포렌식 어카운팅 등을 활용한 전략적 감사방안 연구

2018 년 4 월

감 사 원

정 상 민

국외훈련개요

1. 훈련국 : 미국

2. 훈련기관명 : 美 노트르담 대학교(University of Notre Dame)

3. 훈련분야 : 학위

4. 훈련기간 : 2017. 5. 22. ～ 2018. 5. 21.

훈련기관개요

1. 주소 : Notre Dame, IN 46556, USA

2. 전화번호 : +1 574 631 7236

3. 이메일 : info.mendoza@nd.edu

4. 훈련기관 성격 : 종합대학교

5. 단과대학 : 멘도자 경영대학교(Mendoza College of Business)

6. 프로그램 : One-Year Master of Business Administration

7.  이수학점 : 46 학점

Ⅰ. 서론

1. 연구배경

오늘날의 정부 운영 및 기업 경영 환경은 매우 복잡하다. 국제적 차원에서의 경쟁이 고도화되었고, 정보 통신기술의 발달로 국제적 단위의 즉각적인 커뮤니케이션이 요구되고 있으며, 과학기술의 비약적인 발전으로 인하여 과거와는 전혀 다른 유형의 위기가 발생하는 등 복잡하고 불확실한 요소는 과거에 비해 더 다양해졌다. 그에 반해 이에 대처하는 변화 속도는 과거에 비해 더욱 빨라지고 있는 환경 변화 속도를 따라잡지 못하고 있다. 이러한 다양한 요소들은 정부 및 기업 활동에도 불확실성을 가중시키는 한편, 불확실성 속에서 이뤄지는 부적합한 행위들에 대한 점검을 더욱 어렵게 하고 있다. 이러한 배경 속에서 감사 대상이 처한 환경의 복잡화로 인하여 감사 기술의 고도화에 대한 수요 역시 높아지고 있다.

감사 기법은 그 감사대상자가 벌이는 데이터 조작, 회계 부정 등의 고도화와 함께 발전해왔다. 특히 2000년대 이후, 정보 관리가 모두 디지털 차원에서 이뤄지면서 디지털 데이터의 의도적인 누락, 왜곡 및 변조 등 회계 부정의 방법이 더욱 다양해짐에 따라 이를 사전에 방지하고 사후에 진단해내는 감사기술 발전에 대한 수요도 증가하고 있다. 이러한 경향을 두고 21세기의 첫 10년간을 ‘회계 부정’의 시기로 보면서 기존의 국가법정감사와 기업회계감사를 넘어 감사 수행기법 전반의 고도화 필요성에 대한 주장이 세계 각 국의 학계에서도 대두되었다(Sarah Hegazy, Alan Sangster, Amr Kotb, 2017; Owojori & Asaolu, 2009).

이러한 배경 속에서 포렌식 어카운팅(Forensic Accounting), 데이터 마이닝(Data Mining) 등이 감사기법 고도화의 선두에 선 새로운 기법들로 등장하였다. 새로운 감사기법들은 점점 더 복잡해지고 있는 정부 및 기업의 회계 감사 문제를 해결하고, 부정혐의를 조사하며, 손실을 진단하고, 이 과정에서 발생하는 분쟁을 조정하는 기능을 전반적으로 다룬다. 특히 선진 감사기법의 발전을 견인하고 있는 미국을 중심으로 새로운 감사 기법들을 활용한 감사의 성공 및 실패 요인 연구, 감사 방안 구체화 연구 등이 활발히 진행되고 있다. 한국 정부도 2001년부터 전자정부 시스템을 확대하면서 행정업무의 디지털화를 본격화하였고 포렌식 어카운팅 전담조직이 대검찰청, 관세청 등의 정부부처에서 신설되면서 내부적으로 새로운 감사기법을 활용하기 시작하면서 세계적인 추세와 발맞추어 가고 있다.

이 글에서는 이러한 국내외적 상황을 반영하여, 점점 더 복잡해지고 고도화된 회계 부정 등의 문제를 다루기 위해 발전한 포렌식 어카운팅, 데이터 마이닝 기법 등 미국을 중심으로 발전하고 있는 새로운 감사 기법에 대하여 분석하고, 감사원 등 한국 정부에서 이를 활용할 수 있는 전략적 감사방안에 대해 연구한다.

그림  미국 워싱턴에 위치한 미국 감사원(US General Accounting Office)

2. 구성

이러한 연구 목적을 위하여 2장에서는 기존부터 시행되어 온 전통적인 감사 기법 및 새로운 감사 기법에 대한 연구 동향을 살펴본다. 훈련국가인 미국은 민간과 공공 영역 모두를 중심으로 새로운 감사 기법을 가장 활발히 발달시켜왔다. 따라서 이를 구체적으로 살펴본다. 3장에서는 훈련국가인 미국 등을 중심으로 진행 중인 포렌식 어카운팅(Forensic Accounting)의 연구 현황, 포렌식 어카운팅 기술의 실전, 그 효과와 보완점 등에 대하여 개괄한다. 4장에서는 보다 구체적인 감사 기법으로서의 데이터 마이닝(Data Mining) 기법에 대해 살펴보고, 구체적인 활용 기술을 분석한다. 5장에서는 앞서 분석한 새로운 감사기법의 현황을 토대로 한국에서는 새로운 감사기법이 어떻게 적용되고 있는지를 살펴보고, 한국식 전략적 감사방안의 수립을 위해 필요한 시사점을 진단한다.

Ⅱ. 기존 감사기법과 새로운 감사기법에 대한 선행연구

1. 감사의 정의

한국에서의 ‘감사(監査)’는 영어의 ‘audit’에 대응하는 개념이지만 그 구체적인 내용에 있어서는 차이가 있다. 한국에서는 대한민국 헌법과 감사원법에서 ‘감사’의 의미와 그 범위를 다루고 있다. 헌법 제97조와 감사원법 제20조에서는 ‘국가의 세입 및 세출의 결산을 검사하고, 국가기관과 법률이 정한 단체의 회계를 상시 검사 및 감독하여 그 집행에 적정을 기하며 행정기관의 사무와 공무원의 직무를 감찰하여 행정운영의 개선〮향상을 도모한다’고 규정하고 있다. 회계검사는 어느 조직의 회계기록을 제3자가 권한을 갖고 검토 및 검증하는 행위를 의미하며, 직무감사는 감사대상기관과 그 소속 직원의 직무수행활동이 법과 관계규정에 위반되는지 살피는 행위를 뜻한다. 즉, 한국의 감사는 회계감사와 직무감사의 두 가지 기능을 모두 포괄하고 있다. 반면, 영어의 ‘audit’은 기업의 회계감사를 중심으로 발전한 개념으로 영미권의 감사(audit)에 대한 선행연구는 주로 민간 분야의 회계감사 및 민간과 공공분야의 성과감사에 중점을 두고 있으며, 별도의 언급이 없는 한 직무감사는 제외한다.

영어권의 감사에 대한 연구는 이러한 관점을 바탕으로 통상적인 감사의 정의, 감사 업무의 범위, 감사 과정의 어려움 등에 대하여 다음과 같이 보는 시각이 일반적이다. 감사는 ‘독립체(entity)의 재정보고서나 재무제표가 모든 면에서 적절하게(fairly) 기록되었는가를 조사하는 일’이다(James Gerson, John Brolly, Steven Skalak 2015). 감사 대상인 독립체는 한국의 경우 정부 기관, 공공기관 등 공공 영역과 함께 민간 기업을 모두 아우르는 개념으로 사용되고 있지만, 미국의 경우 주로 회계 감사 대상인 민간 기업이 감사 대상인 독립체로 분류된다.

한편, 감사를 수행하는 감사자(auditor)의 책임은 재무 제표상의 결함을 발견하는데 필요한 감사 절차를 적절한 범위로 설정하고, 감사 상 발견된 결함을 독립체가 시정하도록 하는 것이다. 감사를 수행하는 과정에서 감사자는 합리적인 수준의 확신, 감사 대상인 원자료 상의 허위기재, 효과적인 감사업무에 대한 기대수준, 조사(investigation)나 제지(deterrence)와는 구별되는 ‘발견(detection)’ 수준의 업무 수행 등의 문제에 직면한다(James Gerson et al, 2015).

그렇다면 이러한 감사를 수행하는 감사자는 무엇을 하는가? 감사자가 주어진 감사 대상자료(주로 기업 재정보고서나 재무제표)를 통하여 모든 회계부정 행위를 진단할 수 없는 이유는 무엇인가? 이러한 질문에 대한 해답은 감사자의 기본적인 책임을 밝힌 미국의 감사진술에 대한 지침(Statement on Auditing Standards (SAS))에서 찾을 수 있다.

“감사자(auditor)는 감사를 계획하고 수행하여 다음과 같은 사항에 있어서 확신을 가질 수 있게 하는 의무를 지닌다. 첫째는 재정보고서나 재무제표에 잘못 기재된 점은 없는가이고, 둘째는 오류나 회계 부정행위가 발생하지는 않았는가이다. 이 지침은 감사자가 이러한 책임을 다할 수 있도록 그 기준을 제공하며, 감사자의 일반적인 활동지침을 제공한다”

즉, 감사자는 감사 업무를 통하여 회계부정, 오류 행위 전반을 발견해내는 역할을 수행한다. 이러한 관점은 새로운 감사기법으로서 포렉식 어카운팅을 수행하는 감사자에게도 동일하게 적용되는 것으로서 이후 감사자의 업무에 대한 기본 방향은 이 지침의 정의를 따른다. 포렌식 어카운팅에서 보다 구체화하고, 확장시킨 감사자의 역할과 목표는 이후 장에서 보충한다.

감사 업무와 감사자를 보는 미국 학계의 이러한 관점에 따라서, 이 글에서 다룰 ‘감사’ 영역은 미국 학계와 감사 및 회계 분야에서 널리 통용되고 있는 민간 붐야의 회계감사에 초점을 두고 있으며, 새로운 감사기법 역시 이러한 회계감사에 초점을 두고 기존 감사 수행 시의 어려움을 극복하기 위한 대안으로서 제시된 것이므로 이 글에서도 ‘감사’는 영어의 ‘audit’에 대응하는 개념으로서의 ‘회계감사 및 성과감사’를 의미하는 것으로 사용한다.

2. 미국의 새로운 감사기법 발달사 및 선행연구

감사에 대한 연구는 2000년대 이후 미국에서 기업 회계부정 사건이 기업 신뢰에 치명적인 영향을 미치면서 일반 대중들의 주의를 환기시키며 그 내용이 더욱 구체화되고 본격화 되었다. 오우조리(Owojori) 등은 미국 대기업인 엔론(Enron) 및 아더엔더슨(Arthur Andersen) 사태가 감사 영역을 정부기관에 대한 정부 기관 감사, 기업에 대한 형식적인 회계감사를 넘어 하나의 전문 분야로서 발전하게 하는 계기가 되었다고 꼽았다(Owojori & Asaolu, 2009).

엔론과 아더엔더슨 사태는 미국 7대 대기업으로 꼽히던 엔론이 2001년 돌연 파산하고, 이후 그 감사를 맡아왔던 미국 5대 전문 회계감사기업으로 손꼽히던 아더엔더슨도 함께 파산한 사건을 말한다. 2001년 파산하기 전을 기준으로 그 직원 수가 약 2만 2000명에 달했고, 미국에서 가장 공신력있는 경영 전문지인 <포춘(Fortune)>지에 의해 1996년부터 2001년까지 6년 연속 ‘미국에서 가장 혁신적인 기업’에 선정되는 등 미국 대표기업으로서 인식되고 있었다. 이렇게 대중에게 알려진 바와는 달리 엔론은 1990년대부터 무리한 사업확장을 통하여 엄청난 자금난에 시달리게 된다. 그러나 엔론은 이를 사실대로 표기하여 그 경영관리와 회사 재무에 대한 객관적 감사를 받지 않고, 회계장부를 조작하는 분식회계를 통하여 건전한 재무상태로 위장하였다. 아더엔더슨은 엔론에 대한 회계 감사과정에서 이를 발견하지 못하였고(혹은 은폐를 시도하였고), 2001년 결국 엔론의 체계적이고 치밀한 방식의 분식회계와 부실한 재정상태가 함께 공개되면서 엔론은 파산에 이르게 되었다. 또한 엔론에 대한 회계를 담당해왔던 아더엔더슨 역시 그 책임으로 함께 파산하게 되었다. 이 사건은 미국 재계에 기업 회계 감사의 중요성에 대한 경종을 울렸고, 2002년에는 미국 연방 감사원(GAO)의 역할과 기업에 대한 회계를 다루는 사베인즈-옥슬리 법안(Sarbanes–Oxley Act)의 제정에 결정적인 영향을 끼쳤다.

따라서 이러한 사건을 계기로 조직적이고 체계적인 회계부정을 미연에 방지하고, 사후 검증을 철저히 하기 위하여 회계감사 분야에 대한 구체적인 연구도 더욱 박차를 가하게 되었다고 볼 수 있다. 그 시도의 일환으로 포렉식 어카운팅이 기업 금융사기, 회계부정 등을 감지해내는 방법으로서 감사 기법 연구의 선두주자에 서게 된 것이다(DiGabriele, 2009). 미국내에서 발생한 사건이 촉발한 감사기법에 대한 연구는 미국 감사원은 물론, 미국 기업계에서도 자체적인 감사의 중요성에 대한 목소리를 내는 계기가 되었다(그림 2 엔론 게이트에 대한 풍자화 참조).

그림  엔론게이트에 대한 풍자화

미국 연방 감사원은 사베인스-옥스리 법안의 구체적인 수행을 위하여 2005년에 별도의 포렌식 어카운팅 전담 조직인 “포렌식 감사 및 조사팀(Forensic Audit and Investigative Service, FAIS)”을 설립하여 전략적인 감사를 실시 중이다. 포렌식 감사 및 조사팀은 특별조사부(Office of Special Investigations), 내부 민원신고시스템(Fraud NET) 운영 부서, 재무관리 및 보증팀(Financial Management and Assurance)의 기능을 통합한 종합 감사부서이다.

이렇듯 미국 연방 감사원은 내부적으로는 포렌식 감사 및 조사팀을 꾸려 포렌식 어카운팅의 중심 관할 부서를 설립한 것은 물론 이를 대외적인 허브로 삼아 포렌식 어카운팅의 범정부적 헤드쿼터로 운영하고 있다. 연방 감사원뿐만 아니라 국가범죄정보센터(National Criminal Information Center; NCIS), 금융정보처벌기구(Financial Crimes Enforcemnet Network; FINCEN), 렉시스-넥시스(Lexix-Nexis Law Enforcement)의 정보 시스템과도 연계 체계를 구축한 것이다.

즉 새로운 감시 기법의 발달사에서 가장 앞서고 있는 미국은 공공과 민간의 정보시스템을 서로 연결하는 연계체계를 구축하고 있다. 이러한 연계체계를 통하여 기업의 회계 부정행위 등 다양한 부정 및 불법 행위와 관련된 정보를 다각도로 수집하고, 이렇게 수집된 방대한 분량의 빅데이터를 모두 감사 대상으로 활용하고 있다. 이는 이어 살펴볼 포렌식 어카운팅과 데이터 마이닝 등 구체적인 새로운 감사 기법의 활용과도 연결되고 있다. 또한 이렇게 다각도로 수집한 다량의 정보들에서 얻은 단서는 암행감찰(Undercover test)의 대상이 되는 등 새로운 감사 정보로서 기능하기도 한다.

미국 정부와 기업 영역에서 새롭게 도입되어 발전 중에 있는 새로운 감사 기법으로서의 포렌식 어카운팅에 대한 연구자들은 포렌식 어카운팅이 단순히 디지털 포렌식 기법을 도입하여 수치자료를 더욱 면밀히 분석하는 방식으로 보는 것이 아니라 감사 전반의 포괄적인 과정을 의미한다고 본다. 포렌식 어카운팅은 복잡한 회계 문제의 수수께끼를 해결하고, 사기 행위를 조사하며, 손실과 가치를 결정하고, 다른 금융 문제들을 해결하는 과정을 의미한다(Sarah Hegazya, Alan Sangsterb, Amr Kotb, 2017). 또한 포렌식 어카운팅은 감사자의 직관적인 접근법을 적용하고, 비판적인 분석, 인간 행동에 대한 이해를 통하여 감사 대상 기업의 중요 사건, 거래 내역 등을 정확하게 이해할 수 있도록 하는 기법을 의미한다(Bologna & Lindquist, 1995; Chilvers, 2000).

따라서, 선행연구의 진행과정과 이를 더욱 촉발시킨 계기가 된 엔론사태 등을 통하여 포렌식 어카운팅에 대한 선행연구는 고도화되고 있는 회계부정, 금융사기 등에 대응하여 미국 내에서 더욱 발달하고 있음을 알 수 있다. 이후에서는 선행연구들이 가지는 이러한 문제인식을 바탕으로 진행된 새로운 감사기법들에 대한 연구를 분석한다.

미국은 일찍부터 디지털 포렌식의 중요성을 파악하고 미국 연방 감사원이 2005년부터 포렌식 어카운팅 전담조직을 운영하는 등 공공부문과 민간 부문 모두에서 새로운 감사기법의 도입을 활발하게 활용하고 있으므로 포렌식 어카운팅을 중심으로 기존의 감사 기법에 대한 연구와 그 적용 현황을 살펴보기에 최적의 국가이다. 따라서 미국을 중심으로 포렌식 어카운팅이 발달한 배경과 현실에 주목한다.

Ⅲ. 포렌식 어카운팅 감사 기법

1. 포렌식 어카운팅의 정의 및 도입배경

포렌식 어카운팅에 대한 국내 연구에서는 포렌식 어카운팅을 ‘디지털 기기에 남아 있는 각종 데이터를 조사하여 사건을 규명하는 법과학 분야인 디지털 포렌식(Digital Forensic)과 회계감사(Accounting)가 결합된 분야’로 정의한다(최재민, 이상진, 임종인, 2008).

포렌식 어카운팅 용어를 처음 사용하기 시작한 영미권에서는 포렌식 어카운팅의 사전적 정의로 회계(accounting), 감사(audit), 조사(investigation)의 통합 행위(integration)이라고 본다. 웹스터 사전(Webster's Dictionary)에 따르면 ‘포렌식(forensic)’이란 ‘관할법원(courts of judicature)에 속하거나, 관할법원에서 사용되는, 혹은 공공 토론과 관련된’ 것을 의미한다. 이러한 사전적 의미에 따르면, 포렌식 어카운팅은 법정에서 사용가능한 회계 감사 결과를 도출하는 행위이자, 공공 토론 및 논쟁의 기본 자료를 제공하는 행위이다. 이러한 정의에 따라 포렌식 어카운팅은 법정 소송을 지원하는 행위이자 조사(investigation) 업무의 속성을 띄는 회계 업무라고 할 수 있다.

즉, 기존의 회계감사에 법과학 분야의 디지털 포렌식 기법을 더하여 수행하는 보다 포괄적이고 확장된 의미의 감사 방법으로서 기존의 감사기법과는 공통점과 차이점을 모두 지닌다. 포렌식 어카운팅 감사기법은 회계감사에 주로 초점을 두었던 전통적인 감사기법과 감사에 대한 기본 관점, 접근 방식 등에서 모두 차이를 보인다. 따라서 포렌식 어카운팅을 이해하기 위하여 기존의 전통적인 감사방식과의 비교를 통하여 양 자가 어떤 차이가 있는가를 대조하는 방식으로 접근한다. 포렌식 어카운팅에 대한 내용은 제임스 거슨 등의 선행연구를 참조하였다(James Gerson et al, 2015).

