AI S4HANA SAP Public Cloud Group Reporting

SAP Group Reporting 데이터를 AI로 분석하기

S/4HANA Public Cloud API와 JSON 기반 재무제표 자동 분석 실험

Mar 06, 2026

Contents

1. 왜 이 실험을 했는가?2. 전체 아키텍처 3. API로 추출한 데이터 구조 1) 연결 결산 데이터 2) 재무제표 항목 마스터 (Hierarchy)4. AI에게 요청한 작업 5. AI가 생성한 재무제표 6. 재무 성과 분석 요청 7. 이번 실험에서 얻은 인사이트 8. SAP ERP + AI의 현실적인 활용 시나리오 9. 앞으로의 확장 가능성 10. 마무리

1. 왜 이 실험을 했는가?

(AI 시대에 ERP 데이터는 어떻게 활용될까)

최근 ERP 업계에서는 ERP 데이터 + AI 분석이 중요한 화두가 되고 있습니다.

특히

ERP에는 이미 정제된 재무 데이터
AI는 비정형 분석과 설명 능력

이라는 강점이 있기 때문에 두 기술을 결합하면 자동 재무 분석이 가능한지 궁금했습니다.

이번 실험에서는 S/4HANA Public Cloud의 Group Reporting 데이터를 API로 추출하여 AI에게 분석을 요청해 보았습니다.

핵심 질문은 다음이었습니다.

ERP의 연결 결산 데이터를 AI가 이해할 수 있을까?
재무제표 계층 구조를 이용해 자동 롤업 재무제표를 만들 수 있을까?
단순 데이터 조회가 아니라 재무 성과 분석까지 가능할까?

2. 전체 아키텍처

(ERP → JSON → AI 분석)

이번 실험의 전체 구조는 매우 단순합니다.

핵심 포인트는 두 가지입니다.

1️⃣ 계층 마스터 데이터도 함께 전달
2️⃣ AI가 재무제표 구조를 스스로 계산

3. API로 추출한 데이터 구조

이번 테스트에서는 크게 두 종류의 데이터를 추출했습니다.

1) 연결 결산 데이터

Group Reporting의 잔액 데이터

예시

{
                "FinancialStatementItem": "604000",
                "AmountInGroupCurrency": "-276560"
}

2) 재무제표 항목 마스터 (Hierarchy)

재무제표 항목 계층 구조입니다.

        {
            "ConsolidationChartOfAccounts": "Y1",
            "CnsldtnFSItemHierarchy": "BS_PL",
            "HierarchyNode": "0000111100",
            "ValidityEndDate": "9999-12-31",
            "ValidityStartDate": "1900-01-01",
            "ParentNode": "T11100",
            "HierarchyVersion": "1",
            "CnsldtnFinancialStatementItem": "111100",
            "HierarchyNodeSequence": "1",
            "HierarchyNodeLevel": "6",
            "NodeType": "L",
            "SignIsInverted": false
        }

AI가 계층 구조를 따라 금액을 자동 롤업하도록 만들었습니다.

☞ 여기서 잠깐!
본 테스트는 에이에스피엔 사내 AI 에이전트인 ASPN AI Agent(AAA)를 통해 AI 분석 작업을 진행하였으며, Gemini 3 Pro 모델을 사용하였습니다.

4. AI에게 요청한 작업

AI에게 단순 질의가 아니라 명확한 데이터 처리 작업을 요청했습니다.

