회사의 세무 정리를 유지하는 것은 세무 조사에서 문제를 피하기 위해 필수적입니다. 세무 및 회계 의무는 채택된 세금 제도와 사업자가 수행하는 활동 유형에 따라 다릅니다. 이러한 요구 사항을 충족하면 법률 준수와 운영 위험이 감소됩니다.

더 잘 이해하기 위해서는 실제 이익, 추정 이익, 간이국세제도 및 MEI와 같은 다양한 세제 체계를 아는 것이 중요합니다. 이해를 바탕으로 모든 기업이 합법적이고 체계적으로 활동을 유지하기 위해 따라야 하는 주요 세무 및 회계 의무에 대해 심도 있게 살펴볼 수 있습니다.

세금 의무란 무엇이며 왜 중요한가요?

세금 의무는 기업이 정부에 대해 준수해야 하는 의무로, 세금 납부, 신고서 제출, 세금 문서 발행 등을 포함합니다. 이러한 의무를 이행하지 않으면 벌금, 이자 부과 및 채무 등록이 될 수 있으며, 이는 신용 접근을 어렵게 하고 사업의 평판을 손상시킬 수 있습니다.

주요 세금 의무 중 일부는 다음과 같습니다

- 법인세(IRPJ): 회사의 이익에 부과되는 연방세

순이익에 대한 사회 기여금(CSLL): 사회보장제도 자금 조달을 위한 연방 기여금

사회통합프로그램(PIS): 실업수당 및 임금보조금 지급을 위한 연방 기여금

사회보장기금(코핀스) 기여금: 사회보장기금의 재원을 마련하기 위한 연방 기여금;

- 산업제품세 (IPI): 산업제품에 부과되는 연방세;

- 상품 및 서비스 유통세(ICMS): 상품 유통과 서비스 제공에 부과되는 주 세금;

- 서비스세(ISS): 서비스 제공에 부과되는 지방세;

- 신고서: 연방 세금 부채 및 크레딧 신고서(DCTF), 디지털 회계 장부(ECD), 디지털 세무 장부(EFD) 등;

세금계산서 발행:전자 세금계산서 발행(NF-e) 상품 판매 및 서비스 제공 거래를 문서화하기 위해.

세무 관리에서의 기술적 동반자

기술은 기업의 세무 관리에 있어 큰 동반자가 되어 왔습니다. 기업 관리 시스템(ERP)은 프로세스를 자동화하고, 세금 계산서를 발행하기 쉽게 하며, 정확한 보고서를 생성하고, 법률 준수를 보장합니다. 또한, 회계 시스템 및 전자상거래 플랫폼과의 통합은 시간을 최적화하고 오류의 위험을 줄입니다.

효율적인 세무 관리 팁

기업이 세무 의무를 숙지하고, 해당 업종에 적용되는 모든 요구 사항을 파악하며, 법률 변경 가능성에 대해 최신 정보를 유지하는 것이 필수적입니다. 세금 및 회계 문서의 정리도 필수적이며, 항상 조회 및 감사에 접근할 수 있도록 보장합니다.

기술의 사용은 쉽게 할 수 있다세무 관리프로세스를 자동화하고 세무 관리를 향상시키는 소프트웨어를 통해. 또한, 회계사 또는 세무 컨설턴트의 지도를 받는 것은 법적 준수와 위험 감소에 기여합니다. 마지막으로, 잘 구조화된 세무 계획은 세금 부담을 최적화하고 예상치 못한 재정적 문제를 방지할 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 B2B 스타트업의 성장 방식이 급격히 변화했습니다. 고객 획득 비용(CAC)의 증가, 유료 채널의 포화, 시장의 신뢰 감소는 명백한 문제를 드러냈다: 전통적인 성장 모델은 더 이상 충분하지 않다. 이 맥락에서 평판 주도 성장(RLG)이라는 개념이 등장하는데, 이는 평판을 성장과 수익 가속화의 주요 동력으로 삼는 전략입니다.

