블록체인과 ERP 시스템 통합을 통한 회계·재무 부정 탐지

디자인과학연구방법론(Design Science Research Methodology)을 적용한 연구

초록

본 연구는 기업의 전사적자원관리(ERP) 시스템과 허가형 블록체인(permissioned blockchain)을 통합하여 회계·재무 부정을 탐지하는 기술적 산출물을 설계하는 것을 목적으로 한다. 기존 ERP 시스템은 거래 처리와 재무보고에 강점을 가지지만, 데이터가 특정 조직의 데이터베이스에 집중되고 거래 이후의 변경 이력과 관련자 간 공모를 실시간으로 식별하는 데 한계가 있다. 블록체인은 거래 원장의 무결성, 시간순 기록, 다자간 검증을 제공하지만, 입력되는 데이터 자체가 허위일 경우 이를 자동으로 보장하지 못한다.

이에 본 연구는 Peffers 등(2007)의 디자인과학연구방법론을 적용하여 ERP-블록체인 통합 기반의 회계부정 탐지 프레임워크를 설계한다. 제안 프레임워크는 ERP 거래 데이터, 사용자 권한 정보, 공급업체·고객 마스터 데이터, 승인 이력 및 외부 검증정보를 블록체인에 기록하고, 규칙 기반 탐지와 이상탐지 알고리즘을 결합하여 의심 거래를 식별한다. 또한 스마트계약을 활용하여 거래 승인, 역할분리, 한도 초과, 중복 지급 및 비정상적인 거래 수정에 대한 자동 통제를 구현한다.

본 연구는 블록체인 원장, ERP 연계 미들웨어, 스마트계약, 부정위험 분석모듈로 구성된 설계 산출물을 제시하고, 정확도·재현율·탐지시간·감사추적성 및 시스템 성능을 중심으로 평가계획을 수립한다. 연구 결과는 회계정보시스템 분야에서 블록체인과 ERP의 통합 설계 원리를 제시하고, 기업의 지속적인 내부통제와 감사업무를 지원하는 실무적 기반을 제공할 것으로 기대된다.

주제어: 블록체인, ERP, 회계부정, 재무부정, 내부통제, 디자인과학연구, 스마트계약, 이상탐지

---

1. 서론

1.1 연구 배경

기업의 회계·재무 부정은 허위 매출, 비용의 부적절한 이연, 가공 공급업체 등록, 중복 지급, 승인권한의 남용, 거래처와의 공모 등 다양한 형태로 발생한다. ERP 시스템은 구매·판매·재고·인사·재무 데이터를 통합하여 기업 운영의 효율성과 재무정보의 일관성을 높였지만, 다음과 같은 구조적 한계를 가진다.

첫째, 거래 원장이 일반적으로 단일 기업 또는 특정 시스템 운영자의 통제 아래 관리된다. 둘째, 거래가 입력된 이후 관리자 권한에 의해 데이터가 수정될 가능성이 존재한다. 셋째, 여러 법인이나 거래 당사자가 서로 다른 시스템을 사용할 경우 거래정보의 대조와 검증에 시간이 소요된다. 넷째, 전통적인 감사는 주기적으로 수행되는 경우가 많아 부정 발생과 탐지 사이에 시간적 지연이 발생한다.

블록체인은 거래정보를 여러 참여자에게 분산 기록하고, 합의와 암호학적 연결을 통해 기록의 변경을 어렵게 만든다. 이러한 특성은 회계감사 증거의 무결성과 거래 추적성을 강화하는 데 활용될 수 있다. 다만 블록체인은 입력 데이터의 진실성을 자동으로 보장하지 않으므로, ERP의 마스터 데이터 통제, 사용자 인증, 승인절차, 외부 데이터 검증 및 분석기술과 함께 설계되어야 한다.

COSO의 내부통제 통합체계는 운영, 보고 및 법규준수 목적을 달성하기 위해 통제환경, 위험평가, 통제활동, 정보·의사소통, 모니터링의 통합을 강조한다. 특히 COSO는 내부통제가 재무보고의 신뢰성과 부정위험 관리에 기여해야 한다고 설명한다. COSO 내부통제 통합체계

1.2 연구 목적

본 연구의 목적은 다음과 같다.

1. ERP와 블록체인을 통합한 회계·재무 부정 탐지 프레임워크를 설계한다.
2. 디자인과학연구방법론에 따라 기술적 산출물의 개발과 평가절차를 제시한다.
3. 거래 무결성, 실시간 탐지, 감사추적성 및 내부통제 자동화를 동시에 달성할 수 있는 설계원리를 도출한다.
4. 실제 기업 적용을 위한 기술적·관리적 고려사항을 제시한다.

