직원 40명인 회사의 재무 관리자가 엑셀로 예산과 현금흐름 모델을 만듭니다. 이 사람은 분기마다 이사회 보고 자료도 발표합니다. 이사회가 검토하는 재무 보고서를 한데 묶은 것입니다. AI에게 맡기고 싶은 일은 두 가지입니다. 하나는 새 모델을 만드는 일입니다. 더 중요한 다른 하나는 이미 있는 통합 문서를 감사하는 일, 곧 깨진 참조와 조용한 오류가 없는지 점검하는 일입니다. 깨진 참조는 옮겨졌거나 지워진 셀을 가리키는 수식입니다. 조용한 오류는 그럴듯한 숫자를 내놓지만 그 숫자가 틀린 수식입니다. 이럴 때 자주 거론되는 AI 도구가 셋 있고, 만든 회사가 모두 다릅니다. Anthropic의 Claude for Excel은 엑셀 안에서 돌아가는 작은 프로그램인 추가 기능이고, 유료 Claude 요금제에 포함됩니다. Microsoft의 Microsoft 365 Copilot도 엑셀 안에서 작동합니다. Google의 Gemini는 Google의 온라인 스프레드시트인 Google Sheets 안에서 작동합니다. 이 회사는 엑셀, 워드, 아웃룩 같은 사무용 앱을 묶은 Microsoft의 구독 상품인 Microsoft 365를 씁니다. 다만 동료 몇 명은 Sheets로 일합니다.
폴로라는 이 질문을 Anthropic, OpenAI, Google이 만든 AI 모델들에게 던졌습니다. 전문가 역할을 맡은 세 모델이 각자 추천을 내놓았습니다. 연구원 역할의 모델은 이들이 제시한 가격과 주장을 공개된 자료와 대조했고, 사회자 역할의 모델이 최종 답을 냈습니다. 아래는 이들의 비교입니다. 모델들이 숫자를 틀린 곳과 공개된 근거로는 더 말할 수 없는 곳도 함께 담았습니다.
AI 모델들이 나눈 역할 : 만드는 일은 Copilot, 검토는 Claude for Excel
전문가 역할을 맡은 세 AI 모델은 같은 방식으로 일을 나눴습니다. OpenAI 모델인 엔터프라이즈 생태계 분석가는 재무 모델을 만드는 일을 Copilot에 맡기자고 했습니다. Copilot이 재무 논리를 더 잘 짜서가 아니라고 했습니다. 재무 모델이 이미 놓여 있는 환경, 곧 권한과 공유 파일과 이사회 보고 절차 안에서 일하기 때문이라는 것이었습니다. 질문에는 Copilot의 Agent Mode라는 이름이 나왔지만, 여러분 화면에는 다른 이름이 보일 수 있습니다. 분석가는 Microsoft가 이제 이 기능을 Edit with Copilot이라고 부른다고 짚었습니다. 현재 Microsoft 문서는 엑셀에서 일하는 방식을 Edit, Plan, Chat 세 가지로 설명합니다. 사회자 모델은 이름표를 믿지 말고 자기 회사 환경에 어떤 이름과 기능이 보이는지 확인하라고 권했습니다. 분석가는 셀을 직접 고치게 하기 전에 먼저 Plan을 쓰라고 했습니다. Anthropic 모델인 스프레드시트 엔지니어링 전문가는 셀을 건드리기 전에 계획부터 세우는 이 습관을 가장 중요한 안전장치로 꼽았습니다. 도구가 새 재무 모델을 만들 때 특히 그렇다고 했습니다.
검토에는 세 모델 모두 Claude for Excel을 골랐습니다. Google 모델인 리스크·감사 전략가도 마찬가지였습니다. 결정적인 이유는 Claude가 구체적인 셀을 짚어 준다는 점이었습니다. Anthropic은 이 추가 기능이 통합 문서를 설명하고, 변경 내용을 추적하고, 자기가 언급한 셀로 바로 데려다준다고 밝힙니다. 스프레드시트 엔지니어링 전문가는 이렇게 잘라 말했습니다. 셀 주소까지 따라갈 수 없는 감사 결과는 감사 결과가 아니라 소문이라는 것입니다.
