세무회계 사무소에서 바로 쓰는 ChatGPT·Claude·Claude Code 실무 입문 가이드
기초 활용부터 업무 자동화와 데이터 검증까지, 실무 중심으로 새롭게 구성한 제2판 
● 세무회계 사무소의 반복적인 자료 요청, 상담 요약, 보고서 작성부터 업무 자동화까지, AI를 안전하고 효율적으로 활용하는 실무 지침서
● 2판에서는 기초부터 심화·자동화까지 학습 프름에 맞춰 6개 PART로 구성하고, 업무별 핵심 프롬프트 16선과 보안·검토·승인 점검표 등 실무 부록 제공
● AI 윤리·보안, 프롬프트 엔지니어링, 사람 중심 검증, 데이터 리터러시, AI 생산성 도구 활용 등 세무회계 실무자의 5대 핵심 역량을 체계적으로 기술
● 고객 정보 보호를 위한 보안 원칙과 데이터 분류, 개인정보 마스킹부터 AI 답변의 검토·승인까지 실무에 필요한 안전 기준 제시
● ChatGPT·Claude 대화창 활용, 반복 업무를 위한 스킬과 프롬프트 작성, 녹음에서 회의록까지 바로 따라 할 수 있는 실습 과정 수록
● 비개발자도 Claude Code로 필요한 업무 도구를 만들고 결과를 검토할 수 있도록 바이브 코딩의 기초와 작업 규칙 안내
● 국가법령 API, 공공데이터포털, 오픈DART 등 외부 자료 연결과 사무소 지식 관리를 통해 AI 활용을 확장하는 방법 제시
● 자동화할 업무의 선정부터 안전장치 설계, 사무소 도입·정착까지 단계별로 설명하고, SQL과 대시보드를 활용한 데이터 확인·검증 방법 수록

