"과제 1건당 영수증 200~400장, 인건비 매트릭스, 거래 3중 매칭… 시즌엔 사람을 갈아 넣어야 했어요." 저희가 한빛회계법인 정산팀을 처음 찾아갔을 때 이수진 정산회계사가 꺼낸 말이었습니다. 정부 R&D 정산은 일반 회계 정산과 다릅니다. 부처별로 양식이 7~8개로 다르고, 과제 1건당 인건비·재료비·연구장비비·연구활동비 등 6~9개 비목 증빙을 한 건 한 건 수기로 매칭해야 합니다. 12월부터 3월까지 이어지는 정산 시즌 동안 분기 60건 이상의 과제를 7명이 검증하다 보니, 매년 야근과 주말 근무가 반복되고 있었어요. 이 글은 OCR + 노코드 자동화로 과제 1건 검증 시간을 32시간에서 11시간으로 줄이고, 시즌 야근을 주 18시간에서 4시간으로 단축한 한 회계법인 이야기입니다.
저희가 한빛회계법인 정산팀과 처음 미팅을 잡았을 때, 회의실에는 세 명이 앉아 있었습니다. 직급도 다르고, 고민의 결도 달랐지만 결국 같은 문제를 서로 다른 각도에서 안고 있었어요. 한 명은 매년 반복되는 시즌 야근 문화를 못 깨고 있다는 무력감, 한 명은 부처별 양식과 신입 교육의 무게, 한 명은 가족 모임도 미루는 1~3월의 일상이었습니다.



저희는 인터뷰에서 멈추지 않고, 이수진 정산회계사가 단일 과제 한 건의 정산 검증을 끝내는 전 과정을 옆에서 관찰하며 단계별 처리 방식과 소요 시간을 측정했습니다. 일반 회계 감사·세무 정산과 결정적으로 다른 지점이 어디인지 직접 보고 싶었거든요.
"일반 회계 정산은 거래 매칭과 분개로 끝나요. 그런데 정부 R&D는 인건비 참여율, 4대보험 매칭, 거래 3중 증빙, 부처별 양식 변환까지… 한 건이 정산이 아니라 마치 작은 감사 하나를 받는 느낌입니다." — 이수진 정산회계사, 현장 인터뷰 中
| 단계 | 업무 프로세스 | 처리 방식 | 처리 주체 | 소요 시간 |
|---|---|---|---|---|
| 1단계 | 증빙서류 수령·분류 (영수증 200~400장) | USB·이메일·우편으로 받은 원본 증빙 정리, 비목 라벨링 | 이수진 정산회계사 | 1시간 |
| 2단계 | 인건비 매트릭스 검증 (참여율·4대보험 대조) | 참여연구원 명부 ↔ 4대보험 가입자 ↔ 참여율 합산 100% 검증, 중복 참여 검출 | 이수진 정산회계사 | 12시간 |
| 3단계 | 거래 3중 매칭 (세금계산서·이체·명세서) | 재료비·연구활동비 거래 한 건씩 세금계산서 ↔ 이체 증빙 ↔ 거래명세서 수기 대조 | 이수진 정산회계사 | 4시간 |
| 4단계 | 비목 집계·부처 양식 정산보고서 작성 | 부처별 양식(7~8종)에 맞춰 비목별 집계, 변경 이체 이력 검증, 정산보고서 초안 작성 | 박지현 정산팀장 | 11시간 |
| 5단계 | 1차 검토·수정·최종 확인 | 이상 케이스 재검증, 누락 증빙 보완 요청, 최종 서명·승인 | 박지현 정산팀장 / 김영호 본부장 | 4시간 |
| 합계 (과제 1건 기준) | 약 32시간 / 과제 1건 | |||
관찰을 마치고 저희가 정리한 병목은 네 가지였습니다. 모두 정부 R&D 정산만의 고유 구조에서 나오는 문제들이었어요. 일반 기업 회계 감사나 세무 정산엔 존재하지 않는 작업들입니다.
저희는 정산팀 7명이 12월~3월 시즌(약 17주)에 쏟고 있는 시간을 모두 합산해 봤습니다. 정상 근무 시간 외 야근·주말 근무, 신입 교육 부담, 환수 위험 케이스 재검증까지 더하니 회계법인 전체에 미치는 부담이 명확하게 드러났습니다.