이러한 차이는 감사자가 감사를 수행하는 기본 관점에서부터 차이를 보이는데, 포렌식 어카운팅을 수행하는 감사자는 기존의 감사자가 회계장부가 적절하게 기록이 되었는지에 대한 일반적인 접근법과는 다르게 미시적이고, 부분적인 감사 자료의 구성에서부터 출발한다. 즉, 감사 대상 정보의 문서증거와 증언증거 모두에서부터 출발하여 사실 정보가 어떻게 발전해 왔는지를 추적해 나가는 방식으로 시작한다. 기존의 감사방식은 샘플 추출을 통하여 감사의 범위를 정하는 경우도 있었으나, 포렌식 어카운팅 기법에서는 관련된 모든 자료, 즉 기존 감사의 주 조사 대상인 문서 자료 이외의 증언증거들을 포괄하여 감사를 수행하는 것이다. 미국의 증권거래위원회(Securities and Exchange Commission)는 포렌식 어카운팅 기법을 도입한 감사 방식을 사용하면서, 정부 기관에 대한 증언을 감사 자료로 활용하는 등 이미 포렌식 어카운팅 기법을 정부 차원에서 활용한 사례를 보여주고 있다.

또한, 감사결과에 대한 감사자의 태도에 있어서도 큰 차이를 보인다. 포렌식 어카운팅을 수행하는 감사자는 감사 결과를 통하여 해당 기관의 손실에 대한 평가, 손실 극복을 위한 추천 방안 등을 제시하고, 결함을 교정하기 위한 구체적인 방안을 내놓는 것을 목적으로 한다. 사후 처방에서 나아가 사전 예방을 위한 선제적인 조취(preventive actions)를 취하는 것 또한 포렌식 어카운팅의 주요한 역할이다.

이러한 차이에도 불구하고, 기존의 감사와 포렌식 어카운팅 기법을 통한 감사는 다양한 공통점을 지닌다. 첫째, 양 자는 모두 대상 기업(기관) 및 그 산업에 대한 이해를 바탕으로 시작한다. 둘째, 회계감사에 대한 결과는 법적인 구속력이 있다기 보다는 권고사항이라는 점에서, 그 구속력의 범위가 어느 정도인가에 대한 의문이 존재한다. 셋째, 대상기관의 문서를 해석하는 작업이다. 넷째, 독립성과 객관성이 가장 중요한 가치라는 점이다.

포렌식 어카운팅 기법은 기존의 회계감사 기법과 공통점과 차이점을 모두 가지고 있기 때문에 이러한 특성을 제대로 이해하기 위하여는 포렌식 어카운팅의 도입 배경에 대한 논의가 필요하다. 21세기는 ‘복잡성(complexity)’의 시대로 정의할 수 있다. 복잡하며, 빠른 속도의 변화가 이뤄지고, 끊임없이 변화는 시기적 특성 상 기업, 정부기관 등 독립체들의 활동에는 항상 불확실성(uncertainty)이 수반된다(그림 2 확실성 및 불확실성의 경제 참조, James Gerson 등 2015).

그림  확실성 및 불확실성의 경제

불확실성의 시대에서 확실성을 추구하는 독립체의 활동은 통제 권한의 발휘, 위험 감수, 책임성 확보 등의 활동에 있어서 어려움을 겪게 한다. 불확실성의 어려움을 극복하고 확실성을 추구하고자 하는 독립체의 활동 과정에서 불공정 경쟁, 잘못된 정보를 담은 광고, 가격 담합, 계약 파기, 규제 회피 등의 불법적인 수단을 사용하게 되는 경우 감사 지적사항에 해당하게 된다.

그러나, 감사대상인 독립체가 겪는 불확실성의 어려움은 감사자에게도 그대로 반영되어 이러한 불법행위를 지적해내는 적합한 감사 수행에도 어려움을 겪게 된다. 따라서 감사자 또한 이러한 불확실성의 경제적 여건을 이해하고 이를 반영한 감사기법을 도입할 필요성이 있는 것이다. 즉, 불확실성의 시대적 특성과 불확실성을 회피하려는 기업의 행태가 다양화되어 가는 상황에서 정부는 지속적으로 기업 행태의 다양한 면을 규제하려고 하고 있으며, 사법부, 행정부 모두에서 이러한 행위들을 관리할 수 있는 권한과 수단을 요구하고 있다. 특히 기업의 회계 방식이 점점 복잡해짐에 따라, 정부도 이를 적절하게 감사할 수 있는 지식과 방식을 필요로 하게 되었다.

이러한 필요에 대한 움직임은 미국을 중심으로 시작되었다. 회계감사를 통하여 기업 회계부정을 발견(detection)해내려는 미국 감사의 특성 상 감사기법 등 감사분야 전반에 대한 연구는 이러한 기업 부정과 밀접하게 진행되었다. 1980년대 미국 정부는 점점 늘어나는 금융 업계의 법적 분쟁, 화이트칼라범죄(white collar crime) 등에 대응하여 정부 주도의 기업 감사를 강화하기 시작하였고, 이 과정에서 기존의 회계감사에서 수행하던 범죄 발견과는 다른 차원의 전문적인 영역으로서의 감사, 즉 법률, 회계, 감사, 평가 등 다양한 기술의 유기적인 결합으로 구성된 전문 감사자의 불법행위, 손실 등에 대한 평가가 시작된 것이 바로 포렌식 어카운팅의 시작이다(Reshma Tiwari, Jasojit Debnath, 2017).

※ [엔론사태와 감사기술의 발달]

포렌식 어카운팅을 촉발시킨 사건 중 하나로 꼽히는 엔론 사태에서 드러난 다양한 행위자들의 이해관계, 그리고 그 과정에서의 복잡성은 아래 풍자그림 참조할 수 있다. 엔론의 회계부정이 덮힐 수 있었던 것은 엔론의 재정상태를 숨기고 건전한 재정상태임을 위장함으로써 이익을 볼 수 있었던 정치인, 행정가, 증권 분석가들이 금전적 이해관계를 두고 얽혀 있었기 때문이다. 이렇게 보이지 않는 행위자들이 금전적 이해관계를 노리고 복잡하게 얽힐수록 불법행위의 복잡성과 불확실성도 같이 커지며, 이는 감사를 어렵게 하는 요인이 된다.

그림  엔론 사태의 직간접적 행위자들

2. 기존 감사 및 포렌식 어카운팅의 특성비교

(1) 조직문화에 대한 이해

포렌식 어카운팅을 수행함에 있어서 자료의 구성요소, 출처 등 미시적 측면에서부터 출발하여 사실 정보를 구성하는 미시적 접근을 수행하는 것과 독립체 행위의 전반을 감독하여 진단 및 예방을 효과적으로 수행하려는 포렌식 어카운팅의 목적의식은 포렌식 어카운팅이 기존의 감사기법과 기술적 측면의 차이만을 가지는 것이 아님을 보여준다. 포렌식 어카운팅을 연구하는 학자들이 포렌식 어카운팅의 미시적이면서도 포괄적인 시각을 강조하고, 포렌식 어카운팅을 수행하는 감사자가 취해야 할 접근 방법으로서 감사 대상 기관의 문화를 꼽는 것도 이러한 맥락에서 비롯되었다(그림 3 문화가 조직에 영향을 미치는 정도 참조; Deloitte University Press, 2016).

그림  문화가 조직에 영향을 미치는 정도

실제로 제임스 거슨 등은 조직 문화에 대한 이해를 포렌식 어카운팅 수행의 첫 단계로 꼽는다(James Gerson 등 2015). 조직의 문화란 공유된 역사, 가치, 믿음, 목표 등으로 구성되어 있으며, 감사 대상인 기업 등 독립체의 문화에는 그 독립체의 운영 스타일이 반영되기 마련이다. 어떤 행동이 포상받고, 어떤 행동이 처벌되는가는 조직 문화와 상당히 밀접한 연관을 가지고 있기 때문에 감사 대상이 되는 부적합한 행동 역시 이러한 조직 문화의 관점에서 보아야 한다는 것이다. 그렇다고 포렌식 어카운팅에 대한 연구자들이 추상적인 관점에서 조직문화를 이해하고 포렌식 어카운팅에 반영하라는 주장을 하는 것은 아니다. 조직원들을 규율하는 행동규범(codes of conduct), 윤리규정(ethics statements), 분쟁 조정 규정(conflict-of-interest policies) 등 문서화되어서 감사 대상으로 포함시킬 수 있는 고려대상들의 범위를 확장시킴으로서 조직 문화에 대한 이해를 반영한 체계적인 감사를 가능하도록 한다.

실제로 미국 공인회계사의 회계감사 지침에도 조직문화에 대한 이해와 이를 고려한 회계부정 적발을 위한 조직문화 분류가 등장한다(구체적인 표 1 조직문화와 회계부정의 상관관계 참조; AICPA 2000, 2001). 감사 대상 조직이 회계부정 고위험군에 속하는지, 저위험군에 속하는지 그 조직문화가 보여주는 특성을 통하여 어느 정도 판단한 뒤 감사 수행을 구체화하여 진행할 수 있다면 효율적인 감사가 가능할 것이기 때문이다.

[표 ] 조직문화와 회계부정의 상관관계

변수	회계부정 고위험군	회계부정 저위험군
경영 방식	독재적	참여적
경영 방향	낮은신뢰, 권위주의	높은신뢰, 성취주의
권위 배분	상부집중적, 하향식	분배적, 상하동일
계획	중앙집중적 단기 계획	분권적 장기계획
성과	양적 측정 단기 성과	양적 및 질적 측정 장기 성과
중점과제	이윤 중심	고객 중심
경영전략	위기 경영	객관적 경영
보고체계	절차에 따른 보고	절차 및 예외허용
정책 및 규칙	엄격하고 비유연	합리적이고 공정
경영관심사	자산	인적자산, 기술자산
보상	엄격한 상벌제	긍정행동 강화
피드백	비판적, 부정적	긍정적 독려
의사소통방식	이슈 중심, 획일적	이슈 및 사람에 따른 다양성 허용
보상 수단	금전적 보상	인정, 승진, 책임확대 등
기업 윤리	불명확	명확
내부 관계	경쟁적, 적대적	우호적, 협동적
가치관 및 믿음	경제적, 정치적, 자기 중심적	사회적, 정신적, 조직 중심적
성공 척도	오래 일하기	효율적으로 일하기
조직 충성도	낮음	높음
주 금융문제	현금 부족	새로운 투자기회
성장 패턴	점진적	지속적
경쟁자 관계	적대적	전문적
혁신	반복적	주도적

따라서, 포렌식 어카운팅은 단순히 기존에 존재하던 회계감사에 디지털 포렌식 기술만을 접목한 것이 아니라, 감사 대상인 증거자료가 어떻게 형성되어 왔는지, 감사 사항을 어떤 관점을 가지고 접근할 것인지, 그 과정에서 조직 문화를 어떻게 이해하고 감사에 활용할 것인지와 같은 감사 과정 전반에 대한 지침을 제공하는 전 감사과정에 대한 새로운 감사기법이라고 할 수 있다.

(2) 포렌식 어카운팅 기법의 주요개념

(2)-① 추정치

조직문화에 대한 이해가 포렌식 어카운팅을 수행함에 있어서 사전적으로 필요한 배경 지식에 해당한다면, 추정치는 포렌식 어카운팅을 활용한 감사기법에서 가장 먼저 마주치게되는 개념이다. 한 조직을 운영해나가는데 있어서 발생하는 불확실성과 복잡성은 필연적인 것이기 때문에 조직 운영의 금전적 측면을 감사할 때에는 특히 주의를 기울어야한다. 조직의 회계 장부를 작성하는 것은 아직 확보되지 않은 수입의 예상치, 아직 지출하지 않은 지출 금액의 예상치, 수입과 지출 시기의 불일치 등 불확실성을 내재한 추정치가 반영되기 때문이다. 이러한 정보를 담은 문서 증거를 감사대상으로 분석하게 되면 감사자는 어떤 시점을 기준으로 비용과 수입을 산정할지, 이에 대한 기입이 적절하게 이뤄지고 있는지를 ‘추정’하여야 한다. 즉, 감사 과정에서 도출하게 되는 한 기업의 재무재표나 정부의 예산과 결산은 감사시점에 따라, 그리고 감사자의 판단에 따른 기준 시점에 따라 그 평가가 달라질 수 밖에 없는 것이다.

이러한 분석은 예상 밖의 상황에 더 자주 직면하게 되는 오늘날의 기업 운영 및 정부 운용의 환경적 특성상 점점 더 추산이 어려워지는 것이 현실이다. 예를 들어, 한 기업이 활용하고 있는 기술의 발전 속도가 점점 더 빨라지고 있다면, 기술 개발에 들어가는 비용이나 이를 활용하여 벌어들이는 수입을 추정하여 특정 시점의 기업 부채와 자산을 평가하기가 더 어려워진다. 특히, 포렌식 어카운팅을 수행하는 감사자는 한 시점을 기준으로 작성된 세입세출내역이나 기업 재무재표를 통하여 장기 계획을 유추해내고, 그 실현 가능성에 대한 질적 평가까지를 목표로 하는데 이 경우에는 주어진 자료를 통하여 목표를 달성하는데에 있어서 더 큰 어려움에 직면하게 된다.

회계감사가 내재적으로 지니고 있는 이러한 속성과 복잡성과 불확실성이 증가하고 있는 시대적 환경의 조합은 불확실성 속에서도 추정치를 적절하게 도출해내고 이를 통하여 하나의 감사 절차를 완성해나가는 감사자의 과제를 어렵게 만든다. 포렌식 어카운팅은 이러한 상황 속에서 감사자가 활용해야할 추가적인 고려사항으로서, 과거의 성과, 현재 상황, 경영진 혹은 정부 예산에서 고려하고 있는 예상 상황 등을 제시한다. 게다가 감사 대상인 회계장부는 스포츠 경기의 점수표와는 달라서 객관적인 수치 이외에 주관적인 추정치가 반영되어 있기 마련이다. 이러한 요소들은 보기보다 간단하지가 않아서 서로 얽혀 있는 경우가 많은데 이 경우 각 요소의 가중치를 결정하는 것은 포렌식 어카운팅 감사자의 주관적 역량의 영역이다.

2008년에서 2009년 사이 미국에서 일어난 금융위기는 이러한 어려움을 잘 보여주는 사례이다. 금융위기를 촉발시킨 원인의 이름을 따서 서브프라임 모기지론(subprime mortgage loan) 사태라고도 불리우는 이 사건은 불확실성의 시대에 적합한 감사가 얼마나 중요한지, 그리고 어려운지를 보여준다(그림 4 서브프라임 모기지론의 원리 참조, WordPress, 2014).

그림  서브프라임 모기지론의 원리

모기지론은 부동산을 담보로 주택저당증권(mortgage-backed security)을 발행해 장기주택자금을 대출해주는 제도로 장기간에 걸쳐 저리로 대출을 해준다는 특징이 있다. 이 제도가 금융위기를 촉발시킨 과정은 현 시대가 처한 복잡성과 불확실성을 잘 나타낸다. 2000년대에 들어 유동성 과잉과 저금리로 부동산 가격이 급등하면서, 모기지론 업체들이 과도한 경쟁을 하며 대출자들을 끌어 모았다. 이 과정에서 미국 주택담보대출시장에서 가장 아래 등급에 해당하는 ‘서브프라임’이 차지하는 비중이 2002년 말 3.4%에서 13.7%로 급상승하게 되었다. 이때 상승세에 있던 부동산 가격이 갑작스럽게 하락세로 돌아섰고, 미국 연방준비제도 이사회(Federal Reserve Bank)는 정책 목표 금리를 1.0%에서 5.25%로 대폭 올리면서, 이자의 부담이 커진 저소득층이 원리금을 제때 갚지 못하게 되었다. 이 여파로 서브프라임들의 연체율은 20%로 증가하고, 서브프라임 모기지론 회사중 하나인 뉴 센트리 파이낸셜(New Century Financial)이 파산신청을 하면서 그 여파가 확장된 것이 서브프라임 모기지론이 촉발한 미국 금융위기이다(그림 5 서브프라임 모기지론 위기와 불확실성, WordPress, 2014).

그림  서브프라임 모기지론 위기와 불확실성

금융시장의 발달로 인해 다양한 대출서비스들이 복잡한 알고리즘을 가지고 출시되었고, 서비스의 가격과 신용도에 영향을 미치는 요인들이 복잡하게 얽히고설키면서 정확한 추정치를 내는 일 조차 어려워졌다. 이에 따라 이에 적합한 대응책을 만드는 것조차 불확실성의 영역에 속하게 되었다. 집값이 유지된다는 장기적인 전망치를 가지고 산출된 모기지론 대출 서비스의 공급과 그 수입은 부동산 시장의 가격 추이의 예측치 못한 변화에 타격을 입고, 목표금리에 대한 정부 정책에 의해 또 다시 타격을 입으면서 회계감사 과정에서 그 문제를 미리 예측하여 예방가능하게 하는 수단을 도출하지 못하게 한 것이다. 부동산 가격 변화와 목표금리에 대한 예측이 없이는 모기지론을 제공하는 업체들의 자산가치와 부채를 추정하는 것조차 어려웠다고 볼 수 있다.

일부 포렌식 어카운팅 감사기법에 대한 연구자들은 포렌식 어카운팅 기법을 도입하면 이러한 변수를 모두 고려하여 감사결과를 내놓을 수 있다고 주장하기도 하지만 포렌식 어카운팅 기법이 불확실성과 복잡성의 시대에 만병통치약으로서 제시된 것은 아니라는 것이 연구자들의 공통된 결론이다. 오히려 이 사건을 통하여 기업의 재무보고서가 그 자체로서 절대적인 값을 지니는 것이 아니라 불확실성 요소들에 의해 변할 수 있는 ‘추정치’임을 인지하고, 감사자 스스로의 역량에 따라 시장 전반의 변수를 예측한 추정치를 스스로 설계하여 유동적인 감사를 시행할 수 있도록 하는 것이 포렌식 어카운팅 연구자들이 추구하는 방향이다.

이러한 특성은 미국의 공공감독위원회(Public Oversight Board)에서 추정치가 감사에서 갖는 어려움과 중요성에 대해 언급한 부분에서도 확인할 수 있다(Public Oversight Board, 2000).

“주관적인 추산과 판단에 근거한 추정치는 행위자들 간 합의에 따라 이뤄지는 거래금액과는 달리 고정된 금액이 아니다. 이 추정치는 잠재적인 결과, 합리적인 사람들이 예상할 것으로 기대되는 금액 등에 기초하여 추산되었을 수 있다. 이 추산은 외부 요인에 대한 객관적인 고려보다는 기업 경영진의 희망이나 계획 등 주관적인 요소에 의해 주로 결정되기도 한다. 실제로 이러한 경영진들의 추산은 불확실한 환경 속에서 감사를 수행해야하는 감사자들을 괴롭혀온 문제였다.”

바로 이러한 특성들이 포렌식 어카운팅을 수행하는 감사자들에게 영향을 미쳤으며, 포렌식 어카운팅 과정에서 감사 대상자료가 잘못된 추산치를 제공하고 있음을 발견하게 하는 계기가 되었다. 특히 감사 자료를 해석함에 있어서 포렌식 어카운팅을 수행하는 감사자는 두 가지 측면의 어려움에 부딪히게 된다. 하나는 경영진의 주관적인 추정치가 그 추정 능력의 부족으로 인하여 정확하지 않은 경우이고, 다른 하나는 의도적으로 회계장부를 좋게 보이게 하기 위해 왜곡을 하는 경우이다. 따라서 포렌식 어카운팅 감사자는 주어진 정보에서 제공하고 있는 추정치와 실제 결과가 다른 경우에 이것이 의도적인 왜곡에 의한 부정행위인지, 불확실한 환경에서 기업을 운영하는 과정에서 피치 못하게 발생하게 되는 차이인지를 구별해내는 어려움에도 직면하게 된다. 그러므로 이 둘 사이의 구분을 명확하게 해내는 것이야 말로 감사자의 중요한 능력이며, 포렌식 어카운팅의 핵심 요소가 된다.

(2)-② 선택

추정치에 대한 판단과 더불어 기업 운영자는 기업의 재정보고서나 재무제표에 영향을 미치는 다양한 선택들에 있어서도 주관적인 판단을 활용한다. 분명히, 기업 경영은 판단을 하는 일에 보수를 지급받고, 기업 경영 성과에 영향을 미치는 다양한 전략들을 단기적으로, 그리고 장기적으로 산출해 내는 일이다. 감사자는 이러한 선택들을 객관적으로 평가하여 각 선택들이 미치는 영향을 분석해내야 한다.

