기업의 업무 경쟁력은 이제 AI Agent 도입 여부에 달려 있습니다. 반복적인 승인·분석·검증 작업이 여전히 수작업 중심으로 운영되고 있다면, AI Agent 기반 자동화를 통해 업무 속도와 정확도를 크게 향상할 수 있습니다.
글로벌 자동화 플랫폼인 UiPath 기술을 기반으로, 실제 기업들이 반복적인 승인·분석·검증 작업을 어떻게 AI Agent로 전환했는지, 그리고 이를 통해 얻은 놀라운 성과들을 4가지 핵심 사례를 통해 상세히 살펴보겠습니다.
📌 목차 1. 스마트 구매 에이전트 – 7일 걸리던 PR을 2일 만에 처리해요 2. 언더라이팅 처리 에이전트 – 복잡한 보험 심사도 이제 AI가 지원해요 3. 네트워크 케이블 청구 처리 에이전트-300건 처리하던 업무가 40,000건까지 확장돼요 4. 캠페인 매니저 에이전트 – 마케팅 캠페인을 몇 시간 만에 실행해요 5. Q&A |
1. 스마트 구매 에이전트 – 7일 걸리던 PR을 2일 만에 처리해요
기마트 구매 에이전트는 구매 요청 업무를 Bot – Agent – Human 세 역할로 나눠 처리합니다. 모든 일을 한 번에 자동화하는 구조가 아니라, 업무 성격에 따라 역할을 분리하는 것이 핵심입니다.
기업의 구매 요청 프로세스는 보통 5~7일이 소요돼요. 이메일 확인, 견적 비교, 벤더 협상 등 모든 단계를 사람이 직접 처리하기 때문에 업무가 지연되고 오류 발생 위험도 높습니다. UiPath 스마트 구매 에이전트는 PR의 전체 흐름을 자동화 합니다.
(Business Problem) 왜 스마트 구매 에이전트가 필요한가요?
지나치게 긴 처리 시간:구매 요청 하나당 평균 5~7일이 소요됩니다. |
과도한 수동 작업:이메일 분석, 후속 조치, 단순 비교 작업에 너무 많은 에너지가 낭비됩니다. |
끊임없는 모니터링:커뮤니케이션과 승인 과정을 계속해서 체크해야 하는 번거로움이 있습니다. |
높은 오류 가능성:수많은 데이터 포인트와 트랜잭션을 수동으로 처리하여 휴먼 에러가 발생하기 쉽습니다. |
(How It Works) 스마트 구매 에이전트, 어떻게 작동하나요?
이 시스템은 UiPath의 최첨단 기술 Maestro, IXP, Integration Service 등을 활용하여
Bot - Agent - Human이 유기적으로 협력합니다.
🤖(Bot) SAP에서 승인된 구매 요청(PR)을 자동으로 가져옵니다. |
🤖(Bot) Document Understanding을 통해 공급업체 견적서의 가격 정보를 자동으로 추출 |
🧠 (Agent) 과거 실적 데이터를 기반으로 가격 비교 시트와 업체 순위를 생성합니다. |
🧠 (Agent) 가이드라인과 카탈로그를 바탕으로 공급업체와 직접 협상을 진행합니다. |
👤 (Human) 추가 협상이나 최종 승인이 필요한 경우에만 담당자가 개입합니다. |
🤖(Bot) SAP에 구매 주문을 생성하고 구매자에게 확인 메일을 발송하며 마무리합니다. |
도입 후 기대할 수 있는 변화
스마트 구매 에이전트를 도입하면 구매 팀은 더 이상 단순 반복 작업에 매몰되지 않습니다.
건당 5~7일씩 걸리던 처리 시간을 2일 이내로 대폭 줄입니다. |
사람이 일일이 입력하고 확인하던 노가다 업무의 90%가 사라집니다. |
수작업 시 발생하던 데이터 오기입 등 휴먼 에러를 거의 완벽하게 제거합니다. |
추가 인력 채용 없이도 훨씬 더 많은 양의 구매 업무를 효율적으로 처리하여 운영 비용을 절감합니다. |
2. 언더라이팅 처리 에이전트 – 복잡한 보험 심사도 이제 AI가 지원해요
보험 가입 심사와 증권 발급은 통상 5~20일이 걸릴 만큼 복잡하고 시간이 많이 필요한 업무입니다.
특히 고위험·복잡한 고객 케이스는 반드시 사람이 검토해야 해 전체 프로세스가 더욱 지연됩니다.
UiPath 언더라이팅 처리 에이전트는 이 심사 과정을 전체적으로 자동화합니다.
(Business Problem) 왜 보험 언더라이팅 처리 에이전트가 필요한가요?
