이번 글에서는 UiPath가 공개한 Agentic Automation 실제 활용 사례집을 바탕으로,
기업 실무에 바로 대입해볼 수 있는 사례들을 하나씩 보겠습니다.
기업 실무에 바로 대입해볼 수 있는 사례들을 하나씩 보겠습니다.
단순히 좋아졌다가 아닌 어떤 문제가 있었고 → 봇(Bot)·에이전트(Agent)·사람(Human)이 각각 어떤 단계를 맡았고 결과가 어떻게 달라졌는지를 단계별로 따라가 보겠습니다.
Agentic Automation에서는 일하는 주체가 셋입니다.
🤖봇(Bot): 정해진 규칙대로 반복 작업을 수행하는 로봇. 데이터 다운로드, 시스템 입력 등 정확히 시킨 일을 빠르게 처리합니다. |
🧠에이전트(Agent): AI가 판단이 필요한 일을 수행합니다. 데이터를 비교·분석하고, 랭킹을 매기고, 심지어 협상까지 합니다. |
👤사람(Human): 예외 상황, 고위험 케이스, 최종 승인처럼 정 말 사람의 판단이 필요한 순간에만 개입합니다. |
이 삼각 협업 구조가 어떻게 굴러가는지, 첫 번째 사례부터 보겠습니다.
사례 1. 제조업 구매 프로세스 자동화 - Smart Purchase Agent
Smart Purchase Agent는 구매요청(PR)이 들어온 뒤부터 최종 발주(PO)가 생성되기까지의
구매 업무를 AI Agent가 자동으로 지원하는 시스템입니다.
구매 담당자가 일일이 확인하던 견적서 비교, 공급업체 평가, 가격 검토, 협상 필요 여부 판단,
PO 생성 과정을 하나의 흐름으로 자동화하는 방식입니다.
제조 현장에서 특정 부품 구매 요청이 들어오면 담당자는 여러 업체의 견적서를 확인하고
구매 담당자가 일일이 확인하던 견적서 비교, 공급업체 평가, 가격 검토, 협상 필요 여부 판단,
PO 생성 과정을 하나의 흐름으로 자동화하는 방식입니다.
제조 현장에서 특정 부품 구매 요청이 들어오면 담당자는 여러 업체의 견적서를 확인하고
가격, 납기, 조건을 비교해야 합니다.
이후 어떤 업체가 가장 적합한지 판단하고 필요한 경우 가격 협상이나
이후 어떤 업체가 가장 적합한지 판단하고 필요한 경우 가격 협상이나
추가 승인을 진행해야 합니다.
Smart Purchase Agent는 이 과정을 AI Agent와 Bot이 함께 처리합니다.
Bot은 SAP에서 승인된 구매요청을 가져오고, 견적서에서 필요한 가격 정보를 추출합니다.
Smart Purchase Agent는 이 과정을 AI Agent와 Bot이 함께 처리합니다.
Bot은 SAP에서 승인된 구매요청을 가져오고, 견적서에서 필요한 가격 정보를 추출합니다.
이후 AI Agent는 여러 업체의 견적을 비교해 우선순위를 정하고,
가격이나 조건이 적절한지 판단합니다.
필요할 경우 PO팀의 검토를 거친 뒤 SAP에 PO를 생성하고 구매자에게 결과를 전달합니다.
단순히 견적서 데이터를 옮겨 적는 자동화가 아니라, 구매 요청부터 견적 비교, 업체 선정,
단순히 견적서 데이터를 옮겨 적는 자동화가 아니라, 구매 요청부터 견적 비교, 업체 선정,
협상 판단, 발주 생성까지 이어지는 구매 프로세스 전체를 자동화하는 사례라고 볼 수 있습니다.
어떤 상황에 필요할까요?
Smart Purchase Agent는 구매요청이 꾸준히 발생하고,
여러 업체의 견적을 비교해 발주까지 이어지는 업무가 반복되는 조직에 적합합니다.
제조 기업처럼 부품, 자재, 설비와 관련된 구매요청이 정기적으로 발생하는 경우에는
구매 담당자가 매번 업체에 견적을 요청하고, 회신된 견적서를 확인한 뒤
여러 업체의 견적을 비교해 발주까지 이어지는 업무가 반복되는 조직에 적합합니다.
제조 기업처럼 부품, 자재, 설비와 관련된 구매요청이 정기적으로 발생하는 경우에는
구매 담당자가 매번 업체에 견적을 요청하고, 회신된 견적서를 확인한 뒤
가격·납기·조건을 비교해야 합니다.
이후 필요에 따라 협상을 진행하고, 최종 업체를 선정해 발주까지 처리해야 하죠.
문제는 이 과정이 어느 정도 표준화되어 있음에도 불구하고, 실제 업무에서는
이후 필요에 따라 협상을 진행하고, 최종 업체를 선정해 발주까지 처리해야 하죠.
문제는 이 과정이 어느 정도 표준화되어 있음에도 불구하고, 실제 업무에서는
이메일 확인, 견적서 취합, 비교표 작성, 내부 검토, 업체와의 커뮤니케이션에
많은 시간이 소요된다는 점입니다.
Smart Purchase Agent는 구매 프로세스 자체는 정해져 있지만, 처리해야 할
Smart Purchase Agent는 구매 프로세스 자체는 정해져 있지만, 처리해야 할
요청 건수가 많고 업체와의 커뮤니케이션이 반복되어 업무 시간이 지속적으로 소모되는
기업에 적합한 자동화 사례입니다.
