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2025년 12월 02일 13:02

재무 인텔리전스로 기술 투자 가치를 극대화하라 | VentureBeat

재무 인텔리전스로 기술 투자 가치를 극대화하라 | VentureBeat


기사 요약

  • AI·클라우드 투자 급증 속에서 통합되고 신뢰할 수 있는 데이터가 기술 투자 의사결정의 핵심이며, 이를 가능하게 하는 것이 재무 인텔리전스다.
  • Apptio의 TBM과 Financial Intelligence Layer는 ERP·클라우드·ITSM·HR 등 전사 데이터의 컨텍스트·인사이트·액션을 연결해 FinOps·ITFM·SPM 성과를 극대화한다.
  • 범용 BI·DIY의 한계를 넘어 도메인 전문성과 자동화를 제공해 비용 추적, 예측, 최적화를 가속하며 예산 효율을 높인다.

AI·클라우드 시대, 기술 투자 가치를 온전히 회수하려면 재무 인텔리전스가 필요하다

AI와 클라우드 등 기술 투자가 급증하면서 기업은 더 빠르고 명확한 투자 의사결정을 요구받고 있다. FinOps, IT 재무관리(ITFM), 전략 포트폴리오 관리(SPM)는 기회와 트레이드오프를 평가하는 유용한 체계지만, 전제는 통합되고 신뢰할 수 있는 데이터다. 단일 출처에 의존하기 어려운 실제 의사결정에서는 이질적 시스템, 노후 데이터, 가치 정의의 불일치를 가로질러야 하며, 해법은 분절된 입력을 실행 가능한 맥락 정보로 바꾸는 재무 인텔리전스다. Apptio의 기술 비즈니스 관리(TBM) 솔루션은 재무·운영·비즈니스 데이터를 연결해 리더가 모든 기술 비용의 가치를 극대화하도록 돕는다.

데이터 단절이 전략을 가로막는다

이해관계자마다 서로 다른 시스템을 ‘진실의 원천’으로 삼으면 재무와 기술 지형을 동일한 시각으로 볼 수 없다. CFO는 ERP에서 비용 구조를, CIO는 ITSM·모니터링에서 구성과 성능을, 현업은 CRM과 분석에서 성과를 본다. 그러나 어느 한 도메인도 조직·운영·재무 우선순위를 균형 있게 조망하지 못한다. 애플리케이션·인프라·클라우드·DevOps·인력 투자 전반에서 우선순위를 비교하려면 사용 패턴, 중복, 상대 가치를 한눈에 봐야 한다. 가시성이 없으면 FinOps·ITFM·SPM은 최적화 효과를 내기 어렵고, 재무팀은 여러 원장 시스템에서 보고서를 긁어모아 형식 불일치를 맞추느라 시간을 낭비한다. 이로 인해 부정확한 예측, 최적화 기회 상실, 기술 비용 낭비라는 리스크가 커지며, 범용 BI나 DIY 도구는 비용을 근원까지 추적하거나 중복을 식별하는 데 한계가 있다.

숫자를 실행으로 바꾸는 재무 인텔리전스

재무 인텔리전스는 도메인별 재무·운영·비즈니스 지표를 의사결정 가능한 ‘가치의 공통 언어’로 번역한다. Apptio의 Financial Intelligence Layer는 ERP, 클라우드, ITSM, HR 등에서 데이터를 집계·정규화·보강해 ITFM·FinOps·SPM의 핵심 역량을 뒷받침한다.

컨텍스트: 재무 인텔리전스가 연결하는 가치

클라우드 지출을 비즈니스 임팩트와, 인프라 비용을 애플리케이션 성능과, 인력 투자를 서비스 제공 성과와 정합시켜 ‘돈이 어디에, 왜 쓰였는지’를 맥락으로 보여준다.

인사이트: 재무 인텔리전스가 밝혀내는 상관관계

기업 전반의 비용·사용·성능·가치를 연결해 ROI 관점의 판단을 가능하게 한다. 예를 들어 AI 모델 사용량을 ROI에 매핑하면 어떤 이니셔티브에 투자를 지속·중단해야 할지 명확해진다.

액션: 재무 인텔리전스로 실행하는 의사결정

사일로를 넘어 조율된 결정을 내리도록 지원한다. 하이퍼스케일러나 ERP·HR·CRM·ITSM 등 단일 기능 플랫폼이 제공하는 부분 최적화 지표를 넘어, Apptio TBM은 온프레미스, 멀티클라우드, 애플리케이션, 인력 전 영역에서 재무적 맥락과 실행 가능한 인사이트를 제공한다.

도메인 전문성과 자동화가 만드는 차이

숫자 그 자체는 스토리를 말하지 않는다. 비즈니스 목표와 맞물리도록 데이터를 구조화할 때 의사결정자는 패턴을 보고 최적의 길을 선택할 수 있다. Apptio는 FinOps·ITFM·SPM 질문에 특화해 AI를 학습시켰고, 데이터 수집·매핑·이상 탐지·보강을 자동화해 인지 부하를 줄였다. 정제·보강된 입력은 예측 모델의 정확성을 높여 비용 추세를 선제 파악하고 최적화 기회를 드러낸다. 또한 즉시 활용 가능한 비용 모델 프레임워크와 거버넌스로 DIY·오픈소스 대비 더 빠른 가치 실현이 가능하다.

재무 인텔리전스로 가는 길

출발점은 깨끗하고 맥락화된 데이터이며, 이를 어떻게 조직하고 사용하는지가 지출 최적화의 성패를 가른다. 비용·소비 배분, 프로세스 최적화, 유닛 이코노믹스 같은 TBM 원칙을 적용하면 데이터가 의미 있는 인사이트와 더 똑똑한 결정으로 이어진다. 스프레드시트는 확장되지 않으며, 기술 지출 관리에 특화된 솔루션과 도메인 전문성이 필수다. Apptio TBM은 엔터프라이즈급 거버넌스, 전 도메인 재무 맥락, ITFM·FinOps·SPM에 특화된 AI를 제공하며, 단일 클라우드 최적화에 집중한 하이퍼스케일러나 범용 BI로는 대규모로 구현하기 어렵다.

맺음말

빠른 혁신 속도는 기술 지출 관리의 중요성을 더욱 높이고 있다. AI 기반 재무 워크플로를 구동하는 입력을 최적화하면 모든 이해관계자가 데이터 기반으로 투자 방향을 정할 수 있다. Apptio의 Financial Intelligence Layer가 AI 시대 TBM의 의사결정·자금 집행·실행 방식을 어떻게 바꾸는지 자세히 알아보자.

Ajay Patel, Apptio(IBM)의 총괄 책임자. 본 콘텐츠는 VentureBeat의 스폰서드 기사입니다. 문의: sales@venturebeat.com

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