왜 세무회계 실무자가 AI를 배워야 하는가
AI 시대에 사라질 직업을 꼽는 보고서와 기사에는 세무회계 실무자와 세무사·회계사가 자주 이름을 올립니다. 규칙에 따라 자료를 정리하고 입력하는 일이 많아 AI가 대신하기 쉽다는 이유에서입니다. 그렇다면 세무회계 실무자와 세무사·회계사는 AI 시대를 어떻게 슬기롭게 헤쳐 나가야 할까요? 저자들은 세무회계 실무 현장에 AI를 도입하면서 많은 것을 느끼고 있습니다.
세무회계 사무소의 하루는 빠진 자료를 다시 요청하고, 고객이 카카오톡으로 보낸 긴 질문의 핵심을 정리하고, 상담 내용을 세무사에게 보고할 형태로 바꾸는 반복 업무로 가득합니다. 하나하나는 사소해 보여도 이런 일이 쌓이면 사무소의 시간을 적지 않게 차지합니다. AI 활용은 거창한 변화에서가 아니라, 오늘 오후 고객에게 보낼 카카오톡 문장 하나를 더 안전하고 빠르게 다듬는 일에서 시작할 수 있습니다.
AI가 실무자를 대체할지 걱정하기에 앞서, AI가 일을 어떻게 바꾸는지부터 살펴볼 필요가 있습니다. 현장에서 AI가 먼저 바꾸는 것은 사람이 아니라 업무의 순서입니다. 고객 안내문을 처음부터 쓰던 사람이 이제는 AI가 만든 초안을 검토하고 수정합니다. 이 변화를 제대로 활용하려면 한 업무 안에 섞여 있는 「자료를 정리하는 일」과 「판단하는 일」을 나누어야 합니다. 자료를 수집·대조하고 초안을 작성하는 기초 작업은 AI에 맡기고, 사실관계를 확정하고 법령을 적용하는 판단은 사람이 맡습니다.
변화는 문서 작업에서 그치지 않습니다. 2025년 2월 AI 연구자 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 「바이브 코딩(vibe coding)」이라는 말을 처음 소개한 뒤, 실무 현장에서는 담당자가 자기 업무를 직접 자동화하는 일이 점차 늘고 있습니다. 개발자와 현업 실무자의 경계도 허물어지고 있습니다. 코드를 작성하는 일은 AI에 맡기더라도, 무엇을 만들지 정하고 결과가 업무 기준에 맞는지 확인하는 기획자의 역할은 실무자에게 남습니다.
이 책에는 이런 때에 세무회계 실무자와 세무사·회계사가 AI를 어떻게 바라보고 활용해야 하는지에 대한 진지한 고민을 담았습니다.
이 책에서 AI는 세무 판단을 대신하지 않습니다. 고객에게 보낼 문장을 다듬고, 흩어진 상담 내용을 정리하고, 보고서 초안을 잡아 주는 보조자입니다. 따라서 이 책의 원칙은 처음부터 끝까지 같습니다. AI 답변은 초안이고, 세무 판단은 반드시 사람이 검토합니다.
OpenAI와 Anthropic도 자사 AI가 틀린 답을 낼 수 있으니 중요한 정보는 따로 확인하라고 안내합니다. 세법은 증빙, 업무 관련성, 지급 상대방, 적용 시기에 따라 결론이 달라지는데, AI는 그 어떤 판단에도 책임을 지지 않습니다. AI가 문장을 만들어도 고객에게 보내는 사람은 우리이고, 최종 검토는 결국 사람의 일입니다.
이 책은 그 일을 해내는 데 필요한 다섯 가지 역량을 함께 다룹니다. 고객 정보와 사무실 자료를 안전하게 다루는 AI 윤리와 보안, 원하는 결과를 정확히 요청하는 프롬프트 엔지니어링, AI가 만든 초안을 사람이 확인하고 수정하는 사람 중심 검증, AI가 정리한 표와 숫자를 원본과 대조해 읽는 데이터 리터러시, 반복 업무를 도구와 자동화로 잇는 AI 생산성 도구 활용입니다. 이 다섯이 함께 갖춰질 때 AI는 반복 문서 작업을 줄이고 사람이 상담과 판단에 더 집중하도록 돕는 도구가 됩니다.
이 책의 목표는 AI 전문가를 만들거나 독자가 모든 시스템을 직접 개발하도록 이끄는 것이 아닙니다. 중요한 것은 우리 사무실의 업무를 AI가 이해할 수 있는 단위로 나누고, 어느 부분을
자동화할 수 있는지 판단하는 눈을 갖는 것입니다. 말하자면 이 책은 AI라는 커다란 기계를 분해하는 공학책이 아니라, 세무회계 사무소 책상 위에 놓고 쓰는 작은 작업도구 설명서입니다.
세무회계 사무소의 AI 도입은 한 번에 끝나는 프로젝트가 아니라 업무를 하나씩 구조화해 가는 과정입니다. 이번 2판에서는 이 흐름에 맞추어 초판의 12개 PART를 6개 PART, 27개 장으로 다시 묶었습니다.
PART 1~2에서는 AI 유창성과 모델 선택, 보안 원칙과 마스킹, 스킬과 프롬프트를 다루고, PART 3에서는 비개발자가 Claude Code로 업무 도구를 만드는 바이브 코딩을 따라갑니다. PART 4에서는 국가법령 API·공공데이터포털·오픈DART 등 외부 자료와 지식에 AI를 연결하고, PART 5~6에서는 업무 자동화의 범위와 방법, SQL과 대시보드를 읽는 눈을 다룹니다.
개념과 사용법은 Claude Academy의 교육과정과 Anthropic·OpenAI·Google 등의 공식 문서, 학술 논문과 공공기관 자료를 참고해 설명했습니다. 특히 AI 유창성(AI Fluency)과 4D 프레임워크(위임·설명·분별·성실성)는 Rick Dakan과 Joseph Feller가 개발하고 Claude Academy에서 소개한 교육 내용을 바탕으로 했습니다. 원문을 직접 인용하거나 번역한 곳에는 각주로 출처를 밝혔고, 공식 자료는 웹 주소와 확인할 점을 붙여 부록 3 「공식 참고자료」에 모았습니다. 다만 공식 문서도 시간이 지나면 바뀌므로, 제품의 기능과 요금은 확인한 시점을 살피고, 세무 판단에 사용하는 법령과 공공자료는 대상 사건에 맞는 원문을 다시 읽어야 합니다.
이 책은 교재로 사용할 수 있도록 구성했습니다. 처음부터 순서대로 읽어도 되고, 학습 목적에 따라 골라 읽어도 됩니다.

