공시 주기마다 반복되는 XBRL-DSD, 영업보고서 수기 전수 비교 작업의 높은 공수와, 육안 대조 과정에서 발생하는 휴먼 에러(누락·오탐) 리스크. 특히 복잡하게 얽힌 XBRL 데이터 구조 특성상 변경 사항이 생길 때마다 담당자가 처음부터 다시 훑어야 하는 비효율.
분기·반기·연간 공시 시즌마다 XBRL 데이터와 DSD, 주주총회에서 가장 중요한 영업보고서의 원본 파일을 한 줄 한 줄 눈으로 맞춰보는 작업이 반복되고 있습니다. 문제는 이 작업이 "귀찮다" 수준이 아니라, 공시, 주주와 회사간의 신뢰성과 직결되는 중요 검증 절차라는 점입니다. 이 아이디어는 XBRL과 DSD, 영업보고서의 원본 파일을 AI 분석 도구에 업로드하면, 두 데이터 간 항목·수치 차이를 자동으로 매칭하고 불일치 구간을 분석 리포트 형태로 즉시 반환하는 신입사원이 필요합니다. 재경 선배들은 더 이상 인쇄물을 놓고 형광펜으로 대조하지 않아도 되고, 신입사원이 짚어준 차이 구간만 확인하면 됩니다.
- 결산 담당자의 수기 검증 공수 및 육체적 피로 zero화 - 공시 자료 오류 리스크 사전 차단 → 대외 공시 신뢰성 최고 수준 확보 - 반복 작업 시간을 데이터 이상 원인 분석 등 고부가가치 업무로 전환