구매 방식은 정해져 있는데, 매번 사람이 견적을 모으고 비교하고 확인하느라
구매 방식은 정해져 있는데, 매번 사람이 견적을 모으고 비교하고 확인하느라
시간이 많이 드는 회사라면 바로 검토해볼 만한 Use Case입니다.
Business Problem
사례집에 정리된 도입 전 문제는 다섯 가지입니다.
사례집에 정리된 도입 전 문제는 다섯 가지입니다.
1. 긴 처리 시간: 구매요청 한 건 처리에 5~7일이 걸렸습니다.
요청이 밀리면 생산 일정까지 흔들립니다.
2. 수작업 부담: 이메일을 열어 견적을 분석하고, 회신 없는 업체에 팔로업하고,
조건을 비교하는 일에 담당자의 시간이 통째로 들어갔습니다.
3. 상시 모니터링: 업체와의 커뮤니케이션, 내부 승인 상태를 계속 지켜봐야 했습니다.
잠깐 놓치면 프로세스가 멈춥니다.
4. 오류 위험: 여러 건의 거래와 수많은 데이터 포인트를 동시에 다루다 보니
실수가 생기기 쉬운 구조였습니다.
5. 상시적 영향: 이 문제가 일회성이 아니라, 매번 발생하는 다수의 PR과 PO에
반복적으로 영향을 미쳤습니다.
How it works
🤖 ① SAP에서 승인된 구매요청 다운로드
봇이 SAP에 접속해 승인 완료된 PR을 가져옵니다.
사람이 시스템을 열어 확인하던 일이 사라집니다.
🤖 ② Document Understanding으로 업체 견적서에서 가격 데이터 추출
🤖 ② Document Understanding으로 업체 견적서에서 가격 데이터 추출
업체마다 견적서 양식이 제각각이어도, Document Understanding 기술이 필요한 가격 정보를 뽑아냅니다. 견적서를 한 장씩 열어 엑셀에 옮겨 적던 작업이 여기서 끝납니다.
🧠 ③ 가격 비교표와 업체 랭킹 생성
🧠 ③ 가격 비교표와 업체 랭킹 생성
여기서부터 AI Agent의 영역입니다.
단순히 가격만 나열하는 게 아니라, 업체별 과거 성과 이력을 반영해
단순히 가격만 나열하는 게 아니라, 업체별 과거 성과 이력을 반영해
비교표를 만들고 업체 순위를 매깁니다.
싸지만 납기를 자주 어기는 업체와 조금 비싸도 믿을 만한 업체를 구분하는,
경험 많은 구매 담당자의 감각을 데이터로 구현한 셈입니다.
🧠 ④ 구매팀 가이드라인과 제품 카탈로그에 따라 업체와 협상
🧠 ④ 구매팀 가이드라인과 제품 카탈로그에 따라 업체와 협상
AI Agent가 PO팀이 정한 협상 가이드라인과 제품 카탈로그를 기준으로 업체와 직접 협상합니다.
AI가 마음대로 하는 게 아니라, 회사가 정한 규칙의 테두리 안에서 움직인다는 점이 핵심입니다.
👤 ⑤ 추가 협상 또는 승인이 필요하면 PO팀 개입
👤 ⑤ 추가 협상 또는 승인이 필요하면 PO팀 개입
AI Agent 선에서 정리되지 않는 협상, 최종 승인이 필요한 건은 사람에게 넘어옵니다.
사람이 프로세스에서 배제되는 게 아니라, 판단이 필요한 지점에만 정확히 투입되는 구조입니다.
🤖 ⑥ SAP에 PO 생성 및 PO 트래커 업데이트
🤖 ⑥ SAP에 PO 생성 및 PO 트래커 업데이트
협상이 끝나면 봇이 SAP에 발주서를 생성하고 트래커까지 갱신합니다.
🤖 ⑦ 구매자에게 확인 이메일 발송
마지막으로 봇이 요청자에게 완료 메일을 보내며 한 사이클이 마무리됩니다.
Benefits
1. 처리 시간 단축: PR 1건당 5~7일 → 2일 이내
2. 수작업 최소화: 90% 감소. 담당자의 하루가 완전히 달라지는 수치입니다.
3. 오류 감소: 사실상 거의 제거 수준
4. 협상력 강화: 더 나은 가격 조건 확보와 체계적인 업체 관리
5. 비용 절감: 인력을 늘리지 않고 달성한 절감이라는 점이 포인트입니다.
활용 솔루션
UiPath Maestro | UiPath IXP | Integration Service | Data Service
1. 처리 시간 단축: PR 1건당 5~7일 → 2일 이내
2. 수작업 최소화: 90% 감소. 담당자의 하루가 완전히 달라지는 수치입니다.
3. 오류 감소: 사실상 거의 제거 수준
4. 협상력 강화: 더 나은 가격 조건 확보와 체계적인 업체 관리
5. 비용 절감: 인력을 늘리지 않고 달성한 절감이라는 점이 포인트입니다.
활용 솔루션
UiPath Maestro | UiPath IXP | Integration Service | Data Service
사례 2. 채용 및 지원자 선별 자동화 - Recruit & Screening Agent
Recruit & Screening Agent는 지원서와 이력서가 접수된 뒤부터 1차 선별, 면접 질문 생성,
후보자 평가 리포트 작성까지의 채용 초기 업무를 AI Agent가 지원하는 시스템입니다.