이 책의 활용 안내
이 책은 교재로 사용할 수 있도록 구성했습니다. 처음부터 순서대로 읽어도 되고, 학습목적에 따라 골라 읽어도 됩니다.

먼저 PART 1~2를 읽고, 도구 만들기와 자동화에 관심이 생겼을 때 PART 3 이후로 넘어가시기를 권합니다. 3본문에서 설명한 용어는 부록 4 「용어사전」에서 다시 찾아볼 수 있습니다.
끝으로, 이 책이 나오기까지 함께 대화하며 많은 영감을 주신 KNP세무법인 정재용 세무사님, 실무자의 시각으로 책의 원고를 검토하며 함께해 준 옳세무회계 성소율 님, 그리고 잦은 원고 수정이 있었음에도 촉박한 일정을 맞추기 위해 최선을 다해 준 조세통람 편집부 직원분들에게 감사의 인사를 전합니다.

2026년 10월 저자들

PART 01 AI 시대, 세무회계 사무소의 일
제1장 AI에게 지배당할 것인가, 지배할 것인가 - 자료를 정리하는 일과 판단하는 일
제2장 AI 모델의 지형 2025~2026

PART 02 대화창부터 안전하게, 한 번 한 일은 저장하기
제3장 대화창 사용법 - ChatGPT·Claude
제4장 고객 자료를 넣기 전에 - 3단계 보안 원칙·데이터 3등급 분류·저작권·보안 최소선
제5장 고객의 정보를 마스킹하여 업무 진행하기
제6장 스킬과 트리거 문장 - 반복 절차를 스킬로 저장하기·다른 사람이 만든 스킬
제7장 프롬프트 작성과 인수인계
제8장 녹음에서 회의록까지 - 내부용·고객용·수신자별 문체 조정

PART 03 바이브 코딩 첫걸음
제9장 바이브 코딩：개발자가 아니라 기획자
제10장 Claude Code 시작：작업 폴더와 실행 환경 준비
제11장 비개발자가 AI에게 개발을 맡기는 법
제12장 CLAUDE.md：AI가 작성하고 사람이 관리하는 작업 규칙

PART 04 AI를 외부 자료와 지식에 연결한다 - 할루시네이션의 원리와 API·MCP 활용
제13장 LLM의 기본 원리와 할루시네이션：왜 외부 자료를 연결해야 하는가
제14장 API란·MCP란·커넥터：AI를 외부 자료에 연결하기
제15장 국가법령 API와 Korean Law MCP：법령 근거 확인과 원문 조회
제16장 공공데이터포털 소개：업무에 맞는 공공 API 찾기
제17장 금융감독원 DART·오픈DART 소개：공시와 재무정보를 AI로 조회하기
제18장 로컬 LLM을 사무실에서 쓰는 법
제19장 옵시디언과 볼트에 사무소 지식을 쌓는다
제20장 온톨로지로 지식의 관계를 읽는다
제21장 도구를 연결해도 남는 한계：사람의 검토와 외부 도구 도입 기준

PART 05 업무 자동화 - 어디까지, 어떻게
제22장 무엇을 자동화할까: 후보 기준, 업무 분해, 사람에게 올릴 건
제23장 API가 있으면 API로, 없으면 RPA로: 자동화의 네 가지 요소
제24장 자동화 파이프라인 설계와 안전장치
제25장 사무소에 AI 업무 운영체계를 정착시키는 법: BPR에서 파일럿·확산까지

PART 06 데이터를 읽는 눈 - SQL과 대시보드
제26장 AI가 작성한 SQL을 사람이 읽는다: 화면 뒤의 원본을 확인하는 언어
제27장 대시보드와 비판적 해석: 숫자를 보여 주는 화면과 숫자를 읽는 눈

부록 실무에서 바로 꺼내 쓰는 AI 세무실무 부록
부록1 업무별 핵심 프롬프트 16선(5요소 표준 양식)
부록2 보안·검토·승인 점검표
부록3 공식 참고자료
부록4 용어사전
부록5 SQL 구문 카드