언더라이팅 프로세스는 인력 의존도가 높고 노동 집약적입니다. |
보험 증권 발행까지 보통 5~20일이 소요됩니다. |
여러 단계로 구성되어 있으며, 모든 단계가 규칙 기반은 아닙니다. |
복잡하거나 고위험 건은 반드시 전문가의 판단이 필요합니다. |
보험 신청 건수가 많아 운영 부담이 지속적으로 발생합니다. |
(How It Works) 보험 언더라이팅 처리 에이전트, 어떻게 작동하나요?
이 시스템은 UiPath Maestro, IXP, Integration Service, Data Service를 활용하여 Bot – Agent – Human이 역할을 분담해 언더라이팅 프로세스를 자동화합니다.
👤 (Human) 에이전트 또는 브로커가 고객 정보를 시스템에 제출합니다. |
🤖(Bot) 로봇이 제출된 데이터를 저장하고 신청서에서 주요 필드를 자동 추출합니다. |
🧠 (Agent) AI 에이전트가 신청 건의 조건과 맥락을 분석합니다. |
🧠 (Agent)에이전트가 리스크를 판단하고 적정 보험료 및 인수 조건을 산정합니다. |
👤 (Human) 고위험 또는 예외 케이스만 전문가에게 자동 에스컬레이션되어 검토됩니다. |
🤖(Bot) 시스템이 견적서 또는 보험 증권을 자동 생성합니다. |
🤖(Bot) 고객에게 서명 요청 이메일을 발송하며 프로세스를 완료합니다. |
도입 후 기대할 수 있는 변화
보험 인수 심사부터 증권 발행까지 소요 시간을 기존 5~20일 → 2일 이내로 대폭 단축합니다. |
AI 기반 분석으로 리스크 판단의 정확도와 일관성을 동시에 향상시킵니다. |
데이터 수집·검증·분석 등 반복 업무를 자동화하여 언더라이팅 담당자의 수작업 부담을 최소화합니다. |
단순·반복 업무는 시스템이 처리하고, 전문가는 고난도·고부가가치 판단 업무에 집중할 수 있습니다. |
3. 네트워크 케이블 청구 처리 에이전트-300건 처리하던 업무가 40,000건까지 확장돼요
통신사 및 네트워크 기업은 매달 수만 건의 케이블 철거 청구서를 검증해야 합니다.
현장 작업 후 제출되는 네트워크 케이블 철거 클레임은 대부분 사진을 기반으로 검증됩니다.
하지만 클레임 수는 많고 검증은 사람 손에 의존하다 보니 처리 속도와 정확도 모두 한계에 부딪히는 경우가 많습니다. 그러나 실제 사람이 검토할 수 있는 양은 전체의 1%에도 미치지 못해 검증 완료까지 시간이 오래 걸리고 인력 부담도 컸어요.
Network Cable Claim Handler Agent는 Computer Vision과 AI 에이전트를 활용해 케이블 철거 클레임 검증 프로세스를 자동화하고, 사람은 정말 판단이 필요한 경우에만 개입하도록 설계된 Agentic Automation 사례입니다.
(Business Problem) 왜 네트워크 케이블 처리 에이전트가 필요한가요?
네트워크 케이블 철거 클레임이 월 약 40,000건 발생합니다. |
수작업 검증으로 실제 처리량은 1% 미만(월 약 300건) 수준입니다. |
7명의 검증 인력이 과도한 업무 부담에 노출되어 있습니다. |
(How It Works) 네트워크 케이블 처리 에이전트, 어떻게 작동하나요?
이 시스템은 Computer Vision, GenAI Activities, Apps, Integration Service를 활용하여 Bot – Agent – Human이 협업하며 네트워크 케이블 제거 클레임을 자동 처리합니다.
👤 (Human) 현장 작업자가 케이블 제거 클레임을 사진과 함께 제출합니다. |
🤖(Bot) 로봇이 제출된 이미지를 자동으로 저장합니다. |
🤖(Bot) Computer Vision 기반으로 사진 내 케이블 및 관련 객체를 자동 감지합니다. |
🧠 (Agent) AI 에이전트가 감지 결과를 바탕으로 내부 정책 및 규정에 따라 클레임을 분석합니다. |
🧠 (Agent) 정상 케이스는 자동 승인하고, 판단이 어려운 경우에만 사람에게 에스컬레이션합니다. |
👤 (Human) 최종 승인 또는 반려 결과가 시스템에 업데이트되며 프로세스가 완료됩니다. |
도입 후 기대할 수 있는 변화
월 40,000건의 클레임 처리 가능 (기존 수작업 대비 약 300건 → 40,000건) 합니다. |
사진 분석 기반 자동 판단으로 클레임 검증 속도를 대폭 향상합니다. |
사람이 직접 처리하던 반복 검증 업무를 최소화하여 검증 담당자의 부담을 크게 줄입니다 |
사람은 예외·복잡 케이스에만 집중하여 더 높은 품질의 의사결정이 가능합니다. |
4. 캠페인 매니저 에이전트 – 마케팅 캠페인을 몇 시간 만에 실행해요
마케팅 캠페인은 아이디어 도출부터 콘텐츠 제작, 승인, 실행, 성과 분석까지 여러 단계가 얽혀 있는 복잡한 업무입니다. 대부분의 과정이 수작업과 시스템 간 이동에 의존하다 보니 캠페인 준비에 많은 시간이 소요되고, 수정과 재작업이 반복되는 경우가 많습니다.