채용 담당자가 일일이 확인하던 지원자 정보 검토, 자격 요건 확인, 경력 및 이직 이력 확인,
지역·업계 경험 검토, 면접 질문 작성 과정을 하나의 흐름으로 자동화하는 방식입니다.
기업에서 새로운 포지션에 대한 지원자가 들어오면 담당자는 각 지원자의 이력서를 확인하고
직무 요건에 맞는 경험과 역량을 갖추고 있는지 검토해야 합니다.
후보자 평가 리포트 작성까지의 채용 초기 업무를 AI Agent가 지원하는 시스템입니다.
채용 담당자가 일일이 확인하던 지원자 정보 검토, 자격 요건 확인, 경력 및 이직 이력 확인,
지역·업계 경험 검토, 면접 질문 작성 과정을 하나의 흐름으로 자동화하는 방식입니다.
기업에서 새로운 포지션에 대한 지원자가 들어오면 담당자는 각 지원자의 이력서를 확인하고
직무 요건에 맞는 경험과 역량을 갖추고 있는지 검토해야 합니다.
지원자의 경력 변화, 근무 지역, 관련 업계 경험 등을 함께 살펴보고,
이후 면접에서 확인해야 할 질문까지 준비해야 합니다.
Recruit & Screening Agent는 이 과정을 AI Agent와 Bot이 함께 처리합니다. Bot은 지원서와 이력서를 수집하고, 지원자 정보를 정리합니다.
이후 AI Agent는 자격 요건, 이직 이력, 지역, 업계 경험, 나이 등 사전에 정의된 기준을
바탕으로 지원자를 1차 선별합니다.
지원자의 이력과 직무 요건을 바탕으로 맞춤형 면접 질문을 생성하고,
면접 내용을 기록·전사한 뒤 정해진 평가 기준에 따라 후보자를 평가합니다.
마지막으로 AI Agent는 평가 결과를 바탕으로 후보자별 리포트와 추천 의견을 생성해 채용 담당자가 더 빠르고 일관된 기준으로 지원자를 검토할 수 있도록 돕습니다.
마지막으로 AI Agent는 평가 결과를 바탕으로 후보자별 리포트와 추천 의견을 생성해 채용 담당자가 더 빠르고 일관된 기준으로 지원자를 검토할 수 있도록 돕습니다.
어떤 상황에 필요할까요?
Recruit & Screening Agent는 지원자가 많이 몰리는 채용 환경이나, 사람과 직무를 빠르게 매칭해야 하는 조직에 적합합니다.
채용 기준이 정해져 있더라도 실제 업무에서는 담당자가 지원자의 자격 요건, 경력, 이직 이력, 근무 가능 지역, 업계 경험 등을 직접 확인해야 합니다.
이 과정에서 담당자마다 판단 기준이 조금씩 달라질 수 있고,
지원자 수가 많아질수록 검토 속도와 평가 일관성을 동시에 유지하기 어려워집니다.
지원서와 이력서를 바탕으로 사전에 정의된 기준에 따라 후보자를 1차 검토하고,
면접에서 확인해야 할 질문을 생성하며, 이후 평가 결과를 정리해 채용 담당자의 의사결정을 돕습니다.
채용 기준은 명확하지만 그 기준을 매번 사람이 이력서 하나하나에 직접 적용하느라
시간이 오래 걸리는 조직이라면 검토해볼 만한 Use Case입니다. 단순히 이력서를 빠르게 읽는 것을 넘어, 지원자 선별의 속도와 평가 기준의 일관성을 함께 높이는 데 활용할 수 있습니다.
채용 기준이 정해져 있더라도 실제 업무에서는 담당자가 지원자의 자격 요건, 경력, 이직 이력, 근무 가능 지역, 업계 경험 등을 직접 확인해야 합니다.
이 과정에서 담당자마다 판단 기준이 조금씩 달라질 수 있고,
지원자 수가 많아질수록 검토 속도와 평가 일관성을 동시에 유지하기 어려워집니다.
지원서와 이력서를 바탕으로 사전에 정의된 기준에 따라 후보자를 1차 검토하고,
면접에서 확인해야 할 질문을 생성하며, 이후 평가 결과를 정리해 채용 담당자의 의사결정을 돕습니다.
채용 기준은 명확하지만 그 기준을 매번 사람이 이력서 하나하나에 직접 적용하느라
시간이 오래 걸리는 조직이라면 검토해볼 만한 Use Case입니다. 단순히 이력서를 빠르게 읽는 것을 넘어, 지원자 선별의 속도와 평가 기준의 일관성을 함께 높이는 데 활용할 수 있습니다.
Business Problem
채용팀이 겪던 문제는 다섯 가지로 정리됩니다.
1. 선별의 어려움: 수많은 지원자 중 정말 적합한 사람을 가려내는 것 자체가 쉽지 않았습니다.
2. 미스매치 리스크: 판단 기준이 흔들리면서 잘못된 매칭이 채용 실패로 이어지는 경우가 있었습니다.
3. 신뢰도 문제: 매칭 품질이 떨어지면 회사의 신뢰도에도 영향을 미쳤습니다.
4. 시간 소모: 이력서를 한 장씩 검토하는 수작업 스크리닝에 상당한 시간이 들었습니다.
5. 대규모 영향: 4조 엔 규모 산업에서 이 비효율은 매번 대량의 지원 건에 반복적으로 영향을 미쳤습니다.