1.3 연구 질문

본 연구는 다음 연구 질문에 답하고자 한다.

• RQ1: ERP와 블록체인을 통합하여 회계·재무 부정을 탐지하기 위한 핵심 설계요소는 무엇인가?
• RQ2: 블록체인의 불변성과 스마트계약은 ERP 내부통제의 어떤 부분을 강화할 수 있는가?
• RQ3: 제안된 통합 프레임워크는 기존 ERP 기반 부정탐지 방식에 비해 탐지정확도와 감사추적성을 향상시키는가?
• RQ4: ERP-블록체인 통합 구조의 확장성, 개인정보보호 및 운영비용 문제는 어떻게 관리할 수 있는가?

---

2. 이론적 배경

2.1 ERP 시스템과 회계부정

ERP 시스템은 재무회계, 관리회계, 구매, 판매, 생산, 재고 및 인사 기능을 하나의 통합된 정보환경에서 처리한다. 그러나 ERP 데이터가 집중된 구조를 가지는 경우 다음과 같은 부정위험이 발생할 수 있다.

• 동일 거래의 중복 입력 또는 중복 지급
• 승인권한과 실행권한의 충돌
• 비정상적인 사용자 계정 생성
• 거래일자 또는 회계기간의 부적절한 변경
• 비활성 공급업체의 재활성화
• 정상적인 업무시간 외 대규모 거래
• 분할 발주를 통한 승인한도 회피
• 매출·비용의 기간귀속 조작
• 관리자에 의한 거래 취소 및 재입력

따라서 단순히 ERP 데이터를 저장하는 것만으로는 충분하지 않으며, 거래 전후의 승인정보, 사용자 행위, 변경이력 및 관련 거래 간의 관계를 함께 분석해야 한다.

2.2 블록체인의 회계·감사 활용

블록체인의 주요 기능은 다음과 같다.

• 거래의 시간순 기록
• 거래 해시값을 통한 무결성 검증
• 참여기관 간 동일 원장 공유
• 디지털 서명을 통한 행위자 식별
• 스마트계약을 통한 사전 통제 자동화
• 거래 변경 및 취소 이력의 추적

다만 블록체인은 다음의 문제를 해결하지 못한다.

• 허위 데이터를 최초 입력하는 문제
• 권한 있는 사용자의 공모
• 부적절한 외부 데이터 연계
• 개인정보와 영업비밀의 노출
• 거래량 증가에 따른 처리속도 저하

따라서 본 연구는 공개형 블록체인이 아니라 기업 간 제한된 참여자만 접근할 수 있는 허가형 블록체인을 채택한다.

2.3 디자인과학연구방법론

디자인과학연구는 현실의 문제를 해결하기 위한 새로운 산출물을 설계하고 개발한 후 그 유용성을 평가하는 연구 패러다임이다. Hevner 등은 디자인과학연구의 핵심이 인간과 조직의 정보처리 능력을 확장하는 혁신적 산출물을 개발하는 데 있다고 설명한다. Hevner et al. 연구 개요

Peffers 등(2007)은 정보시스템 디자인과학연구를 위한 다음의 단계적 방법론을 제시하였다. Peffers et al. 논문

1. 문제 및 동기 파악
2. 해결목표 정의
3. 설계 및 개발
4. 시연
5. 평가
6. 연구 결과 전달

본 연구는 위 절차에 따라 ERP-블록체인 기반 부정탐지 프레임워크를 설계한다.

---

3. 연구방법

3.1 연구 패러다임

본 연구는 실무 문제 해결을 지향하는 디자인과학연구를 채택한다. 연구의 주요 산출물은 단순한 개념모형이 아니라 다음 요소를 포함하는 설계 산출물이다.

• ERP-블록체인 통합 아키텍처
• 회계부정 탐지 데이터모델
• 스마트계약 기반 통제규칙
• 이상거래 탐지 알고리즘
• 감사추적 및 경보관리 절차
• 시스템 평가모형

3.2 디자인과학연구 절차

단계	연구활동	주요 산출물
문제 인식	ERP 기반 회계부정과 감사추적의 한계 분석	문제정의
목표 설정	통합 시스템의 기능·품질 요구사항 도출	설계목표
설계·개발	아키텍처, 데이터모델, 규칙 및 탐지모형 설계	통합 프레임워크
시연	모의 ERP 거래자료를 이용한 프로토타입 실행	시연 결과
평가	탐지성능, 성능, 감사가능성 및 사용성 평가	평가 결과
전달	학술적·실무적 시사점 정리	연구논문 및 설계원리

---

4. 제안 프레임워크

4.1 전체 구조

제안 프레임워크의 명칭은 **B-ERP-FD(Blockchain-enabled ERP Financial Fraud Detection Framework)**로 정의한다.

