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매일 반복되는 보고서 쓰기부터 손으로 하는 데이터 정리까지. 하루에도 몇 번씩 하는 단순 업무지만, 없애기는 어렵고 그렇다고 계속 사람이 하기엔 너무 비효율적이죠. 그래서 많은 기업이 AI를 활용한 업무 자동화 도입을 고민합니다.
하지만 막상 도입하려 하면 “우리 회사에도 효과가 있을까?” “어떤 업무부터 자동화해야 하지?” “실제로 기업들은 어떻게 활용하고 있을까?” 같은 고민 때문에 쉽게 결정을 내리지 못하는 경우가 많습니다.
그래서 준비했습니다. 국내 기업들은 AI를 활용해 어떤 업무를 자동화했고, 어떤 문제를 해결했을까요? 도입 과정부터 실제 성과까지. AI 전문가 매칭 플랫폼 위시켓이 준비한 5가지 사례를 통해 직접 확인해보세요.
✍️ 이 글의 순서
우선 ‘업무 자동화’의 정의와 대표 유형에 대해 알아보겠습니다. 업무 자동화란 사람이 직접 처리하던 반복적인 업무를 소프트웨어나 AI 기술을 활용해 자동으로 수행하도록 만드는 것을 의미합니다.
예를 들어, 고객 문의에 자동으로 응답하는 챗봇, 문서를 자동으로 분류하고 요약하는 AI, 데이터를 실시간으로 분석해 보고서를 생성하는 시스템 등이 업무 자동화의 대표적인 사례입니다. 이를 통해 기업은 업무 속도를 높이고, 실수를 줄이며, 직원들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다.
특히 최근에는 AI 기술이 발전하면서, 단순 반복 작업뿐만 아니라 의사결정을 지원하고, 복잡한 프로세스를 자동화하는 고도화된 업무 자동화도 가능해지고 있습니다. 최근 한국에서는 KT의 AI 그룹웨어 ‘Works AI’, 신한은행의 업무 비서 ‘AI ONE’ 등이 속속 등장하며 AI 기술을 활용한 업무 자동화 확산에 속도를 내고 있습니다.
기본 정보
AI 챗봇 개발 배경
기존에는 지출결의서나 출장보고서, 회의록을 작성하기 위해 수작업으로 입력해야 하는 번거로움과 시간이 소요되는 문제가 있었습니다. 특히, 보고서나 회의록을 일일이 작성하는 데에 많은 시간이 걸리고, 그 과정에서 발생하는 실수나 누락이 업무의 효율성을 떨어뜨렸습니다.
해결 방안
이를 해결하기 위해 AI 기반 보고서 자동 생성 솔루션을 개발했습니다. 임직원이 제공한 영수증 이미지, 회의 녹음본, 수기 입력값(Markdown 등)을 바탕으로 특정 템플릿(지출결의서, 출장보고서, 회의록)을 자동으로 생성하는 기능을 구현했습니다. 다양한 형식의 입력값을 처리하고, 정확한 보고서를 빠르게 생성하여 업무 효율성을 극대화할 수 있도록 설계되었습니다.
도입 성과
기본 정보
AI 챗봇 개발 배경
해당 고객사는 다양한 기업의 재무·회계 업무를 자동화하는 플랫폼을 운영하며, 법인카드·계좌 지출 내역을 효율적으로 관리하는 서비스를 제공합니다. 기존에는 각 기업마다 법인카드·계좌 지출 규정과 범주가 달라, 수많은 지출 내역을 분류하고 오남용 거래를 식별하는 데 상당한 인력과 시간을 투입해야 했습니다. 특히 계좌 내역의 경우 은행별로 접두·접미 정보가 제각각이라, 정확한 계정 과목 분류에 어려움을 겪어왔습니다.
해결 방안
이러한 문제를 해결하기 위해, AI를 활용한 계정 과목 자동 분류와 지출 규정 오남용 탐지 기능을 도입했습니다. AI 모델에 기업별 맞춤 규정을 입력하면, 카드·계좌 데이터를 일정 주기로 분석하여 적합한 계정 과목을 자동 추천하도록 설계했습니다. 또한 오남용 가능성을 판별하며 정확도와 사유까지 제시하여, 사람이 검수 후 오답 사례를 모델에 피드백함으로써, 지속적인 학습과 정확도 향상이 가능하도록 했습니다.
도입 성과
기본 정보
AI 챗봇 개발 배경
고객사는 매년 12만 건 이상의 반품 리뷰 텍스트를 수기로 분류하며 막대한 시간과 인력을 투입해왔습니다. 이커머스에서 제공하는 객관식 반품사유 카테고리는 개수가 제한적이고 서비스 개선에 치중되어 있어, 상품별로 필요한 정보를 충분히 얻기 어려웠습니다. 전체 반품 리뷰 중 절반가량이 리뷰 텍스트 형태로 작성되는데, 이를 분류하는 과정에서 많은 리소스가 소모되고 일부 고객 의견(VoC)이 누락되는 문제가 발생했습니다.
해결 방안
이에 고객사는 AI 자동화 솔루션을 도입해 리소스 활용 효율을 높이는 동시에 정확도를 높이고, 특정 기간이나 제품군에 대한 집중 분석까지 가능하도록 개선하고자 했습니다.
도입 성과
기본 정보
AI 챗봇 개발 배경
해당 통신사는 방대한 내부 문서와 지식을 관리하는 데 어려움을 겪고 있었습니다. 기존 시스템으로는 정보 검색이 비효율적이고, 부서 간 지식 공유가 원활하지 않아 업무 생산성을 높이기 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 AI 기반 챗봇 시스템을 도입하여 정보 접근성을 높이고, 업무 생산성을 향상시키며, 기업 내 지식 관리와 공유를 체계화하는 방안을 마련했습니다.
해결 방안
이에 해당 통신사는 20,000명 임직원들이 필요한 정보를 신속하고 정확하게 찾을 수 있도록 설계된 AI 기반 챗봇 시스템을 도입했습니다. AI는 HR, 법무, 계약, 구매 등 20여 개 부서의 특화된 전문 지식을 처리하며, 실시간 데이터 통합, 멀티모달 답변 제공, 체계적인 사용 현황 분석 등의 기능을 제공합니다. 또한 강화학습을 통해 지속적으로 성능을 개선하며, Azure EntraID 기반 SSO와 사내 업무 포털 연계를 통해 높은 보안성과 사용자 편의성을 제공합니다.
도입 성과
기본 정보
AI 챗봇 개발 배경
커머스 업계에서는 고객 문의가 많을 수밖에 없으며, 특히 특정 시즌이나 프로모션이 진행될 때는 문의량이 급증해 응대 속도가 느려지는 문제가 발생했습니다. 이로 인해 고객 만족도가 낮아지고, CS 인력의 업무 부담이 증가하면서 전반적인 운영 효율성이 저하되는 상황이 반복되었습니다.
해결 방안
이러한 문제를 해결하기 위해 고객사는 AI 챗봇을 도입해 CS 업무를 최적화했습니다. 챗봇은 상품 페이지에서 실시간 채팅 기능을 제공하며, 고객 문의 내용을 분석해 어떤 상품과 관련된 질문인지 자동으로 분류하는 역할을 합니다. 이를 통해 빠르고 정확한 응대가 가능해졌으며, 고객사는 CS 운영 효율을 극대화하면서도 고객 만족도를 높일 수 있었습니다.
도입 성과
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