ChatGPT vs 회계사, 스타트업 기업가치평가 AI 답변 실시간 검증
(youtube.com)ChatGPT vs 회계사, 스타트업 기업가치평가 AI 답변 실시간 검증
안녕하세요, 창의회계법인입니다. 최근 ChatGPT를 비롯한 AI 도구들이 스타트업 기업가치 평가에 대한 조언을 제공하고 있습니다. 하지만 실무 경험이 풍부한 전문 회계사의 관점에서 볼 때, AI 답변에는 몇 가지 아쉬운 부분들이 있어 이를 보완하고자 합니다.
AI는 잘못된 의사결정을 할 정도로 잘못된 의견을 주지는 않았지만, 의사결정에 필요한 충분한 정보를 얻기 위해서는 전문가의 보완적 조언이 필요하다는 것이 이번 검증의 핵심 결론이었습니다. 이에 더 자세한 내용은 아래 유투브를 통해 정리해 보았습니다.
ChatGPT의 강점은 일반적인 밸류에이션 이론과 방법론을 체계적으로 제시하고, 다양한 평가 방식에 대한 포괄적인 설명을 제공하며, 접근하기 쉬운 형태로 정보를 정리한다는 점입니다. 다만 전문가가 보완하고 싶은 부분으로는 실제 투자 현장에서의 미묘한 뉘앙스와 협상 포인트, 업종별 단계별 특성을 반영한 구체적인 적용 방법, 그리고 최신 투자 트렌드와 시장 상황을 고려한 현실적 조언이 있습니다.
ChatGPT가 제시한 이론적 틀은 매우 유용하지만, 실제 VC 미팅이나 M&A 협상에서는 다음과 같은 실무적 고려사항들이 더욱 중요하게 작용합니다.벤치마킹 기업 설정 시에는 AI가 일반적인 방법론을 제시하지만, 실제로는 투자자마다 선호하는 벤치마킹 방식이 다르며, 때로는 창업자가 생각하지 못한 각도에서 비교 기업을 제시하는 경우가 많습니다. 멀티플 적용 시에도 이론적 범위는 맞지만, 실제 적용에서는 팀의 경험, 시장 진입 장벽, 경쟁사 동향 등 정성적 요소들이 멀티플 결정에 더 큰 영향을 미치는 경우가 빈번합니다.
실무 전문가가 실제로 ChatGPT와 질의응답을 진행한 결과, AI는 전반적으로 거짓말을 하지 않았으며 기본적인 이론과 방법론을 정확하게 제시했습니다. 특히 스코어카드 방식, 버커스 방식 등의 밸류에이션 방법론과 VC가 주목하는 핵심 요소들에 대한 설명은 매우 유용했습니다. 다만 AI가 너무 디테일하게 설명하려다 보니 일부 오해의 소지가 있는 내용들이 있었습니다. 예를 들어, 모바일 앱 서비스의 멀티플을 5배에서 15배로 제시하며 구체적인 가격 범위를 언급했지만, 이러한 수치들은 참고사항 정도로만 받아들여야 합니다.
AI 답변에서 특히 아쉬웠던 부분은 현실적 제약사항에 대한 고려였습니다. 예를 들어 개인사업자의 경우 법인사업자와 달리 주식 양도가 아닌 영업양수도 방식을 통해야 하므로 M&A 절차가 훨씬 복잡하다는 점, 그리고 초기 단계 스타트업의 경우 M&A보다는 투자 유치를 먼저 고려하는 것이 현실적이라는 점 등은 AI가 충분히 다루지 못한 부분이었습니다.
ChatGPT와 같은 AI 도구는 초기 정보 수집과 기본 개념 정리에 매우 유용합니다. 다만, 실제 투자 유치나 M&A 진행 시에는 해당 분야 전문가의 경험과 직관이 함께 필요하다고 생각됩니다.
이번 검증을 통해 AI 답변의 유용성을 인정하면서도, 실무 현장의 복잡함과 변수들을 보완할 수 있는 전문가의 역할이 여전히 중요함을 말씀드리고 싶습니다. AI가 제공하는 기본적인 프레임워크 위에 실무 경험을 더해 보다 정확하고 현실적인 기업가치 평가가 가능할 것으로 생각됩니다.