2. 미스매치 리스크: 판단 기준이 흔들리면서 잘못된 매칭이 채용 실패로 이어지는 경우가 있었습니다.
3. 신뢰도 문제: 매칭 품질이 떨어지면 회사의 신뢰도에도 영향을 미쳤습니다.
4. 시간 소모: 이력서를 한 장씩 검토하는 수작업 스크리닝에 상당한 시간이 들었습니다.
5. 대규모 영향: 4조 엔 규모 산업에서 이 비효율은 매번 대량의 지원 건에 반복적으로 영향을 미쳤습니다.
How it works
🤖① 지원서와 이력서 접수
지원자가 제출한 서류를 Bot이 받아 시스템에 정리합니다.
🧠② 자격요건·이직이력·지역·산업경험·연령 기준으로 1차 스크리닝
AI Agent가 정해진 기준에 따라 지원자를 걸러냅니다.
사람마다 다르게 적용하던 기준이 여기서는 항상 동일하게 적용됩니다.
🧠③ 맞춤형 면접 질문 생성
사람마다 다르게 적용하던 기준이 여기서는 항상 동일하게 적용됩니다.
🧠③ 맞춤형 면접 질문 생성
모든 지원자에게 같은 질문지를 쓰는 대신, AI Agent가 지원자별 이력에 맞는 면접 질문을 만듭니다. 면접관은 준비 시간을 아끼고 면접의 밀도는 올라갑니다.
🤖④ 면접 녹음 및 녹취
🤖④ 면접 녹음 및 녹취
면접 내용을 Bot이 기록하고 텍스트로 변환합니다.
🧠⑤ 사전 정의된 기준으로 후보 평가
🧠⑤ 사전 정의된 기준으로 후보 평가
녹취록과 지원 정보를 바탕으로 AI Agent가 정해진 기준에 따라 후보를 평가합니다.
🧠⑥ 리포트 및 추천 생성
🧠⑥ 리포트 및 추천 생성
최종 평가 리포트와 추천 결과를 만들어 채용 담당자에게 전달합니다.
담당자는 이 리포트를 근거로 최종 결정만 하면 됩니다.
담당자는 이 리포트를 근거로 최종 결정만 하면 됩니다.
Benefits
1. 스크리닝 효율·정확도 향상
2. 1차 검토에 드는 시간·노력 절감
3. 담당자마다 다르던 평가 기준을 일관되게 정립
4. 적합한 후보를 더 빠르게 발굴
5. 이직률 감소와 고객 만족도 개선 가능성
활용 솔루션: UiPath Maestro I UiPath IXP
1. 스크리닝 효율·정확도 향상
2. 1차 검토에 드는 시간·노력 절감
3. 담당자마다 다르던 평가 기준을 일관되게 정립
4. 적합한 후보를 더 빠르게 발굴
5. 이직률 감소와 고객 만족도 개선 가능성
활용 솔루션: UiPath Maestro I UiPath IXP
사례 3. 물류 패널티 처리 자동화 - Logistic Penalty Processing Agent
물류 패널티란?
배송 지연, 납품 오류, 수량 차이, 서류 누락 등 물류 과정에서 약속한 조건이 지켜지지 않았을 때
고객사나 거래처가 부과하는 벌금성 비용이에요.
배송이 지연되거나, 납품 수량이 맞지 않거나, 필요한 서류가 누락되는 경우
고객사나 거래처가 부과하는 벌금성 비용이에요.
배송이 지연되거나, 납품 수량이 맞지 않거나, 필요한 서류가 누락되는 경우
고객사가 이에 대한 패널티를 청구할 수 있어요.
물류 업무에서는 납기 지연, 배송 조건 불일치, 계약 조항 해석 차이, 커뮤니케이션 누락 등으로 인해 고객사로부터 패널티가 청구되는 경우가 있습니다.
이때 담당자는 패널티 내용을 확인하고, 실제 주문·배송 데이터와 비교한 뒤 해당 패널티를 수락해야 하는지, 거절해야 하는지 판단해야 합니다.
기존에는 담당자가 고객사에서 전달한 패널티 통지 내용을 확인하고, 주문 데이터, 배송 이력, 계약 조건, 이전 커뮤니케이션 내역을 하나씩 찾아보며 근거를 검토해야 했습니다.
이때 담당자는 패널티 내용을 확인하고, 실제 주문·배송 데이터와 비교한 뒤 해당 패널티를 수락해야 하는지, 거절해야 하는지 판단해야 합니다.
기존에는 담당자가 고객사에서 전달한 패널티 통지 내용을 확인하고, 주문 데이터, 배송 이력, 계약 조건, 이전 커뮤니케이션 내역을 하나씩 찾아보며 근거를 검토해야 했습니다.
이후 패널티를 인정할 경우에는 금액 협상을 진행하고, 거절할 경우에는 그 사유를 정리해
고객에게 설명해야 합니다.
어떤 상황에 필요할까요?
Logistic Penalty Processing Agent는 고객사와의 물류 거래가 많고,
배송 지연이나 계약 조건 차이로 인한 패널티 검토가 반복적으로 발생하는 조직에 적합합니다.
배송 지연이나 계약 조건 차이로 인한 패널티 검토가 반복적으로 발생하는 조직에 적합합니다.
제조, 유통, 물류, 식음료처럼 납기와 배송 조건이 중요한 산업에서는 작은 지연이나
기준 차이도 비용 문제로 이어질 수 있습니다.
