AI = 최대한 많은 경우의 수를 넣어서 조건에 부합하는 인풋에 따른 아웃풋을 내놓는다 라고 생각하는 경우가 대부분이지요 말씀하신 절세법이나, 전략, audit, internal conttol, month end, reporting, conlidation, fund accounting, forensic, fpa 등등의 자료를 데이터베이스화 시켜서 인류가 처음 회계를 시작한 단계부터 학습시켜 회계사 보다 더 정확하게 업무 처리는 가능합니다. 우린 이런 시스템을 딥러닝요소라고 부르고 이러한 기술은 최근 몇년간 무궁무진하게 발전해 왔습니다. 구글같은 회사에서 연봉 30만 40만불씩 줘가면서 만드는 기술이 이런거고요. 이걸 못하는게 아니고요 안하고있는 겁니다. 아니요 하고있지만 공개하지 않는겁니다. 도의적인 문제 때문에요. 당장에 이걸 세상밖으로 끌고 나오면, 하루아침에 실업자 되는 사람들이 수백만명이 생깁니다. 그들의 삶까지 책임져줄 의무는 없지만 도덕적으로 사회적 질탄을 피할수는 없으니깐요. 이런 문제가 생길걸 알고 일부 단체에서는 정부기관과 기업에 로비하면서 기술이 세상에 나오는걸 막으려고도 합니다. 편협되고 좁은 시선으로 보이는게 전부인 세상이 아닙니다. 저도 딥러닝 이용한 무인주행 프로그램만 7년째 만들고 있는 실리콘 벨리 프로그래머 입니다. TC 30만불 받으면서요.