프레임워크는 다음 다섯 계층으로 구성된다.

1. ERP 데이터 계층
2. 통합 및 검증 계층
3. 블록체인 원장 계층
4. 부정탐지 분석 계층
5. 감사·대응 계층

4.1.1 ERP 데이터 계층

ERP에서 다음 정보를 추출한다.

• 거래전표
• 매입·매출 거래
• 구매주문서와 입고기록
• 전자세금계산서
• 지급 및 수금정보
• 공급업체·고객 마스터
• 사용자 및 역할정보
• 승인·변경·취소 로그
• 계정과목 및 비용센터 정보

4.1.2 통합 및 검증 계층

ERP와 블록체인 사이에 API 또는 메시지 기반 미들웨어를 배치한다. 이 계층은 다음 기능을 수행한다.

• 데이터 표준화
• 중복거래 확인
• 필수값 검증
• 디지털 서명 확인
• 승인권한 검증
• 거래 해시 생성
• 블록체인 기록 요청
• 이상거래 분석엔진으로의 데이터 전달

4.1.3 블록체인 원장 계층

모든 ERP 원문 데이터를 블록체인에 직접 저장하는 대신, 개인정보와 대용량 문서는 ERP 또는 별도의 보안저장소에 보관하고 블록체인에는 다음 정보를 기록한다.

• 거래 식별자
• 거래 유형
• 거래 금액의 암호화된 참조값
• 작성자 및 승인자 식별자
• 타임스탬프
• 원문 데이터의 해시값
• 이전 거래 또는 관련 문서의 해시
• 승인상태
• 이상탐지 결과
• 취소·수정 이력

이러한 구조는 블록체인의 무결성과 개인정보보호 사이의 균형을 유지하기 위한 것이다.

4.1.4 부정탐지 분석 계층

부정탐지 분석은 세 가지 방식으로 구성한다.

첫째, 규칙 기반 탐지

• 동일 송장번호의 중복 지급
• 승인한도 초과
• 발주 없이 발생한 지급
• 동일 계좌를 공유하는 다수 공급업체
• 거래일자와 승인일자의 비정상적 순서
• 역할분리 원칙 위반
• 업무시간 외 고액 거래
• 취소 후 유사 거래 재입력

둘째, 통계·이상탐지

• 거래금액의 급격한 변화
• 공급업체별 정상 패턴에서의 이탈
• 특정 사용자 거래빈도의 비정상적 증가
• 월말·분기말 거래 집중
• 비정상적인 계정과목 조합
• 반복적인 반올림 금액
• 특정 거래처와의 편중 거래

셋째, 관계 기반 분석

거래처, 사용자, 계좌, 승인자, 비용센터 및 문서 간 연결관계를 그래프로 표현한다. 이후 다음과 같은 공모 가능성을 분석한다.

• 동일 계좌를 사용하는 여러 공급업체
• 동일 IP 또는 장치에서 생성된 여러 사용자 계정
• 특정 승인자와 특정 거래처의 반복적 연결
• 서로 다른 법인 간 순환거래
• 거래 취소와 재입력의 반복 패턴

4.2 스마트계약 기반 내부통제

스마트계약은 다음의 통제규칙을 자동 실행한다.

IF 거래금액 > 승인한도
THEN 추가 승인 요구

IF 작성자 = 승인자
THEN 거래 보류 및 경보 생성

IF 공급업체 계좌가 최근 변경됨
THEN 지급 전 추가 검증 요구

IF 동일 송장번호가 이미 기록됨
THEN 중복 지급 차단

IF ERP 원문 해시값 ≠ 블록체인 해시값
THEN 데이터 무결성 경보 생성

IF 거래 취소 후 동일 금액의 재입력이 반복됨
THEN 고위험 거래로 분류

이때 스마트계약은 거래를 무조건 차단하기보다는 위험등급에 따라 차단, 보류, 추가승인 또는 사후검토로 구분하는 것이 적절하다.

4.3 위험점수 산정

개별 거래 (i)의 부정위험 점수는 다음과 같이 정의할 수 있다.

[ R_i = w_1A_i + w_2B_i + w_3U_i + w_4M_i + w_5H_i ]

여기서,

• (A_i): 이상탐지 알고리즘 점수
• (B_i): 블록체인 무결성 검증 결과
• (U_i): 사용자 및 권한 위험점수
• (M_i): 마스터 데이터 위험점수
• (H_i): 거래 이력 및 관계 분석 점수
• (w_1 \sim w_5): 각 요소의 가중치

위험점수에 따라 거래를 다음과 같이 분류한다.