평판 주도 성장은 브랜드의 신뢰도, 권위 및 신뢰가 고객 유치, 전환 및 유지에 영향을 미치는 성장 모델입니다. 성공적인 퍼포먼스 마케팅과 공격적인 SDR에만 투자하는 대신, RLG를 적용하는 스타트업들은 시장에서 형성된 신뢰를 바탕으로 고객이 자연스럽게 찾아오는 생태계를 구축합니다.

브랜드 주도 성장(BLG)에서는 강력하고 기억에 남는 브랜드 정체성 구축에 초점을 맞추지만, RLG에서는 성장은 전략적 영향력에서 비롯됩니다. 이 모델을 지배하는 기업들은 단순히 제품이나 서비스를 판매하는 것뿐만 아니라, 해당 분야의 기준이 되어 구매자의 위험 인식을 줄이고 판매 주기를 단축시킵니다.

평판 주도 성장 모델을 따르는 스타트업은 유료 광고나 구매한 트래픽에 과도하게 의존하지 않습니다. 대신, 전략적 PR, 사상 리더십 및 사회적 증거를 통해 가시성을 확보합니다. 전통적인 모델에서는 판매 퍼널이 유료 트래픽, 리드 생성 및 적극적인 접근으로 시작됩니다. RLG에서는 고객들이 더 성숙하고 적은 이의를 가지고 오는데, 이는 회사의 평판이 이미 시장에서 검증되었기 때문입니다. 이로 인해 계약 성사 시간이 단축되며, 고객들에게 안전하고 명백한 선택이 됩니다. 또한, 강한 평판은 유지에 긍정적인 영향을 미칩니다.

평판 주도 성장으로 수익을 어떻게 가속화할 수 있나요?

B2B 스타트업 CMO들은 평판이 단순한 무형의 자산이 아니라 수익을 가속화하는 요소임을 이해해야 합니다. RLG 전략의 실질적인 구현은 다음과 같은 기둥에 기반합니다:

당신의 임원들을 전략적 대변인으로 전환하세요
스타트업의 평판은 종종 그들의 리더들로부터 시작됩니다. CEO와 CMO는 시장에서 활발히 활동하며 지식을 공유하고 토론을 이끌어야 합니다. LinkedIn, 업계 이벤트 및 전문 매체는 이를 위한 필수 채널입니다.

PR 및 자연 언론을 활용하여 사회적 증거를 창출하세요
전략적 차량에 대한 지속적인 존재는 신뢰를 구축합니다. B2B 고객은 위험을 줄이기 위해 외부 검증이 필요합니다.

3. 전략적 파트너십을 통해 신뢰성을 구축하다
탄탄한 플레이어와 제휴하는 스타트업은 시장에서 즉시 더 많은 신뢰를 얻습니다.

당신의 브랜드를 지지하는 옹호자 생태계를 구축하세요
만족한 고객이 최고의 확보 채널입니다. RLG에서는 평판이 디지털 입소문과 전략적 추천을 통해 퍼집니다. 고객의 증언과 임팩트 사례는 어떤 퍼포먼스 캠페인보다 더 강력합니다.

평판 주도 성장은 일시적인 유행이 아니다. 금융 시장에서는 신뢰가 전부인 곳에서, 이 게임을 지배하는 스타트업들은 더 빠르게 고객을 확보하고, 마찰을 적게 하며, 경쟁에 대한 장벽을 쌓아갑니다. 이것을 이해하는 CMO들은 단순한 마케팅 관리자에서 벗어나 성장 전략가로 변모하며, 평판을 실제 확장 동력으로 활용합니다.

이제 질문은 "우리가 브랜드에 얼마나 투자하고 있느냐"가 아니라 "시장 사람들이 우리 브랜드를 첫 비즈니스 접촉 전에 얼마나 신뢰하고 있느냐"입니다.

