🧐 월간 코파일럿 人(인)터뷰 — 정말 각 분야의 똑똑한 팀원이 서너 명 생긴 것 같아요

Monthly Copilot · September 2026 · 월간 코파일럿 9월호 · 人(인)터뷰

월간 코파일럿 ｜ 2026년 9월호 ｜ 人(인)터뷰

🧐 월간 코파일럿
人(인)터뷰

"정말 각 분야의 똑똑한 팀원이 서너 명 생긴 것 같아요"
Copilot Cowork가 재무 업무를 바꾸는 방법

🎙️ 이달의 人

Microsoft Enterprise Commercial Finance 정경화(Jamie)

기업의 업무는 점점 더 복잡해지고 있다. 데이터는 늘어나고, 보고서는 많아지며, 이해관계자들의 요구는 더욱 다양해지고 있다. 특히 재무 조직은 수많은 데이터를 분석하고, 정확성을 검증하며, 경영진과 현업 부서에 필요한 인사이트를 제공해야 한다.

하지만 이런 업무는 대부분 반복적이다. 매주 데이터를 수집하고, 지난주와 비교하고, 보고서를 작성하고, 이해관계자에게 전달하는 과정이 끊임없이 반복된다.

💬 Jamie  "Copilot Cowork는 저에게 정말 각 분야의 똑똑한 팀원이 서너 명 생긴 것 같은 경험이었습니다. M365 매출 라인은 라이선스 전문가처럼 제품 구성을 짚어주는 팀원, Azure 클라우드는 Commitment 계약 대비 향후 소비량과 리스크를 분석해주는 팀원, ECIF는 고객별 투자 금액의 ROI가 적절한지 검토해주는 팀원. 워크로드마다 스킬이 다른 팀원이 한 명씩 생긴 느낌이에요."

이번 인터뷰에서는 Jamie와 함께 Copilot Cowork를 실제 업무에 적용하게 된 계기부터, 맞춤형 보고서 자동화, 데이터 검증, 스킬 활용 방법까지 깊이 있게 이야기 나눴다.

도심 전경이 보이는 업무 공간에서 만난 Microsoft Enterprise Commercial Finance 정경화(Jamie) 님

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💼 Copilot Cowork는 실제 업무에서 어떻게 활용될까?

Jamie는 현재 재무 조직에서 다양한 보고 업무를 수행하고 있다. 특히 Copilot Cowork를 활용해 매주 진행되는 파이프라인 리뷰 업무를 자동화하고 있다. 대표적인 활용 방식은 다음과 같다.

주간 파이프라인 변화 분석

지난주 대비 변화를 자동으로 비교·요약

이해관계자별 맞춤 보고서

리더별 관심 지표에 맞춘 개인화된 보고서 생성

데이터 검증 및 리스크 탐지

데이터 소스 간 교차 검증과 이상 항목 표시

이메일 보고서 초안 작성

전달까지 이어지는 커뮤니케이션 초안 자동 생성

이런 활용이 가능한 배경에는 세만틱 모델에 직접 연결된다는 점이 있다. Cowork는 세만틱 모델 링크를 통해 필요한 데이터를 직접 끌어온다. 시스템마다 파일을 내려받아 붙여 맞추는 과정이 사라지고, 이미 정의된 지표와 관계를 그대로 활용하기 때문에 훨씬 구조적인 분석이 가능하다. 같은 데이터를 계약 기준·고객 기준·기간 기준처럼 여러 관점으로 교차해 보는 분석도 훨씬 쉬워졌다.

💬 Jamie  "예전에는 시스템마다 따로 뽑은 파일을 서로 맞추는 데 시간을 많이 썼어요. 지금은 세만틱 모델에서 바로 데이터를 끌어오니 훨씬 구조적으로, 그리고 한 번에 여러 관점에서 데이터를 볼 수 있게 됐습니다."

Jamie는 이 네 가지를 하나의 도구가 아니라 서로 다른 전문성을 가진 팀원 각각이 맡아주는 일처럼 느낀다고 말한다. 특히 인상적인 부분은 "개인화된 보고서 생성"이다. Jamie는 보고서를 받는 리더들을 직접 인터뷰해 각자가 중요하게 생각하는 지표를 정리했다. 어떤 리더는 성장률을 중요하게 보고, 어떤 리더는 특정 계열사 현황을 보고 싶어하며, 어떤 리더는 리스크 요소를 우선 확인하고 싶어했다. 기존에는 이런 요구사항을 모두 반영하기 어려웠지만, Copilot Cowork는 이를 자동으로 처리할 수 있었다.

💬 Jamie  "사람이 했다면 이렇게 커스터마이즈된 보고서를 만드는 건 사실상 불가능했을 것 같아요."

Copilot Cowork로 주간 파이프라인 변화를 분석하고 맞춤형 보고서를 확인하는 Jamie 님

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🚀 Cowork가 만드는 새로운 업무 방식

많은 사람들이 AI를 "질문에 답하는 도구" 정도로 생각한다. 하지만 Jamie가 경험한 Copilot Cowork는 조금 달랐다. 단순히 질문에 답하는 것이 아니라 실제 업무 프로세스를 수행한다.

기존 방식

① 여러 시스템에서 데이터 추출
② Excel 정리
③ 변화된 내용 수작업 비교
④ 보고서 작성
⑤ 이메일 작성
⑥ 전달 및 검토

Copilot Cowork

① 데이터 수집
② 변화 분석
③ 주요 이슈 탐지
④ 맞춤형 보고서 생성
⑤ 이메일 초안 작성
➜ 담당자는 최종 검토와 판단에 집중

💬 Jamie  "예전에는 숫자를 취합하고 비즈니스 피드백을 받아 그대로 보고하는 데 시간을 썼다면, 지금은 그 숫자가 주는 인사이트가 무엇인지, 장기적으로 딜 성공률을 끌어올리려면 어떤 방안이 필요한지를 함께 고민합니다. 조금 더 비즈니스 파트너링을 하는 Finance로 역할을 바꿔가고 있다고 생각해요."