사회자 모델은 독자가 가장 먼저 알아야 할 선을 그었습니다. 이것은 작업 방식에 대한 추천일 뿐이고, Claude가 Copilot보다 조용한 오류를 더 많이 잡는다는 증거는 아니라는 것입니다. 연구원 모델도 한마디 보탰습니다. 세 모델의 의견이 모인 것은 눈여겨볼 만하지만 증명은 아니라는 것입니다. 서로 겹치는 공개 자료를 놓고 추론했으니 같은 사각지대를 함께 가질 수 있기 때문입니다.
이사회가 기대는 엑셀 모델 감사에서 AI 모델들이 Gemini를 뺀 이유
Gemini가 약하다고 한 AI 모델은 없었습니다. 반대한 이유는 구조였습니다. Google은 Gemini가 원래 Google Sheets로 만든 파일에서 가장 잘 작동한다고 설명합니다. 그래서 엑셀 파일로 그 기능을 쓰려면 Sheets 파일로 저장하라고 안내합니다. 탭끼리 연결이 가득한 여러 시트짜리 통합 문서라면, 이렇게 변환할 때 회사 재무 숫자가 두 벌이 됩니다. 스프레드시트 엔지니어링 전문가는 변환 자체가 도구가 찾아내야 할 바로 그런 오류를 새로 만들 수 있다고 경고했습니다. 깨진 참조, 예전처럼 셀 블록 전체를 채우지 않게 된 수식, 달라진 반올림 같은 것들입니다.
엔터프라이즈 생태계 분석가는 Gemini의 AI 함수에도 한계가 있다고 짚었습니다. 셀에 =AI()를 입력해 Gemini에게 묻고, 그 셀에서 답을 받는 함수입니다. 그런데 이 함수는 텍스트만 돌려주고, 통합 문서 전체를 보지 못하며, 다른 수식 안에 넣을 수 없습니다. 리스크·감사 전략가는 Google이 2026년 6월에 오류를 고치는 기능을 따로 내놓았다고 주장했습니다. 하지만 연구원 모델은 그 기능도, 날짜도 확인하지 못했습니다. 모델들이 함께 내놓은 조언은 이렇습니다. 이미 Sheets에서 일하고 요금제에 Gemini가 포함된 동료에게는 Gemini가 맞지만, 이사회가 기대는 재무 모델을 감사하는 도구로는 맞지 않다는 것입니다.
직원 40명 회사라면 Copilot, Claude for Excel, Gemini에 얼마가 들까
전문가 역할의 AI 모델 둘이 가격을 틀렸고, 연구원 모델이 바로잡았습니다. 이 규모의 회사에 해당하는 상품은 사용자 300명까지의 조직을 대상으로 하는 Microsoft 365 Copilot Business입니다. 정가는 연간 결제 시 사용자당 월 21달러이고, 프로모션을 적용하면 18달러, 월 단위로 결제하면 25.20달러입니다. 한 모델이 말한 30달러는 대기업용 가격입니다. Copilot은 따로 팔지 않습니다. 월 14달러인 Microsoft 365 Business Standard 같은 Microsoft 365 기본 요금제가 있어야 쓸 수 있습니다. 그러니 추가 기능 가격만 보면 실제 비용을 낮게 잡게 됩니다. 프로모션이 언제 끝나는지는 공개 자료마다 다릅니다. Microsoft 자체 페이지는 2026년 마지막 날까지라고 하고, 18달러 요금은 첫해 연간 약정에만 적용한다고 밝힙니다. 다른 자료들은 며칠 남지 않은 9월 30일에 끝난다고 합니다. 연구원 모델은 Microsoft 365 관리 센터에서 견적을 확인하라고 권했습니다. 관리 센터는 회사 IT 관리자가 계정과 라이선스를 관리하는 콘솔입니다.
엔터프라이즈 생태계 분석가의 계산을 보겠습니다. 40명 전원에게 Copilot을 주면 연간 요금 18달러 기준으로 월 약 720달러가 듭니다. 월 단위로 결제하면 월 1,008달러입니다. 기본 요금제 비용은 여기에 들어 있지 않습니다. 분석가는 그 대신 사용자 라이선스 다섯에서 여덟 개로 시작하자고 제안했습니다. 대상은 실제로 숫자를 만들고 발표하는 사람들입니다.
