SAP Group Reporting 데이터를 AI로 분석하기
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 SAP의 Clean Core(클린 코어) 전략을 준수하여, 표준 API를 통해 데이터를 안전하게 추출하는 방식으로 진행되었습니다.
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.
4. AI에게 요청한 작업
이번 테스트는 에이에스피엔(ASPN)의 사내 AI 에이전트인 'ASPN AI Agent(AAA, Gemini 3 Pro 기반)'를 활용하여 진행했습니다.
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
|
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
|
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 Fiori App과 시너지를 내는 '대화형 AI 인터페이스'의 가능성
기존에는 사용자가 직접 Fiori App에 접속하여 Report를 띄우고 Drilldown을 통해 분석하는 훌륭한 시각적 방식을 사용했습니다.
여기에 AI를 결합하면 "이번 달 매출 감소의 주요 원인이 된 계열사를 분석해 줘"와 같이 자연어 기반의 대화형 재무 분석이 추가로 가능해집니다.
즉, 기존 SAP UI의 강력한 정형 분석에 AI의 직관적인 비정형 질의응답이 더해져 데이터 접근성이 극대화됩니다.
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 기업 맞춤형 재무 분석 AI 어시스턴트 (Custom Copilot)
SAP가 제공하는 강력한 표준 AI 기능과 더불어,
각 기업의 특수한 비즈니스 로직이나 외부 비정형 데이터를 결합한 맞춤형 AI 어시스턴트를 구축할 수 있습니다.
예: AI에게 "Why did operating margin decrease?"라고 질문하면
ERP 데이터와 사내 지식 문서를 결합해 입체적인 원인 분석 제공
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 단순명료합니다.
ERP 데이터는 AI에게 가장 신뢰할 수 있는(Single Source of Truth) 훌륭한 입력 데이터라는 것입니다.
앞으로 ERP 시스템은 핵심 비즈니스 프로세스를 통제하는 중심축인 동시에, AI 분석 엔진에 고품질 데이터를 공급하는 핵심 소스로 그 가치가 더욱 확장될 것입니다.
단, 실제 기업 환경에 이러한 AI 아키텍처를 도입할 때는 SAP의 Digital Access 라이선스 가이드라인과 API 사용 정책을 준수하는 것이 필수적입니다.
ASPN은 SAP의 Clean Core 원칙을 존중하며, 고객이 가장 안전하고 효율적으로 ERP 데이터와 AI를 융합할 수 있도록 최적의 통합 아키텍처를 제안하고 있습니다.