포렌식 어카운팅은 이 과정에서 각 선택들이 지녔던 동기에 대한 분석을 조심할 것을 권장한다. 왜냐하면, 각 선택의 결과들은 동기와는 별도로 객관적인 결과에 의해서만 평가받아야 하지만, 이익 산출과 직결된 어떤 행위들은 그 이익에 대한 동기와 결과가 기록되어야하며, 이것이 적합한지 혹은 적법한지에 대한 평가가 감사 대상이 되는 경우도 있기 때문이다. 이 과정이 감사자에게 어려운 이유는 어떤 행위까지가 용인되고 어떤 행위는 그렇지 못한가에 대한 구분이 명확하지 않은 경우가 있기 때문이다. 구분이 불분명한 ‘회색지대(gray areas)’는 특히 기업 재정보고서나 재무제표, 회계장부의 수입에 영향을 미칠 수 있기 때문에 포렌식 어카운팅 감사자들은 이에 더 유의해야한다.

이러한 이익관리 활동 중 어떤 것들은 합법적인 재량에 기초한 선택에 따라 행사된 것으로서 회계 장부에 적합하게 기입되어 있어서 감사자의 적절한 감사 대상이 된다. 반면 불법적인 행위를 선택하여 발생한 이익은 공제 금액이 증가하거나, 과세 금액이 증가하는 등의 방식으로 부정이익을 취하게 되는 경우도 있다. 합법적인 조세회피를 통해 발생한 이익은 회계감사에서도 용인될 수 있는 여지가 있지만 그렇지 않은 경우에는 감사자의 주의를 요한다.

예를 들어, 기업이 의도적으로 거래 기간을 잘못 기입하여 특정 시기의 비용 지출과 수입을 잘못 기입하는 경우, 가상의 거래를 만들어서 대신 기입하는 경우 등은 사기행위(fraud)에 해댕한다. 이를 방지하기 위해서 포렌식 어카운팅에서는 ‘수익 인식(revenue recognition)’을 수행할 것을 권한다. 일반적으로 수익은 수익획득과정이 실질적으로 완료되고, 교환거래가 나타났을 경우에 인식되는데 이것을 수익인식의 원칙이라고 한다(그림 6 수익인식의 정의 참조, Ebrary).

그림  수익인식(Revenue Recognition)의 정의

수익인식의 원칙에 따르면 수익은 실현되었을 때 인식하도록 되어 있다. 그러므로 수익을 결정하기 위해서는 수익이 언제 실현된 것으로 보느냐 하는 문제가 결정적인 중요성을 갖는다. 수익은 여러 가지 거래에 의하여 나타나게 되므로 모든 경우에 다 같이 적용할 수 있는 단일의 룰이란 있을 수 없다. 따라서 오늘날 회계 과정에서는 수익이 실현되었다고 인정되는 몇 가지 지침을 마련해 놓고 그에 따라 수익을 인식 · 측정하고 있다(뉴 경제용어사전 참조).

따라서 포렌식 어카운팅은 이러한 수익인식 원칙에 입각하여 실현되지 않은 수익이 잘못 기재되어 기업의 재정보고서나 재무제표를 잘못해석하게 하고 있지는 않은지 살펴보아야 하는 것이다. 기업은 이에 대비하여 제품이 배송되고, 수입이 정당하게 예상될 때에만 수입으로 기록하여야 한다. 다만, 이러한 수익인식 원칙의 예외로서 수익이 실제로 발생하기 전이어도, 수익이 발생할 것이 합리적으로 예견되는 조건부 상황에 한해서 수익을 미리 기입할 수 있도록 하고 있는 경우가 있다. 이러한 예외가 허용되는 조건으로는 조건부 수익임을 명확히 밝히고, 회계장부에 기입하여 감사자가 이를 파악할 수 있도록 정확히 기재하는 일이다. 이러한 정확한 기입을 통하여 감사자와 감사 대상기업은 기만행위, 회계 부정 등으로 분류되는 일을 방지하고, 기업의 예상수입과 지출 행위까지 정확히 계산할 수 있게 되는 것이다.

(2)-③ 사기행위(Fraud)와 오류(Error)

위에서 살펴본 바와 같이 포렌식 어카운팅에서는 회계감사의 대상인 기업이 어떤 행위를 선택하는지에 주목하고, 그 행위가 가져오는 기업의 자산과 부채의 가치를 평가하는 일을 포함한다. 이 때, 기업의 행위 및 그 결과로 인한 자산가치에 대한 평가에 있어서 기업의 행위가 부적절했다면 그것이 어떤 점에서 부적절했고, 어떻게 고칠 것인가를 판단하는데 있어서 가장 빈번하게 대두되는 쟁점이 바로 사기행위(fraud)와 오류(errror)의 구별이다.

기업이 분식회계 등을 통하여 재정보고서나 재무제표를 의도적으로 조작하여 적합한 감사를 수행할 수 없게 하는 사기행위는 기만의 의도가 없이 실수로 잘못 기재된 오류와 다르다. 이 두 행위를 구별하는 가장 큰 차이점은 바로 ‘의도(intention)’의 여부로 의도가 있으면 사기행위, 의도가 업스면 오류로 본다. 오류의 경우 실수에 의한 수치의 잘못된 기입, 실수에 의한 누락 등이 있다. 오류는 회계감사를 수행하는 과정에서 빈번하게 마주칠 수 있는 유형의 잘못으로, 데이터를 수집, 가공 등 처리하는 과정에서 발생하거나, 이를 분류하고 제시하는 과정에서 발생하기도 한다. 그리고 감사자의 기준에서 합리적이지 않은 추정치나 사실에 대한 잘못된 해석으로 인해 발생한 수치의 차이도 의도성이 없었다면 오류로 분류할 수 있다.

반면 사기행위는 재정보고서나 재무제표에 대한 평가 자체를 잘못된 방향으로 이끌 수 있는 의도적 행위이다. 문서자료를 작성하는 작성자의 의도와 행동에까지 관심을 가질 것을 요구하는 포렌식 어카운팅에서는 감사자가 사기행위를 객관적으로 바라 볼 수 있도록 하기 위하여, 사기행위로 의심이 되는 경우에 다음과 같은 질문들을 던질 것을 제시한다.

▶ 자산이 실제로 존재하는가?

▶ 실제 지불된 비용은 얼마인가?

▶ 추정치가 있다면 그 근거는 무엇인가?

▶ 추정치를 산출하는 과정이 합리적인가?

▶ 판매된 제품이 실제로 구매자에게 전달되었는가?

▶ 이를 통해 얼마의 수입이 발생되었는가?

이러한 질문을 통하여 감사자는 증거를 수집하고 추정치에 대한 평가를 내리는 과정에서 사기 행위가 있었는지 여부를 결정할 수 있게 된다. 만약 이러한 기준에 맞춰서 평가할 수 있도록 문서 증거가 적합하게 기록되어 있는 것 역시 사기행위의 의도성 평가의 한 항목이 될 수 있다. 이 때, 감사자가 주의할 점은 그 의도를 평가할 때, 의도는 주관적이기 때문에 일관적이지 않을 수 있음을 염두에 두되, 감사자 자신은 객관적인 잣대로 이를 평가할 수 있어야 한다는 점이다. 그렇기 때문에 감사자의 입장에서는 이 둘을 구분해야하는 과제에 자주 직면하는 만큼, 어려움에도 그만큼 자주 직면하게 되는 셈이다.

미국의 감사진술에 대한 지침(Statement on Auditing Standards (SAS))은 ‘의도’에 대한 문제를 다음과 같이 설명한다.

“의도의 여부와 내용은 감사자가 결정하기 어려운 문제로, 특히 회계 추정치와 회계원칙의 적용에 있어서 더욱 어렵다. 예를 들어서 합리적이지 못한 회계추정치(unreasonable accounting estimates)은 의도치 않은 행동이거나, 아마도 의도적인 회계부정의 시도일 수 있을 것이다. 감사 행위가 이러한 의도행위의 여부를 결정짓기 위해서 수행되는 것은 아닐지라도 감사자는 이를 적절하게 평가할 수 있는 감사 절차를 설계하고 그에 따른 감사를 수행하도록 해야할 의무를 지닌다.”

즉, 미국의 감사지침에서도 의도 여부와 그 내용을 감사자가 파악하는 것이 어렵다고 인정하면서도 감사자의 의무로서 제시하고 있다. 이러한 관점은 감사 대상자의 심리적인 측면, 행동 측면을 포괄적으로 파악할 것을 제시하는 포렌식 어카운팅에서 더욱 강조되고 있다.

(2)-④ 합리적 확신(reasonable assurance)과 중요성(materiality)

포렌식 어카운팅은 감사자가 감사 결과에 대한 절대적 확신(absolte assurance)을 제공하는 것이 아니라, 기존 감사기법과 마찬가지로 ‘합리적 확신(reasonable assuracne)’를 제공하는 것으로 본다. 합리적 확신의 의미는 감사를 거친 재무제표나 기업 재정 보고서의 경우에도 오류가 하나도 없는 것이 아니라 합리적인 관점에서 오류가 없을 것이라 추정이 가능하다는 것이다.

그렇다면 감사를 거치는 경우에도 오류가 없음을 절대적으로 확신할 수 없는 이유는 무엇인가? 감사에 대한 이러한 근본적 질문에는 두 가지 대답이 가능하다. 하나는 감사 증거의 본질 때문이라는 것, 다른 하나는 사기행위의 특성 때문이라는 것이다.

첫째로, 감사 결과에 대한 확신에 영향을 미치는 요인으로서 감사 증거의 본질이라 함은 감사자가 오직 자료, 즉 데이터의 일부분만을 선별하여 볼 수 밖에 없기 때문이라는 점이다. 감사자는 각 데이터에 딸린 모든 하위 항목들, 계정, 거래 등을 하나씩 일일이 추적할 수 없고 특정 시점을 기준으로 전체적인 부채와 자산, 거래 흐름이 맞게 기록되어 있는가를 보는 방식으로 감사가 진행되기 때문이다. 세상에는 이를 일일이 수행할 감사자들이 충분치도 않을뿐더러 그런 식의 감사는 그 비용을 높이는 일이기 때문에 바람직하지도 않다. 따라서 감사자는 감사 기간과 대상 범위 등을 합리적인 수준에서 정하고, 그 범위 내에서의 감사를 수행할 수 밖에 없다. 당연히 그 과정에서 생략된 세부적인 감사 사항들에 대해 판단하고 추정하며, 증거 자료들을 모아 해석하는 것은 감사자의 재량에 해당한다. 이 때, 앞서 살펴보았던 경영진의 선택, 재량권 행사에 대한 판단은 감사자의 주관적 평가가 개입되므로, 주관적 자료에 대한 주관적 해석이라는 점에서 감사결과의 절대적 확신을 어렵게 만드는 요소이다. 요약하면, 감사자는 확정적(conclusive)이라기보다는 추정적(persuasive)인 증거에 의존하여 감사를 실시해야 하며, 이러한 특성은 감사자가 주관적인 요소가 개입되어 있는 정보, 즉 기업의 추정치 등을 기준으로 감사할 경우에 더욱 심화된다. 그 결과 감사자는 사기 행위를 인지하지 못하고 넘어갈 수 있으며, 이럴 경우 사기행위가 은폐되는 경우도 발생한다.

감사자가 절대적으로 확신할 수 있는 결과를 제공하지 못하는 두 번째 이유는 사기 행위 자체의 특성 때문이다. 사기행위는 본질적으로 숨겨진 행위이기 때문에, 특히 이런 사기행위가 경영진의 부패, 잘못 작성된 문서 등에 의하여 발생한 경우에는 감사자의 발견이 더욱 어렵다. 사기 행위는 주로 재정보고서나 재무제표 등에 숨겨져 있으며, 실제 존재하는 거래내역 사이사이에 교묘하게 숨겨져 있는 경우가 많다. 모든 거래를 실제로 일일이 검품하고 확인하는 것이 아니므로 재무제표만 보고는 실제 거래가 이뤄지지 않았는데 비용과 수입 처리를 위해 임의로 기재된 내역이 있는지를 문서만으로는 파악하기가 힘든 것이다. 미국공인회계사협회(American Institute of Certified Public Accounts (AICPA))는 이러한 사기 행위의 특성에 대해서 다음과 같이 언급한 바 있다(AICPA 2017).

“사기행위의 특성으로 인해, 감사자가 적절하계 계획되고 시행된 감사행위를 통해서도 자료에 잘못 기재된 내용을 발견하지 못할 수 있다. 사기행위는 다음과 같은 특징을 지닌다. (a) 경영진, 고용자, 혹은 제3자 간 결탁을 통하여 사기 행위를 은폐하려는 경향, (b) 작성이 보류되거나, 잘못 대표되거나, 잘못 작성된 문서 자료, (c) 효율적인 방법이 있음에도 이를 무시하는 경영진의 행위가 바로 그 것이다. 예를 들어 감사 과정은 공모를 통하여 의도적으로 이루어진 허위기재를 발견해내기에는 효율적이지 못한 것일 수도 있다. 이러한 사기 행위는 적절하게 감사를 수행하는 감사자가 사기 행위가 이뤄진 자료를 보고도 추정적(persuasive)으로 문제가 없다는 결론을 내리게끔 유도하기 때문이다. 게다가 일반적인 감사기준에 의하여 감사를 수행하는 감사자는 모든 문서의 진위 여부를 일일이 확인하지 않으며, 감사자가 그렇게 되는 것이 감사자 교육의 목적 또한 아니다. 게다가 감사자는 문서 외의 부차적인 협정(side agreement)에 의한 문서 자료의 수정에 대해서까지 감사 과정에서 알 수는 없다. 게다가, 경영진은 직접적 혹은 간접적으로 회계자료를 수정하고, 심지어 왜곡할 수 있는 권한을 지니는데, 이는 감사자의 입장에서는 전혀 예측할 수 없는 것이다.”

이상의 언급에서 미국공인회계사협회는 합리적인 수준의 감사 진행을 목표로 할 때, 사기행위가 감사 과정을 회피하여 은폐될 수 밖에 없음을 인정하고 있음을 알 수 있다. 하지만 대다수의 사람들은 감사자가 절대적인 확신을 가질 수는 없을 인정하고, 감사자가 합리적인 확신을 가지고 감사 결과를 내놓는다고 해서 그 자료가 완전무결한 것임이 증명되었다고 생각하지 않는다. 오히려, 이러한 한계에도 불구하고 규제자로서의 감사자가 합리적인 확신 수준의 감사결과를 도출하는 것이 최선이라고 생각하는 것이다.

미국공인회계사협회(AICPA)

미국공인회계사협회는 1887년에 설립된 공인회계사의 전문직업단체이다. 총 418,000명 이상의 회원 및 회원사가 전 세계 143개국 이상에서 가입되어 있다. 미국공인회계사 협회는 미국회계사 자격증을 취득한 사람뿐만 아니라, 기업, 공공부문, 정부, 대학 등 교육기관 등이 회원으로 가입해 있는 미국에서 가장 권위있는 회계감사 기구이다. 미국 회계사시험을 주관할 뿐만 아니라, 미국 정부와 기업 회계감사에서 통용되는 회계 지침에 대한 연구를 수행하고 이를 보급하여 회계감사에 대한 기준을 제공하였다. 특히 의견서 (APB opinion) 표명 등을 통해 일반적으로 인정된 회계원칙(GAAP)의 형성에 큰 공헌을 하였다.

<더럼에 위치한 AICPA 지사>

사기행위와 오류의 내재적 속성으로 인한 감사 결과의 합리적 확신 수준은 감사자가 감사 결과서에는 “우리의 견해로는 첨부된 재무제표가 적절하게 기입되었으며, 모든 중요한 측면에서 …”와 같은 표현이 기입된다. 이를 다른 말로 하면, 감사자는 재정보고서, 재무제표 등에 대하여 합리적 확신을 주는 것에 대한 책임이 있는데, 이는 어디까지나 중요한 문제(material matters)에 한하여 그렇다는 것이다.

중요성(materiality)은 합리적 확신을 내리는데 있어서 중요한 요소이므로 이에 대해서는 미국 재무회계기준위원회(財務會計基準委員會, Financial Accounting Standards Board)의 설명을 참조한다.

“만약 어떤 항목의 생략이나 오기(誤記)로 인하여, 합리적인 사람이 그 생략이나 오기가 없는 경우에 판단한 내용과 그 항목에 대한 판단이 달라지게 된다면(혹은 최소한 영향을 끼치게 된다면), 재무보고서에서 그 항목의 생략이나 오기는 ‘중요(material)’하다고 볼 수 있다.”

즉, 중요성은 개별적으로든 총체적으로든 적합한 재무제표 기재에 영향을 미치는 요인이 있다는 인식에서 만들어진 개념이며, 이 개념에 대해서는 미국 재무회계기준위원회 이외에도, 회계감사에서 염두에 둬야 할 개념으로 널리 활용되고 있다. (한편, 한국의 ‘중요성의 원칙’에 대해서는 다음 표를 참조)

중요성의 원칙(priniciple of materiality)

회계처리와 재무제표의 작성에 있어서 과목과 금액은 중요성에 따라 실용적인 방법에 의하여 결정하여야 한다. 계산의 정확, 그것은 계산하는 과정에서는 대단히 중요한 것이지만 일단 정확한 계산으로 입증만 되면 그 후에는 중요성의 입장에서 표시하는 것이 가능하다.

중요성(materiality)과 실용성은 서로 상반되는 개념으로 과목과 금액이 중요한 경우에는 반드시 재무제표에 반영 표시하여야 한다. 그와 반대로 과목과 금액의 분류, 표시에 있어 경제성이나 실용적인 면에 비추어 중요하지 아니하면 이를 통합하여 표시해도 좋다.

※ 출처 : 네이버 지식백과, 중요성의 원칙 [principle of materiality] (회계·세무 용어사전, 2006. 8. 25.)

전통적으로 다수의 감사자들은 기업의 지속적 운영 과정에서 발생하는 세전과 세후 수입(혹은 손실)의 5% 정도를 중요성(materiality)의 기준점(benchmark)으로 본다. 그러나 감사 대상 기업의 속성과 환경을 고려할 때, 재정 상태의 다른 요소들도 중요성의 기준점으로 고려될 수 있을 것이다. 예를 들어, 영업이익, 총 이익, 현 자산, 순 영업자본, 총 자산, 총 이익, 총 자기자산, 기업 운영 과정의 현금 흐름 등이 이런 중요성의 기준점으로 고려될 수 있다는 것이다.

미국의 연방증권법이 요구하는 재무제표의 공시내용을 관할하는 증권거래위원회(Securities and Exchange Commission ; SEC) 그 회계감사의 기준서(staff accounting bulletin)에서 중요성의 원칙이 회계감사 시 준수되어야 함을 강조하면서도, 감사자가 중요성의 요소를 결정함에 있어서 그 액수 자체만을 강조해서는 안된다고 다음과 같이 지적하고 있다.

“오기재(misstatements)된 항목이 단순히 중요성 원칙의 수치적인 기준점을 달성하지 못했다고 해서, 그 오기재가 중요하지 않은 것(immaterial)은 아니다.”

미국 증권거래위원회(SEC)는 회계감사를 수행하는 감사자들을 위한 지침서에서 중요성 원칙 하나에만 의거하여 감사 대상이 되는 항목들을 평가해서는 안된다고 경고하고 있다. 오히려 오류와 사기행위의 본질을 염두에 두고 자료가 어떻게 작성되었으며, 어떤 내용을 담고 있는지를 함께 보아야 한다. 중요성에 대한 판단은 감사자들에게 필수적으로 요구되는 것 중 가장 어려운 항목이다.

