도입사례

업무 성격

검사성적서·중금속 성적서 처리, 생산계획·수주 정보 등록

도입 전

거래처별로 흩어진 성적서 문서를 열어 하나씩 확인하고 시스템에 옮겨 적어야 함

도입 후

RPA가 문서를 자동 수집·정리하고, 생성형 AI가 판단이 필요한 항목(측정값 검토 등)을 함께 처리

지금은 문서를 모으는 RPA와, 측정값을 검토하는 AI가 함께 움직입니다.

업무 성격

다중 채널 주문/재고 데이터 처리, 고객 문의 응대

도입 전

반복 문의 대응에 인력 소요, 채널별 데이터 처리 지연 발생

도입 후

RPA가 데이터 처리를 맡고, 생성형 AI가 문의 응대·판단이 필요한 부분을 함께 처리

봇이 데이터를 처리하고, AI가 답변을 판단합니다.

업무 성격

여행 상품 정보 수집, CRM 등록

도입 전

담당자가 여러 여행사 사이트를 일일이 방문해 상품 정보를 확인하고 옮겨 적어야 함

도입 후

RPA가 매일 자동으로 상품 정보를 수집·정리해 CRM에 등록

앞으로는 수집된 상품 정보를 AI가 요약·추천하는 단계까지 확장할 수 있습니다.

업무 성격

세금계산서·매출/매입 데이터 대사, 정산 처리

도입 전

여러 시스템과 사이트를 오가며 수작업으로 데이터 대사

도입 후

RPA가 데이터 대사·비교·전표 처리까지 자동 수행

앞으로는 이상 거래나 오류 데이터를 AI가 함께 판단하는 방향으로 확장할 수 있습니다.

업무 성격

협력업체 배송정보 취합, 라벨 발행, 수입신고필증 작성

도입 전

10여 개 협력업체 사이트를 매일 일일이 확인해야 함

도입 후

RPA가 배송정보를 자동 취합·등록하고 라벨·서류를 자동 생성

앞으로는 배송 지연 등 이상 상황을 AI가 함께 판단하는 방향으로 확장할 수 있습니다.

업무 성격

신용조회, 담보물 관리, 수수료 정산, 일일 실적 데이터 처리

도입 전

매일 여러 시스템에서 데이터를 추출해 수작업으로 가공·보고

도입 후

RPA가 데이터 추출·가공·보고서 작성까지 자동 처리

앞으로는 리스크나 이상거래를 AI가 함께 판단하는 방향으로 확장할 수 있습니다.

업무 성격

화물 추적, 선적 서류 생성·확정·업로드

도입 전

여러 항공사·고객사 사이트를 오가며 정보를 확인하고 서류를 수작업 처리

도입 후

RPA가 화물 정보 수집부터 서류 처리까지 시스템 간 연동으로 자동 수행

앞으로는 지연 예측이나 이상 상황을 AI가 함께 판단하는 방향으로 확장할 수 있습니다.

업무 성격

계약·접수·입금 등록, 결제 채널 매출 대사

도입 전

여러 시스템과 채널의 정보를 수작업으로 등록·비교

도입 후

RPA가 접점 정보를 자동 등록하고 매출 자료를 자동 대사

앞으로는 고객 문의 분류나 1차 응대를 AI가 함께 처리하는 방향으로 확장할 수 있습니다.