패널티 검토 업무는 단순히 청구된 금액을 확인하는 일에서 끝나지 않습니다.
실제로는 해당 주문이 언제 접수됐는지, 배송이 언제 완료됐는지, 계약상 허용되는 조건은 무엇인지, 고객과 사전에 어떤 커뮤니케이션이 있었는지까지 함께 확인해야 합니다.
이 과정이 대부분 수작업으로 진행되면 담당자의 검토 시간이 길어지고,
판단 기준이 달라지거나 대응이 늦어질 수 있습니다.
Logistic Penalty Processing Agent는 이런 반복적인 검토 과정을
AI Agent가 지원하도록 설계된 사례입니다.
패널티 내용을 주문·배송 데이터와 비교하고, 계약 조항과 커뮤니케이션 이력을
함께 확인해 수락 또는 거절 판단을 돕습니다.
고객에게 전달할 설명까지 생성해 담당자가 보다 빠르고
일관된 방식으로 대응할 수 있도록 합니다.
패널티 처리 기준은 있지만 매번 주문 내역, 배송 데이터, 계약 조건, 메일 기록을
사람이 직접 찾아보느라 시간이 오래 걸리는 조직이라면 검토해볼 만한 Use Case입니다.
단순한 물류 데이터 확인을 넘어 패널티 판단과 고객 대응까지 연결하는
자동화 사례라고 볼 수 있습니다.
Business Problem
1. 글로벌 컴플라이언스: 지역마다 규정이 달라 일괄 대응이 어렵습니다.
2. 수동 점검의 한계: 시간이 오래 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다.
3. 100% 준수의 어려움: 모든 건을 완벽하게 준수·검증하는 것이 현실적으로 힘든 구조였습니다.
4. 리스크: 패널티 비용, 평판 손상, 나아가 거래 상실까지 이어질 수 있습니다.
5. 현재 프로세스: 점검에 1일, 리포트 작성에 2~3시간이 소요됐습니다.
6. 이슈 해결 속도: 문제 해결까지 평균 20일, 문제를 발견하는 데만 최대 6개월이 걸리는 경우도 있었습니다.
1. 글로벌 컴플라이언스: 지역마다 규정이 달라 일괄 대응이 어렵습니다.
2. 수동 점검의 한계: 시간이 오래 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다.
3. 100% 준수의 어려움: 모든 건을 완벽하게 준수·검증하는 것이 현실적으로 힘든 구조였습니다.
4. 리스크: 패널티 비용, 평판 손상, 나아가 거래 상실까지 이어질 수 있습니다.
5. 현재 프로세스: 점검에 1일, 리포트 작성에 2~3시간이 소요됐습니다.
6. 이슈 해결 속도: 문제 해결까지 평균 20일, 문제를 발견하는 데만 최대 6개월이 걸리는 경우도 있었습니다.
How it works
👤① 고객으로부터 패널티 통지 접수
프로세스의 시작점입니다. 고객사가 보낸 패널티 통지를 접수합니다.
🧠② 패널티 내역 분석 및 주문·배송 데이터 대조
🧠② 패널티 내역 분석 및 주문·배송 데이터 대조
AI Agent가 통지 내용을 주문·배송 데이터와 비교합니다.
실제로 지연이나 오류가 있었는지 데이터로 확인하는 단계입니다.
🧠③ 고객 클레임과 계약 조항 확인
실제로 지연이나 오류가 있었는지 데이터로 확인하는 단계입니다.
🧠③ 고객 클레임과 계약 조항 확인
고객의 주장이 계약서상 어떤 조항에 근거하는지 대조합니다.
계약에 없는 부당한 패널티를 걸러내는 방어선 역할을 합니다.
🧠④ 과거 커뮤니케이션 검증
계약에 없는 부당한 패널티를 걸러내는 방어선 역할을 합니다.
🧠④ 과거 커뮤니케이션 검증
운송·물류 이슈와 관련해 이전에 오간 커뮤니케이션 기록을 확인합니다.
이미 협의된 사안인지 아닌지를 가려냅니다.
🧠⑤ 수용 또는 거절 결정
이미 협의된 사안인지 아닌지를 가려냅니다.
🧠⑤ 수용 또는 거절 결정
지금까지의 분석을 종합해 AI Agent가 패널티를 받아들일지 거절할지 건별로 판단합니다.
🧠⑥ 금액 협상
🧠⑥ 금액 협상
수용하기로 한 건이라도 그대로 지불하지 않고, AI Agent가 패널티 금액을 협상합니다.
🧠⑦ 상세 설명 생성
🧠⑦ 상세 설명 생성
수용이든 거절이든, 근거를 담은 상세 설명을 작성합니다.
🧠⑧ 고객에게 결정 회신
🧠⑧ 고객에게 결정 회신
최종 결정과 근거를 고객에게 전달하며 한 건이 마무리됩니다.