그럼에도 중요성의 원칙은 감사자들이 지켜야 할 원칙인데, 감사자들은 중요성은 양적인 측면과 질적인 측면 모두를 고려해야 한다. 양적 측면에서, 고정불변의 법칙이란 없다. 감사자들이 발견한 오기재된 항목의 영향력을 평가할 때, 이 항목이 총합계 금액에 가져오는 그 개별적인 영향 및 총체적인 영향을 모두 보고 오기재의 중요성 여부를 결정한다. 질적 측면에서는 오기재된 항목의 금액이 비록 적은 경우라도 그 전체에 미치는 영향이 클 수 있음을 염두에 두고 평가해야 한다. 예를 들어, 불법적인 지불 금액은 그 액수가 작아서 중요하지 않아 보인다고 할지라도 전체적으로는 중요할 수 있다. 왜냐하면 이러한 불법적인 지불이 전체적인 책임성의 여부 혹은 치명적인 금액의 수입 손실 등으로 이어질 수 있기 때문이다. 따라서, 감사자는 중요성의 요소를 전체 액수의 퍼센티지만으로는 결정할 수 없으며 총체적인 관점에서 질적 요소와 양적 요소를 모두 고려해가며 감사자의 재량에 따라 결정을 내려야 한다.

3. 포렌식 어카운팅에 필요한 역량

(1) 감사자의 역량을 강조하게 된 배경

미국 내 감사 당국은 민·관의 다양한 영역에서 이뤄진다. 공인회계(CPA) 기업, 산업계의 기준 설정자(standard setter)들인 미국공인회계사협회(AICPA), 증권거래위원회(SEC), 상장기업 회계감독원(Public Company Accounting Oversight Board ; PACOB)까지, 다양한 기관들이 회계감사를 담당하고 있으며, 이 기관들은 공통적으로 투자자들이 기업의 재정보고서를 신뢰할 수 있도록 회계감사를 실시하는 것, 즉 이에 필요한 감사자들의 역량을 강화하고 감사자들의 역량을 교육하는 것에 대한 기준을 제시한다. 특히 앞서 언급한 엔론사태 이후 제정된 사베인스-옥슬리 법안(Sarbanse-Oxley Act), 증권거래위원회의 감사자에 대한 감사지침, 상장기업 회계감독원의 감사 기준 등 법과 지침 등을 통하여 다양하게 제시되고 있다.

이러한 노력에도 불구하고, 효율적이고 질 높은 감사과정을 수행하는 데 방해가 되는 걸림돌들이 존재한다. 이는 개별 감사자들의 역량과 전문성을 낮추어 효율적인 감사 수행을 방해하게 되는데 이러한 특성들 역시 감사 기법의 진화에 따라 함께 진화하고 있다. 즉 효귱적인 감사를 수행하기 위해 발전한 특성들이 오히려 효율적인 감사를 막는 요인이 되기도 한다는 것인데, 그 대표적인 것이 바로, 전문가적 의구심, 지식과 경험, 독립성과 객관성이다. 이하에서는 이 요소들이 감사자의 역량과 어떻게 연결되어있는지를 살펴본다.

(2) 감사자의 역량

① 전문가적 의구심(Professional Skepticism)

미 증권거래위원회의 회계감사기준서(Staff Accounting Bulletin ; SAB)에서는 전문가적 의구심(Professional Skepticism)이 감사자가 발생 가능한 사기 행위에 접근하는 중요한 방식으로 강조하고 있다.

“사기 행위의 특성 때문에 감사자가 전문가적 의구심을 발휘하는 것은 사기 행위로 인한 감사 자료의 오기재를 검토할 때 매우 중요하다. 전문가적 의구심은 의구심을 제기하는 마음가짐과 감사 증거에 대한 비판적인 태도를 의미한다. 감사자는 감사 자료의 오기재가 사기 행위로 인하여 언제나 가능함을 염두에 두고 있어야 하며, 과거에 감사 대상으로 삼았던 특정 기업의 과거 정직성과 진실성에 의존하지 말아야 한다. 증거를 수집하고 평가하는 과정에서 전문가적 의구심을 발휘함에 있어서 기업 및 경영진에 대한 믿음을 가지고 설득이지 않은 증거를 믿는 일을 피해야한다.”

요컨대, 전문가적 의구심은 감사 대상기업이 제공 가능한 정보를 검토함에 있어서 객관적인 태도를 유지할 것을 요구한다. 특히 정보가 추정치 등 주관적인 영역일 경우에 더욱 그러하다. 감사자가 전문가적 의구심을 적극 발휘하여 감사할 것을 요구하는 것은 증권거래위원회의 회계감사기준서에서 뿐만 아니라 사베인스-옥슬리 법안에서 추구하는 방향에서도 확인할 수 있다.

② 지식과 경험

감사자는 필요한 기술을 활용한 감사자로서의 전문성을 발휘하여 효율적인 감사를 수행하여야 한다. 감사자가 되기위하여는 산업계 전반에 대한 이해와 회계에 대한 지식을 이미 상당부분 갖추고 있는 경우일 것이다. 불확실성과 복잡성이 증대하는 시대적 변화는 감사자의 역량에 있어서도 이러한 변화를 요구하였다. 예를 들어, 신용카드 사용이 일반화된 지금 시점에서 한 소매기업이 제품의 생산과 유통을 담당한다면 이 기업의 포트폴리오의 상당부분은 신용카드 매출액이 차지하는 부분일 것이다. 이 경우 감사자는 신용 카드 매출이 기업 운영의 각 부분에서 차지하는 비중과 그 지급 시점 등에 대한 전반적 프로세스의 이해가 필요하다. 감사대상인 각 기업과 그 기업이 속한 산업, 시장 상황 등에 따라 개별 기업들은 모두 다른 특성을 지니게 된다. 따라서 이러한 기업에 대한 이해와 지식이야 말로 감사에서 중요한 역량이며 감사를 반복하는 과정에서 경험에서 비롯된 지식이 축적되게 된다.

문제는 감사 독립성을 위하여 특정 기업 혹은 분야에서의 감사자를 주기적으로 교체하는 일은 이러한 지식과 경험의 축적을 가로막아 효율적인 감사를 수행하는데 방해 요소가 되기도 한다는 점이다. 감사를 수행함에 있어서 중요한 가치인 독립성과 전문성이 충돌하는 지점이 여기서 발생하게 된다.

한편, 감사자의 지식 부문은 특정 산업이나 기업에만 머무르는 것이 아니라 감사기법과도 깊은 연관이 있다. 산업의 변화는 감사기법에도 변화를 요구하는데 이에 따라 특정 기술이 필요해지기도 하기 때문이다. 감사기법 자체에 대한 기술, 회계보고서를 읽고 감사결과를 도출하는 과정에서의 기술 등이 요구된다. 포렌식 어카운팅은 바로 이러한 기술 중의 하나이다.

③ 독립성과 객관성

전문적인 감사 기준은 감사자가 독립성을 유지할 것을 요구한다. 감사자의 독립성이란 일반 대중이 감사자의 감사 수행의 독립성에 대해 신뢰할 수 있는 수준을 유지하는 것을 의미한다. 공중의 신뢰는 감사자의 독립성에 대한 신뢰를 저하시키는 경우 같이 떨어지게 되는데, 이는 합리적인 일반인의 관점에서 신뢰를 의심하기에 타당한 상황이 발생하는 것을 말한다. 감사자는 이러한 요구에 부응하여 신뢰성을 유지하기 위해서 지적인 정직성을 유지해야 한다. 이는 감사 대상자와 관련한 어떠한 이해관계나 의무에 빠져서는 안됨을 의미한다.

2003년 사베인스-옥슬리 법안에 의거하여 미 증권거래위원회의 회계감사기준서는 감사자의 독립성에 대한 규정을 만든다. 이 규정에서 위원회는 감사자의 독립성에 대한 3가지 원칙을 제시하고, 이것이 위반될 경우, 독립성과 객관성을 잃은 감사라고 보고 있다.

<감사자의 독립성에 대한 3가지 규정>

▶ 감사자는 감사대상자의 역할을 대신 수행해서는 안된다

▶ 감사자가 자신이 한 일을 감사해서는 안된다

▶ 감사자는 그 고객의 이해를 대변해서는 안된다

이러한 규칙은 감사자의 독립성을 강화함과 동시에 이를 통한 감사결과의 객관성을 달성하도록 한다. 이는 다시 감사결과에 대한 공적 신뢰를 확보함으로써 감사에 대한 모호성을 줄이는데 기여한다.

④ 감사자가 감수하는 위험요소

점차 복잡하고 고도화되어 가는 회계부정 행위를 발견해내기 위하여 감사자도 포렌식 어카운팅 기법을 사용하여 고도화된 감사를 수행하거나 더욱 과감한 감사를 수행해야 하는 경우가 있다. 이 경우 감사자는 ‘관계의 위험(engagement risk)’을 감수하게 된다. 관계의 위험이라 함은 감사자가 감사를 수행함으로써 그 감사대상과 맺고 있던 관계를 희생할 위험에 처하게 될 수도 있음을 의미한다. 이러한 관계의 위험은 작게는 개별적 관계에서의 손실을 일컬을 수 있으나, 소송, 부정적인 평판, 감사 수행 결과에 대한 거부 등으로 이어질 수 있다. 이러한 위험은 주로 사기 행위의 발견 등과 같이 대상 기업에 부정적인 영향을 미치는 결과를 도출했을 때 이어질 수 있다는 점에서 감사 공정성을 저해하고 감사자에게 영향을 미치는 위험요소이다.

감사자가 감수해야하는 이러한 위험은 감사를 절차에 따라 적합하게 수행하였음에도 불구하고 발생할 수 있다는 점에서 주의를 요하는 부분이다.

4. 포렌식 어카운팅 기술

(1) 포렌식 어카운턴트

포렌식 어카운팅 기술이 가장 발달한 미국에서는 포렌식 어카운팅을 수행하는 감사자를 포렌식 어카운턴트(forensic accountant)라고 칭한다. 포렌식 어카운턴트로 인정받기 위해서는 미국 공인회계사(Certified Public Accountant) 자격을 갖추고 있어야 하며, 자신이 수행한 감사 결과를 법정 증거로 활용할 수 있을 정도로 전문성 있는 감사 결과를 도출 할 수 있어야 한다. 현재 미국에서 포렌식 어카운팅 기술은 회계 감사뿐만 아니라 손해사정, 형법상 범죄에 대한 평가 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 따라서 포렌식 어카운팅을 수행하는 감사자, 즉 포렌식 어카운턴트는 회계, 감사, 조사 기술을 모두 활용하여 포렌식 어카운팅 감사를 진행한다

이러한 포렌식 어카운턴트가 제공하는 감사 결과는 주로 자문(consultancy), 과학 이외의 증언(non-scientific testimony), 조사(investigation) 세 가지 서비스에 해당한다고 본다. 이 세 가지는 상호 배타적인 것이 아니라 교차적인 영역이다. 예를 들어, 자문자로서 포렌식 어카운턴트는 분쟁, 파산, 지급 능력 부족, 구조 조정 등의 문제를 해결하기 위해 감사를 수행하고 그 결과를 제공한다. 법정에서 비과학 분야의 증거를 제공하는 증인으로 포렌식 컨설턴트는 사실 확인, 그 내용 해석에 다툼의 여지가 있는 문서에 대한 조사, 범죄 증거 조사 등을 진행한다. 포렌식 어카운트는 이를 통하여 조사자를 지원하여 문서 증거의 사실 확인, 증거 조작 여부, 손해 사정, 기업 고용관계에서의 부정 행위 등을 감사한다. 이러한 포렌식 어카운턴트의 서비스는 변호사, 경찰, 보험사, 정부, 은행, 법원, 투자자 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

이렇게 포렌식 어카운턴트는 포렌식 어카운팅 기법을 활용하여 기존의 회계감사에 한정된 감사의 범위를 넓히고, 포렌식 어카운턴트를 하나의 전문직군으로 발전시키므로써 회계감사의 전문화와 대중화에 기여하였다. 포렌식 어카운팅의 발전과정과 포렌식 어카운턴트의 역할 수행에 대한 연구를 진행한 티와리(Tiwari et al, 2017) 등은 이를 다음 표와 같이 정리하였다.

표  포렌식 어카운팅과 포렌식 어카운턴트

포렌식 어카운팅 결과	포렌식 어카운턴트의 지식과 기술	포렌식 어카운팅 고객
▶ 자문(consultancy) - 분쟁 조정 - 기업의 문제 해결 지원: 파산, 지급능력부족, 구조조정 등 - 보험 산정 - 소비자 보호 - 중재 및 평가 ▶ 비과학분야 증언 - 사실 확인 - 증거 수집 ▶ 조사 업무 지원 - 회계, 손해사정, 부패 진단 등	▶ 감사(auditing) ▶ 회계(accounting) ▶ 통계(statistics) ▶ 정보 기술 (information technology) ▶ 법률(legal) ▶ 인간 행동에 대한 지식 및 기술	▶ 정부 ▶ 경찰 ▶ 법정 ▶ 보험사 ▶ 변호사 ▶ 투자자

위와 같이 다양한 분야의 기술과 지식을 활용하여 복합적인 감사 결과를 도출해내는 포렌식 어카운턴트는 회계사, 사기 행위 조사자, 손해 사정 전문가, 변호사, 범죄학자 등 다양한 분야에서 진출한다. 그런데 미국에서는 포렌식 어카운턴트를 양성하는 통일된 교육체계가 부재하고 있는 상황으로 포렌식 어카운팅을 수행하는 전문직군으로서의 포렌식 어카운턴트를 양성하기 위해서는 체계적인 교육 체계와 이를 위한 연구가 필요한 실정이다. 포렌식 어카운팅을 연구하는 많은 학자들이 이러한 문제 의식을 가지고 포렌식 어카운트 기법의 전문적인 활용과 이를 위한 체계적인 교육을 위하여 포렌식 어카운팅 기법을 여러 가지 요소로 나누어 분석하고 있다. 이하 절에서는 이러한 문제의식을 바탕으로 현재 진행중인 포렌식 어카운팅의 기술에 대해서는 티와리(Tiwari et al, 2017)의 연구를 통하여 구체적으로 살펴본다.

(2) 회계학 Accounting Tools

감사자의 주된 고민은 어떻게 사기 해우이가 이뤄졌는가이다. 특히 포렌식 어카운팅을 수행하는 포렌식 어카운턴트는 회계 자료를 토대로 사기 행위의 여부를 밝혀내는 것이 중요하다. 그런데 이를 효율적으로 수행하지 않으면 수많은 자료의 검증과정에서 많은 시간과 자원을 낭비할 수도 있다. 예를 들어, 오늘날과 같은 국제화시대에는 감사 대상자의 지리적인 위치와 실제 법률 관할 구역이 서로 불일치하는 경우도 존재한다. 이런 경우 감사자가 사기행위로 의심하고 조사를 수행한 항목이 해당 국가 혹은 지역 등의 법 및 규칙 상 불법행위가 아닌 경우에는 감사자의 시간과 자원만 낭비하게 될 수 도 있다. 따라서 포렌식 어카운턴트는 감사 대상자를 규율하는 사법권한의 범위와 적용되는 법률을 먼저 숙지하고 이에 따른 감사 기준과 절차를 확립하여야 한다. 다시 말해 사기 행위 여부가 수익, 손실 등의 계산 과정에서 적용되는 퍼센티지의 문제인데, 이 것이 법적으로 규정되어 있는 경우 그 법의 적용을 받는지 여부가 먼저 확인되어야 한다는 것이다.

이에 덧붙여서 회계 지식을 가지고 이를 활용할 수 있는 능력은 회계 감사 수행에 있어서 핵심적인 기술이다. 포렌식 어카운턴트는 이러한 지식이 있어야 재무제표나 재정보고서를 보고 문서 상 숨겨진 비밀 이익을 추적하고, 기록되지 않은 제3자와의 거래 내역을 추정할 수 있으며, 과거 가치와 미래 가치에 대한 추적 및 추정이 가능하다. 회계 지식을 활용하여 얻을 수 있는 정보로는 ‘회계 비율(Accounting Ratio)’가 있다. ‘회계 비율’이란 대상 기업의 자산/부채 비율, 수입/비용 비율 등 회계적 정보를 통해서 도출할 수 있는 비율을 의미하는데 주어진 자료를 가지고 이를 도출해내는데는 회계 지식과 기술이 필요하다. 이 회계 비율은 기업의 변칙 행위를 나타내는 중요한 단서가 되기 때문에 사기 행위 적발에 있어서 중요한 정보라 할 수 있다. 회계 감사과정에서 활용될 수 있는 대표적인 6가지의 모델로는 이익의 질(Quality of Earnings; QoE), 수익의 질(Quality of revenue), 슬로안 발생액(Sloan Accrual), 알트만의 Z-점수모델 (Altman Bankruptcy, Z-scores), 베네쉬와 데쵸의 F-점수 모델(Beneish and Dechow Fraud Models (F-scores)) 등이 있다. 이러한 대표모델들은 주로 결합되어 사용되며 재무 상태를 통한 파산 및 지급 불능 상태를 예측하는 좋은 지표가 된다. 이러한 지표를 오랜 시간에 걸쳐 사용하여 그 정보를 축적해 온다면 미래의 조사 업무에도 활용될 수 있다.

(3) 감사 기술(Auditing Tools)

감사 기술은 회계 기술과 더불어 포렌식 어카운팅의 필수 기술이라 할 수 있다. 그렇지만 포렌식 어카운팅은 감사 그 이상의 업무이다. 감사자는 의도적인 자료의 오기를 밝혀내는데 주력하는 반면, 포렌식 어카운턴트는 의도적인 자료의 오기 자체를 그 연구 대상으로 삼는다. 감사가 주기적이고 정기적인 행위이고, 비용 제약이 있다면, 포렌식 어카운팅은 필요에 기반을 두어 수시로 비정기적으로 시행될 수 있으며 비용 제약에서 상대적으로 자유롭다.

포렌식 어카운팅 분야가 발달해 있는 미국에서는 일반적으로 통용되는 회계 기준(Generally Accepted Accounting Standards (GAAS))에서 감사행위와 포렌식 어카운팅을 서로 다른 행위로 규정하면서 양 자를 다음과 같이 대조하고 있다. 감사 행위의 목적은 감사 기업의 재무 상태에 대한 전반적인 평가와 일탈 행위 여부를 확인하는 것이다. 반면, 포렌식 어카운팅은 그 사기 행위의 규모와 정도를 보다 구체적으로 제시하도록 한다. 또한, 위 기준에 따른 감사 행위의 이유는 제3자가 그 기업의 재정 상태에 대해 객관적으로 신뢰할 수 있도록 하기 위함이고, 포렌식 어카운팅은 사기 행위, 불법 행위가 의심될 경우 그 행우를 파악하고 진단하기 위함이다. 따라서 GAAS에 따르면 감사행위는 기업의 재무제표, 재정보고서 등의 신뢰성을 확인해주는데에 그 가치가 있고, 포렌식 어카운팅은 그 기업에 대해 제기된 의구심을 해소하는데에 있다. 그리고, 감사 행위는 합리적인 확신을 가질 수 있는 수준의 충분한 증거자료가 제공되고 이를 활용하여 수행되는 행위라면, 포렌식 어카운팅은 의심되는 사기 행위를 기준으로 이를 뒷받침하거나 반대하는 자료들을 가지고 그 행위를 중점적으로 분석하게 된다. 특히 분석 대상 자료가 많고, 디지털화된 자료가 많은 경우에는 기존의 감사 기술에 덧붙여 디지털화된 다량의 자료를 분석하는 도구를 별도로 활용하게 되며 이러한 능력 역시 포렌식 어카운팅이 필요 기술로 이후에 다루게 된다.

따라서 미국에서 일반적으로 통용되는 회계 기준에 따르면, 감사 행위와 포렌식 어카운팅에 입각한 감사 행위는 서로 다른 목적을 가지고 서로 다른 시기와 방식으로 수행되는 것으로 그 대상 기업이 처한 환경과 필요 목적에 의하여 두 가지가 배타적이 아닌 교차적으로 선택이 가능한 것이다. 그렇기 때문에 포렌식 어카운팅은 감사 기술을 필수적인 기술로서 요구할 수밖에 없는 것이다.