데이터는 냉정하고, 인간은 뜨겁다
창의회계법인이 주장하는 "전문가의 경험과 직관"이 과연 기업가치 평가의 정확성을 높이는가? 오히려 객관적 데이터에 주관적 노이즈를 섞어 넣는 것은 아닌가?
수학은 거짓말하지 않지만, 수학을 해석하는 인간은 거짓말할 수 있다.
- 전문가 편향의 함정들
확증편향 (Confirmation Bias): 전문가들은 자신의 과거 경험에 부합하는 데이터만 선별적으로 강조하는 경향이 있다. "우리가 봐온 케이스들을 보면..." 이라는 식의 접근은 결국 제한된 샘플에 기반한 일반화의 오류다.
앵커링 효과: 첫 번째 만난 유사 케이스가 이후 모든 판단의 기준점이 된다. 데이터가 5-15배 멀티플을 제시하면, 전문가는 "경험상 8-12배가 적절하다"며 자신의 앵커 포인트로 조정한다.
생존자 편향: 성공한 케이스들만 기억에 남고, 실패한 케이스들은 "예외적 상황"으로 치부한다. 이는 패턴 인식을 왜곡시킨다.
- 이해관계의 그림자
전문가들에게는 숨겨진 인센티브가 있다:
수수료 극대화: 더 높은 밸류에이션을 제시할수록 거래 규모가 커진다
관계 유지: 고객이 듣고 싶어하는 답을 제공하려는 유혹
전문성 과시: 복잡한 조정 요소들을 만들어내어 자신의 가치를 증명하려 한다
AI는 수수료를 받지 않고, 인맥을 관리할 필요도 없으며, 자존심도 없다.
- 과거 경험의 덫
"실무 경험 20년"이라는 말의 실체는 무엇인가?
1년 경험을 20번 반복한 것일 수도 있다. 특히 빠르게 변하는 스타트업 생태계에서는 5년 전 경험도 이미 구식이 될 수 있다. 반면 AI는 실시간으로 전 세계 데이터를 업데이트하며 패턴을 학습한다.
- 정성적 요소의 허상
"팀의 경험, 시장 진입 장벽" 같은 정성적 요소들이 정말 전문가만 평가할 수 있는가?
팀 경험: 창업자 이력, 이전 회사 성과, 학력 등은 모두 정량화 가능한 데이터
시장 진입 장벽: 특허 수, 규제 현황, 경쟁사 분석 등 역시 객관적 지표들
경쟁사 동향: 오히려 AI가 실시간으로 더 정확하게 추적 가능
전문가들이 "정성적"이라고 포장하는 것들 중 상당수는 실제로는 정량화 가능한 요소들을 게을리 분석한 결과일 수 있다.
- 시장 효율성 관점
만약 전문가들의 조정이 정말 가치가 있다면, 왜 전문가들이 운용하는 펀드들이 시장 평균을 지속적으로 넘어서지 못하는가?
워렌 버핏조차 "대부분의 투자자들은 그냥 인덱스 펀드에 투자하는 게 낫다"고 말했다. 이는 전문가의 "직관"이 시장의 집단지성보다 우월하지 않다는 반증이다.
결론: 차가운 데이터의 온기
전문가의 역할을 완전히 부정하는 것은 아니다. 하지만 객관적 데이터 위에 주관적 해석을 덧씌우는 것이 항상 개선인지는 의문이다.
때로는 차가운 데이터가 뜨거운 직관보다 더 정확할 수 있다. 특히 감정과 이해관계가 복잡하게 얽힌 기업가치 평가에서는 더욱 그렇다.
"전문가의 보완"이라는 이름으로 포장된 것이 사실은 "객관성의 훼손"일 수도 있다는 점을 간과해서는 안 된다.
라고 AI에게 반박 글을 써보라고 하였습니다. 제가 일하는 직군에서도 AI가 정말 핫한데 어떻게 쓰여질지 매일매일 상황이 바뀌네요.