Benefits
1. 점검 시간과 비용 절감
2. 사람의 실수 최소화로 정확도 개선
3. 더 자주, 더 정기적인 점검 가능
4. 평균 이슈 해결 시간 단축
5. 패널티 비용과 평판 손상 감소
활용 솔루션: UiPath IXP I Integration Service I UiPath Autopilot for Everyone
1. 점검 시간과 비용 절감
2. 사람의 실수 최소화로 정확도 개선
3. 더 자주, 더 정기적인 점검 가능
4. 평균 이슈 해결 시간 단축
5. 패널티 비용과 평판 손상 감소
활용 솔루션: UiPath IXP I Integration Service I UiPath Autopilot for Everyone
사례 4. 작업 지시 처리 자동화 - Agentic Work Order Processing
작업 지시 처리 자동화는 현장에서 발생한 작업 요청을 접수한 뒤,
필요한 인력·기술 역량·도구·자재·안전 요건을 확인하고 작업 일정을
필요한 인력·기술 역량·도구·자재·안전 요건을 확인하고 작업 일정을
배정하는 과정을 자동화하는 방식입니다.
현장 기술자가 작업 지시를 제출하면, 담당자가 일일이 사람을 찾고, 자재 재고를 확인하고,
장비 사용 가능 여부를 체크하고, 안전 조건을 검토하던 과정을
현장 기술자가 작업 지시를 제출하면, 담당자가 일일이 사람을 찾고, 자재 재고를 확인하고,
장비 사용 가능 여부를 체크하고, 안전 조건을 검토하던 과정을
AI Agent가 대신 지원하는 구조입니다.
어떤 상황에 필요할까요?
Agentic Work Order Processing은 현장 작업 요청이 자주 발생하고,
작업 배정을 위해 여러 조건을 함께 확인해야 하는 조직에 적합합니다.
설비 관리, 제조 현장, 광업·자원 산업, 플랜트, 유지보수 업무처럼 현장 기술자와 자재, 장비,
안전 요건이 함께 움직이는 환경에서 활용도가 높습니다.
작업 지시 업무는 단순히 요청을 접수하는 것으로 끝나지 않습니다.
해당 작업을 처리할 수 있는 인력이 있는지, 그 사람이 필요한 기술 역량을 갖추고 있는지,
필요한 부품과 도구가 준비되어 있는지, 현장 안전 기준을 충족하는지까지 확인해야 합니다.
이 과정이 수작업으로 진행되면 작업 배정이 늦어지고,
Agentic Work Order Processing은 현장 작업 요청이 자주 발생하고,
작업 배정을 위해 여러 조건을 함께 확인해야 하는 조직에 적합합니다.
설비 관리, 제조 현장, 광업·자원 산업, 플랜트, 유지보수 업무처럼 현장 기술자와 자재, 장비,
안전 요건이 함께 움직이는 환경에서 활용도가 높습니다.
작업 지시 업무는 단순히 요청을 접수하는 것으로 끝나지 않습니다.
해당 작업을 처리할 수 있는 인력이 있는지, 그 사람이 필요한 기술 역량을 갖추고 있는지,
필요한 부품과 도구가 준비되어 있는지, 현장 안전 기준을 충족하는지까지 확인해야 합니다.
이 과정이 수작업으로 진행되면 작업 배정이 늦어지고,
자재 부족이나 일정 충돌로 인해 현장 대응 속도가 떨어질 수 있습니다.
코디네이터가 근무하지 않는 시간대나 긴급 작업이 발생하는 경우에는
처리 지연이 더 커질 수 있습니다.
담당자가 여러 시스템을 오가며 인력, 재고, 일정, 안전 조건을 확인해야 하기 때문입니다.
Agentic Work Order Processing은 이런 반복적인 확인과 배정 과정을
Agentic Work Order Processing은 이런 반복적인 확인과 배정 과정을
AI Agent가 지원하도록 설계된 사례입니다.
작업 지시를 분석하고, 필요한 자원을 확인하고,
작업 지시를 분석하고, 필요한 자원을 확인하고,
대체 방안까지 제시해 현장 업무가 더 빠르게 진행될 수 있도록 돕습니다.
작업 처리 기준은 정해져 있지만 매번 사람이 인력, 자재, 장비, 안전 조건을 직접 확인하느라
시간이 오래 걸리는 조직이라면 검토해볼 만한 Use Case입니다.
Business Problem
현장에서 반복되던 문제는 다섯 가지입니다.
1. 느린 수작업 처리: 작업 지시 처리 자체가 사람 손을 많이 탔습니다.
2. 높은 지연 비용: 처리가 늦어질수록 손실이 커졌습니다.
3. 제한된 코디네이터 가용성: 조율할 사람이 부족했고 24시간 상주할 수도 없었습니다.
4. 오류가 발생하기 쉬운 업데이트: 여러 시스템에 수동으로 입력하다 보면 실수가 잦았습니다.
5. 복잡한 자원 배분: 인력·장비·부품·안전 요건을 동시에 고려해야 하는 다차원 문제였습니다.
현장에서 반복되던 문제는 다섯 가지입니다.
1. 느린 수작업 처리: 작업 지시 처리 자체가 사람 손을 많이 탔습니다.
2. 높은 지연 비용: 처리가 늦어질수록 손실이 커졌습니다.
3. 제한된 코디네이터 가용성: 조율할 사람이 부족했고 24시간 상주할 수도 없었습니다.
4. 오류가 발생하기 쉬운 업데이트: 여러 시스템에 수동으로 입력하다 보면 실수가 잦았습니다.
5. 복잡한 자원 배분: 인력·장비·부품·안전 요건을 동시에 고려해야 하는 다차원 문제였습니다.
How it works
👤① 현장 기술자가 작업 지시 제출
현장에서 작업 요청을 올리는 것으로 시작합니다.
🧠② 작업 지시 처리 시작
🧠② 작업 지시 처리 시작
AI Agent가 요청을 접수하고 처리에 들어갑니다. 밤이든 주말이든 상관없이 즉시 시작됩니다.