Claude for Excel은 가격이 따로 없고 유료 Claude 요금제에 포함됩니다. 월 20달러인 Pro, 월 100달러부터인 Max, 그리고 Team이 있습니다. 사회자 모델이 읽은 현재 Team 요금은 연간 결제 시 사용자당 월 20달러, 월 결제 시 25달러이고, 최소 두 명부터입니다. 분석가가 제시한 25달러와 30달러보다 싸고, 최소 인원도 분석가가 말한 다섯 명보다 적습니다. 엑셀에서 Claude를 쓰려면 Microsoft 365 업무용 계정이 필요하지만 Copilot 라이선스는 필요 없습니다.
Sheets의 Gemini는 연간 결제 시 사용자당 월 14달러인 Google Workspace Business Standard부터 쓸 수 있습니다. AI가 요금제에 묶여 있으므로, 요금제에 든 사람은 쓰든 안 쓰든 모두 그 값을 냅니다. 스프레드시트 엔지니어링 전문가는 Copilot에 대해 경고를 하나 보탰습니다. 사용자당 요금과 별도로 AI가 특정 작업을 할 때마다 사용료가 붙을 수 있고, 이런 요금 여러 가지가 한꺼번에 붙을 수 있다는 것입니다. 그래서 첫날부터 지출 한도를 걸어 두라고 권했습니다.
20달러짜리 Claude 요금제로는 큰 통합 문서를 검토하다 중간에 멈출 수 있다
이 비교에 참여한 AI 모델 가운데 스프레드시트 엔지니어링 전문가는 사용량 한도를 가장 강력한 실무 경고로 꼽았습니다. 사용자들이 서식 작업 몇 번과 오류 점검 한 번 만에 Pro 요금제 한도에 걸렸다는 보고가 있습니다. 몇 분 안에 일어난 일이었고, 작업은 절반만 끝난 채 멈췄습니다. 이 추가 기능은 채팅보다 사용량을 훨씬 빨리 소진합니다. 요청할 때마다 통합 문서를 읽고, 추론하고, 여러 동작을 따로 실행하기 때문입니다. 서로 연결된 큰 통합 문서를 감사하는 일은 이 도구에 맡길 수 있는 일 가운데 가장 무거운 편에 속합니다.
연구원 모델이 찾은 별도의 리뷰도 같은 이야기를 합니다. Pro는 날마다 하는 분석 작업에 맞고, 월 100달러인 Max가 무거운 재무 모델링에 훨씬 여유가 있다는 것입니다. 전문가는 이것을 선택의 문제로 정리했습니다. 이사회 보고 자료를 한 번에 감사하려면 Max 같은 상위 요금제에 돈을 내야 합니다. 아니면 한 세션에 탭 하나씩 감사하는 방식을 받아들여야 합니다. 어느 쪽이든 20달러 요금제를 별생각 없이 사지는 말라는 뜻입니다. 전문가는 이런 불만이 2026년 3월에 나온 것이라 그 뒤로 한도가 바뀌었을 수 있다고도 했습니다. 그러니 실제로 써 보는 첫 주가 시험대입니다.
엑셀에서 쓰는 Claude와 Copilot을 두고 공개 리뷰가 엇갈리는 지점
질문은 엇갈리는 지점을 정리해 결론 내지 말고 그대로 보여 달라고 했고, AI 모델들은 그런 지점을 여럿 찾았습니다. 한 리뷰는 둘 다 써 본 사용자 대부분이 Copilot보다 Claude를 좋아한다고 합니다. 하지만 이는 사용자들이 스스로 밝힌 의견이고, 같은 리뷰는 2026년 3월 기준으로 설치와 안정성에 문제가 있다고 경고했습니다. 2026년 8월에 확인된 한 컨설턴트의 평가도 있습니다. 분석이나 모델 작성, 물려받은 통합 문서를 파헤치는 일에는 Claude가 낫고, 엑셀 메뉴 막대에서 하는 간단한 작업은 여전히 Copilot이 앞선다고 봅니다. 다만 이것은 경험 많은 한 사람의 견해입니다.