(4) 통계학 기술 (Statistical Tools)

통계학적 방법론, 모델 적합성 테스트, 데이터 마이닐 기술은 포렌식 어카운턴트가 다량의 자료를 요약하고 이상현상(abnormalities)을 진단해내는데 큰 도움을 준다. 포렌식 어카운팅에서 널리 사용되는 통계학 모델들에는 다음과 같은 것들이 있다. 최빈값(mode)을 포함하는 통계학 테스트, 이항식(binomial)을 포함하는 명목형 데이터(nominal data), 평균, 분산, 상관관계, 회귀분석 등을 포함하는 구간데이터 및 비율 데이터 세트 등이 대표적이다. 이러한 기술들은 주어진 데이터를 분석하는데 유용할 뿐만 아니라 주어진 자료를 활용하여 분석하고자 하는 변수의 미래값을 추정할 수 있고, 과거의 궤적을 도출하는데에도 도움을 준다.

사기 행위를 발견해내는데 사용되는 통계학적 방법론은 넓게 감독되는(supervised) 방법론과 감독되지 않는(unsupervised) 방법론이라는 두 가지 범주로 나눌 수 있다. 감독되는 방법론이란 감사를 실시함에 있어서 정당한 행위 및 사기 행위에 대한 사전적인 자료가 있을 때 가능한 방법이다. 감독되는 방법론으로는 데이터 마이닝(data mining), 선형 판별 분석(linear discriminant analysis), 로지스틱 판별 분석(logistic discrimination), 신경망 모델(neural networks), 규칙 기반 분석(rule-based methods), 트리 기반 알고리즘(tree-based algorithms), 링크 분석(link analysis) 등이 있다.

한편, 감독되지 않는 방법론은 감사 실시 이전에 축적된 정당한 행위 및 사기 행위에 대한 데이터 세트가 없을 때 사용되는 기법으로서 벤포트 법칙을 활용한 정보 분석 기법이다. 다량의 디지털 자료를 분석할 때 포렌식 어카운팅 기법이 빛을 발하는 것과 마찬가지로 자료가 충분하지 않을 때에도 포렌식 어카운팅 기법을 활용한 감사를 통해 회계부정 행위 등의 사기행위를 발견해 낼 수 있다. 벤포드 법칙은 회계 부정을 발견하는 중요한 기법이므로 그 내용을 구체적으로 살펴본다. 벤포드 법칙이란, 자연 상수의 등장 빈도에 대한 뉴콤 법칙(Newcomb's law)에 기반을 둔 법칙으로서 쉽고 간단하며 객관적이고 효율적인 방식으로 큰 데이터 세트에서 이상현상을 발견할 수 있도록 해준다. 벤포드 법칙의 원리는 확률의 법칙(law of probability)에 따라 어떤 숫자의 첫 자릿수에 올 수 있는 1부터 9까지의 자연수가 모두 동일하게 각각 1/9(11.1%)일 것으로 생각되는 것과 상이하다는 것에서 시작한다. 확률의 법칙과는 다르게, 작은 숫자일수록 어떤 숫자의 첫 자리수에 올 확률이 높아진다는 것이다. 이 법칙에 따르면 첫 자리의 숫자가 1일 확률이 약 30%에, 2일 확률은 약 18%에 달하는 반면, 8과 9일 확률은 각각 5%에 그친다(구체적인 벤포드 법칙의 내용과 수치는 다음 표 참조).

벤포드 법칙(Benford's Law)

미국의 천문학자 사이먼 뉴컴(1835~1909)은 1881년에 로그표가 담긴 책을 보면서 앞쪽 페이지가 뒤쪽 페이지보다 더 닳아 있다는 것을 발견했다. 이는 사람들이 로그표에서 1로 시작하는 값들을 더 자주 찾아봤음을 의미했다. 물리학자 프랭크 벤포드(1883~1948)는 뉴컴의 이런 발견을 1938년에 공식화했다. 벤포드는 강 335개의 넓이, 물리학 상수 104가지, 분자 중량 1800가지 등 20개 분야 자료들의 첫 자리 수 분포를 분석해 ‘벤포드의 법칙’을 내놓았다.

벤포드의 법칙에 따르면 어떤 분야의 수치들에서 1부터 9까지의 수 n이 첫 자리 수가 될 확률은 다음과 같다.

첫 자리 수가 1일 확률은 P(1)=log10(1+1/1)=log102≒0.301, 즉 30.1%이고, 첫 자리 수가 2일 확률은 P(2)=log10(1+1/2)=log101.5≒0.1761, 약 17.6%가 된다. 이런 방식으로 1부터 9까지의 수가 첫 자리 수가 될 확률을 계산하면 다음과 같다.

그렇다면 벤포드의 법칙은 왜 성립하는 것일까. 우리 주변의 자료 중에는 일정한 배율로 증가하는 것이 많다. 예를 들어, 일정한 배율로 자라는 나무의 현재 높이를 1이라고 해보자. 높이가 2로 2배가 될 때까지 걸리는 시간을 A라고 한다면, 높이가 2에서 3으로 1.5배가 될 때까지 걸리는 시간은 A보다 짧다. 마찬가지로 3에서 4로 1.33배 늘어나는 데 걸리는 시간은 더 짧다. 결과적으로 나무의 높이는 1에서 머무르는 시간이 길고, 2에서 9로 갈수록 머무는 시간이 짧아진다. 이를 표현한 것이 바로 벤포드의 법칙에 나타나는 상용로그 식이다.

※ 출처 : 네이버 지식백과, 벤포드 법칙

그렇다면 숫자에 대한 이러한 벤포드 법칙이 어떻게 통계학적인 기법으로서 포렌식 어카운팅에서 회계부정을 찾아내는데 도움이 되는 것인가? 벤포드 법칙은 수학이나 물리학 등 자연과학의 영역에서만 통용 되는 것이 아니라 사회 통계 자료 등 인간이 만들어 낸 현상과 데이터에서도 적용되는 것이 밝혀졌다. 이러한 원리를 활용하여 기업의 회계 부정 등 사기행위나 불법행위로 규정하고 있는 가격 담합 등을 적발하는 데 사용이 가능한 것이다. 예를 들어 어떤 기업에서 자료 오기재 및 자료 조작을 통해 어떠한 부정 행위를 은폐하고자 한다며느 자료 조작 과정에서 1부터 9까지의 수를 무작위로 균등하게 조작하려 할 것이다. 인위적인 과정을 거치게 되면 첫 자리 수의 빈도가 1에서 9로 갈수록 낮아지는 벤포드의 법칙에 위배되기 때문에 조작되었는지 여부를 알 수 있는 것이다. 실제로 포렌식 어카운팅이 발달한 미국에서는 국세청이나 금융감독 기관이 벤포드 법칙을 이용하여 기업이 자료를 조작하였는지 여부를 적발해 내기도 하였다.

감사자가 벤포드 법칙을 적용해서 대량의 데이터 세트에서 첫째 자리 숫자에 각 자연수들이 어떻게 분포해있는지를 찾아낸다면 이상행위를 감지하기 용이한 것이다. 실제로 포렌식 어카운팅에서는 IDEA, ACL 같은 컴퓨터 기반의 감사 프로그램을 활용하여 회계 부정 여부를 감지해내기도 한다. 이러한 프로그램들은 모두 벤포드 법칙에 기반하여 만들어진 프로그램이며, 다량의 데이터를 이러한 프로그램을 통해 분석하여 결과를 도출하려면 회계 및 감사 일반에 대한 지식은 물론 통계학적 지식과 분석 능력을 요한다. 따라서 포렌식 어카운팅 기법의 도입과 이를 보조하는 프로그램들이 발달할수록 포렌식 어카운팅 수행에 요구되는 능력도 점점 증가하고 있는 것이다.

(5) 정보기술 도구(Information Technology Tools)

미국, 캐나다, 영국, 인도, 호주는 사이버 범죄에 대한 인터넷 범죄 신고센터(Internet Crime Complaint Center) 항의 접수가 가장 많은 상위 5개 국가이다(2013년 집계 기준, Federal Bureau of Investigation, 2013). 사이버 범죄의 증가는 감사자에게는 시련이자 장애가 된다. 포렌식 어카운턴트에 대한 체계적인 교육 시스템이 아직 마련되지 않은 상황에서 사이버 범죄는 점점 진화하고 이에 대응하기 위해서 사이버 범죄를 미리 예방하거나 발생 후 이를 감지할 수 있는 소프트웨어의 개발도 정보통신 기술의 발전에 맞추어 고도화되어 가고 있기 때문이다. 대표적인 것이 앞서 살펴 본 벤포드 법칙을 적용한 소프트웨어인 IDEA와 ACL이다. 한편 이러한 진단 및 발견 프로그램을 방해하기 위한 프로그램이 사이버 범죄를 돕고 있어서, 이러한 행위를 다시 감지해내는 “로직 밤(Logic bombs)”라는 전략도 개발되는 등 정보 통신 기술이 일반 감사는 물론 포렌식 어카운팅에서 차지하는 비중은 점점 증가하고 있다.

현재의 감사 체계는 컴퓨터를 활용한 것이 일반적인데, 컴퓨터 감사는 포렌식 어카운턴트가 사이버 범죄를 발견해도록 도움을 준다. 감사 자료를 분석하는 것을 통하여 데이터 파일의 유형을 결정하고, 이러한 파일이 이미 알려진 정상 데이터와의 비교를 통해서 그 이상 여부를 결정 짓는 일련의 과정을 컴퓨터를 통해서 대량의 데이터를 다루는 것도 용이하게 하는 것이다. 컴퓨터 상 데이터들은 그 형식을 서로 다른 유형으로 변형도 용이하기 때문에 감사자의 필요에 따라 다양한 형식으로 변형되어 활용될 수 있다는 점 역시 장점이다. 또한 포렌식 어카운팅 기법은 컴퓨터 상에서 지워지거나 수정되는 등 훼손과 왜곡을 거친 데이터의 원 상태를 컴퓨터 저장공간 등에서 추적해 낼 수 있도록 하여 의도적인 조작을 거친 데이터를 잡아낼 수 있도록 한다. 혹시라도 데이터에 비밀번호나 암호가 설정되어 있더라도 포렌식 어카운턴트들은 이를 복구하여 비밀로 기재된 원 정보나 조작된 정보를 직접 분석할 수 있게 된다.

또한 단순하지만 효과적인 방법으로서 키워드 검색은 재무제표나 재정보고서 등 감사 대상 자료에서 키워드 분석을 가능하게 하여 어떤 키워드가 어느 정도의 빈도로 등장하는가 등을 가능하게 한다. 다량의 데이터를 분석하고 처리할 수 있게 해주는 널리 쓰이는 간단한 프로그램으로는 마이크로소프트사의 엑세스(Microsoft Access)나 엑셀(Microsoft Excel)등이 있다.

점차 증가하는 기업 간 통합이나 기업 대 기업(Business-to-Business; B2B) 거래, 아웃소싱 등 다양화된 기업 거래 및 운영 방식은 IT 기술을 활용한 첩자 활동에도 기업들을 취약하게 하는 경향이 있다. 미국 공인회계사협회(American Institute of Certified Public Accountants; AICPA)와 캐나다 공인회계사 협회(Canadian Institute of Chartered Accountants; CICA)는 합작하여 “트러스트 서비스(Trust Services)”와 같은 보증서비스를 제공하거나 “시스트러스트(SysTrust)”와 같은 입증 시스템을 제공하기도 한다. 포렌식 어카운턴트는 기존 감사를 수행하고 인증하는 이러한 협회에서 개발하고 활용중인 시스템의 도움을 받을 수 있을 것이다.

정보 기술을 접목하여 디지털화된 정보를 다루는 포렌식 어카운팅을 별도로 디지털 포렌식 어카운팅(digital forensic accounting)으로 지칭하는 경우도 있으나 현재는 대부분의 자료가 디지털 자료이고, 컴퓨터를 기본으로 활용하고 있으므로 사실 상 포렌식 어카운팅과 디지털 포렌식 어카운팅은 같은 기법이라고 볼 수 있다. 이렇게 디지털 기법을 활용한 조사 모델 중 가장 효과적이고 효율적이라고 불리우는 모델이 발레르빅과 벡터(Valjarevic and Venter)에 의해 현재 개발 중이다. 이는 디지털 정보를 법정 영역에서 활용가능한 가능성을 높이도록 설계되어 개발 중이다. 이러한 목표 달성을 위하여 조사(investigation)의 각 단계에서 공식적인 허가(authorization)를 받을 수 있도록 하고, 각 단계의 체계적인 문서화를 가능하게 하며, 각각 다른 조사자들로부터 정보의 흐름이 방해없이 진행될 수 있도록 하고, 디지털 정보의 통합성을 유지하고 물리적 조사행위와의 상호작용을 가능하게 하는 것을 목표로 한다. 발레르빅과 벡터의 디지털 포렌식 어카운팅 모델이 완성된다면 정보 기술을 활용한 포렌식 어카운팅 기법이 더 널리 활용되면서 하나의 전문 영역으로서의 입지를 더 공고히 할 것이다.

한편, 허가 받은 합법적인 사용자에 한하여 접근권한을 부여하는 컴퓨터 네트워크와 데이터베이스의 사용을 위한 파이어월 보호 장치(firewall protection)이 소프트웨어 차원과 하드웨어 측면 모두에서 개발되는 것 역시 사기 행위 감지 기법을 한 단계 성장시킬 것이다. 이러한 정보 기술의 개발은 비용이 많이 들지만, 한번 개발되면 사기 행위 감지에 핵심적인 역할을 하기 때문에 포렌식 어카운팅 기법에서 중요한 기술이라 할 것이다.

(6) 인간행동 기술(Human behavior skills)

포렌식 어카운팅의 필요 기술에 대한 선행연구들 중 일부는 회계학적 지식을 가지고 있는 포렌식 어카운턴트들이 기술적이고 분석적인 기술은 가지고 있지만 일반적인 기술, 즉 팀워크(team work), 대인 관계 기술(interpersonal skills), 의사소통 기술(communication skills)은 부족한 경우가 있다고 주장한다. 그런데 이러한 대인적인 기술들은 포렌식 어카운턴트들에게 필수적인 기술로서, 포렌식 어카운턴트는 조사 수행 과정과 감사 수행에 대한 브레인스토밍에서 문서 자료는 물론 사람들을 상대하는 작업을 수행해야 하기 때문이다. 이러한 사회 공학(social engineering)적 측면에 대한 공격은 감사 대상 기업의 고용자들로부터 비밀 정보를 받아 감사를 수행해야하는 감사자의 내부 통제를 열외 시키기도 한다는 문제가 있다. 왜냐하면 사기 행위를 행하는 이들은 이러한 인간 행동에 대한 기술을 발휘하여 사기 행위를 하고 이를 숨기는 경우가 많은데 이를 발견해내야 하는 감사자들은 이런 기술을 가지지 못하게 되기 때문이다. 따라서 포렌식 어카운턴트는 범죄학, 심리학과 같은 인간 행동에 대한 이해를 가지고 있어야 한다.

사회학적 이해는 사회학은 사기 행위에 이르게 되는 단서들을 발견해내는데 핵심적인 역할을 한다. 이러한 지식을 통해서 사기 행위자의 행동적 특성을 이해할 수 있기 때문이다. 포렌식 어카운턴트가 가져야할 구체적인 인간행동에 대한 이해는 사기 행위를 촉진하는 환경에 대한 이해이며, 이를 적절하게 다룰 수 있는 마음 가짐, 방법, 경험이 모두 요구된다. 포렌식 어카운턴트의 정성적인 측면에 주목한 선행연구들은 포렌식 어카운턴트들이 인내심, 회의주의, 감시 전략, 취조 기술, 조사 기술 등을 가지고 있을 것을 강조하기도 한다(Kleinman and Anandarajan, 2011; Prabowo, 2013; McMullen and Sanche, 2010; Samuel et al, 2012).

포렌식 어카운턴트들이 가져야할 태도로는 일반 감사자들이 회계 감사를 수행할 때와 마찬가지로 객관적이고 중립적일 것이 요구된다. 외압에 굴하지 않고 윤리학적 딜레마의 상황에서도 중심을 잡고 이를 극복해 낼 수 있는 태도가 요구되는 것이다(Prabowo, 2013; Misiewicz, 2006).

(7) 법적 측면(Legal aspect)

포렌식 어카운턴트는 법정을 자신들의 무대로 삼아서 재무상태와 관련된 소송에 필요한 전문적인 증언 자료를 제공하거나 형사 및 민사 소송을 뒷받침하는 자료들을 제공하기도 한다. 포렌식 어카운턴트는 경제학, 금융학, 경영학, 세법 지식은 물론 법적 지식을 요구하는 것도 이 때문이다. 포렌식 어카운턴트는 진상 조사(fact-finding) 업무를 지원하거나, 특정한 금융 문제에 대한 법적 조언을 제공한다. 이러한 역할을 수행하는 포렌식 어카운턴트들은 특히 금융 데이터를 분석하는 능력, 관련된 거래를 확인하고 분석하는 능력, 이러한 자료들의 맥락을 파악하고 이를 다시 법정에서 활용 가능한 자료로 전환시키는 능력이 요구된다.

법적측면은 이렇게 감사 결과를 내는 과정 자체에서 뿐만 아니라 감사를 수행하는 과정에서 핵심적인 측면이기도하다. 기업들에 대한 법률이나 기업 자체적인 내부 규정이 이런 법적 측면을 포함하고 있기 때문이다. 규제 기구에 의해 부과된 제한들은 사실 관계를 밝히는 것과 기업 경영이 더 투명해지도록 하는 것을 목적으로 한다. 어떤 기관 차원의 정책이나 규칙들은 효율적인 것으로 밝혀지기도 했는데 예를 들어, 모든 기관들은 사기 행위에 대한 정책을 규정하고 그 근로자들이 이를 읽고 이해하였다는 양해각서를 쓰도록 한다는 것 등이 있다. 이에 덧붙여 사기 행위 근절을 위한 법적 방법으로는 직통 전화 핫라인 설치(telephone hotlines), 고용자의 평판 확인(employee reference checking), 사기 행위에 취약한 자산에 대한 취약성 검사(fraud vulnerability review), 판매사와의 계약 검토(vendor contract review) 등 다양한 법적 수단들이 활용되고 있다. 포렌식 어카운턴트는 감사 수행에 있어서 이러한 수단들을 숙지하고 있어야 해당 기업이 택한 법적 수단과 이에 대한 전개 과정을 이해하고 감사를 수행할 수 있을 것이다.

포렌식 어카운턴트는 또한 대상 기업의 소송 과정이나 다른 법적 분쟁 조정 수단을 지원하는 일을 목표로 하는 경우도 있다. 사기 행위를 진단해내지 못하는 것은 금전적 손실로 이어질 수 있고 감사자의 명성에도 해가 갈 수 있다. 현재 미국에서는 포렌식 어카운팅 기법을 적용한 조사행위(investigation)이 허용되기 때문에 변호사가 포렌식 어카운턴트의 분석 자료를 활용하는 것이 가능하므로 포렌식 어카운팅의 법적 영역은 더욱 공고해지고 있다. 특히 변호사들은 쟁점이 되는 각 법률 사항별로 해당하는 증거를 수집하여 쟁점 사항을 입증해내는데 전문가이기 때문에 이들과 협업을 하는 포렌식 어카운턴트들의 경우도 쟁점과 증거를 연결짓는 능력이 요구된다. 그리고 포렌식 어카운터트들은 자료를 분석하고 해석하여 사기 행위의 증거를 찾아내고 이를 문서로 공식화하는데에도 전문가적 능력을 가질 것이 요구된다.