🧠③ SAP에서 인력 가용성·보유 기술 확인
🧠③ SAP에서 인력 가용성·보유 기술 확인
해당 작업을 할 수 있는 사람이 지금 누구인지, 필요한 기술을 가진 인력이 있는지 확인합니다.
🧠④ SAP Ariba와 데이터베이스에서 공구·부품 재고 확인
🧠④ SAP Ariba와 데이터베이스에서 공구·부품 재고 확인
사람이 있어도 부품이 없으면 작업이 불가능하기 때문에,
필요한 공구와 부품의 재고를 확인합니다.
🧠⑤ 현장 안전 요건 검토
🧠⑤ 현장 안전 요건 검토
해당 작업의 안전 요건을 검토합니다.
🧠⑥ 자원 부족 시 대안 생성
🧠⑥ 자원 부족 시 대안 생성
인력이나 부품이 부족할 때 "처리 불가"로 멈추는 대신,
AI Agent가 대안을 직접 만들어 제시합니다.
🧠⑦ 작업 일정 확정 및 시스템 업데이트
조건이 갖춰지면 일정을 잡고 관련 시스템을 갱신합니다.
🧠⑧ 기술자와 코디네이터에게 확인 발송
🧠⑧ 기술자와 코디네이터에게 확인 발송
현장 기술자와 코디네이터 양쪽에 확정 내용을 알립니다.
👤⑨ 필요시 코디네이터가 대안 검토
👤⑨ 필요시 코디네이터가 대안 검토
AI Agent가 만든 대안이 있는 경우, 코디네이터가 검토하고 최종 결정합니다.
Benefits
1. 처리 시간이 며칠에서 몇 시간으로 단축
2. 24시간 연중무휴 처리 가능
3. 업무 외 시간 요청의 처리 전환율 최대 50% 개선
4. 오류 최소화와 현장 비용 절감
5. 프로세스 단순화로 상당한 비용 절감
활용 솔루션: UiPath Maestro I UiPath IXP I Integration Service I Data Service I SAP I SAP Ariba
1. 처리 시간이 며칠에서 몇 시간으로 단축
2. 24시간 연중무휴 처리 가능
3. 업무 외 시간 요청의 처리 전환율 최대 50% 개선
4. 오류 최소화와 현장 비용 절감
5. 프로세스 단순화로 상당한 비용 절감
활용 솔루션: UiPath Maestro I UiPath IXP I Integration Service I Data Service I SAP I SAP Ariba
사례 5. 지능형 회계 처리(AP) 자동화 - Intelligent Accounts Payable Processing Agent
지능형 회계 처리(AP) 자동화는 거래처로부터 받은 송장, 즉 인보이스를 확인하고 구매주문서와 비교한 뒤, 불일치 항목을 검토하고 지급 처리까지 이어지는 업무를 AI Agent가 지원하는 방식입니다.
여기서 AP는 Accounts Payable의 약자로, 회사가 거래처나
여기서 AP는 Accounts Payable의 약자로, 회사가 거래처나
공급업체에 지급해야 할 돈, 매입채무를 의미합니다.
회사가 물건이나 서비스를 구매한 뒤 거래처에서 청구서를 보내오면,
그 청구 내용이 맞는지 확인하고 지급하는 업무입니다.
Intelligent Accounts Payable Processing Agent는 인보이스 수령부터 지급까지,
불일치가 발견됐을 때 원인을 조사하고 해결하는 것까지 매입채무 프로세스 전체를
불일치가 발견됐을 때 원인을 조사하고 해결하는 것까지 매입채무 프로세스 전체를
AI Agent가 처리하는 시스템입니다.
인보이스와 발주서 금액이 안 맞을 때, 기존에는 담당자가 원인을 찾아 업체와
커뮤니케이션까지 직접 해야 했습니다.
이 사례는 연간 3,170만 건, 건당 평균 1.5페이지에 달하는 물량을 다뤄야 했던 만큼,
사람이 일일이 대응하는 방식으로는 감당하기 어려운 규모였습니다.
Bot이 인보이스에서 데이터를 뽑아내면, AI Agent가 매칭 가이드라인을 적용해 발주서와
이 사례는 연간 3,170만 건, 건당 평균 1.5페이지에 달하는 물량을 다뤄야 했던 만큼,
사람이 일일이 대응하는 방식으로는 감당하기 어려운 규모였습니다.
Bot이 인보이스에서 데이터를 뽑아내면, AI Agent가 매칭 가이드라인을 적용해 발주서와
비교하고,불일치가 생기면 원인을 조사해서 직접 해결하거나 업체에 보낼
커뮤니케이션 초안까지 작성합니다. 사람은 정말 필요한 경우에만 개입합니다.
어떤 상황에 필요할까요?
매달 대량의 인보이스를 처리하는 재무·회계 조직, 인보이스와 발주서 금액이 맞지 않을 때마다
담당자가 직접 원인을 추적해야 하는 회사에 적합합니다.
담당자가 직접 원인을 추적해야 하는 회사에 적합합니다.
지급이 늦어지면서 협력사와의 관계가 껄끄러워진 경험이 있는 기업이라면
특히 검토해볼 만합니다.
인보이스 처리량은 계속 느는데, 불일치가 생길 때마다 담당자가 하나하나 원인을 찾아야 한다면 바로 검토해볼 만한 Use Case입니다.
