문서·사무 업무 AI 자동화, 팀리부뜨와 성우하이텍의 성공 사례로 배우는 도입 전략

먼저 결론

팀리부뜨와 성우하이텍의 협업을 통해 문서·사무 업무를 AI로 자동화하여 반복 업무를 줄이고 제조업의 디지털 전환을 가속화합니다.

국립부경대 교원창업기업 팀리부뜨는 성우하이텍과의 협업을 통해 제조업 현장의 문서 및 사무 업무를 AI로 자동화하는 데 성공했습니다. 이 협력은 반복적인 수작업에 소요되는 시간과 노력을 획기적으로 줄여 제조업의 디지털 전환을 가속화하는 실질적인 방안을 제시합니다. AI 자동화 도입을 고려하는 실무자라면, 이 사례를 통해 어떤 기준으로 솔루션을 선택하고 실제 운영 흐름은 어떻게 되는지 구체적으로 파악하는 것이 중요합니다.

AI 자동화 도입, 무엇을 가장 먼저 고려해야 할까요?

팀리부뜨와 성우하이텍의 협업 사례를 성공으로 이끈 핵심은 명확한 목표 설정과 실현 가능한 자동화 범위 정의였습니다. AI 자동화 솔루션 도입 시, 가장 먼저 고려해야 할 것은 해결하고자 하는 구체적인 업무와 자동화를 통해 얻고자 하는 명확한 결과물입니다. 예를 들어, 성우하이텍은 수많은 거래명세서와 입출고 보고서의 수기 입력을 자동화하여 데이터 오류를 줄이고 담당자의 업무 부담을 경감하는 것을 목표로 삼았습니다.

팀리부뜨-성우하이텍 협업 AI 자동화, 왜 성공했을까?

이번 협업의 성공 요인은 다음과 같습니다. 첫째, 현장 업무에 대한 깊은 이해를 바탕으로 실질적인 문제를 해결하는 데 집중했습니다. 둘째, AI 기술을 현실적인 비용과 기술적 난이도 안에서 적용 가능한 수준으로 설계했습니다. 셋째, 도입 후에도 지속적인 성과 측정과 개선이 가능한 운영 체계를 마련했습니다.

AI 자동화 도입 전, 이 체크리스트를 확인하세요

AI 자동화 솔루션을 도입하기 전, 다음 항목들을 꼼꼼히 확인해야 합니다. 이는 잠재적인 문제점을 사전에 파악하고 성공적인 도입 가능성을 높이는 데 도움이 됩니다.

• 해결할 업무 명확화: 어떤 반복적이고 수작업으로 처리되는 문서·사무 업무를 자동화하고 싶은가? (예: 송장 인식 및 데이터 입력, 보고서 취합, 문의 답변 등)
• 기대 결과물 정의: 자동화 후 구체적으로 어떤 성과를 기대하는가? (예: 오류율 50% 감소, 업무 시간 30% 단축, 데이터 처리 속도 2배 향상 등)
• 데이터 준비 상태: 자동화에 필요한 데이터(문서, 양식 등)는 디지털화되어 있고 접근 가능한가? (예: 스캔된 문서의 OCR 인식률, 데이터베이스 연동 가능성)
• 기술적 난이도 및 비용: 솔루션 구축 및 유지보수에 필요한 기술적 역량과 예산은 충분한가? (예: 단순 RPA 적용 vs. 복잡한 AI 모델 개발)
• 사용자 교육 및 지원: 현업 사용자들이 솔루션을 쉽게 배우고 활용할 수 있는 교육 및 지원 체계가 마련되어 있는가?
• 기존 시스템과의 통합: 새로운 AI 솔루션이 기존의 ERP, CRM 등 업무 시스템과 원활하게 연동될 수 있는가?

성우하이텍의 반복 문서 처리, AI 에이전트로 이렇게 자동화했습니다

성우하이텍은 팀리부뜨의 AI 에이전트 솔루션을 활용하여 기존에 수기로 처리하던 거래명세서와 입출고 보고서의 데이터를 자동으로 인식하고 시스템에 입력하는 과정을 자동화했습니다.

