델이라도 프롬프트를 어떻게 구성하느냐에 따라 실무에서 쓸 수 있는 수준의 답변이 나올 수도 있고, 전혀 엉뚱한 결과가 나올 수도 있습니다.
특히 회계 실무는 기준서 해석, 분개 처리, 공시 작성 등 정확성과 논리적 일관성이 요구되는 분야이므로, 체계적인 프롬프트 작성법을 익히는 것이 중요합니다. 더 많은 실무 팁은 AI 실무 팁에서도 다루고 있습니다.
기법 1: 역할 설정 (Role Setting)
가장 기본이 되는 기법은 ChatGPT에게 구체적인 역할을 부여하는 것입니다. 단순히 질문을 던지는 것보다 전문가 역할을 설정하면 답변의 깊이와 정확도가 달라집니다.
일반적인 프롬프트 예시:
"리스 회계처리 알려줘"
개선된 프롬프트 예시:
"너는 Big 4 회계법인에서 10년 경력을 가진 한국 공인회계사야. K-IFRS 제1116호(리스)에 따른 사용권자산과 리스부채의 최초 인식 분개를 작성해줘. 리스기간 3년, 연간 리스료 1,200만 원, 내재이자율 5%를 가정해."
역할 설정의 핵심 요소는 다음과 같습니다.
- 전문성 수준: 경력 연차, 소속 유형 (법인, 기업, 학계)
- 적용 기준: K-IFRS, 일반기업회계기준, K-GAAP 등 명시
- 답변 형식: 분개, 표, 체크리스트, 보고서 초안 등
기법 2: 단계적 사고 (Chain-of-Thought)
복잡한 회계 판단이 필요한 경우, ChatGPT에게 단계별로 생각하도록 유도하면 논리적 오류를 줄일 수 있습니다.
"다음 거래에 대해 단계별로 회계처리를 판단해줘: 1단계: 거래의 경제적 실질 분석 2단계: 적용할 K-IFRS 기준서 식별 3단계: 인식 요건 충족 여부 검토 4단계: 측정 방법 결정 5단계: 분개 작성 6단계: 주석 공시 사항 검토"
이 기법은 수익 인식, 금융상품 분류, 리스 판단 같은 복합적인 이슈에서 특히 효과적입니다.
기법 3: Few-Shot 예시 제공
ChatGPT에게 원하는 출력 형태의 예시를 먼저 보여주면, 그 패턴에 맞춰 일관된 답변을 생성합니다.
"아래 형식으로 분개를 추천해줘:
[예시] 거래: 사무용 비품 구매 (부가세 포함 1,100,000원) 분개: (차) 비품 1,000,000 (차) 부가세대급금 100,000 (대) 보통예금 1,100,000 근거: 유형자산 인식 기준 충족, 부가세법상 매입세액 공제 대상
[질문] 거래: 3년 만기 정기예금 가입 (원금 5,000만 원, 연이율 3.5%)"
Few-shot 예시는 2~3개 정도가 적당합니다. 너무 많으면 컨텍스트 길이를 낭비하게 됩니다.
실무 활용 시나리오
시나리오 1: 기준서 해석
"K-IFRS 제1037호(충당부채)에 따르면, 다음 상황에서 충당부채를 인식해야 하는지 판단해줘. 인식 요건 3가지(현재의무, 유출 가능성, 신뢰성 있는 추정)를 각각 검토해줘. 상황: 당사는 환경오염 소송에 피소되었으며, 법률자문 결과 패소 가능성이 60%이고, 예상 배상금은 5억~8억 원으로 추정됨."
시나리오 2: 감사 의견 초안
"너는 감사보고서를 작성하는 회계사야. 아래 상황에 대해 강조사항 문단 초안을 작성해줘. 문장은 감사기준서 양식에 맞게, 공식적이고 객관적인 어조로 작성해. 상황: 피감사회사가 계속기업 가정에 불확실성이 있으나, 재무제표에 적절히 공시함."
시나리오 3: 세무 검토
"2024년 귀속 법인세 신고 시 업무용 승용차 관련 세무조정 사항을 정리해줘. 차량 취득가액 7,000만 원, 연간 감가상각비 1,400만 원, 업무사용비율 70%를 가정해."
주의사항
ChatGPT의 답변은 반드시 검증이 필요합니다. 특히 다음 사항에 유의하세요.
- 기준서 조항 번호: ChatGPT가 생성하는 조문 번호는 실제와 다를 수 있습니다. 반드시 원문과 대조하세요.
- 세법 적용: 세법은 매년 개정되므로, AI 답변의 적용 시점을 확인해야 합니다.
- 기밀 정보: 클라이언트의 실제 재무 데이터를 프롬프트에 입력하지 마세요. 가상의 수치로 대체하여 사용하는 것이 안전합니다.
AI는 보조 도구이지, 최종 판단자가 아닙니다. 프롬프트를 잘 작성하면 업무 효율은 높아지지만, 전문가로서의 판단과 검증 책임은 여전히 우리에게 있습니다.