사기 행위자들은 자신들이 포렌식 어카운턴트들의 조사 대상자가 되어 조사를 받고 있는 중임을 알지 못하는 경우가 많은 데, 이는 포렌식 어카운턴트들이 다양한 감사 업무를 한 번에 수행하기 때문에 사기 행위자들이 자신들이 표적이 되었다는 인식을 갖지 못하기 때문이다. 어떤 기업들은 이러한 특성을 역으로 활용하여 일반 감사와 포렌식 어카운팅 기법을 활용한 감사 모두를 공식화하여 언제든지 감사가 행해질 수 있음을 구성원들에게 공식화함으로서 사기 행위 등의 불법 행위가 이뤄지지 않도록 스스로 조심하는 분위기를 조성하는데 활용하기도 한다.

(8) 결론

결론적으로 포렌식 어카운턴트는 자문(consultancy), 비과학 분야의 증언자료(non-scientific testimony) 제공, 조사 업무(investigative service)를 제공하는 사람들이다. 이들의 잠재적인 고객은 정부 기관, 법원, 변호사, 경찰, 보험사, 은행, 투자자 등으로 다양하다. 포렌식 어카운턴트는 감사 기술, 회계학 지식, 통계학 지식, 정보통신 기술, 법적 기술 및 인간 행동에 대한 지식을 갖고 포렌식 어카운팅 감사를 실시하여 사기행위를 진단해내고 문서 증거를 확보한다. 예를 들어 포렌식 어카운팅을 통하여 부실 자산의 존재와 그 규모가 비정상적으로 크다는 사실을 발견하는 것은 은행 산업에서의 사기 행위를 밝히는 핵심 키워드가 되기도 한다.

포렌식 어카운팅이 가장 발달한 미국에서도 아직 통일된 체계적인 포렌식 어카운팅에 대한 교육 커리큘럼이 존재하지 않고 있다. 그러나 포렌식 어카운팅과 이를 수행할 포렌식 어카운턴트에 대한 수요는 증가하고 있기 때문에 이들에게 요구되는 능력에 대한 연구와 이를 담은 교육 과정도 개발될 것이다. 그렇게 된다면 현재는 감사 분야의 하위 분야에서 다뤄지고 있는 포렌식 어카운팅이 하나의 독립된 전문 분야로 다뤄지게 될 가능성도 높다.

아직은 포렌식 어카운팅과 포렌식 어카운턴트에 대한 단일한 기준은 없지만 헤게이즈 등은 회계 감사 분야 종사자들을 대상으로 새롭게 발달하고 있는 감사기법으로서 포렌식 어카운팅을 수행하는 포렌식 어카운턴트에게 필요한 기술에 대한 설문조사를 실시하고 그 결과를 다음 장의 표와 같이 제시하였다(Hegazy, S., et al, 2017).

Ⅳ. 데이터 마이닝 기법을 활용한 감사

1. 데이터 마이닝 기법의 정의 및 도입배경

데이터 마이닝(data mining)의 사전적 정의는 '데이터(data)를 캐낸다(mining)'이다. 광산처럼 무수하게 존재하는 데이터 더미 속에서 유용한 데이터를 찾아내어 그 속에서 유의미한 정보를 뽑아 낸다는 것을 비유적으로 이르는 것이다(그림 참조). 데이터 마이닝은 포렌식 어카운팅을 실시하면서 활용되는 하나의 기법으로도 꼽히지만, 포렌식 어카운팅을 하지 않더라도 데이터 마이닝 자체가 감사를 수행하는 도구로서 활용되고 있으며, 이에 대한 연구도 활발하게 진행되고 있으므로 별도의 장으로 분석한다.

데이터 마이닝이란 대량의 데이터 속에서 어떠한 패턴을 발견해내는 작업을 의미하는 것으로 머신 러닝, 통계학, 데이터베이스 시스템 분야의 교차점이다. 정보화 시대에서 점점 처리해야할 정보가 많아지면서, 감사에서의 특정 사안 하나에 대한 정보의 양도 이전과 다르게 늘어가고 있다. 대량의 정보를 분석하여 얻고자 하는 의미를 도출해내려면 데이터 속에서 패턴을 추출해내는 방법론이 필요하고 이렇게 추출해낸 데이터를 활용 가능한 형식으로 바꾸는 과정 역시 필요한데 이 과정 전반을 통틀어 데이터 마이닝이라고 한다. 데이터 마이닝을 수행하는 개괄적인 절차로는 데이터 마이닝에는 원재료라 할 수 있는 가공 전의 원 정보, 원 정보를 취합한 데이터 베이스, 데이터 베이스에 대한 분석 및 가공틀, 이 과정에서 활용할 모델, 가공된 정보의 시각화(visualization)가 있다(데이터 마이닝의 진행 과정에 대해서는 아래 그림 참조).

그림  데이터 마이닝의 진행 과정

컴퓨터와 인터넷을 활용한 온라인상의 정보 생성과 교환 및 처리가 활발해지면서 감사 영역에서도 이렇게 생성된 다량의 정보를 활용해야 하는 것이 필수가 되었다. 정보의 대량화는 정부 기관은 물론, 금융 기관, 기업 등 모든 경제활동 주체들 사이에서 나타난 자명한 현상이다. 이에 따라 정보만을 다루는 학문 영역으로서의 데이터 마이닝이 등장하게 된 것이다.

특히 감사 영역에서 새로운 기술로서 데이터 마이닝을 활용하게 된 것은 기업에 대한 회계감사가 기업 활동 전반을 대상으로 한다는 점과 다량의 정보 자체가 기업의 거래를 통해 발생하기 때문이다. 아래 그림 15를 보면, 기업에서 생산해내는 데이터 중 가장 높은 생산 비중을 차지하는 것은 거래(transauction) 활동(기업 내부에서 생산되는 데이터 중 88%를 차지)이다. 즉 기업의 거래 과정에서 무수히 많은 데이터가 형성되고 이렇게 형성된 데이터들이 감사의 대상이 되기 때문에 빅데이터(big data)를 다루는 감사 부문에서는 이를 다루는 기술로서 데이터 마이닝이 중요할 수밖에 없다.

그림  빅 데이터는 어디서 오는가?

감사자는 어떠한 항목에서 회계 부정, 문서 조작 등의 불법행위가 있었을 것이라는 가설을 세워두고 이에 따라 자료를 분석하기도 하지만 이러한 접근은 수 많은 데이터를 처리해야할 경우에는 오히려 다른 인과관계, 패턴 등을 발견하지 못하게 하거나 그 과정을 비효율적으로 만들 수 있다. 따라서 문서 분석을 포함하는 데이터 마이닝은 이러한 가설 설정이나 문서가 내포하고 있을 것으로 예상되는 숨겨진 함의 등에 대한 예측 없이도 수 많은 데이터를 처리하고 그 과정에서 새로운 인과관계, 함의 등을 발견하는 것을 지원한다. 왜냐하면 자료가 너무 많은 경우 감사자가 감사에 착수하기 전에 이러한 관계에 대해 미리 가설을 세우기가 어려울 수도 있고, 수 많은 데이터들이 서로 다른 분야에 속해 있는 경우 분야 간 자료들 사이의 관계를 알기 어려울 수 있기 때문이다.

결과적으로 감사자는 감사에 앞서 자료의 어떤 부분을 보아야하고, 이를 통해 무엇을 도출해 내야하는 지를 염두에 두고 감사계획을 수립함과 동시에 수 많은 자료가 도출해 낼 예상 밖의 변수와 관계에 대해서도 이를 발견하고 가공해낼 기술이 있어야 하는 것이다. 예를 들어 감사자가 기업 회계 전반을 감사하면서 기업에 물품을 납품한 거래 내역을 중점적으로 보아야 겠다는 계획을 세우는 경우에 어떤 직원이 참여한 거래 내역을 볼 것이며, 거래 내역과 대금 지급은 어떻게 되었는지를 확인할 계획을 세움과 동시에 감사자가 예상치 못한 자료에서 이와 관련된 정보를 얻을 수 있는지, 그런 정보가 있다면 감사 과정에 어떻게 활용할 것인지에 대한 계획이 모두 필요하게 된다.

2. 데이터 마이닝 감사 기법

(1) 데이터 마이닝 감사의 방향

다량의 거대 데이터를 다루는 데이터 마이닝의 특성 상 개별 감사과정에서 데이터 마이닝을 활용하는 방법에 대한 구체적인 지침보다는 전반적인 방향에 대한 일반론적 로드맵이 적절하다. 데이터 마이닝을 활용한 감사에서는 감사 대상이 되는 다량의 자료들 속에서 추가 조사가 필요한 잠재적인 부정행위(irregularities)나 패턴들을 감지하는 것이 일반론적인 차원의 목표이다. 기술과 방법론의 결합인 데이터 마이닝은 사기 행위(fraud)의 지표들을 발견할 수 있게 해주는데 데이터 마이닝을 통하여 적발 가능한 사기 행위로는 위조된 유령 회사(bogus vendors), 자금 세탁(money laundering), 내부자 거래(insider trading), 뇌물 혹은 리베이트(kickback) 등이 있다.

데이터 마이닝은 ‘상자 밖에서 생각할 것(thinking outside the box)’을 요구한다. 다시 말하면 데이터 마이닝은 창의성과 상상력을 활용하여 일반 감사 시에 비해 훨씬 다양한 가능성과 변수를 염두에 두고 감사 쟁점에 따른 다양한 시나리오를 가지고 감사에 임할 수 있는 도구가 된다. 실제로 은행 업계에서는 데이터 마이닝 기법에 기반 한 알고리즘(algorithm)을 개발하여 활용하고 있는데, 가입자의 나이, 고용 상태, 수입원, 납입 주기 등에 대한 정보를 가지고 이들에게 대출해 줄 경우 대출금을 상환하지 못할 사람이 누구인가를 예측하는 것이다. 채무 상환을 예측하기 위해서는 개인에 대한 많은 정보가 필요하며 이를 은행의 고객 전체로 확장시키면 정보의 양은 방대해진다. 이렇게 거대한 빅 데이터 속에서 과거의 은행 거래 내역에 대한 추이를 추출해내고, 이를 가공하여 하나의 가설(어떠한 특성을 가진 사람이 대출을 잘 상환하고 어떠한 특성을 가진 사람은 그렇지 못하는가)에 대한 결과를 도출하는 것이 빅 데이터를 활용한 데이터 마이닝의 원리이다. 즉 민간영역에서는 대량의 데이터를 수집하고, 이를 필요한 형태로 가공하여, 얻고자 하는 패턴과 상관관계 등의 가설을 도출해내는 형태의 데이터 마이닝을 활발히 활용하고 있다.

이를 감사 분야에 적용하면 거액의 거래가 발생하는 조달(procurement)분야에서 우선 활용할 수 있을 것이다. 물이나 환경 미화 등 공유재(common products)와 공유 서비스(common services)의 공급 분야에서 비용이 적절한 시기에 적절한 금액으로 지출이 되었는지, 이에 대한 기록이 적절한지에 대한 데이터는 한 국가단위로 확장할 경우 대용량의 빅데이터가 될 것이다. 이렇게 일상적으로 이뤄지는 다량의 거래 시스템에 대한 감사에서 데이터 마이닝은 필수적인 감사 방법이 될 것이다.

(2) 데이터 마이닝 기법

현재까지도 완성된 형태가 아닌 발전 중인 형태로서 데이터 마이닝 기술의 대표적인 예는 다음과 같다.

① 예측 모델(predictive modelling)

다량의 데이터에 적용할 알고리즘을 만들 때, ‘만약 어떤 조건 X가 성립한다면, Y이다(If X, then Y)’라는 모델을 활용하는 방법이다. 감사자가 감사에 앞서서 확인하고자 하는 부분이 감사 시작 전에 정해져 있는 경우라면 이러한 모델 설정이 유용한 방식이 될 수 있다. 수많은 자료 속에서 감사자가 일일이 자료를 확인하며 두 요소 간의 상관관계를 찾는 것이 빅데이터를 대상으로 하는 감사에서는 어려울 수 있기 때문이다. 예를 들어, 대출 부분에 대한 감사를 시행하는 경우에 ‘연령이 18세에서 25세이면서 대출이 이뤄진 경우 채무 불이행될 확률이 높다’라는 가설을 가지고 주어진 정보 속에서 해당 조건에 부합하는 사람들에 대한 정보를 축적한다면 이 연령대에 대한 부실 대출이 이뤄졌는가 여부에 대해 감사가 가능하게 되는 것이다.

② 정보 분할(data segmentation)

정보 분할이란 각 자료들이 가지는 유사성을 기준으로 구획을 나누어 여러 개의 조각들로 나누는 것을 의미한다. 클러스터링(clustering)이라고 불리는 이 기술은 데이터 마이닝 기법을 사용하는 감사자가 각 구획(segment) 내의 유사성 및 공통 요소를 발견할 수 있게 만든다. 빅 데이터를 처리하는 감사자가 자료 하나하나의 구성 요소와 속성을 일일이 파악하고서 감사를 진행할 수는 없지만 이를 공통 속성으로 묶어낸 조각들 단위로 파악하게 되면 공통 요소를 파악하기가 훨씬 용이해진다.

이는 거래 규모가 커서 거래 과정에서 빅 데이터를 생산해내는 공공 부문의 감사에 적용하기 용이한 기법이다. 조달 분야의 감사를 예로 들어 보면, 감사 대상 기간 동안 체결된 조달 거래 내역 하나하나를 분석하는 것은 많은 시간과 노력을 요하여 비효율적인 감사로 이어질 수 있다는 문제가 있다. 그런데 만약 감사자가 정부 기관과의 용역 계약을 맺은 업체들을 그 빈도를 기준으로 그룹을 만들어 정보를 분할하여 그룹 단위로 분석을 한다면, 그 과정에서 조달 거래를 빈번하게 따내는 기업이 어떠한 특징이 있는지를 상관관계를 도출하기가 훨씬 수월하며 그 과정에서 부정행위가 있었는가의 여부에 대해서도 조사하기가 더 편리해진다.

③ 신경망 모델(Neural networks)

신경망 모델은 뇌가 정보를 처리하고, 저장하고, 이를 통해 학습하는 과정을 본따서 만든 것으로 각 사례 기준의 추론과 패턴 인식을 위해 활용이 가능한 모델이다. 대량의 데이터 속에서 어떠한 사기행위를 인지하고 이를 추출해낸 경우 이를 인지하고, 학습하는 인간의 뇌의 과정을 본 따서, 정보를 저장한 뒤, 새로운 데이터를 접했을 때 유사한 사기 행위를 발견해내거나 데이터의 숨겨진 패턴들을 밝혀내도록 하는 것이다. 인간의 인지와 학습 능력을 적용하지 않은 자료 분석은 주로 키워드 분석 수준에서 특정 키워드, 특정 패턴 등이 발견되는 경우만을 사기 행위로 한정하여 발견하게 한다면, 추상적이고 고차원적인 비교와 적용을 가능하게 한 신경망 모델 기법의 활용은 한 차원 높아진 부정 행위 감지를 가능하게 하였다.

신경망 모델은 데이터 마이닝 기법 중에서도 아직 발달 중에 있는 모델로 구체화하여 적용하기는 힘든 것이 사실이다. 아직 뇌의 인지 과정이 명확하게 규명되지 않았기 때문에, 신경망 모델에서도 ‘숨겨진 인지 과정’을 통하여 정보를 처리하고 인식하는 과정을 뇌와 같은 기능으로 지칭하는 수준이다. 이 과정에 대한 단순화된 흐름은 다음 그림에서 확인 할 수 있다.

그림  신경망 모델의 정보 인식 과정 도식화

그림에서 투입(input layer)되는 정보는 감사 과정에서 확보한 다량의 정보들의 항목이라고 할 수 있다. 이러한 정보들은 뇌의 인지 과정과 같이 신경망 모델 속에서 숨겨진 층위(hidden layer)의 분석을 거쳐서 감사자의 가설을 검증하기 위한 연관성을 감사결과(output layer)로서 도출 해낸다.

④ 링크분석(Link Analysis)

링크 분석은 기록된 정보 혹은 그 정보의 세트 사이에 링크를 형성하는 기법을 말한다. 이렇게 형성된 연결 고리는 단순한 자료의 병합이나 연결이 아니라 ‘연관성(association)’을 뜻한다. 시장 영역에서는 어떤 소비자가 특정 시간대에 특정 물품을 구매하고 다른 시간대에 다른 물품을 구매하는 패턴을 보이는 경우 이러한 구입 패턴에 영향을 주는 요소와의 연결을 통해 그 인과관계를 분석하는데 사용할 수 있다. 기업 거래를 감사하는 경우에는 어떤 기업이 다른 기업에게 원재료를 판매하고 그 생산품을 구매한다면 부당 이익과 같은 불법 행위가 없었는지 그 거래행위들의 영향 요인과의 연관성 분석을 통해 밝혀 낼 수 있는데 이용할 수 있다.

연관성 분석은 다량의 자료를 바탕으로 어떤 요인과 그에 영향을 주는 요인들 간의 링크를 만들어내는 작업으로 복잡한 기술을 요한다. 이를 지원하는 프로그램들이 다수 존재하며 감사자 역시 이를 활용한 고차원적인 분석을 할 수 있다. 컴퓨터 소프트웨어를 통한 링크 분석의 예시는 다음 그림을 참고한다.

그림  링크 분석을 지원하는 소프트웨어 워드스탯(WordStat)을 활용한 링크 분석 모델 도출의 실제

⑤ 편차 감지(deviation detection)

데이터 마이닝에서 편차 감지란 변칙 감지(anomaly detection), 혹은 이상 감지(outliner detection)이라고도 하는데, 어떠한 데이터 세트에서 예측되는 일정한 패턴을 벗어나는 행위나 사건을 발견해내는 것을 말한다. 예측치와 다른 비정상적 항목들은 통상적으로 회계 부정, 구조적 결함, 오류 등을 나타내기 때문에 이 진단법을 통해서 부정 행위를 발견할 수 있다. 이상 수치들은 단순히 빈도가 적어서 나타나는 현상 뿐만 아니라 일반적으로 기대되는 수치들, 혹은 항목값과 다른 것을 일컫는데 이 때문에 그 양이 방대한 빅데이터를 대상으로 분석하는 경우 예상되는 수치를 입력하고, 이에 맞지 않는 이상 항목들을 찾는 편차 감지가 데이터 마이닝에서 사용될 수 있는 것이다. 편차 감지 방법을 사용하여 회계 부정을 발견해내는 간단한 예로는 감사 대상 기관의 비용 지출을 감사하는 과정에서 법인 명의의 카드로 지출된 모든 데이터 세트를 대상으로 조사를 진행하면서 가정용 가전 제품, 휴가 관련 경비 지출 등이 발견되는 경우 기관이 보통 지출하는 다른 지출 항목들과 상이한 변칙현상으로 보고 적발하게 되는 경우가 있다.

이러한 편차 감지 방법에는 크게 세 가지 기술이 존재한다. 첫 째는 자율 이상 감지 기법(Unsupervised anomaly detection technique)으로 이 방식은 이상 데이터, 변칙 현상을 ‘수’로 판단하는 방식이다. 대다수의 항목들이 정상값이라고 볼 때 다수와 상이한 소수의 값을 이상 항목으로 보고 이를 진단해 내는 방식이다. 두 번째 방식은 감독 이상 감지 기법(Supervised anomaly detection technique)으로 정상(normal) 항목과 비정상(abnormal) 항목을 미리 구분 지어놓고 비정상 항목에 해당하는 항목이 있는 경우 이를 감지해내도록 하는 것이다. 이 방식은 수를 기준으로 정상과 비정상을 고르도록 하는 첫 번째 방식의 문제점을 교정한 방식으로, 첫 번째 방식은 비정상 항목이 다수를 차지하는 경우 이를 비정상으로 인지못하는 한계가 있기 때문이다. 따라서 비정상 항목의 수가 많더라도, 이를 미리 비정상 항목으로 분류해두면 수와 상관없이 데이터 마이닝을 통해서 변칙 행위를 뽑아낼 수 있는 것이다. 반면, 이러한 방법은 정확은 분류 능력을 요구한다는 점에서 첫 번째 방식에 비해 다루기 어려운 방법이다. 세 번째 방법은 준감독 이상 감지 기법(Semi-supervised anomaly detection technique)으로 위 두 가지 방법을 혼합한 방법이다. 이 방법 역시 두 번째 방법과 마찬가지로 정상 항목과 비정상 항목을 미리 분류하여 놓고 양자를 추출하되, 각 항목이 등장할 확률을 같이 비교하는 방식이다.

