한공회 AI혁신감사인증포럼이 제기한 AI 회계감사 도구의 검증·인증 체계, 외부감사 증거능력의 새 기준선

한국공인회계사회가 제2회 AI혁신감사인증포럼에서 AI 회계감사 도구의 검증·인증 체계와 중앙집중형 인증을 제안했습니다. 도메인 특화 LLM이 감사 의견 형성에 들어오는 흐름에서, 결과물이 외부감사 증거로 인정되기 위한 조건이 본격 논의되고 있어요.

한공회 AI혁신감사인증포럼이 던진 화두

한국공인회계사회가 2026년 4월 30일 제2회 AI혁신감사인증포럼을 열었습니다. AI 회계감사 도구가 빠르게 들어오고 있는 만큼 검증·인증 절차와 중앙집중형 인증체계가 마련돼야 한다는 것이 핵심 메시지였어요.

자체 ChatGPT 보조도구 단계에서 도메인 특화 LLM을 감사 의견 형성에 활용하는 단계로 옮겨가는 흐름이 분명해지고 있는데, 결과물이 외부감사 증거로 인정되려면 도구 자체의 검증 체계가 먼저 정비돼야 한다는 논의가 본격화되고 있는 국면입니다.

AI 도구가 감사증거로 인정받기 위한 조건

KSA(한국감사기준)는 감사인이 충분하고 적합한 감사증거를 입수해야 한다고 규정하고 있습니다. AI 결과물이 증거에 포함되려면 도구 신뢰성, 데이터 무결성, 결과 재현 가능성 세 축이 동시에 충족돼야 해요.

해외 흐름도 비슷합니다. 미국 AICPA, 영국 ICAEW도 기준 정비를 진행 중이고, 일본 JICPA도 AI기본법과 맞물려 가이드라인을 검토하고 있습니다. 결국 어느 도구가 감사조서 차원에서 인용 가능한 증거인지를 판단하는 인증 라벨이 글로벌하게 자리 잡아갈 가능성이 큽니다.

정보보안 가이드라인의 회계감사 적용

AI 도구가 다루는 데이터는 결산자료, 거래내역, 인건비, 거래처 정보 같은 민감 데이터입니다. 외부 LLM 서버로 데이터가 흘러가면 정보유출 위험이 발생하고, 감사인 비밀유지의무에 직접 영향을 줘요.

온프레미스 도구, 데이터 비식별화 절차, 학습 데이터에 회사 데이터가 포함되지 않게 하는 옵션이 가이드라인의 골격이 될 것으로 보입니다. 외부감사계약서에 데이터 처리 방식 조항이 추가되는 흐름이 자연스러워질 가능성이 커요.

감사의견서 책임 분담의 회색지대

AI 결과를 감사인이 채택해 의견을 형성한 뒤 결과가 잘못됐을 때, 책임이 누구에게 가는지가 새로운 회색지대예요. 외감법은 감사인 책임을 명시하지만, AI 도구 제공사 책임은 별도로 정해져 있지 않거든요.

해외에서는 계약상 책임 한도 조항이 일반적이지만, 한국은 외감법 개정 시그널이 같이 나와야 정리될 가능성이 큽니다. 한·일 공인회계사회가 4월 28일 연례회의에서 AI기본법 시대의 감사제도를 논의한 것도 같은 맥락이에요. 일반 정보 수준의 정리입니다.

회사가 AI 감사도구를 받아들일 때 점검할 항목

피감사인이 점검해야 할 항목은 크게 세 가지로 정리됩니다. 첫째, 도구가 회사 데이터를 어떤 경로로 처리하는지(클라우드 전송, 학습 데이터 활용, 보관 기간)를 외부감사계약 단계에서 확인해야 합니다.

둘째, AI 결과를 감사인이 검토 없이 채택하지 않는다는 절차가 명문화돼 있는지 확인하고, 셋째, 도구 사용에 따라 감사 보수가 어떻게 변동하는지를 사전에 합의해야 해요. 결산 후반의 마찰을 줄이는 가장 빠른 길은 선임 단계의 계약 조항입니다.

—증거능력 3요소 — 도구 신뢰성, 데이터 무결성, 결과 재현 가능성이 동시에 충족돼야 KSA 기준의 감사증거로 인정 가능.

—중앙집중형 인증 — 한공회가 제안한 인증체계가 자리 잡으면 감사법인별 자체 검증 부담이 줄고 글로벌 정합성도 확보.

—정보보안 조항 — 외부감사계약서에 데이터 처리·보관·학습 활용 여부를 명시적으로 합의하는 흐름이 표준화 가능성.

—책임 분담 — 외감법상 감사인 책임과 AI 도구 제공사 책임 사이 회색지대는 외감법 개정 시그널과 함께 정리될 영역.

—피감사인 체크 — 데이터 처리 경로, 검토 없이 채택 금지 절차, 감사보수 변동 합의를 선임 단계에서 확인.

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