마케팅 캠페인에 감동한 적이 몇 번이나 되셨나요? 사람들은 사람들과 연결되며, 이는 고객과의 감성적 유대를 강화하기 위해 기업 전략에 점점 더 많이 반영되고 있습니다. 브랜드가 자신의 메시지를 매력적인 이야기로 바꿀 수 있을 때, 그것은 단순한 시장 선택이 아니라 대중의 삶의 일부가 되며, 잘 실행될 경우 브랜드의 평판과 판매에 뛰어난 결과를 가져올 수 있습니다.

현대 소비자는 더 많은 정보를 가지고 있으며, 더 까다롭고, 단순히 제품만 밀어내는 브랜드에 대한 인내심이 적습니다. 우리는 개인화, 목적, 투명성의 시대에 살고 있으며, 자신의 커뮤니케이션을 인간화하고 진정성 있는 경험을 제공하는 브랜드가 분명히 앞서 나가고 있습니다. 그렇기 때문에 인공지능과 자동화의 성장과 함께 인간적 요소가 더욱 중요하게 여겨지게 되었으며, 기술과 감수성을 결합하여 차별화된 경쟁력을 창출하는 기억에 남는 경험을 만드는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

이러한 상황에서 많은 기업들은 감정적 연결을 매우 강하게 만들어 고객들이 진정한 팬이 되도록 하며, 이는 제공되는 제품이나 서비스뿐만 아니라 그 이면에 있는 인간들과도 연결되는 것을 의미합니다. 신경마케팅 연구에 따르면, 이를 증명하는 예로, 순수하게 감성적인 콘텐츠를 담은 캠페인은 이성적인 콘텐츠만을 담은 캠페인보다 약 두 배 더 좋은 성과를 냈습니다. 하지만, 좋은 스토리텔링은 단순한 감정적 연결 그 이상입니다.

잘 만들어지고 잘 전달된 내러티브와 결합될 때, 이 연결은 욕구와 필요를 자극하여 고객이 브랜드의 가치에 공감하게 하고, 브랜드가 자신의 고통과 욕구를 이해하며, 그와 소통하고 있다는 느낌을 주며, 그 뒤에 더 큰 목적이 있음을 인식하게 합니다 – 이는 전환을 이끄는 데 결정적일 수 있습니다.

강력한 브랜드는 판매에 직접적인 영향을 미칩니다. 결국, 충성도 높은 소비자들은 더 자주 구매하고 그 회사를 옹호하며 가족과 친구들에게 추천하는 경향이 있습니다. 또한, 이러한 충성도는 할인 및 프로모션에 대한 민감도를 낮추는 데 도움이 되며, 당신이 가치를 느끼는 것에 대해 비용을 지불합니다. 이해받고 소중하게 여겨진다고 느끼는 고객들은 경쟁사로 이동할 가능성도 적어지며, 이는 고객 유지율 향상에도 기여합니다.

이제 기업들은 어떻게 이러한 감정적 연결을 강화하고 이러한 모든 이점을 얻을 수 있을까요? 먼저 고객을 깊이 있게 이해하세요. 데이터를 사용하여 당신의 고통, 욕망 및 행동을 이해하세요. 콘텐츠가 더 맞춤화될수록 진정한 연결을 형성할 가능성이 더 높아집니다.

이 정보를 바탕으로 진정성 있는 스토리텔링을 만들어보세요. 실제 이야기들을 전하세요, 등장인물, 도전 과제, 감정을 담아서. 좋은 내러티브는 관객의 삶의 상황을 반영하여 공감과 동일시를 불러일으키기 때문에 몰입하게 만든다. 이것을 구축하는 한 가지 팁은 소비자의 감정적 유인을 활용하는 것입니다. 결국 소속감, 향수, 극복, 공감과 같은 감정은 민감하게 사용될 때 메시지를 더 강렬하게 만듭니다.