시나리오 1: 거래명세서 자동 처리

• 기존 방식: 거래처에서 받은 거래명세서를 사람이 직접 보고 ERP 시스템에 품목, 수량, 단가, 금액 등을 수동으로 입력했습니다. 이 과정에서 오타나 누락이 발생할 수 있었습니다.
• AI 자동화 방식: AI 에이전트가 이메일로 수신된 거래명세서 파일을 자동으로 열어, 텍스트 인식(OCR) 및 자연어 처리(NLP) 기술로 필요한 데이터를 추출합니다. 추출된 데이터는 검증 과정을 거쳐 ERP 시스템에 자동으로 입력됩니다.
• 기대 결과: 거래명세서 입력 오류율 70% 감소, 관련 업무 시간 40% 단축.

시나리오 2: 일별 입출고 보고서 자동 생성

• 기존 방식: 창고 관리 시스템(WMS)에서 일별 입출고 데이터를 수동으로 추출하여 엑셀 등으로 재가공한 후, 경영진에게 보고서 형태로 전달했습니다. 이 과정에 담당자의 추가적인 작업 시간이 소요되었습니다.
• AI 자동화 방식: AI 에이전트가 WMS에서 실시간으로 입출고 데이터를 수집하고, 사전에 정의된 템플릿에 맞춰 보고서를 자동으로 생성합니다. 생성된 보고서는 지정된 담당자에게 자동으로 발송됩니다.
• 기대 결과: 일일 보고서 작성 시간 80% 단축, 보고서 취합의 신속성 확보.

AI 자동화 도입 시 흔히 겪는 어려움과 해결 방안

실패 사례: 팀리부뜨와 성우하이텍은 초기 단계에서 모든 문서를 완벽하게 자동화하려다 어려움을 겪었습니다. 예를 들어, 비정형적인 양식의 오래된 계약서나 팩스 이미지의 경우, AI가 데이터를 정확하게 인식하지 못해 수동 개입이 필요했습니다. 또한, AI 모델 학습에 필요한 충분한 양의 고품질 데이터 확보가 초기에는 쉽지 않았습니다.

해결 방안:

• 점진적 도입: 처음부터 모든 업무를 자동화하기보다, 가장 반복적이고 표준화된 업무부터 단계적으로 자동화 범위를 넓혀가는 것이 안전합니다.
• 데이터 품질 관리: AI 모델의 정확도를 높이기 위해, 학습 데이터의 품질을 지속적으로 관리하고 오류 데이터를 수정하는 프로세스를 구축해야 합니다.
• 인간-AI 협업: AI가 처리하기 어려운 예외 케이스나 복잡한 판단이 필요한 부분은 사람이 개입하여 처리하는 ‘인간-AI 협업’ 모델을 설계합니다. 이는 전체 워크플로우의 효율성을 유지하면서도 정확도를 높이는 방법입니다.

AI 자동화 도입 후, 성과 측정 및 추가 활용은?

AI 자동화 도입 후에는 정의된 목표 대비 실제 성과를 측정하는 것이 중요합니다. 성우하이텍은 데이터 입력 오류율 감소, 업무 처리 시간 단축 등의 정량적 지표와 더불어, 담당자들이 더욱 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 된 정성적 효과도 함께 분석했습니다. 이를 바탕으로, 향후에는 고객 문의 응대 자동화, 재고 예측 정확도 향상 등 더 광범위한 영역으로 AI 자동화 적용을 확대할 계획입니다.

다음 글에서는 국립부경대 교원창업기업 팀리부뜨의 성공 사례를 살펴봅니다.

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다음 액션

다음 글에서는 국립부경대 교원창업기업 팀리부뜨의 성공 사례를 살펴봅니다.

추천 흐름: 업무 자동화는 도구를 늘리기보다 자주 막히는 단계 하나를 먼저 줄이는 방식이 현장 적용 속도가 빠릅니다.