결과적으로, 편차 감지 기법은 다량의 데이터들 속에서 발견될 것으로 기대되는 특정한 패턴과 다른 항목, 혹은 감사자의 재량에 의하여 비정상 항목으로 지정된 항목을 발견해내도록 하는 기법이다. 각 항목들이 기대되는 값과 얼마나 멀어져있는지를 통하여 이상 행위를 알아낸다는 것이다. 이 방식에 대한 시각화된 분석은 아래 그림에서 참조할 수 있다.

그림  편차(deviation) 시각적 감지

(3) 데이터 마이닝의 도구

① 이메일 마이닝(E-mail mining)

감사 대상이 되는 전산 데이터의 증가와 데이터 마이닝 기술의 발전은 전형적인 데이터 이외의 다양한 데이터 형태들을 감사 대상으로 분석하게 하였다. 데이터 마이닝은 이러한 비전형적인 데이터, 준 문서 형태의 데이터 등에 대한 분석 기법을 발달 시켰는데 그 중 하나가 이메일을 감사 대상 자료로 삼는 이메일 마이닝(E-mail mining)이다. 이메일을 통한 데이터 생산은 기관의 내부 데이터 생산의 상당 부분을 차지한다(그림 15 빅데이터의 출처를 보면, 57%가 이메일을 통해 생성됨을 알 수 있다). 따라서 회계 부정 행위 등이 이뤄졌다면 이메일에도 흔적이 남기 쉽고 이를 감지하려는 감사자에게는 이메일 정보가 중요한 감사 대상이 되는 것이다.

실제로 미국에서는 이메일 마이닝을 수행하는 프로그램(60 Minutes program)을 통하여 내부자 거래(insider trading)을 적발한 사례가 있다. 유명 헤지펀드사의 이메일, 통화 내역, 휴대전화 문자 내역 등에 이메일 마이닝을 적용하여 부정 행위의 증거를 잡고, 내부자 거래 적발로 이어진 것이다.

이메일 마이닝을 실제로 수행하는데에는 그 분석 대상 데이터로서 ‘이메일 로그(Email Logs)’가 사용된다. 이메일 자료는 조직화되지 않은 문자 데이터와 일반 문서 자료와는 다른 알고리즘으로 구성되기 때문에 이메일 자료 분석을 위한 메타 데이터(metadata) 분석 도구를 활용해 이메일 로그를 분석한다. 이를 통하여 해당 기관 직원의 이해관계, 활동, 특성 등을 발견해내고 그들이 다른 사람과 맺은 부정 계약을 발견해내는 것이다.

이메일 로그를 분석하는 기법은 이메일 자료뿐만 아니라 페이스북, 트위터 등 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)를 통해 형성된 자료를 분석할 때에도 동일하게 사용이 가능하다. 소셜 네트워크를 통해 형성된 관계가 리베이트나 결탁 행위 등의 전조증상으로 활용되기도 하기 때문이다.

이메일이나 소셜 네트워크 서비스를 통해 오고간 메시지를 통하여 사기 행위의 지표들을 골라내는 것은 감사자의 중요한 관심사항이다. 이러한 내용 안에는 기업 내부자는 물론 이들과 관련된 제3자 등 다양한 부정 행위자들 간 내부 정보, 기밀 유출 등 부정행위와 연관된 정보들의 교환 내역이 포함되어 있기 때문이다.

② 데이터 마이닝 소프트웨어

(ⅰ) 스프레드시트 소프트웨어(Spreadsheet Software)

감사 과정에서 가장 널리 이용되는 소프트웨어는 아마 엑셀(Excel)일 것이다. 엑셀은 데이터 마이닝에서 뿐만 아니라 자료를 활용하는 거의 대부분의 감사에서 활용된다. 엑셀은 특별한 교육 없이도 단시간의 학습으로 사용법을 습득할 수 있고 간편한 작업부터 복잡한 작업까지 활용도에 따라 다양하게 이용될 수 있어 널리 사용되고 있다. 데이터 마이닝 기법에서 대표적으로 활용되는 엑셀의 기능은 다음과 같다. 피봇 테이블(Pivot Tables), 논리적 수식값(Logical Functions; 예를 들어 AND, IF 등), 통계 기능(Statistical Functions), 수학 및 금융 기능(Mathematical and Financial), 함수 (Functions), 조건 서식 설정(Conditional Formatting) 등이 그 예이다.

다음 그림들은 엑셀에서 조건 서식 설정을 통하여 대량이 데이터를 가공하여 찾고자 하는 목표값(붉은 색으로 설정)을 도출해내는 과정을 보여준다. 그림 19를 보면, 엑셀에서 조건 서식 설정 항목을 선택한 뒤, 찾고자 하는 값의 서식을 입력하고, 해당 서식에 해당하면 붉은 색으로 표시할 것을 설정한다(사실인 값을 찾고자 해도 되고, 거짓인 값을 찾고자 해도 가능하며, 색깔 설정 또한 다양하게 할 수 있다.) 또 다른 값을 찾고자 하는 경우 해당 서식을 입력하고 이에 해당하는 값은 녹색으로 표시하도록 설정한다. 이 외에도 데이터 내의 다양한 값과 이를 찾아내어 표시할 다양한 설정을 할 수 있다.

그림  엑셀에서 조건 서식 설정

그림 19에서처럼 찾고자 하는 값들의 수식을 입력하여 조건 서식을 설정하고 이를 분석하고자 하는 데이터세트에 적용시키면 그림 20에서와 같이 한 눈에 파악하기 힘든 빅 데이터에서 찾고자 하는 값이 각각 붉은 색과 녹색으로 표기되어 나온다.

그림  조건 서식 설정을 이용한 데이터의 가공

즉, 분석 대상이던 가공되기 이전의 빅데이터 상태로는 찾고자하는 값을 바로 알기 힘들지만 프로그램을 활용하여 이를 시각화할 수 있다면 감사자의 분석은 훨씬 효율적이게 된다.

(ⅱ) 데이터베이스 분석 도구

컴퓨터에서 흔히 사용되는 데이터 베이스 분석도구들로는 데이터 베이스 소프트웨어인 엑세스(Access), 민간 분야의 회계 감사가 발달한 미국에서 일반화된 회계 감사 소프트웨어인 에이씨엘(ACL), 케이스웨어(Caseware) 등이 있다. 서버 데이터베이스를 분석하는 소프트웨어로는 에스큐엘/오라클(SQL/Oracle) 등이 있다.

(ⅲ) 데이터 분석 도구

데이터 마이닝을 활용한 감사는 기본적으로 컴퓨터에 기반한 감사 기법(Computer-assisted audit techniques; CAATs 또는 Computer-assisted audit tools and techniques; CAATTs)이다. 이는 컴퓨터를 활용하여 감사 절차를 자동화하는 절차를 포함하는데, 앞서 설명한 스프레드시트 소프트웨어, 데이터베이스 분석도구들도 넓게는 이 범주 안에 속한다. 이 방식을 활용한 데이터 분석도구는 IT 감사 분야에서 가장 활발하게 발달하게 있는 분야이다.

이를 지원하는 분석 도구들로는 비율 분석(Ratio Analysis), 경향 분석, 벤포드 법칙, 변화 분석(Variacne Analysis), 민감도 분석(Sensitivity Analysis), 회귀 분석(Regression Analysis), 통계 분석(Statistical Analysis) 등이 있다.

3. 데이터 마이닝 기법의 이점과 한계

앞서 살펴본 데이터 마이닝 기법의 특성을 평가하면, 예견적(predictive)이고, 서술적(descriptive)이라고 할 수 있다. 분석 대상인 대량의 데이터 세트를 기반으로 이상 현상을 예견하고 이를 통하여 향후 발생 위험이 높은 내부 부정 행위를 예측하고 이를 예방하도록 하기 때문이다. 서술적 데이터 마이닝 기법이란 방대한 데이터는 언뜻 그 내부의 함의와 그 안에 존재하는 다양한 요소들 사이의 다양하게 얽힌 관계들을 보기 어렵게 하지만 데이터 마이닝 기법을 통하여 이를 밝혀내고 그 법칙과 구조까지 도출하도록 도와주는 측면을 의미한다. 반면 예견적 기법이란 이렇게 발견해 낸 데이터 세트를 기반으로 변수의 미래를 예측하고 부정적 변화에 대해서는 미리 예견할 수 있도록 하는 것이다.

이렇게 대량의 데이터를 다루는 데이터 마이닝 기법을 활용한 감사는 다양한 이점을 가져다주었다. 다뤄야 하는 정보가 늘어남에 따라 감사를 수행하는 자의 시간과 자원의 한계로 인해 감사가 전수조사가 아닌 샘플 추출의 방식으로 이뤄지는 경우가 많았는데 다양한 기술과 프로그램의 도움으로 전수조사가 가능해지면서 불법 행위, 이상 항목에 대한 적발이 더욱 용이해진 것이다. 전수 조사를 행하는 감사는 앞서 살펴 본 감사자의 ‘합리적 확신(Reasonable Assurance)’의 수준을 높여준다. 감사 결과가 합리적으로 생각하는 정도가 감사 기술의 발달로 인하여 더 높아지게 된 것이다.

그 뿐만 아니라, 그 감사 대상의 범주도 넓어졌는데 전형적인 부정행위뿐만 아니라 부정행위와 밀접한 관계에 있는 유의미한 요소들의 발견, 근로자의 근무 태도 등 정량적인 부분 등 이전에는 감사를 통하여 발견하기 어려운 부분에 대한 발견도 가능하게 했다.

한편, 데이터 마이닝 기법은 아직 성장하고 있는 기술로서 데이터 마이닝 기법을 활용한 감사 역시 그 적용에 있어서 다양한 어려움에 직면한다. 특히 대량의 데이터를 다루는 데이터 마이닝은 빅 데이터에 대한 이해와 이를 분석하는 소프트웨어들에 대한 높은 이해와 기술을 필요로 한다. 아직 데이터 마이닝을 시행할 수 있는 단일화 된 하나의 소프트웨어가 있는 것이 아니고 앞 절에서 살펴본 것과 같은 세분화된 분석 방법을 적용한 여러 프로그램들이 적용한다. 즉 여러 가지 데이터 마이닝 기법을 수행하려면 이 프로그램들 각각에 대한 이해와 기술을 필요로 하는 것이다.

민간 감사분야에서는 가장 높은 수준의 기술 발달을 보이고 있는 미국에서도 아직 체계화된 감사자 교육 프로그램이 마련되지 않은 상황이기 때문에 이런 능력을 모두 갖춘 감사자는 매우 부족한 실정이다. 적합한 기술을 갖춘 감사자의 양성에 걸리는 시간만큼 관련 기술의 발전도 늦어지며, 이를 적용한 감사의 활성화도 역시 더 많은 시간이 걸릴 것으로 예상된다.

그렇지만 새로운 기법을 적용하여 빅데이터를 분석하는 일은 기존의 감사방식과 패러다임을 달리하는 것으로 적용시간이 걸리는 것은 불가피한 문제이다. 따라서 필요한 시간 동안 단순히 데이터 마이닝 소프트웨어를 활용할 수 있는 교육만이 아니라 새로운 감사 환경 속에서 데이터의 구조, 알고리즘, 감사 방법 등에 대한 이해가 감사 기술과 같이 발전하도록 하는 것이 중요한 문제라 할 것이다.

Ⅴ. 한국 감사기법의 발달과 제안

1. 한국에서의 새로운 감사 기법의 적용

대한민국에서는 2001년 전자정부를 확대하면서 행정 업무 디지털화가 가속화되었다. 디지털예산회계시스템(dBrain)을 통하여 통합재정관리를 전자화된 자료를 통하여 관리하기 시작하였고, 복지 업무와 같은 일반 행정업무 역시 ‘행복e음’과 같은 전산화된 시스템을 통하여 관리하는 등 행정 업무 전반에서 IT 기술의 활용이 일반화되었다. 정부의 이러한 행정행위는 부정행위를 적발해내는 업무에서도 전자화된 기술의 활용을 증가하게 하기도 하였다. 새로운 감사 기법으로서 미국의 민간 감사 영역에서 널리 사용되고 있는 포렌식 어카운팅 기법이 한국에서는 감사 업무보다는 주로 경찰청이나 대검찰청의 범죄 수사 업무에서 먼저 활용되고 있었으나 2010년대 들어 한국에서도 기업 등 민간 부정 행위를 적발해내는데 포렌식 어카운팅이 확대되고 있다.

고용노동부에서는 임금 체불 등 고용 관련된 부정행위를 적발하는데 포렌식 어카운팅 전담 조직을 별도로 두고, 포렌식 어카운팅 기법을 활용한 회계 감사를 통하여 임금 체불을 적발해낸 바 있다.

[국내 사례 1]

서울고용노동청 디지털 증거분서팀의 이상철 팀장의 포렌식 어카운팅 기법을 활용한 첫 업무는 인력파견업체 압수수색이었다. 휴대전화와 PC 등의 포렌식 조사를 통해 회계 장부에서 최저임금 미지급 사실을 찾아냈다. 경비원과 청소노동자 등 파견 인력 거짓 신고, 4대 보험 미지급도 파일 복구 등을 통해 잡아냈다.

디지털 셜록들에게 컴퓨터에 남겨진 흔적은 추적의 단초가 된다. 파일 삭제 기록은 범인의 발자국이고, 복구된 파일은 수사의 단서다. 이 팀장은 지난 6월 만도헬라 사건에서 불법 파견 근무를 부인하는 기업 측 주장을 뒤집었다. 현장의 근로감독관과 협력해 공장 안의 PC와 제어장치를 발견해 삭제된 내용을 복구했더니 직접 고용의 증거가 나왔다. 직원 325명 중 306명의 직접 고용을 이끌었다. 이 팀장과 조 주무관 두 사람이 참여해 적발한 위법 행위는 금액으로 460억원 규모다. 포렌식을 활용한 근로 감독도 지난해 32건에서 올해 245건으로 늘었다. 내년에는 전국 5개 노동청에 포렌식팀을 만들고 인력 11명을 충원한다.

[출처: 중앙일보, 2017. 12. 23.] 포렌식 추적자 디지털 ‘셜록’ 사기범 조희팔 덜미 낚아챘다

금융위원회에서도 디지털 포렌식 시스템을 도입하여 불공정거래 행위에 대한 민간 회계 감사를 강화한다. 이를 통하여 사후적인 회계감사 기능이 아닌 금융거래 시장에서의 부정행위를 사전에 방지한다는 것이다. 이는 앞서 미국의 포렌식 어카운팅 기법에서 살펴보았던 기술들이 다양하게 활용되는 조사행위로서 구체적인 내용은 언론 보도를 통하여 다음과 같이 확인된다.

[국내 사례 2]

금융위원회는 자본시장조사단을 설립하고, 2018년 3월에는 디지털포렌식 시스템과 불공정거래 조사 시스템을 구축하기 위한 비용을 내년 예산안에 반영해 추진 중이라고 밝혔다. 조사단은 현재까지는 디지털 포렌식 기법을 직접 수행할 인력 부족으로 인하여 디지털 포렌식 기법이 필요한 사건의 경우에는 주로 검찰에 디지털 포렌식 조사를 위탁해 왔으며, 구체적으로 2015년 42건, 2016년에는 25건을 위탁했다. 하지만 짧게는 4일, 길게는 54일까지 평균 13일가량 지나서야 결과를 받다보니 신속하고 효율적인 조사에 어려움을 겪어 왔다는 입장이다.

불공정거래 조사 시스템은 시세 조종 분석 등 인력으로 불가능한 방대한 자료 분석과 계산을 수행해 불공정거래 징후를 포착하기 위한 것이다. 호가와 주문 형태, 주가 변동 등 데이터를 분석하고, 유사한 매매패턴, 호가 관여율, 부당이득 계산 등을 한다. 또 불공정거래 관련 금융거래 정보, 부당이득·단기매매차익·과징금·과태료 등의 산정, 사건 통합 관리 등을 할 수 있다.

[출처: 아시아경제, 2017. 11. 8.] 금융당국, 디지털포렌식·불공정 조사시스템…주가조작 엄단 나선다

즉, 금융위원회는 디지털 포렌식 어카운팅 감사 기법의 자료 분석 기술을 활용하여 감사 대상이 되는 기관의 기존 거래 내역, 거래 형태 등 기존의 분석 기법으로는 조사가 어려웠던 대량의 빅데이터를 대상으로 불공정 행위를 사전 예방 및 사후 적발을 모두 가능하게 한다는 계획을 수립하여 추진 중에 있다.

이상의 사례에서 살펴볼 수 있듯, 국내 정부기관에서도 새로운 감사 기법을 활용하여 부정행위를 적발하고, 정부 행정의 효율화와 공정성을 높이기 위해 새로운 감사 기술의 적용을 확대하고 있다. 이러한 새로운 감사 기법의 적용 확대는 이전에는 적발하지 못했던 부정행위를 정부가 미연에 방지할 수 있다는 것을 보여줌으로써 이미 발생한 부정행위의 교정은 물론 발생 전의 부정행위를 예방하는 효과까지 기대된다. 즉, 기존의 감사 활동이 사후 적발에 주로 치중하고 있었다면 이제 사전 예방을 통한 건전한 경제활동과 행정활동이 가능하도록 하고 있는 셈이다. 다양한 분야의 정부 부처들의 감사 기법 선진화는 대한민국 최고 감사기구인 감사원에도 시사하는 바가 크다.

2. 새로운 감사기법 적용을 위한 정책

대한민국 감사원에서는 디지털 포렌식 어카운팅, 데이터 마이닝 등 새롱누 감사기법을 도입하고 시행할 교육 체계, 전문 인력, 시스템 등의 부재로 인하여 감사업무를 수행할 경우 위조 및 변조가 용이한 디지털 자료를 추출하고, 탐지하는 검증체계가 미흡하다는 비판이 대내외적으로 제기되어 왔다. 이 절에서는 이러한 문제를 해결하고 선진적인 감사 시스템을 도입하기 위하여 미국 공공 부문 및 민간 부문에서 활발하게 도입 중인 새로운 감사 기법을 참고하여, 국내 감사 현황에 맞는 새로운 감사 정책에 대한 대안을 제시할 것이다.

미국 감사원에서는 새로운 감사 기법을 활용한 감사를 다양한 행정 분야에도 적용하여 실시하고 있다. 특히, 세금의 누수가 일어나기 쉬운 복지 행정에 대한 감사 과정에서 다양한 신 감사기법을 활용하였는데, 민간 영역의 중심으로 활발히 발달하고 있는 데이터 마이닝 등 새로운 기법의 정책 감사에서의 활용은 주목할 만하다.

미국 연방 감사원의 감사 사례

미국 감사원에서는 복지 정책의 감사 과정에서 민간 영역에서 활발히 발달 중인 새로운 감사 기법들을 도입하여 정책 감사에 활용하였다. 미국의 대표적인 의료 복지 정책인 메디케이드(Madicaid)는 65세 미만의 저소득층과 장애인을 대상으로하는 국민 의료 보조제도이다. 미국 연방정부와 주정부가 공동으로 재정을 보조하고, 그 지출을 주에서 맡아 관리하는데 미국의 의료 프로그램 중 가장 큰 규모의 정책이다. 재산, 나이, 임신여부, 소득 등 다양한 기준에 따라 메디케이드 수혜자를 선정하고 이들에 대한 의료비 지원을 하기 때문에, 대규모의 정부지출뿐만 아니라 수혜 대상자의 선정과 관리까지 복잡한 절차와 운영이 요구된다.