Microsoft는 정식 출시 전 시험 기간인 미리 보기 동안 엑셀의 참여도와 유지율, 만족도가 올랐다고 밝혔습니다. 스프레드시트 엔지니어링 전문가는 이것이 사람들이 제품을 얼마나 썼는지를 잰 것일 뿐, 수식이 맞았는지를 잰 것은 아니라고 짚었습니다. Anthropic은 재무 벤치마크에서 Claude가 거둔 결과를 내세웁니다. 벤치마크는 AI 모델을 비교하려고 쓰는 표준 시험입니다. Microsoft는 안정성이 좋아졌다고 밝힙니다. 엔터프라이즈 생태계 분석가는 어느 주장도 각 도구가 여러분 회사의 숨겨진 탭과 다른 파일로 이어진 연결, 작성 관례를 어떻게 다룰지는 보여 주지 못한다고 했습니다. 연구원 모델의 결론은 분명했습니다. 재무 모델 감사를 두고 이 세 도구를 비교한 독립적이고 검증된 벤치마크는 찾지 못했다는 것입니다. 이 일에서 어느 하나가 측정할 수 있을 만큼 낫다는 주장은 근거를 넘어섭니다.
같은 엑셀 모델에 AI 도구 두 개를 쓸 만할까? AI 모델들의 답은 '그렇다'였다
Anthropic 모델인 스프레드시트 엔지니어링 전문가는 직무 분리를 근거로 들었습니다. 장부에 거래를 기록한 사람이 그 거래를 승인하지 않는다는 회계 원칙입니다. 자기 작업을 스스로 점검하는 AI 모델은 자기 사각지대까지 그대로 가져갑니다. Copilot이 수식을 쓰면서 가정값을 모아 둔 탭을 잘못 읽었다고 해 봅시다. 그 수식을 Copilot이 다시 점검하면, 실수는 두 단계를 모두 통과하고 오히려 확인을 거친 것처럼 보입니다. 다른 회사가 다른 방식으로 학습시킨 검토 도구는 다른 곳에서 틀립니다. 전문가가 보기에 두 도구가 같은 답을 내는 것은 약한 증거일 뿐입니다. 답이 엇갈리면 사람이 들여다봐야 할 바로 그 셀이 드러납니다.
사회자 모델은 이 제안의 범위를 좁혔습니다. 재무 담당자 몇 명에게만 초안 작성용 Copilot과 검토용 Claude를 주자는 것입니다. 두 도구는 통합 문서의 사본을 따로 하나씩 맡고, 승인된 원본 모델은 어느 쪽도 고치지 않게 합니다. 시험은 짧은 시범 운영으로 합니다. 이미 알고 있는 과거의 실수와 일부러 심어 둔 오류를 두고 점수를 매깁니다. 보는 항목은 찾아낸 중대한 오류, 잘못된 경보, 의도하지 않은 변경, 그리고 각 지적이 정확한 셀과 그 셀이 사업에 미치는 결과를 짚는지입니다. 두 번째 도구가 비용만큼 제 몫을 할 때만 라이선스를 늘리라고 했습니다. 엔터프라이즈 생태계 분석가는 어느 도구에든 한꺼번에 다 고쳐 달라고 하지 말라고 경고했습니다. 그러면 겉보기엔 깔끔해도 논리가 수십 군데 바뀐 통합 문서가 나온다는 것입니다. 사회자 모델이 내놓은 절차도 같은 쪽을 가리킵니다. 한 번에 변경 제안 하나만 다루는 것입니다.
Claude for Excel을 설치하기 전에 : IT 승인, 그리고 AI 변경 기록에 생길 수 있는 빈틈
조직 전체에 배포할 때는 Microsoft 365 관리 센터를 거칩니다. IT 관리자는 이곳에서 추가 기능을 전원에게, 지정한 사용자에게, 또는 그룹 단위로 배포할 수 있습니다. 이 비교에 참여한 AI 모델 가운데 스프레드시트 엔지니어링 전문가는 관리자가 Anthropic을 회사 데이터를 다뤄도 되는 외부 회사로 승인하는 절차도 거쳐야 한다는 점을 짚었습니다. 현금흐름 모델에는 급여를 짐작할 수 있는 숫자가 들어 있으니 이 논의는 설치 전에 해야 한다고 했습니다. 추가 기능을 쓰려면 최신 Office 앱이 필요합니다. Office 2016과 2019는 지원하지 않습니다.