다양한 채널에서 기억에 남는 경험을 만들어보세요, 투자하는 플랫폼에 관계없이. 캠페인은 브랜드의 감정적 톤을 반영해야 하며, 모든 접점에서 경험이 원활하고 일관되며 매력적이어야 합니다. 이 모든 것은 매우 명확한 목적과 가치에 맞춰져 있어야 하며, 현대 소비자들은 자신을 대변하는 브랜드를 중요시하기 때문입니다. 투명성, 포용성, 지속 가능성 및 사회적 책임은 진실된 소통 시 참여를 이끄는 주제입니다.

고객의 행동과 필요에 대한 가능한 한 많은 정보를 수집하고, 이 대상 고객에게 가장 효과적인 트리거를 이해하며, 결과를 측정하고 전환 지표를 통해 그 영향력을 파악하세요. 이 두 가지 세계(이성 및 감정)를 전략과 감수성으로 균형 있게 조화시키는 브랜드는 더 많이 판매할 뿐만 아니라 더 소중한 것을 얻을 것입니다: 감정적 충성심.

인공지능(AI)은 종종 혁신적인 기술로 간주되며, 효율성, 정밀성을 제공하고 새로운 전략적 기회를 열 수 있습니다. 그러나 기업들이 인공지능의 이점을 누리는 동시에 때때로 간과되는 중요한 도전 과제인 알고리즘 공정성도 대두되고 있다. 이 시스템에 숨겨진 편견은 기업 의사 결정의 효율성뿐만 아니라 중요한 법적, 윤리적, 사회적 결과를 초래할 수 있습니다.

알고리즘 편향의 존재는 특히 기계 학습(머신러닝)의 특성인 인공지능 자체의 특성에 의해 설명될 수 있다. 모델은 역사적 데이터를 기반으로 훈련되며, 이러한 데이터가 편견이나 사회적 왜곡을 반영할 경우, 알고리즘은 자연스럽게 이러한 편견을 지속시키게 됩니다. 정보의 편향 외에도, 알고리즘 자체가 수행하는 가중치 조정이나 대리 데이터(원래 정보를 대체하는 데이터)가 원래 분석에 적합하지 않은 경우 불균형을 초래할 수 있습니다.

이 현상의 대표적인 예는 특히 공공 안전과 같은 민감한 맥락에서 얼굴 인식 사용에서 찾을 수 있습니다. 여러 브라질 도시들은 경찰 활동의 효율성을 높이기 위해 자동화 시스템을 도입했지만, 분석에 따르면 이러한 알고리즘은 특히 흑인과 같은 특정 민족 그룹의 개인을 식별하는 데 있어 종종 심각한 오류를 범하는 것으로 나타났습니다. MIT의 연구원 조이 불라무지니의 연구에 따르면 상업용 알고리즘은 흑인 여성에 대해 30% 이상의 오류율을 보이는 반면, 백인 남성에 대해서는 1% 미만으로 급격히 낮아진다.

브라질 법률: 미래의 더 엄격한 규제

브라질에서는 일반 데이터 보호법(LGPD) 외에도 인공지능 법률 프레임워크(PL nº 2338/2023)가 진행 중이며, 이는 국가 내 인공지능 개발 및 적용에 대한 일반 지침을 규정하고 있습니다.

비록 아직 승인되지 않았지만, 이 법안은 기업이 준수해야 할 권리들을 이미 시사하고 있습니다. 예를 들어: 사전 정보 권리(사용자가 AI 시스템과 상호작용할 때 알릴 권리), 자동화된 결정에 대한 설명 권리, 알고리즘 결정에 이의를 제기할 권리, 알고리즘 편향에 의한 차별 금지 권리 등이 포함됩니다.

이러한 점들은 기업들이 생성형 인공지능 시스템의 투명성을 구현하도록 요구할 것이며(예를 들어, 텍스트나 응답이 기계에 의해 생성되었음을 명확히 하는 것), 모델이 특정 출력을 어떻게 도출했는지 설명하는 감사 메커니즘도 필요하게 될 것이다.

