왜 점점 더 많은 상장사들이 XBRL을 ‘직접’ 하려고 할까?
2025년까지 1,800개가 넘는 상장기업이 새롭게 XBRL 디지털 공시 대상에 포함됩니다. 기존 자산 2조 이상 대형사뿐 아니라 중견, 중소 상장사도 본문과 주석 전 구간을 태깅해야 하죠.
하지만 현장의 이야기를 들어보면, 대부분의 기업은 “XBRL은 너무 어렵다”는 반응부터 먼저 나옵니다. 이유는 명확합니다.
XBRL 공시가 어려운 이유는 단순하지 않다
XBRL이 어렵다고 느끼는 이유는 단순한 기술 습득의 문제가 아닙니다. 실무에서 마주치는 벽은 크게 세 가지입니다.
첫째, 택소노미 탐색이 너무 방대합니다.
XBRL에서 사용하는 IFRS·K-IFRS 기준 택소노미 요소는 무려 14만 개에 달합니다. 보고서의 단 한 문장을 태깅하려 해도 평균 수백 개의 후보 중 하나를 골라야 하죠. 이건 단순한 ‘검색’ 문제가 아니라 회계적 해석과 규정 이해를 모두 요구하는 판단 업무입니다.
둘째, 검증 기준이 지나치게 복잡합니다.
단순한 숫자 연결뿐 아니라 산식 오류, 계정 불일치, 블록 태깅 범위 등 FSS가 제공하는 검증 룰만 400개가 넘습니다. 한 줄의 산식만 틀려도 전체 보고서가 반려되고, 다시 의견조회부터 재작업을 반복해야 합니다.
셋째, 스펙이 자주 바뀝니다.
2024년에도 리스 주석, 우발부채 등 신규 항목이 추가되었고, 분기마다 업데이트되는 규정을 추적하지 않으면 제출 시점에 오류가 날 수 있습니다. 이 모든 것이 복합되어 XBRL은 ‘쉽게 하기엔 너무 복잡한 일’이라는 인식이 퍼졌습니다.
그래서 많은 기업들이 ‘외주’를 선택했다
당연히 많은 상장사들이 회계법인이나 컨설팅사에 XBRL 업무를 외주로 맡기기 시작했습니다. 실제 인벡터 고객사 기준, 외주 XBRL의 평균 단가는 1,200만~2,000만원 수준이며, 리드타임은 최소 4~6주입니다.
문제는 여기서 끝나지 않습니다. 외주로 넘긴다고 해서 모든 리스크가 사라지는 건 아니기 때문입니다.
외주를 줘도 해결되지 않는 4가지 문제
비용 부담
기업 내부에서는 한 달 월급보다도 비싼 외주비용을 감당해야 합니다. 특히 공시 빈도가 높은 기업일수록 누적 비용이 부담됩니다.정정공시의 리스크
XBRL을 외주로 맡긴 상장사 중 다수가 제출 후 정정공시를 했습니다. 이유는 단순합니다. 회사 내부 맥락을 모르는 외부 인력이 보고서를 해석하기 때문입니다. 2024년 3월 한 달간만 해도, 대기업 포함 30개 이상의 기업이 XBRL 오류로 정정공시를 냈습니다.책임 소재의 불분명함
외주 업체는 작업만 도와줄 뿐, 공시 책임은 결국 기업에게 있습니다. 오류가 발생하면 설명과 해명, 재작성은 모두 내부 인력 몫입니다.주가에 미치는 영향
실제 내부 분석 결과, 정정공시가 나온 상장사의 주가는 공시 전후 영업일 기준 평균 –2.4% 하락했습니다. 시장은 ‘XBRL 정정’을 단순 실수로 보지 않습니다.
그럼에도 많은 기업이 '직접' 하기를 주저하는 이유
XBRL 공시의 중요성과 리스크를 잘 알고 있음에도 불구하고, 직접 하기를 꺼리는 이유는 단 하나입니다.
"우리가 직접 하기엔 너무 복잡하고 시간이 오래 걸린다."
이런 기업들을 위해 등장한 것이 Invector의 XBRL Editor입니다.