위험등급	처리방식
낮음	정상 처리
중간	추가 검토 후 처리
높음	지급 또는 전표 처리 보류
매우 높음	거래 차단 및 감사담당자 통보

---

5. 연구모형 및 평가계획

5.1 독립변수

• 블록체인 원장 무결성
• 스마트계약 통제 수준
• ERP 데이터 통합 수준
• 이상탐지 분석 수준
• 사용자·권한 관리 수준

5.2 종속변수

• 부정탐지 정확도
• 정밀도(Precision)
• 재현율(Recall)
• F1-score
• 탐지 소요시간
• 감사추적성
• 오탐률
• 시스템 처리성능

5.3 평가 시나리오

모의 ERP 거래자료 또는 익명화된 실제 거래자료를 활용하여 정상거래와 부정거래를 구성한다.

시나리오	부정 유형
S1	중복 송장 및 중복 지급
S2	승인권한 우회
S3	가공 공급업체 등록
S4	고액 거래의 분할 입력
S5	월말 매출 조기 인식
S6	거래 취소 후 재입력
S7	공급업체 계좌 변경 후 지급
S8	사용자와 공급업체 간 공모거래

5.4 비교모형

다음 세 가지 모형을 비교한다.

• M1: 기존 ERP 로그 분석만 사용하는 방식
• M2: ERP 데이터와 이상탐지 알고리즘을 결합한 방식
• M3: ERP, 블록체인, 스마트계약 및 이상탐지를 결합한 제안 방식

5.5 평가 지표

[ Precision = \frac{TP}{TP+FP} ]

[ Recall = \frac{TP}{TP+FN} ]

[ F1 = 2 \times \frac{Precision \times Recall}{Precision + Recall} ]

또한 다음을 측정한다.

• 거래 발생 후 경보 생성까지의 시간
• 거래 원문과 블록체인 기록 간 일치율
• 감사인이 거래의 전체 이력을 재구성하는 데 걸리는 시간
• 초당 처리 가능한 거래 수
• 시스템 응답시간
• 개인정보 노출 가능성
• 탐지 결과에 대한 감사인의 이해가능성

5.6 연구가설

본 연구에서는 다음의 가설을 제안한다.

• H1: ERP와 블록체인을 통합한 시스템은 기존 ERP 기반 방식보다 거래 무결성 검증률이 높을 것이다.
• H2: 스마트계약 기반 승인통제를 적용한 시스템은 승인권한 우회 거래를 더 많이 탐지할 것이다.
• H3: 블록체인과 이상탐지 분석을 결합한 시스템은 ERP 로그만 사용하는 방식보다 부정탐지 재현율이 높을 것이다.
• H4: 통합 시스템은 감사인이 거래의 생성·승인·수정·취소 이력을 추적하는 시간을 감소시킬 것이다.
• H5: 원문 데이터를 오프체인에 보관하고 해시값만 온체인에 기록하는 구조는 개인정보보호와 감사추적성을 동시에 향상시킬 것이다.

---

6. 기대 결과

본 연구에서 제안하는 시스템은 다음과 같은 결과를 제공할 것으로 기대된다.

첫째, 거래 생성 시점부터 승인, 지급, 수정 및 취소까지의 전 과정을 시간순으로 기록할 수 있다. 둘째, 관리자 권한에 의한 사후 변경 여부를 해시값 비교를 통해 검증할 수 있다. 셋째, 스마트계약을 통해 승인한도와 역할분리 규칙을 자동 적용할 수 있다. 넷째, 이상탐지와 관계분석을 결합하여 단일 거래뿐 아니라 거래 네트워크 수준의 공모 가능성을 분석할 수 있다. 다섯째, 감사인은 특정 거래의 원문, 승인자, 관련 문서 및 변경이력을 통합적으로 확인할 수 있다.

단, 블록체인을 도입한다고 해서 회계부정이 자동으로 제거되는 것은 아니다. 블록체인은 기록의 변경을 어렵게 만들지만, 허위 거래가 최초 입력되는 문제를 해결하기 위해서는 ERP 입력통제, 공급업체 검증, 사용자 인증, 외부 데이터 확인 및 감사인의 판단이 함께 필요하다.

---

7. 학문적·실무적 기여

7.1 학문적 기여

본 연구의 학문적 기여는 다음과 같다.