연구원 모델은 다른 모델들이 놓친 빈틈을 하나 짚었습니다. 2026년 3월의 한 리뷰에 따르면 이 추가 기능은 감사인이 기대하는 수준의 상세한 기록을 아직 남기지 않았습니다. 지금도 그렇다면 문제가 생길 수 있습니다. 외부 회계사나 이사회가 AI가 언제 무엇을 바꿨는지 물을 때, 손으로 적어 둔 변경 기록밖에 없을 수 있습니다. 연구원 모델은 그 리뷰가 여섯 달 전 것이니 지금 상태를 확인하라고 했습니다.
AI가 쓴 엑셀 수식은 말로 풀어 보고, 무엇을 가리키는지 눈으로 확인한다
프로그래머가 아닌 사람이 수식을 승인하는 방법에는 AI 모델들이 모두 동의했습니다. 어느 단계도 어떤 AI가 수식을 썼는지와는 상관이 없습니다. 작업은 사본에서, 한 번에 변경 하나씩 합니다. 먼저 AI에게 아무것도 고치지 말라고 합니다. 대신 수식을 제안하고, 모든 참조를 쉬운 말로 설명하고, 테스트할 사례를 내놓으라고 합니다. 그다음 그 규칙을 자기 말로 다시 말해 봅니다. 예를 들면 기말 현금은 기초 현금에 입금을 더하고 지급을 뺀 값이라는 식입니다. 내 문장과 AI의 설명이 다르면 거기서 멈춥니다.
다음으로 셀을 클릭하고 F2 키를 누릅니다. 수식이 편집 상태로 열립니다. 그러면 엑셀이 수식에 쓰인 셀이나 범위마다 다른 색으로 테두리를 그려 줍니다. 코드를 읽을 필요는 없습니다. 색칠된 상자가 맞는 시트와 맞는 기간, 모든 행을 덮는지만 보면 됩니다. 스프레드시트 엔지니어링 전문가는 이것을 가장 효과가 큰 점검이라고 했습니다. 한 행 모자라게 끝나는 범위나 한 칸 밀린 열을 몇 초 만에 잡아내기 때문입니다. 참조되는 셀 추적과 참조하는 셀 추적을 쓰면 그 셀에 무엇이 들어오고 그 셀이 어디로 이어지는지가 화살표로 나타납니다. 수식 계산은 계산을 한 단계씩 따라가며 단계마다 값을 보여 줍니다. 그래서 숫자가 어디서부터 이상해지는지 볼 수 있습니다.
그다음 수식을 오른쪽으로 한 달, 아래로 한 행 복사한 뒤 다시 봅니다. 한 셀에서는 잘 되다가 복사하면 깨지는 수식이 많습니다. 무난한 중간 달만 보지 말고 첫 예측 월, 연말, 다음 회계연도의 첫 달, 마지막 달을 확인합니다.
※ 참조되는 셀 추적(Trace Precedents) : 수식 탭에 있는 엑셀 명령입니다. 한 셀과, 그 셀의 수식이 쓰는 셀들 사이에 화살표를 그려 줍니다.
AI가 쓴 수식은 직접 답을 낼 수 있는 값으로 시험한다
사본에서 입력값을 바꾸고 결과가 어떻게 변하는지 봅니다. AI 모델들은 세 가지 사례를 권했습니다. 첫째는 암산으로 풀 수 있는 간단한 예입니다. 둘째는 매출이 0이거나 첫 예측 월인 경우처럼 값이 0이거나 경계에 걸린 사례입니다. 셋째는 급여가 10퍼센트 오르거나 수금이 30일 늦어지는 것처럼 상황이 나빠지는 스트레스 사례입니다. 예를 들어 할인율을 0으로 넣으면 할인 수식은 할인 전 금액을 그대로 돌려줘야 합니다. Google 모델인 리스크·감사 전략가는 빠른 시험법을 하나 보탰습니다. 극단적인 값을 넣었는데도 결과가 그대로라면, 연결이 있어야 할 자리에 AI가 고정된 숫자를 적어 넣었을 가능성이 높습니다.