(Business Problem) 왜 캠페인 매니저 에이전트가 필요한가요?
캠페인 1건당 평균 20시간 이상 소요됩니다. |
문법 오류·오타 등으로 약 60% 재작업 발생합니다. |
테스트 설계 및 실행에 10시간 이상 소요됩니다. |
여러 시스템을 오가며 캠페인·리드 관리 필요합니다. |
(How It Works) 캠페인 매니저 에이전트, 어떻게 작동하나요?
👤 (Human) 마케팅 담당자가 캠페인 아이디어를 제출합니다. |
🧠 (Agent) Salesforce에 캠페인 정보를 생성하고, 관련 데이터를 분석합니다. |
🧠 (Agent) 검토를 위한 비즈니스 케이스를 자동으로 생성합니다. |
🧠 (Agent) 비즈니스 케이스 승인 후 캠페인 콘텐츠를 생성합니다. |
👤 (Human) Action Center에서 콘텐츠를 검토하고 수정 사항을 반영합니다. |
🧠 (Agent) 캠페인을 자동 실행하고 Salesforce와 데이터를 동기화합니다. |
🧠 (Agent) A/B 테스트를 수행하여 캠페인 성과를 비교 분석합니다. |
🧠 (Agent) 성과 지표를 시각화하여 최적화를 위한 인사이트를 제공합니다. |
도입 후 기대할 수 있는 변화
캠페인 1건당 20시간 이상 소요되던 준비 과정이 자동화됩니다. |
문법 오류, 오타, 반복 수정 등으로 발생하던 재작업 비율을 최소화하여 운영 효율이 개선됩니다. |
콘텐츠 생성, 승인, 실행이 연결되면서 캠페인 출시 속도가 눈에 띄게 빨라집니다. |
반복적인 운영 업무는 시스템이 처리하고, 마케터는 전략·성과·의사결정에 집중할 수 있습니다. |
AI Agent는 단순 반복 업무 자동화를 넘어서 판단–실행–최적화까지 스스로 수행하는 지능형 업무 시스템이입니다.
7일 → 2일, 20일 → 2일, 300건 → 40,000건, 20시간 → 몇 시간 업무 속도와 고객 만족도는 높아지고
비용과 오류는 줄어드는 효과를 동시에 얻을 수 있습니다.
이번 글에서 살펴본 스마트 구매, 보험 언더라이팅, 네트워크 클레임, 캠페인 운영 사례는 모두 하나의 공통점을 가지고 있습니다. AI Agent는 사람을 대체하기 위해 존재하는 것이 아니라, 사람이 잘할 수 없는 반복·확인·정리·연결 업무를 대신 처리합니다.
그 결과, 업무는 더 빨라지고, 판단은 더 정확해지며, 사람은 정말 중요한 결정과 예외 처리에 집중할 수 있게 됩니다.
AI Agent 도입의 핵심은 기술 그 자체가 아니라 업무 구조를 어떻게 나누고, 어떤 역할을 사람에게 남길 것인가에 있습니다.
이제 자동화는 “할 수 있느냐”의 문제가 아니라 “어디까지 맡길 것인가”를 설계하는 단계로 넘어왔습니다.
다음 글에서는 물류 패널티 처리 에이전트, 보건·안전 검사 에이전트, 작업 지시 처리 에이전트 등 현장과 운영 영역에서 실제로 활용되는 AI Agent 사례를 살펴볼 예정입니다.
AI Agent 사례 ② - AI 에이전트가 만든 3가지 변화
Q&A
Q. AI Agent가 모든 업무를 자동화하나요? 사람이 개입할 필요는 없나요?
A. 모든 업무를 100% 자동화하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에,복잡·고위험 케이스는 사람이 검토하는 하이브리드 구조가 가장 효율적이에요. AI는 일상 업무를 대신하고 사람은 전략적 판단을 담당하게 돼요.
KS C&C는 UiPath 공식 파트너예요.
KS C&C는 UiPath Agentic Automation Fast Track Partner로 선정되었으며, AI Agent 기반 자동화를 통해 기업의 End-to-End 업무 혁신을 지원하고 있어요.
고객이 더 빠르고, 더 정확하며, 더 자율적인 디지털 전환을 실현할 수 있도록 돕고 있어요.
AI Agent 기반 자동화를 도입하고 싶으시다면 KS C&C가 기업에 맞는 맞춤형 솔루션을 제안해드릴게요.