1️⃣ JSON 데이터를 기반으로
2️⃣ FS Item Hierarchy를 따라
3️⃣ 금액을 롤업하고
4️⃣ BS / PL 형태로 재구성

요청 질문

1. GR그룹분개조회 파일에서 FinancialStatementItem 항목별 AmountInGroupCurrency 금액을 로드합니다.
2. FS항목계층구조조회 파일에서 FinancialStatementItem = CnsldtnFinancialStatementItem 인 HierarchyNode 리프 노드를 찾고, 전체 Hierarchy 계층구조에 대하여 1번의 AmountInGroupCurrency 금액을 롤업합니다.
3. 2번 롤업 결과에 계층구조 상위 노드인 경우, FS항목계층구조명칭 파일에서 HierarchyNodeText를, 리프 노드인 경우 FS항목명칭조회 파일에서 CnsldtnFSItemMediumText를 계층구조 명칭으로 반영합니다.
4. 전체 결과를 정리하여 BS, PL, 미지정 계층구조로 롤업 결과를 표시해주세요.
* 전제조건 - 파일에 없는 내용을 추가하지 마세요. 부호 반전 처리도 하지 마세요.
* 계층구조 노드 아래에 FS 항목 리프 노드까지 표시해줘야 합니다.
* 계층구조 노드는 동일 레벨에서 정렬 순서 필드를 사용하여 정렬해야 합니다.

5. AI가 생성한 재무제표

ERP 데이터 기반으로 실제 재무제표 구조가 생성되었습니다.

S/4HANA Fiori 앱과 비교해보면 동일한 결과임을 확인할 수 있습니다.

6. 재무 성과 분석 요청

다음 단계에서는 AI에게 재무 분석까지 요청했습니다.

예시 질문

재무제표를 잘 만들어 주셨습니다.
이 재무제표는 연결재무제표입니다.
재무적으로 분석 해주시겠습니까?

AI는 다음과 같은 분석을 제공했습니다.

예시

재무 건전성 및 안정성
자산 구조의 특징
수익성
연결재무제표(Consolidation) 특이사항

ERP 데이터를 기반으로 기본적인 재무 분석 보고서가 생성되었습니다.

7. 이번 실험에서 얻은 인사이트

이번 테스트에서 몇 가지 흥미로운 포인트가 있었습니다.

1️⃣ AI는 계층 데이터 처리를 매우 잘한다

재무제표는 기본적으로 계층형 데이터 구조입니다.

FS Item Hierarchy
Financial Statement Layout
Roll-up aggregation

이러한 구조는 LLM이 처리하기 매우 적합한 형태입니다.

2️⃣ ERP 데이터가 AI에 매우 적합한 이유

ERP 데이터는 이미

구조화되어 있고
정합성이 확보되어 있으며
의미가 명확합니다

따라서 AI 분석 정확도가 상당히 높게 나옵니다.

3️⃣ ERP UI보다 AI 인터페이스가 더 직관적일 수도 있다

기존 방식

Fiori App
→ Report
→ Drilldown
→ 분석

AI 방식

"매출 감소 원인을 분석해줘"

즉 대화형 재무 분석이 가능해집니다.

8. SAP ERP + AI의 현실적인 활용 시나리오

이 실험을 통해 다음과 같은 활용 가능성을 확인했습니다.

1️⃣ 자동 재무 분석 리포트

월 마감 후

ERP → AI

자동 분석

수익성 변화
비용 증가 원인
주요 KPI

2️⃣ CFO Copilot

AI에게 질문

Why did operating margin decrease?

ERP 데이터를 기반으로 분석

3️⃣ 연결 결산 데이터 분석

Group Reporting 데이터 기반

계열사 비교
사업부 성과 분석
손익 구조 분석

9. 앞으로의 확장 가능성

이번 실험은 단순한 테스트였지만, 다음과 같은 확장이 가능합니다.

1️⃣ SAC Planning 데이터 분석

예산 vs 실적 분석

2️⃣ Multi-period 분석

전년 대비 분석

3️⃣ KPI 자동 생성

ROE
ROA
EBITDA

10. 마무리

이번 실험을 통해 확인한 것은 단순합니다.

ERP 데이터는 AI에게 매우 좋은 입력 데이터라는 것입니다.

특히

계층 구조
재무 데이터
정형 데이터

이 세 가지 요소는 AI 분석과 매우 잘 맞습니다.

앞으로 ERP 시스템은 단순히 데이터 저장 시스템이 아니라 AI 분석 엔진의 데이터 소스로 활용될 가능성이 높습니다.