그다음 따로 한 계산과 맞춰 봅니다. 계산기나 간단한 연습용 시트를 쓰고, AI에게 설명을 한 번 더 받는 것으로 대신하지 않습니다. 수량 곱하기 단가는 매출과 같아야 합니다. 인원 곱하기 1인당 월 비용은 급여와 같아야 합니다. 모든 기간에서 기초 현금에 순증감을 더한 값은 기말 현금과 같아야 합니다.
마지막으로 #REF!를 한 번도 띄우지 않는 오류를 찾습니다. #REF!는 참조가 깨졌을 때 엑셀이 보여 주는 표시입니다. 이런 오류에는 수식이 들어가야 할 행에 숫자를 직접 적어 넣은 경우가 있습니다. SUM 범위, 곧 더하는 셀 범위가 마지막 줄 전에 끝나는 합계도 있습니다. 현금 유출의 부호가 뒤집힌 경우, 지난달이 아니라 작년을 가리키는 연결도 여기에 속합니다. 스프레드시트 엔지니어링 전문가가 AI가 만든 재무 모델에서 가장 위험하다고 꼽은 것도 있습니다. 수식을 IFERROR로 감싸서 실제로 깨진 곳이 깔끔한 0으로 보이게 만드는 경우입니다. 전문가는 통합 문서에서 IFERROR를 모두 찾아내고, 하나하나 왜 필요한지 설명할 수 있어야 한다고 권했습니다.
※ IFERROR : 수식이 오류를 낼 때 대신 정해 둔 값을 보여 주는 엑셀 함수입니다. 흔히 0이나 빈칸을 보여 주게 합니다.
이사회가 믿을 수 있는 것은 AI의 자신감이 아니라 시험을 거친 논리다
AI 모델들이 제시한 절차의 마지막 단계는 모델 전체를 맞춰 보는 것입니다. 각 기간의 기말 현금이 다음 기간의 기초 현금으로 넘어가는지 확인합니다. 일치해야 할 합계가 실제로 일치하는지, 이사회 보고 자료의 숫자가 그 아래 세부 표와 맞는지도 봅니다. 스프레드시트 엔지니어링 전문가는 각 시트 맨 위에 점검 행을 늘 두자고 제안했습니다. 모든 것이 맞으면 0이 나오고 어딘가 깨지면 빨간색으로 바뀌는 행입니다. 다음 분기에 아무도 지켜보지 않을 때도 계속 작동하는 통제 장치가 됩니다. AI가 무엇이든 건드리기 전에 파일을 한 번 저장해 두고, 작업 뒤에 결과를 비교하고, 중요한 변경은 모두 설명할 수 있어야 합니다. 변경할 때마다 간단한 기록을 남깁니다. 셀, 이전 수식과 새 수식, 바꾼 이유, 돌려 본 테스트, 승인한 사람을 적어 둡니다.
나머지는 전문가의 원칙 하나로 요약됩니다. 두 도구 모두 틀린 수식을 맞는 수식과 똑같이 유창하고 확신에 찬 말투로 설명합니다. 그러니 AI의 자신감은 아무 증거도 되지 못합니다. 사회자 모델도 같은 결론으로 맺었습니다. AI는 초안 작성을 빠르게 하고 의심스러운 셀을 짚어 줄 수 있습니다. 하지만 이사회가 기대는 모델이라면, 최종 승인의 근거는 누군가 직접 시험하고 맞춰 본 사업 논리여야 합니다. 전문가가 제안한 현실적인 첫걸음은 이렇습니다. 이미 승인이 끝나 정답을 아는 모델을 골라 둔 검토 도구에 감사를 맡겨 봅니다. 그리고 그 도구가 무엇을 잡고, 무엇을 놓치고, 무엇을 지어내는지 봅니다.