| 손실 항목 | 계산 기준 | 연간 손실 규모 (60,000원/시간) |
|---|---|---|
| 시즌 야근 시간 | 주 18시간 × 17주 × 7명 = 2,142시간 | 2,142시간 / 1억 2,852만원 |
| 시즌 주말 근무 | 8시간 × 12주 × 5명 = 480시간 | 480시간 / 2,880만원 |
| 신입 회계사 양식 교육 | 1명당 480시간(분기 풀타임) × 연간 2명 = 960시간 | 960시간 / 5,760만원 |
| 검증 누락 → 환수 대응 재작업 | 분기 평균 2.5건 × 24시간 × 4분기 = 240시간 | 240시간 / 1,440만원 |
| 처리 한계로 거절한 신규 수주 | 분기 평균 4건 × 250만원 (정산 수임료) × 4분기 | 기회손실 4,000만원 |
| 연간 총 시간 부담 + 기회손실 (Before) | 약 3,822시간 / 약 2억 6,932만원 | |
※ 위 수치는 시즌 부담 + 신입 교육 + 환수 대응 + 기회손실까지 합산한 회계법인 관점의 총 비용이며, 자동화 이후 회수된 1,890시간 기준으로 직접 인건비 절감액만 산출하면 연간 약 1억 1,340만원입니다. (도입 전 과제 1건 32시간 – 도입 후 11시간 = 21시간 × 분기 60건 × 1.5분기 적용 × 60,000원)
"1월 중순부터 3월 말까지는 가족 모임도 다 미뤘어요. 8주 연속 토요일 출근, 그러고도 4월 초가 되면 환수 대응으로 또 매달리는 게 매년 반복이에요." — 박지현 정산팀장
현장 진단을 마치고 나서 저희는 팀에게 솔직하게 말씀드렸습니다. "정산 자체를 AI가 대신할 수는 없습니다. 다만 회계사의 판단이 필요한 곳과 단순 대조만 필요한 곳을 구분해, 단순 대조 영역만 자동화하면 됩니다." 정부 R&D 정산은 부처 양식·인건비 매트릭스·거래 3중 매칭처럼 규칙이 명확한 영역이 70% 이상이라, 핵심은 OCR로 종이 증빙을 디지털화하고 규칙 기반 검증을 자동화하는 것이었어요.
| 단계 | 업무 프로세스 | 처리 방식 | 처리 주체 | 소요 시간 |
|---|---|---|---|---|
| 1단계 | 증빙 OCR 자동 디지털화 | CLOVA OCR로 영수증·세금계산서·거래명세서 일괄 텍스트 추출 → 구조화된 JSON | 🤖 시스템 자동 | 30분 |
| 2단계 | 비목 자동 분류 + 인건비 매트릭스 검증 | Make 워크플로우로 비목 자동 분류, 4대보험 가입자 매칭, 참여율 100% 초과 검출 | 🤖 시스템 자동 | 30분 |
| 3단계 | 거래 3중 매칭 (세금계산서·이체·명세서) | Google Sheets 매칭 함수로 자동 대조, 미매칭 케이스만 Slack 알림 | 🤖 시스템 자동 | 1시간 |
| 4단계 | 이상 케이스 검토 + 부처 양식 자동 변환 | 알림 받은 이상 케이스만 회계사 검토, Notion 부처 양식 라이브러리에서 자동 매핑 | 이수진 정산회계사 | 4시간 |
| 5단계 | 1차 검토·서명·최종 확인 | Looker Studio 진척 대시보드로 전체 흐름 점검 후 서명 승인 | 박지현 정산팀장 / 김영호 본부장 | 5시간 |
| 합계 (과제 1건 기준) | 약 11시간 / 과제 1건 | |||






이 케이스를 공유하면 종종 "저희도 똑같이 하면 되나요?"라는 질문을 받습니다. 정부 R&D 정산은 부처·과제·고객사별로 변수가 많아, 저희가 실제로 마주쳤던 회계법인 특화 변수를 솔직하게 정리해 드립니다.
자동화 구축이 완료되고 한 시즌(약 4개월)이 지난 시점에 저희는 다시 한빛회계법인 정산팀을 찾아갔습니다. 숫자로 보이는 변화도 있었고, 숫자로 표현하기 어려운 변화도 있었어요.
| 지표 | 도입 전 | 도입 후 | 개선율 |
|---|---|---|---|
| 과제 1건 정산 검증 시간 | 32시간 | 11시간 | ↓65.6% |
| 시즌 중 주간 야근 시간 | 18시간 | 4시간 | ↓77.8% |
| 분기 처리 가능 과제 수 | 60건 | 110건 | ↑83.3% |
| 검증 누락 → 환수 위험 케이스 | 4.2% | 0.8% | ↓80.9% |
| 신입 회계사 양식 숙련 기간 | 한 분기 | 한 달 | ↓66.7% |
| 구분 | 항목 | 개선 내용 |
|---|---|---|
| 정성적 | 정산팀 이탈률 감소 | 시즌 야근·주말 근무 부담이 줄면서 정산팀 이탈 의사 표명 사례가 분기 평균 2건 → 0건으로 감소 |
| 정성적 | 고객사 신뢰도 향상 | 환수 처분 사전 차단 + 정산 완료 시점 단축으로 고객사 재계약률 ↑, 신규 추천 의뢰 발생 |
| 정량적 | 신규 정산 수주량 확대 | 처리 한계로 거절했던 분기 평균 4건 수주 가능, 연간 약 4,000만원 추가 매출 확보 |
| 정량적 | 비시즌 컨설팅 매출 신설 | 회수된 시간을 활용해 고객사 R&D 사전 정산 설계 컨설팅 신규 라인 개설, 연간 약 8,000만원 매출 추정 |
수치보다 더 인상적이었던 건, 3개월 후 팀이 달라져 있었다는 점입니다.