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🛡️ 재무 조직은 정확성이 중요한데 괜찮을까?

재무 업무에서 AI 활용 시 가장 많이 나오는 질문은 정확성이다. Jamie 역시 처음에는 같은 고민을 했다. 이를 해결하기 위해 Cowork 업무 프로세스 안에 검증 절차를 포함시켰다.

소스 비교

서로 다른 데이터 소스를 교차 비교

허용 범위 경고

기준을 초과하면 경고를 표시

작업 중단

특정 수준 이상의 차이 발생 시 생성 중단

리스크 표시

리스크 항목을 별도 섹션으로 분리

최종 검토 후 발송

사람이 확인한 뒤에 전달

💬 Jamie  "Finance에서는 숫자의 정확성이 굉장히 중요합니다. 그래서 검증만 전담하는 팀원을 한 명 더 둔다는 생각으로, 검증 프로세스를 Cowork 업무에 포함시켰습니다."

이를 통해 AI가 자동으로 보고서를 만들더라도 사람이 안심하고 검토할 수 있는 구조를 만들 수 있었다.

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🧠 Cowork를 더 똑똑하게 만드는 방법 — 스킬(Skill)

Jamie는 Cowork 활용 시 가장 추천하는 기능으로 "스킬(Skill)"을 꼽는다. 많은 사용자가 스킬을 어렵게 생각하지만, Jamie는 조금 다른 방식으로 활용하고 있다.

업무를 진행하면서 Cowork와 대화한다. 그리고 업무 규칙이나 예외 사항이 생길 때마다 "이 내용을 스킬에 반영해줘"라고 요청한다. 이 과정을 반복하면 Cowork는 업무 지식과 규칙을 기억하게 된다. Jamie는 이를 업무별로 팀원을 한 명씩 늘려가는 과정에 가깝다고 표현한다.

보고서 작성 기준

어떤 형식으로, 무엇을 담을지

데이터 검증 기준

어디까지 허용하고 언제 멈출지

예외 처리 방식

규칙 밖의 상황을 다루는 법

조직 특화 지식

우리 조직에서만 통하는 맥락

업무 노하우

경험으로 쌓인 판단 기준

💬 Jamie  "업무를 하면서 터득한 지식이 자연스럽게 자산화되는 느낌이에요. 스킬을 하나 더 만들 때마다 그 분야를 잘 아는 팀원이 한 명씩 늘어나는 것 같습니다."

기존에는 개인이 알고 있던 노하우였다면, 이제는 Cowork가 기억하는 조직의 자산이 된다.

업무 중 발견한 규칙과 노하우를 스킬로 축적해 나가는 Jamie 님

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😉 지금 바로 활용해보세요

① Copilot Cowork 보고서 자동화 프롬프트

이번 주 데이터와 지난주 데이터를 비교해줘.
주요 변화 사항을 요약해줘.
신규 추가된 항목을 알려줘.
삭제된 항목을 알려줘.
리스크 가능성이 있는 항목을 표시해줘.
결과는 임원용 주간 보고서 형식으로 작성해줘.
최종 결과에 주요 인사이트를 포함해줘.

② Cowork 검증 프로세스 추가 프롬프트

보고서를 작성하기 전에 다음 검증을 수행해줘.
데이터 소스 간 값 차이를 비교해줘.
차이가 기준값 이상이면 보고서 생성을 중단해줘.
차이 원인을 설명해줘.
검증 결과를 별도 섹션으로 정리해줘.

③ Skill 업데이트 프롬프트

지금까지 전달한 내용을 업무 스킬로 저장해줘.
업무 목적 / 사용 데이터 / 검증 규칙 / 예외 처리 방식 / 보고서 형식
기존 스킬과 충돌하는 내용이 있으면 먼저 알려주고 이후 반영해줘.

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💡 현장에서 본 인사이트

이번 인터뷰를 통해 확인할 수 있었던 메시지는 명확하다. 👉 Copilot Cowork의 핵심 가치는 "업무 실행"이다. 단순히 질문에 답하는 AI가 아니다. 특히 다음 네 가지 영역에서 강력한 가치를 제공한다.

반복 업무 자동화

이해관계자별 개인화

검증 프로세스 내재화

업무 지식 자산화

💬 Jamie  "Copilot Cowork는 업무를 대신해주는 것이 아니라, 각자 잘하는 영역이 다른 동료들과 함께 일하는 것에 가깝습니다."

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🚀 마무리 — 나만의 AI 팀을 만들어보세요

Copilot Cowork를 시작하기 위해 거창한 프로젝트가 필요한 것은 아니다. Jamie는 가장 먼저 반복 업무 하나를 선택해보라고 조언한다. 매주 만드는 보고서, 반복적으로 수행하는 데이터 검증, 주기적으로 작성하는 분석 자료. 이런 업무부터 Cowork에 맡겨보는 것이다.

그리고 업무 기준을 추가하고, 검증 절차를 넣고, 스킬을 업데이트하다 보면 어느 순간 각 분야를 맡아주는 나만의 AI 팀이 만들어진다.

✨ 한 줄 정리

"Copilot Cowork는 단순한 AI 도구가 아니라, 내가 가르칠수록 각 분야가 더 똑똑해지는 나만의 새로운 팀입니다."