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본 논문은 지식·서비스 산업을 중심으로, 직원 만족도와 기업의 재무 성과 간 상호작용을 정량적으로 분석하고, 이를 바탕으로 조직의 리스크를 진단하며 맞춤형 경영 전략을 수립하기 위한 XAI(설명 가능한 인공지능) 기법의 활용 가능성을 탐구한다. 코스피 및 코스닥 상장 기업의 재무정보와 온라인 기업 리뷰 플랫폼 ‘잡플래닛’의 리뷰 데이터를 결합하여, 재무 성과와 직원 만족도를 각각 예측하는 모형을 구축하였다. 재무 성과 예측 모형은 전통적인 머신러닝 기법을 활용하였으며, 직원 만족도 모형은 딥러닝 기반 텍스트 분류 모델(BERT 미세 조정)을 적용하여 개발되었다. 예측 결과를 기반으로, 각 기업은 재무 성과와 직원 만족도에 따라 성장형, 성과 중시형, 만족 중심형, 개선형의 네 가지 유형으로 분류되었으며, SHAP와 LIME 기법을 활용하여 각 모형의 예측에 기여한 주요 요인을 정량화하고 해석하였다. 특히, 재무 성과 모형은 SHAP를 통해 간략히 시각화하였고, 직원 만족도 모형은 LIME을 중심으로 텍스트 리뷰의 긍·부정 요인을 심층적으로 분석하여, 조직별 강점과 약점을 도출하였다. 본 연구의 결과는 경영진 및 HR 담당자가 조직의 내·외부 리스크를 명확히 인지하고, 맞춤형 전략 수립을 위한 의사결정 지원에 활용될 수 있음을 보여준다.