1. ERP, 블록체인, 스마트계약 및 부정탐지 분석을 하나의 디자인과학 산출물로 통합한다.
2. 회계정보시스템 연구에서 블록체인의 기능을 단순한 분산원장에 한정하지 않고 내부통제와 분석기술의 관점에서 확장한다.
3. 블록체인 기반 회계부정 탐지의 설계원리와 평가기준을 제시한다.
4. 디자인과학연구방법론을 활용하여 기술적 산출물의 개발과 평가를 체계화한다.

7.2 실무적 기여

기업과 감사조직은 제안 프레임워크를 다음과 같이 활용할 수 있다.

• 구매·지급 프로세스의 실시간 통제
• 공급업체 마스터 데이터 변경 감시
• 내부감사 대상의 위험기반 선정
• 감사증거의 무결성 검증
• 법인 간 거래 대사
• 회계기간 조작 및 중복 지급 탐지
• 사고 발생 이후 거래경로 재구성

---

8. 한계 및 향후 연구

본 연구는 설계 중심의 연구이므로 다음과 같은 한계가 있다.

첫째, 실제 기업의 부정거래 데이터는 기밀성이 높아 충분한 표본을 확보하기 어렵다. ERP 부정탐지 연구 역시 실제 ERP 데이터의 공개와 비교가 제한된다는 문제가 보고되어 있다. ERP 부정탐지 데이터 관련 연구

둘째, 부정거래는 정상거래보다 발생 빈도가 낮기 때문에 불균형 데이터 문제가 발생할 수 있다. 셋째, 블록체인 네트워크의 참여자들이 담합할 경우 분산원장의 효과가 약화될 수 있다. 넷째, 기업마다 ERP 구조, 계정과목, 승인체계 및 법규가 다르므로 범용적인 규칙을 적용하기 어렵다. 다섯째, 개인정보 및 영업비밀을 블록체인에 기록할 경우 삭제권과 데이터보호 규정과 충돌할 가능성이 있다.

향후 연구에서는 다음의 과제를 수행할 필요가 있다.

• 실제 기업 데이터를 이용한 현장실증
• 머신러닝 및 그래프신경망 기반 공모탐지
• 다국적 기업의 법인 간 거래 검증
• 개인정보보호형 블록체인 구조
• 설명가능한 인공지능 기반 위험점수 산정
• 외부감사 및 규제보고 시스템과의 연계
• 블록체인 도입비용과 탐지효과의 경제성 분석

---

9. 결론

본 연구는 회계·재무 부정 문제를 해결하기 위해 ERP와 허가형 블록체인을 통합하고, 스마트계약과 이상탐지 분석을 결합한 디자인과학연구 기반 프레임워크를 제안하였다. 제안 시스템은 거래 데이터의 무결성, 승인과정의 자동화, 변경이력의 추적성 및 부정위험의 실시간 분석을 지원한다.

특히 블록체인을 단독 기술로 간주하지 않고 ERP 데이터, 내부통제 규칙, 사용자 권한, 분석 알고리즘 및 감사절차를 통합하는 구조로 설계했다는 점에서 의의가 있다. 향후 실제 기업환경에서 제안 프레임워크를 구현하고 비교실험을 수행한다면, 블록체인 기반 회계정보시스템의 부정탐지 효과와 적용조건을 보다 객관적으로 검증할 수 있을 것이다.

---

참고문헌

• COSO. (2013). Internal Control—Integrated Framework. Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission.
• Hevner, A. R., March, S. T., Park, J., & Ram, S. (2004). Design science in information systems research. MIS Quarterly, 28(1), 75–105.
• March, S. T., & Smith, G. F. (1995). Design and natural science research on information technology. Decision Support Systems, 15(4), 251–266.
• Peffers, K., Tuunanen, T., Rothenberger, M. A., & Chatterjee, S. (2007). A design science research methodology for information systems research. Journal of Management Information Systems, 24(3), 45–77.
• Kshetri, N. (2018). Blockchain’s roles in meeting key supply chain management objectives. International Journal of Information Management, 39, 80–89.
• Dai, J., & Vasarhelyi, M. A. (2017). Toward blockchain-based accounting and assurance. Journal of Information Systems, 31(3), 5–21.
• Alles, M. G. (2015). Drivers of the use and facilitators of the evolution of big data by the audit profession. Accounting Horizons, 29(2), 439–449.
• Jans, M., Alles, M. G., & Vasarhelyi, M. A. (2014). A field study on the use of process mining of event logs as an analytical procedure in auditing. The Accounting Review, 89(5), 1751–1773.

※ 위 원고는 학술논문 초안으로 사용할 수 있으며, 실제 제출 전에는 목표 학술지의 인용 형식, 연구윤리, 실증자료 및 통계분석 결과를 추가해야 합니다.