Business Problem
1. 느린 수작업 처리: 인보이스 처리는 대표적인 시간 소모 업무였습니다.
2. 높은 오류율: 전체 인보이스의 최소 20%에서 불일치가 발생했습니다.
3. 전문가 의존: 예외 건 처리가 특정 전문가에게 몰려 병목이 됐습니다.
4. 비효율적 커뮤니케이션: 업체와의 확인·조율이 느리고 비효율적이었습니다.
5. 압도적인 물량: 연간 3,170만 건, 건당 1.5페이지라는 규모 자체가 문제였습니다.
1. 느린 수작업 처리: 인보이스 처리는 대표적인 시간 소모 업무였습니다.
2. 높은 오류율: 전체 인보이스의 최소 20%에서 불일치가 발생했습니다.
3. 전문가 의존: 예외 건 처리가 특정 전문가에게 몰려 병목이 됐습니다.
4. 비효율적 커뮤니케이션: 업체와의 확인·조율이 느리고 비효율적이었습니다.
5. 압도적인 물량: 연간 3,170만 건, 건당 1.5페이지라는 규모 자체가 문제였습니다.
How it works
🤖① 인보이스 데이터 추출
UiPath IXP가 들어온 인보이스에서 금액, 품목, 업체 정보 등 데이터를 추출합니다.
🧠② 매칭 가이드라인 해석·적용
🧠② 매칭 가이드라인 해석·적용
회사의 인보이스-발주서 매칭 가이드라인을 AI Agent가 해석해서 적용합니다.
🧠③ SAP 구매 주문과 데이터 비교
🧠③ SAP 구매 주문과 데이터 비교
추출한 데이터를 SAP의 구매 주문 정보와 대조해 금액·수량·품목이 맞는지 확인합니다.
🧠④ 불일치 조사
🧠④ 불일치 조사
안 맞는 건이 나오면 AI Agent가 원인을 직접 조사합니다.
🧠⑤ 불일치 해결 또는 커뮤니케이션 초안 작성
🧠⑤ 불일치 해결 또는 커뮤니케이션 초안 작성
조사 결과에 따라 문제를 직접 해결하거나, 업체에 보낼 커뮤니케이션 초안을 작성합니다.
👤⑥ 꼭 필요할 때만 사람 개입
👤⑥ 꼭 필요할 때만 사람 개입
시스템이 프로세스 전체를 관리하고, 사람은 정말 필요한 경우에만 투입됩니다.
Benefits
1. 수작업 감소로 사람의 개입 최소화
2. 처리 속도 향상
3. 오류율 감소
4. 복잡한 케이스도 AI Agent가 관리
5. 지급 주기 단축으로 협력사 관계 개선
1. 수작업 감소로 사람의 개입 최소화
2. 처리 속도 향상
3. 오류율 감소
4. 복잡한 케이스도 AI Agent가 관리
5. 지급 주기 단축으로 협력사 관계 개선
활용 솔루션
UiPath Maestro I UiPath IXP I UiPath Communications Mining I Apps I
Integration Service I Data Service
지금까지 살펴본 다섯 가지 사례, 업종도 부서도 전부 다릅니다.
제조업 구매팀, 인사팀, 물류·식음료 기업, 광업 현장, 회계팀. 겹치는 부분이 하나도 없어 보이는데, 자세히 뜯어보면 똑같은 구조가 반복됩니다.
Bot은 데이터를 옮기고, AI Agent는 판단하고, 사람은 정말 중요한 순간에만 나섭니다.
구매에서는 AI Agent가 업체 순위를 매기고 직접 협상했습니다.
채용에서는 지원자를 걸러내고 맞춤 면접 질문까지 만들었습니다.
물류에서는 패널티를 받아들일지 말지 스스로 판단하고 금액을 협상했습니다.
현장에서는 인력과 부품, 안전 요건을 확인하고 대안까지 제시했습니다.
회계에서는 연 3,170만 건의 인보이스 중 안 맞는 건을 찾아 원인을 조사하고 해결했습니다.
다섯 사례 모두에서 눈에 띄는 공통점이 하나 더 있습니다.
처리 시간이 길게는 며칠에서 짧게는 몇 시간으로, 혹은 몇 분으로 줄었다는 겁니다.
기술이 좋아져서만은 아닙니다. 사람이 반복적으로 하던 판단 업무를 AI Agent에게 넘기고, 사
람은 예외 상황과 최종 결정에만 집중하도록 역할을 다시 짰기 때문입니다.
그리고 이 변화에서 사람이 사라진 게 아니라는 점도 분명합니다.
구매팀은 협상 가이드라인을 정하고 최종 승인을 합니다.
코디네이터는 AI Agent가 만든 대안을 검토합니다. 회계 담당자는 정말 필요한 예외 건에만
투입됩니다. 반복 업무의 실무자에서, 프로세스 전체를 설계하고 예외를 판단하는 결정권자로 위치가 바뀐 것뿐입니다.
지금 우리 조직에서 "이건 매번 반복되는데 사람이 판단까지 다 하고 있다"고 느끼는 업무가 있다면, 그 지점이 바로 Agentic Automation을 검토해볼 첫 출발점입니다.
구매든, 채용이든, 물류든, 회계든 오늘 소개한 다섯 가지 사례 중 어딘가에 우리 회사의 상황과 맞닿는 부분이 있을 겁니다.
출처 : UiPath 홈페이지 Agentic AI Use cases 활용 사례