이에 대한 감사 역시 연방정부 및 주정부에 걸친 감사 대상 기관, 방대한 감사 대상 자료로 인하여 효율적이고 정확한 감사가 어려운 정책 중 하나로 꼽힌다. 미국 연방 감사원에서는 다층위의 대상기관과 감사 대상 원자료를 대상으로 데이터 마이닝, 포렌식 어카운팅, 암행감찰 기법 등을 활용하여 정책 감사를 수행하였다.

이러한 새로운 감시가법을 활용한 감사 결과, 미국 감사원은 메디케이드의 수혜대상자가 되지 못하는 미자격자에게 의료비를 지원한 사례들, 메디케이드 수급자의 처방약 과다구매, 처방약 불법 유통 등의 부정 사례를 적발할 수 있었다. 그 결과 메디케이드의 관리 및 운영기관에 내부통제장치를 마련하게 하도록 권고하여 향후 부정행위에 대한 방지책을 도입하는데 일조하였다.

이상의 사례에서 확인할 수 있듯 미국 감사원에서는 미국 시장 영역을 중심으로 고도화되며 발전하고 있는 새로운 감사 기법들을 자체적으로 받아들이고, 공공 감사 영역에 활용할 수 있게 자체적으로 발전시킨 뒤 이를 활용한 정책 감사에 적극 활용하는 성과를 올리고 있다. 또한 앞서 살펴본 바와 같이 고용노동부, 금융위원회 등이 최근 디지털 포렌식 어카운팅 기법을 도입하는 전담 부서를 설치하는 등 새로운 감사 기법의 도입에 나서고 있는 실정이다. 따라서 우리 감사원에서는 타 부처에서 참고할 수 있는 포렌식 어카운팅 등 새로운 감사기법의 활용 방안에 대한 매뉴얼, 교육 프로그램 등을 제시하고, 감사를 실시함에 있어서도 새로운 감사 기법을 적극 활용할 수 있도록 도입하는 정책이 필요하다.

(1) 새로운 감사 기법에 대한 감사관 교육 프로그램 신설

새로운 감사 기법으로서의 포렌식 어카운팅, 데이터 마이닝 등은 컴퓨터 기술과 밀접하게 관련되어 있다. 다량의 빅데이터를 감사 대상으로 다루다보니 기술적인 측면의 지식이 필수적인 것이다. 따라서 이러한 감사 기법들의 이론에 대한 교육과 더불어 새로운 기법을 수행할 컴퓨터 소프트웨어에 대한 교육이 동시에 필요하다. 감사원에서는 감사교육원에서의 자체적인 감사관 교육 프로그램들을 다양하게 운영하고 있으므로, 필수 과목으로서 새로운 감사 기법에 대한 교육 프로그램을 개발하는 것이 하나의 방안이 될 수 있다.

포렌식 어카운팅과 데이터 마이닝은 이론적 지식을 습득한 후 이를 수행할 전문 소프트웨어를 구입하여 다룰 수 있을 것을 요구하고 있으나, 초기 교육 단계에서는 엑셀과 같이 기존 감사 업무에서 활용하고 있는 일반 소프트웨어를 활용하여 다량의 데이터를 다루는 방법 등과 같이 데이터 마이닝 기초 등을 교육할 수 있을 것이다. 제4장에서 데이터 마이닝의 실제로 수행하는 소프트웨어에 대해 언급하면서 엑셀의 고급 기능 등을 활용하여 빅데이터에서 패턴을 추출하고 부정행위 여부를 감지해내는 방식을 간략히 언급하였는데 이러한 기술들이 적절히 활용될 수 있도록 교육하는 것만으로도 감사 대상 자료 분석 시 소요되는 시간을 줄이고, 새로운 감사 기법에 대한 활용도를 높일 수 있기 때문이다.

나아가 기초 단계의 교육 프로그램을 필수 과목으로 선정하였다면, 선택 교육 프로그램으로서 기존 프로그램 이외의 새로운 감사 기술 소프트웨어에 대한 소개, 포렌식 어카운팅과 데이터 마이닝의 감사 활용에 대한 구체적인 내용을 주로 하는 교육 프로그램을 통하여 향후 감사원에서 도입하게 될 새로운 감사 기법에 대한 논의의 장을 열도록 할 수도 있을 것이다. 현재 발달 중인 새로운 감사기법들은 주로 미국의 상황에 맞추어 발달하고 있는 것들이 대다수이다. 이러한 기법들을 그대로 들여오기 보다는, 어떠한 기술들이 있고 이를 활용한 감사가 어떻게 이뤄지고 있는지에 대해서 경험이 많은 감사관들 사이의 토론과 세미나를 통하여 한국에 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 방향 설정이 선행되어야 한다.

이렇게 점진적인 방식을 통하여 새로운 감사 기법의 도입이 가장 필요한 감사 분야가 어디이며, 어떤 기술을 한국 실정에 맞게 받아들일 것인지 결정할 수 있게 된다. 이렇게 실제로 감사 업무를 수행하는 감사관들에 대한 교육, 교육 이후의 자체적인 토론으로 형성한 의견은 결과적으로 감사업무 수행 시 감사 기간 및 감사범위를 최소화할 뿐 아니라 핵심 감사대상만을 집중적으로 검토하도록 감사 효율을 강화할 수 있을 것으로 기대된다.

(2) 포렌식 어카운팅 전담 부서 설치

감사관 교육을 통하여 새로운 감사 기술에 대한 기본적인 교육을 수행하고, 감사 기법 선진화에 대한 논의가 어느 정도 진행된 이후에는 새로운 감사 기법을 전담하는 부서를 두어 시범적으로 새로운 감사 기법을 적용한 감사를 실시하고, 타 부처의 관련 부서들과의 연락책으로서 기능하도록 하는 것도 감사 기법 선진화를 위한 방안이 될 수 있다. 이미 고용노동부, 금융위원회 등에서 디지털 포렌식 어카운팅을 전담하는 부서를 시범적으로 도입하여 운영하고 있는 상황이며, 다른 부처들도 새로운 감사 및 조사 방법을 강구하고 있는 상황에서 이러한 수요에 대한 정부 차원의 구심점 역할을 최고 감사기구로서의 감사원이 수행할 수 있도록 하는 조직적 기반을 마련하자는 것이다.

새로운 감사기법을 도입한다고 해도 완전히 새로운 업무를 하는 것이 아니라 기존 감사 업무를 좀 더 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 모색하는 것이므로 기존 감사부서 중 업무 적격성과 감사관의 능력에 따라 지원자를 받고, 기존 부서를 새로운 감사 기법을 전담하는 부서로 지정하여 시범운영한다면 조직 관리에 따른 별도의 큰 비용 없이 운영이 가능할 것으로 예상된다. 현재, 국내에서도 가장 활발하게 받아들여져 민관영역 모두에서 사용되고 있는 방식이 포렌식 어카운팅이므로 감사원 내에 포렌식 어카운팅 전담 부서를 선정하고, 데이터 마이닝, 빅데이터 처리 등 새로운 기술들도 함께 다루도록 한다면 시행착오를 줄이면서도 한국 감사 사정에 맞춘 시범적 부서 운영이 가능할 것으로 예상된다.

또한 감사원 내에 포렌식 어카운팅 담당부서와 담당자가 선정되면, 포렌식 어카운팅을 정책 수행에 반영하려는 다양한 부처들과의 교류 구심점이 되어 각 행정 분야별로 활용가능한 감사 기법에 대한 지식이 더욱 활발히 축적될 것으로 기대된다. 감사원은 그 구심점으로서 각 정부 부처와 공공기관에 대한 회계감사 및 성과감사에서 이러한 지식들을 활용한 보다 고차원적이고 효율화된 감사가 가능하게 되고, 새로운 기법을 적용하여 부정행위를 미연에 방지하려는 부처들의 입장에서도 관련 지식과 기술을 미리 활용할 수 있는 기회로 삼을 수 있게 될 것이다.

(3) 감사연구원의 향후 정책 연구과제

감사연구원에서는 공공부문 감사제도 및 방법에 대한 연구를 담당하고 있다. 국가재정 규모가 확대되고 정부의 역할이 커지면서 공공부문의 책임성 확보는 중요한 과제이기 때문에 평가와 감사가 핵심적인 책임성 확보수단으로 그 기능이 중요시되고 있기 때문이다. 이에 따라 공공부문의 성과를 객관적ㆍ과학적 방법으로 측정ㆍ평가할 수 있는 평가인프라 구축과 정부시스템 개선에 초점을 맞춘 시스템감사를 효과적으로 지원하기 위한 연구를 수행하고 있다. 국가 최고감사기구의 감사정책 운영을 지원하는 씽크탱크(Think-Tank)로서의 감사연구원은 새로운 감사기법에 대한 심도 깊은 연구를 통하여 감사 기법 선진화에 대한 후속 연구를 수행할 최적의 기관이다.

이 글에서는 미국 민간 영역을 중심으로 회계부정행위를 방지하고 정확한 성과에 대한 평가가 가능하도록 하려는 수요에서 시작된 새로운 감사 기법들에 대한 기본 이론과 특성, 미국과 한국에서 감사 정책에서 활용되고 있는 실태를 개괄적인 수준에서 짚어보았다. 실전에서의 감사 기술은 여전히 개발되고 있는 중이며, 감사 대상(기업, 공공기관, 정부 부처 등의 여부), 감사 분야(복지, 의료, 경제 등 정책 분야), 감사 대상 자료의 형식(빅데이터를 포함하는 엑셀 자료, 디지털화된 자료, 서술 자료 등)에 따라 다양하게 적용될 것이다. 이러한 실전 차원의 문제에 대한 논의는 아직 한국학계에서도 구체적으로 제시되지 않고 있는 실정이다.

감사연구원은 미국을 비롯하여, 독일, 일본, 프랑스 등 선진국의 감사 행정, 감사관련 법안에 대한 연구를 수행하여 왔으며, 핀테크(FinTech) 등 시기적 수요에 맞춘 이슈에 대한 구체적인 사례분석에 이르기까지 다양한 감사 관련 분야에 대한 연구를 진행해왔다. 따라서 새로운 감사 기법에 대한 연구 주제는 향후 감사원의 감사 운영 방향을 제시한다는 감사연구원의 목적에 부합하는 연구주제이자, 감사원뿐만 아니라 다양한 정부부처에까지 새로운 감사 기법에 대한 매뉴얼을 제시하는 기능을 수행할 수 있을 것으로 보인다.

3. 기대효과

이상과 같은 정책 제안을 통하여 감사운영 방식의 전문화, 감사의 효과성 및 신뢰성 제고가 기대된다. 최근 정부기관과 민간 기업 모두는 자료를 디지털화하고 있기 때문에 디지털 증거를 활용하여 각종 부정을 적발하는 것이 새로운 IT 환경에 적합한 업무 처리과정이다. 이러한 변화요구는 감사원에도 적용되지만, 현재 감사원에서는 전문인력과 장치의 부족 등으로 이러한 다량의 자료를 효율적으로 다룰 수 있는 포렌식 어카운팅 감사는 시행되지 않고 있었다. 따라서, 포렌식 어카운팅 기법을 포함하여, 데이터 마이닝, 빅데이터 관리 등의 새로운 방식들을 우리나라 감사 업무에 직접활용할 수 있도록 함으로서 감사기법에 대한 활용성이 제고될 것으로 기대된다.

이러한 감사 선진화는 건전재정 기조 정착을 이루는 등 신뢰받는 정부를 구현할 수 있을 것으로 기대된다. 예를 들어, 포렌식 어카운팅의 구체적인 기술 중 하나인 벤포드 법칙 분석방법 등은 현재 미국에서도 공공분야와 민간 분야에서 널리 사용되고 있는 방식이다. 우리나라에서도 이러한 새로운 기법을 활용한 감사 업무 수행 시 왜곡되거나 변조된 자료들을 추출 및 탐지하는 등 재무부정을 적발해낼 수 있을 것이다. 이는 사전적 포렌식 감사 등을 통해 부패 유발 요인을 사전에 제거하는 것으로 부정요인을 미연에 방지하여 정부의 신뢰도를 높이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Ⅵ. 결론

나날이 진화하는 부정행위, 부정부패 위험성은 이를 사전에 예방하고, 사후에 평가하여 교정할 수 있도록 하는 감사 기능에 대한 수요를 증가시켰다. 그런 점에서 오늘날의 복잡해진 정부 운영 및 기업 경영 환경이 이 글에서 다루고 있는 새로운 감사기법들을 발달시켰다고 볼 수 있다. 국제적 차원에서의 경쟁이 고도화, 국제적 단위의 즉각적인 커뮤니케이션, 과거와는 다른 유형의 위기가 발생하는 등 복잡하고 불확실한 요소는 과거에 비해 더 다양해졌으며, 이에 대한 다방면에서의 대응 중 하나가 바로 감사 기법의 고도화인 것이다.

그러므로 감사 기법은 그 감사대상자가 벌이는 데이터 조작, 회계 부정 등의 고도화와 함께 발전해왔다고 볼 수 있다. 특히 2000년대 이후, 정보 관리가 모두 디지털 차원에서 이뤄지면서 디지털 데이터의 의도적인 누락, 왜곡 및 변조 등 회계 부정의 방법이 더욱 다양해졌고, 이를 미연에 방지하려는 정부와, 이러한 상황에서 부정행위에 따른 손해를 입지않고 이윤을 극대화하려는 기업의 노력은 기존의 국가법정감사와 기업회계감사를 넘어 감사 수행기법 전반의 고도화를 가져왔고 학계의 연구도 계속 진행되고 있다.

그 결과 포렌식 어카운팅(Forensic Accounting), 데이터 마이닝(Data Mining) 등이 감사기법 고도화의 선두에 선 새로운 기법들로 등장하였다. 새로운 감사기법들은 점점 더 복잡해지고 있는 정부 및 기업의 회계 감사 문제를 해결하고, 부정혐의를 조사하며, 손실을 진단하고, 이 과정에서 발생하는 분쟁을 조정하는 기능을 수행한다. 이 글에서는 선진 감사기법의 발전을 견인하고 있는 미국을 중심으로 발달해온 새로운 감사 기법들에 대해 분석하였다. 미국 학계에서는 새로운 기법을 적용해 시장 질서를 유지하고 부정행위를 퇴출시키려는 기업 측면의 노력에 중점을 둔 자료들이 많았기 때문에 이 글에서 분석대상으로 삼은 감사기법들 역시 주로 미국 기업을 중심으로 한 회계감사와 성과감사 영역의 기술에 대한 분석들이 주를 이루었다.

한편으로는 이러한 기술들을 개발하고, 이를 효율적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 만들어 감사 기술의 고도화에 기여하고 있는 주체들 또한 바로 미국의 기업들이기 때문에 이러한 영역에서의 감사 기법이 우리에게 시사하는 바도 크다.

한국 정부도 2001년부터 전자정부 시스템을 확대하면서 행정업무의 디지털화를 본격화하였고 포렌식 어카운팅 전담조직이 대검찰청, 고용노동부, 관세청 등의 정부 부처에서 신설되면서 내부적으로 새로운 감사기법을 활용하기 시작하면서 세계적인 추세와 발맞추어 가고 있기 때문이다. 이러한 상황 속에서 점차 감사 대상이 되는 기관의 전자화도 고도화되어 가고, 이들이 보유하고 있는 디지털 자료이 양도 방대해지고 있기 때문에 이미 전자화의 단계를 한 발 앞서 겪은 미국의 감사 경험과 그 과정에서 탄생한 다양한 기술들은 한국에서도 활용 가능한 것들이다.

이러한 문제의식과 정책적 수요를 제2장의 ‘기존 감사기법과 새로운 감사기법에 대한 선행연구’에서 구체적으로 다루었다. 특히 미국 공공분야와 민간분야 모두에서 새로운 감사 기법에 대한 수요를 증폭시키고 감사 패러다임을 바꾸어 놓은 엔론-아서엔더슨 사태(Enron gate)에 대해 살펴보고, 그 결과 미국 연방 감사원(GAO)의 역할과 기업에 대한 회계를 다루는 사베인즈-옥슬리 법안(Sarbanes–Oxley Act)이 제정되기 까지의 과정과 결과를 다루었다. 이는 회계 부정의 영향력과 새로운 감사 기법들이 방지하고자 하는 대상에 대한 이해를 돕는다.

이어 제3장 ‘포렌식 어카운팅 감사 기법’에서는 이렇게 탄생한 새로운 감사 기법 중 가장 대표적인 방식으로서 포렌식 어카운팅에 대한 이론적 개괄부터 실제 적용에 이르는 과정을 담았다. 포렌식 어카운팅은 ‘디지털 기기에 남아 있는 각종 데이터를 조사하여 사건을 규명하는 법과학 분야인 디지털 포렌식(Digital Forensic)과 회계감사(Accounting)가 결합된 분야’로 회계(accounting), 감사(audit), 조사(investigation)의 통합 행위(integration)이다.

특히 포렌식 어카운팅은 기존의 회계감사에 법과학 분야의 디지털 포렌식 기법을 더하여 수행하는 보다 포괄적이고 확장된 의미의 감사 방법인 만큼, 기존의 감사 기법과도 매우 밀접한 관련이 있다. 따라서 3장에서는 포렌식 어카운팅과 기존의 감사기법 간 공통점과 차이점을 중심으로 포렌식 어카운팅 이론에 대한 소개를 먼저 하였다. 이 과정에서 감사자의 기본 역할에 대한 선행연구를 중심으로 기존 감사의 원칙과 의의를 살펴보고, 포렌식 어카운팅이 이에 어떤 함의를 가지는지에 대해 분석하는 방식으로 전개하였다. 이러한 이론적 논의에 이어서 포렌식 어카운팅 기술의 실전 차원으로서 중요성의 원칙(priniciple of materiality), 벤포드 법칙(Benford's Law) 등 포렌식 어카운팅 감사에서 실제 활용되는 세부적인 기술에 대해서도 소개하였다.

다음으로 제4장 ‘데이터 마이닝 기법을 활용한 감사’에서는 데이터 마이닝 기법에 대해 구체적으로 다루었다. 데이터 마이닝(data mining)의 사전적 정의는 '데이터(data)를 캐낸다(mining)'이다.데이터 마이닝은 포렌식 어카운팅을 실시하면서 활용되는 하나의 기법으로도 꼽히지만, 포렌식 어카운팅을 하지 않더라도 데이터 마이닝 자체가 감사를 수행하는 도구로서 활용되고 있기 때문에 별도의 장으로 분석하였다. 특히 감사 대상이 되는 원자료의 양이 방대해져가고 있는 감사 환경에서 대량의 빅데이터를 분석하는 방식을 다루는 데이터 마이닝은 향후 그 중요성이 증가할 것으로 기대되는 기술이다. 이러한 수요를 반영하여 현재 한국에서도 일반적으로 널리 사용되고 있는 엑셀 프로그램을 사용하여 어떻게 데이터 마이닝을 수행할 수 있는지 개괄적인 방식의 사용법도 소개하였다.

마지막으로 제5장 ‘한국 감사기법의 발달과 제안’에서는 한국에서 감사 업무가 어떻게 수행되고 있는지를 살펴보고, 앞선 연구 내용들이 어떤 정책적 시사점을 주는지에 대해 제안하였다. 전자정부가 이미 도입된 한국에서도 부정행위를 적발해내는 업무에서도 전자화된 기술을 활용하고 있다. 이미 새로운 감사기법을 도입하여 활용하고 있는 미국에서는 국가적 차원의 가장 큰 의료지원정책인 메디케이드에서의 부정행위를 성공적으로 감사해낸 케이스가 있으므로 그 시사점을 분석하였다. 이어서 한국 감사원에서 새로운 감사기법을 활용할 수 있는 방안으로서, (1) 새로운 감사 기법에 대한 감사관 교육 프로그램 신설, (2) 포렌식 어카운팅 전담 부서 설치, (3) 감사연구원의 향후 정책 연구과제 제안을 제시하였다. 이러한 분석과 제안을 통하여 감사 운영 방식의 전문화, 감사의 효과성 및 신뢰성을 제고하여, 결과적으로는 건전재정을 정착하고 신뢰받는 정부를 구현하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

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