재무회계팀의 바이브 코딩 이야기

재무회계팀은 ‘수기 작업의 집합체’로 불렸습니다. 숫자의 정확성이 생명인 조직이 AI에 업무를 맡긴다는 건 쉽지 않은 결정이었죠. 하지만 반복과 대조로 가득한 업무는 자동화의 최적 대상이었습니다. 재무회계팀 임수진님은 소위 바이브 코딩을 통해 단순 반복 업무를 효율화 하였는데요, Python 이 엑셀의 기능으로 이해할뻔 했던 비개발자의 바이브 코딩 도전기를 소개합니다.

작은 자동화의 시작 — 수식 추천에서 매크로, 앱 스크립트로

AI 도입 초기, 팀은 가장 익숙한 도구에서 도움을 받았습니다. 간단한 엑셀 수식만 쓰던 시절을 지나 ChatGPT는 더 복잡하지만 빠르게 할 수 있는 수식들을 추천했고, 그다음 단계로 매크로와 Apps Script 사용을 제안하는 자연스러운 흐름으로 이어졌습니다.

하지만 결국 기존 도구로는 처리할 수 없는 대용량 데이터 문제에 직면하면서 Python 을 도입하는 상황까지 오게 되었습니다. 하지만 검은 화면의 개발 도구, Python 코드들은 비개발자인 재무회계 팀원들에게는 다른 나라 이야기 같았죠.

‘파일이 안 열려요’에서 Python까지 — 기술 선택의 결정적 순간

“ 데이터 파일이 열리지 않아서… 제 노트북에서는 하루 종일 기다려도 열리지가 않는 거예요.”

전환점은 위기에서 찾아왔습니다.대용량 엑셀 파일이 하루 종일 기다려도 열리지 않는 상황이 온 것이죠. 노트북을 바꾸자니 결산 때만 쓰는 고사양 장비는 ‘가성비’가 없었습니다. 개발 요청을 해도 “임팩트가 뭐죠?”라는 질문 앞에 후순위로 밀릴 수 밖에 없었습니다.

결론은 스스로 해결하는 길. ChatGPT에게 묻자 용량이 너무 커서 안 돌아가는 상황엔 Python을 추천했습니다. 처음엔 무시했지만, 더는 파일을 열 수 없게 되었을 때 Python이 답이었습니다. 무엇보다 파일을 열지 않아도 되는 방식이 결정적이었죠.

Cursor AI가 바꾼 워크플로 — ‘추천’에서 ‘실행’까지

사내에서 지나가다 우연히 추천받은 유튜브 한 편이 전환을 가속했습니다. Cursor AI는 자기가 코딩도, 설치도 하고 오류도 자기가 분석해서 수정하는 도구였습니다. ChatGPT가 ‘방법’을 알려주는 데 그쳤다면, Cursor는 ‘대행’까지 해준 셈이죠.

이 경험은 비개발자에게도 강력했습니다. “검은색 배경” IDE가 허들로 느껴지던 팀에게, GUI와 자동 실행, 오류 리포트는 ‘할 수 있다’는 확신을 줬습니다. 파일을 열 필요가 없는 Python 스크립트, 데이터 검증과 전표화까지 이어지는 자동화 파이프라인이 완성되었습니다.

팀 문화의 변화

재무회계팀의 AI 도입은 단순히 도구의 변화에 그치지 않고, 팀 문화 전반에 긍정적인 변화를 가져왔습니다. 임수진님은 팀원 모두가 자동화 경험을 직접 발표하도록 독려하며, 각자가 AI와 Python을 활용해 실무 자동화를 체득할 수 있도록 했습니다. 이 과정에서 팀원들은 새로운 자동화 아이디어를 자발적으로 제안하고, 기존 스크립트를 개선하는 선순환 구조가 형성되었습니다. 이러한 문화는 단순히 효율성 향상을 넘어, 팀원 개개인의 성장과 주도성을 촉진하는 계기가 되었습니다.

또한, 실무에서의 자동화 경험을 공유하는 과정에서 코드 분실등에 대한 리스크 관리, 외부 저장소 백업, README 작성 등 꼭 필요한 최소한의 운영 지침도 정립되었습니다. 이처럼 “작은 단위부터 시도해볼 것을 강력히 권장”하며 시작한 자동화 프로젝트가 재무회계팀에 번져나가고 있습니다. 현재 재무회계팀에서는 Cursor IDE 를 도입하여 자동화는 물론 지식 공유와 협업을 통해 서로 자극받고 성장하는 문화가 정착하고 있습니다.