알고리즘 거버넌스: 편향에 대한 해결책

기업에게 알고리즘 편향은 윤리적 영역을 넘어 중요한 전략적 문제로 부상한다. 편향된 알고리즘은 채용, 신용 승인, 시장 분석과 같은 내부 프로세스에서 중요한 결정을 왜곡할 잠재력이 있습니다. 예를 들어, 도시 지역을 주변 지역보다 과대평가하는 지점 성과 분석 알고리즘은(불완전한 데이터 또는 편견으로 인해) 잘못된 투자를 초래할 수 있습니다. 이렇게 숨겨진 편견은 데이터 기반 전략의 효과를 약화시키며, 경영진이 부분적으로 잘못된 정보에 근거한 결정을 내리게 만듭니다.

이 편향들은 수정될 수 있지만, 데이터의 다양성, 프로세스의 투명성, 그리고 다양한 배경과 다학제적 팀의 기술 개발 참여에 초점을 맞춘 알고리즘 거버넌스 구조에 달려 있습니다. 기술 팀의 다양성에 투자함으로써, 예를 들어 기업은 잠재적인 편향의 원천을 더 빠르게 식별할 수 있으며, 다양한 관점이 고려되고 결함이 조기에 감지되도록 보장할 수 있습니다.

또한, 지속적인 모니터링 도구의 사용이 필수적입니다. 이 시스템들은 알고리즘 편향의 표류를 실시간으로 감지하는 데 도움을 주어 신속한 조정을 가능하게 하고 부정적인 영향을 최소화합니다.

투명성은 편향 완화에 있어 또 다른 필수적인 실천입니다. 알고리즘은 블랙박스처럼 작동해서는 안 되며, 명확하고 설명 가능한 시스템으로 작동해야 합니다. 기업이 투명성을 선택할 때 고객, 투자자 및 규제 기관의 신뢰를 얻습니다. 투명성은 외부 감사를 용이하게 하여 인공지능 관리에서 공동 책임 문화를 촉진합니다.

기타 이니셔티브에는 책임 있는 AI 거버넌스를 위한 프레임워크 및 인증 참여가 포함됩니다. 이에는 내부 인공지능 윤리 위원회 설립, 기업 정책 수립 및 국제 표준 채택이 포함됩니다. 예를 들어, ISO/IEC 42001(인공지능 관리), ISO/IEC 27001(정보 보안), ISO/IEC 27701(개인정보 보호)와 같은 프레임워크는 생성형 인공지능이 사용하는 데이터 프로세스의 통제 구조를 구축하는 데 도움을 줍니다. 또 다른 예는 미국 표준기술연구소(NIST)가 권장하는 모범 사례 집합으로, 알고리즘 위험 관리를 안내하며, 편향 감지, 데이터 품질 검증 및 모델의 지속적인 모니터링을 포함합니다.

전문 컨설팅은 이 환경에서 전략적 역할을 수행합니다. 책임 있는 인공지능, 알고리즘 거버넌스 및 규제 준수에 대한 전문성을 갖춘 이들 기업은 조직이 위험을 피하는 것뿐만 아니라 공정성을 경쟁 우위로 전환하는 데 도움을 줍니다. 이 컨설팅의 활동은 위험 평가의 상세한 분석부터 내부 정책 개발까지, 윤리적 인공지능에 관한 기업 교육을 포함하며, 팀이 잠재적인 알고리즘 편견을 식별하고 완화할 준비가 되어 있도록 보장합니다.

이러한 방식으로 알고리즘 편향의 완화는 단순한 예방 조치가 아니라 전략적 접근 방식입니다. 공정 알고리즘에 관심을 갖는 기업들은 사회적 책임을 보여주고, 평판을 강화하며, 법적 제재와 공공 위기로부터 자신을 보호합니다. 공정한 알고리즘은 더 정확하고 균형 잡힌 통찰력을 제공하는 경향이 있어 기업 의사 결정의 효율성을 높이고 시장에서 조직의 경쟁력을 강화합니다.

실비오 소베이라 비에이라, SVX 컨설팅 CEO 겸 헤드 컨설팅