Invector XBRL Editor: 직접 해도 오류 없는 공시
Invector는 엑셀 기반의 인터페이스로, 실무자가 바로 사용할 수 있는 XBRL 작성 환경을 제공합니다. 별도 툴을 배우지 않아도 되고, 기존 보고서를 불러오면 자동으로 추천 태그와 정합성 검사, 산식 검토까지 AI가 처리해 줍니다.
Invector는 지금까지 정정공시율은 0%, 제출 전 오류 검출 정확도는 99.8%를 기록했습니다.
특히 아래와 같은 점에서 고객의 평가가 매우 높습니다:
기존 외주 대비 최대 80% 비용 절감 (XBRL 외주 비용 1000만원 x 4 = 4000만)
Invector XBRL Editor 4분기 비용: 300만원작성 기간 3일 이내로 단축
회사가 곧 책임자 → 리스크 명확
정정공시 걱정 없이 IR, 감사 대응이 수월함
실제로 인벡터를 사용한 코스닥 상장사 한 곳은 “이번 분기에 처음 XBRL을 직접 해봤지만, 에디터 덕분에 처음부터 오류 없이 제출했고, 외부 감리도 한 번에 통과했다”고 전했습니다.
그럼 왜 Invector XBRL Editor는 정확할까요?
1. 회계 문장–택소노미 AI 매칭 모델
인벡터는 수천 건의 과거 XBRL 공시 데이터를 학습한 자체 자연어–XBRL 태그 매핑 모델을 사용합니다.
예를 들어 “유형자산의 감가상각누계액은 ~원입니다”라는 문장을 입력하면, AI는 해당 문장을 [AccumulatedDepreciationOfPropertyPlantAndEquipment] 로 자동 매핑합니다.
이 모델은 텍스트 의미, 재무제표 맥락, 보고서 포맷까지 고려해 정확한 태그 후보 Top 3~5를 제안합니다.
일반 작성기는 단순 검색 기반이라 태그 누락이나 오태깅이 발생하기 쉽지만, Invector는 "의미기반 추천"이 핵심입니다.
2. 산식 오류 방지: 실시간 수식 역산·검증
XBRL 검증 규칙 중 가장 까다로운 것이 산식 오류(계정 간 수식 불일치)입니다.
Invector는 셀 하나만 변경해도 연결된 모든 수식 라인을 실시간으로 역산하고, 검증 규칙에 맞는지 즉시 경고합니다.
예: 총자산 = 유동자산 + 비유동자산 → 셋 중 하나라도 틀리면 알림으로 바로 안내됨.
3. 블록 태깅 자동 추천 (주석 XBRL)
주석 공시는 문단 전체(블록)에 태그를 다는 방식이기 때문에 구간 설정이 어렵습니다.
Invector는 보고서 스타일, 문장 위치, 텍스트 구조를 AI가 분석하여 “여기부터 여기까지는 하나의 태그 블록이다”라는 추천을 제공합니다.
사람은 이를 수동 검토만 하면 되므로, 태그 누락이 거의 없고 속도도 빨라집니다.
4. FSS·IFRS 룰셋을 실시간 업데이트
XBRL 검증에는 FSS, DART, IFRS 각 기관의 수백 개 검증 규칙이 필요합니다.
Invector는 이 모든 룰셋을 클라우드 기반으로 실시간 업데이트하여 항상 최신 상태로 검증합니다.
5. 모든 에러는 "코드"가 아닌 "의미"로 설명
일반적인 XBRL 작성기에서는 오류가 나도 “validation error 405.3” 같은 메시지만 뜹니다.
Invector는 그 오류의 의미, 원인, 위치를 사용자 언어로 풀어서 설명하고 "이렇게 고치면 됩니다"까지 제안합니다.
이로 인해 작성자의 이해도가 빠르고, 재오류 발생률이 현저히 낮아집니다.
마무리: 정정공시 없는 공시, 지금부터 시작할 수 있습니다
공시는 이제 단순한 제출 업무가 아닙니다.
정확한 디지털 공시는 기업의 신뢰, 나아가 주가에도 영향을 미치는 중요한 지표입니다.
지금 시작하세요.
정확하고 빠르며, 비용까지 절감되는 Invector XBRL Editor와 함께라면,
이제 누구나 정정공시 없는 XBRL 공시를 만들 수 있습니다.
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