Xero JAX가 증명한 AI의 핵심: 정확성과 사용자 제어의 힘

Xero JAX의 출발: 작은 실험에서 ‘초에이전트’로

고객 질문에 답하고 반복 작업을 더 효율적으로 처리하도록 돕겠다는 바람에서 시작됐다. 회계 서비스 제공업체 Xero는 AI 기반 플랫폼 JAX(Just Ask Xero)를 소규모로 시험하며, 소기업이 회계 관련 개별 질문을 쉽게 묻고 답을 얻는 통로로 구상했다. 지금은 OpenAI의 지원을 받아 금융 데이터와 인사이트, 재무 현황을 한눈에 보여주고 송장 초안 작성과 은행 계정조정 같은 업무까지 돕는 ‘초에이전트’로 자리 잡았다. 초기 프로토타입은 송장 생성과 송장 관련 질의응답이었고, 베타 사용자 반응은 ‘꽤 쓸 만하다’는 평가였다. 현재는 공개 베타 단계이며 정식 출시 일정은 미정이다.

Xero JAX가 제공하는 핵심 기능과 사용자 경험

JAX는 단순 챗봇이 아니라, 고객 데이터의 문맥과 운영 환경을 바탕으로 답을 제시하는 플랫폼을 지향한다. 자동화된 은행 계정조정에서 JAX가 고객과 ‘나란히’ 일하며 전 과정을 투명하게 보여주는 방식으로 업데이트되고 있다. 사용자는 특정 기간의 이익 추세를 그래프로 표시하라거나, 현금흐름에 대한 구체 질문을 던지고 맞춤형 차트와 설명을 받을 수 있다. 또한 대출·확장 같은 결정을 돕기 위해 외부 데이터를 끌어와 실행 가능한 인사이트를 제안한다.

정확성과 제어의 균형: Xero JAX의 설계 원칙

정확성은 핵심이지만, 고객이 직접 거래를 대조하며 느끼는 ‘도파민 보상’도 중요하다는 게 경영진의 판단이다. 마법처럼 ‘완료’라고 말해줄 수도 있지만, 많은 사용자는 통제권을 원한다. 그래서 원클릭 자동 실행을 제공하되, 더 깊이 확인·수정하려는 이들에게는 세밀한 제어 옵션을 제공하는 이중 설계를 채택했다. 이렇게 서로 다른 두 유형의 고객을 동시에 만족시키도록 제품 경험을 다듬었다.

거버넌스와 안전장치: JAX Assure와 기술 스택

회계 업무의 복잡성 때문에 견고한 안전장치가 필요했다. Xero는 JAX 플랫폼에서 사용하는 대규모 언어모델(LLM)과의 입·출력 흐름을 감시·통제하는 JAX Assure를 도입해, 모델에 전적으로 의존하지 않고 환각을 예방하도록 했다. JAX는 여러 공급자의 모델을 시험해 왔으며 현재는 OpenAI의 GPT 계열을 사용한다. 내부에서는 오픈소스 오케스트레이션 프레임워크로 다수의 에이전트를 관리해 작업을 조율한다. 은행 계정조정은 기업 장부와 은행 기록을 대조·일치시키는 과정으로, 영수증·수표 등 근거 서류를 계정 항목과 맞추느라 팀이 많은 시간을 들이곤 한다는 점도 JAX가 겨냥한 자동화 포인트다.

OpenAI와의 협업: Xero JAX의 맥락 인지 확장

자동화 이상을 원하는 기업들은 리서치형 질문에도 답하길 기대했다. Xero의 자체 지식이 방대하더라도 더 넓은 맥락을 끌어와야 한다. 이를 위해 Xero는 OpenAI와 협력해 금융을 넘어선 세계 지식에 접근하는 GPT의 이해 능력을 활용했다. OpenAI API 플랫폼 제품 총괄 올리비에 고드먼은 엔터프라이즈와의 협업을 확대 중이라며, 업계 전문성은 고객사가, 모델 최적화는 OpenAI가 맡아 최적 활용을 돕는다고 밝혔다. OpenAI는 약 1년간 Xero와 함께 모델 튜닝과 맥락 인지형 대화 구축을 지원했다.

시장 경쟁과 전망

금융 업계는 규제와 수탁 의무 준칙을 충족해야 하는 특성상 AI 도입에 신중하지만, 채택은 점차 확산되고 있다. Xero는 OpenAI와 협력하는 Intuit 등 경쟁사, 그리고 반복 업무 자동화를 앞세운 스타트업 Puzzle과도 겨루고 있다. 결국 화려한 AI 기능보다 정확성과 사용자 제어, 투명한 거버넌스가 신뢰를 만든다는 점이 Xero의 전략이며, 이 방향성이 장기적 차별화 요소가 될 전망이다.