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AI AUTOMATION자동화

반복되는 일을
시스템에게 맡기세요.

반복 업무를 분석하고, 고객사의 기존 도구·시스템·업무 흐름에 AI를 적용하는 구축 프로젝트입니다. 문의 분류, 초안 답변, 문서 요약, 리뷰 분석 — 데모 챗봇이 아니라 팀이 이미 쓰는 채널에 붙는 자동화를 설계하고 구축합니다. AI 제품·Agent 자체는 Newon AI의 기업 AI에서 소개합니다.

AI AUTOMATION 문의 → 자동화 흐름 보기 ↓

개요

AI를 쓰고 싶은데,
어디에 붙일지 모릅니다.

문의, 리뷰, 콘텐츠, 문서, 사내 Q&A — 반복되는 업무는 이미 많습니다. AI를 도입하고 싶지만 PoC만 남고 실제 워크플로에는 연결되지 않는 경우가 많습니다.

단발 챗봇이나 범용 도구만 추가하면 프로세스는 그대로이고, 담당자는 여전히 분류·초안·요약을 반복합니다. 필요한 것은 업무 맥락에 맞게 설계된 AI 자동화입니다.

AI AUTOMATION은 반복 업무와 채널·데이터·품질 기준을 먼저 정의합니다. 그다음 분류·초안·요약·라우팅 워크플로를 설계하고, Human-in-the-loop 검수와 가드레일을 두어 실제 운영에 붙는 자동화를 전달합니다.

문제

이런 상황에서 도움이 됩니다.

REPEAT REPLIES

같은 문의·작업을 사람이 반복 분류하고 초안을 쓰는 경우.
담당자가 판단이 필요한 일에 집중하지 못하는 경우.

AI POC STALL

AI PoC는 해봤지만 업무·시스템에 못 붙인 경우.
어디에 AI를 연결할지 우선순위가 없는 경우.

TOOL SPRAWL

도구만 늘고 워크플로가 바뀌지 않는 경우.
채널·CRM·메일·시트가 분리된 경우.

INCONSISTENT OUTPUT

같은 질문에 답변이 달라지는 경우.
브랜드 톤·정책·품질 기준이 없는 경우.

DOC OVERLOAD

긴 문서·회의록·리뷰를 사람이 직접 읽고 정리하는 경우.
요약·분류·추출이 반복되는 경우.

NO GUARDRAILS

AI 출력을 그대로 보내기 어려운 경우.
검수·권한·예외 처리 구조가 없는 경우.

이전 / 이후

수동 반복 vs
Human-in-the-loop 자동화

01

이전

  1. 01

    문의·요청이 여러 채널로 들어온다

  2. 02

    담당자가 일일이 분류하고 초안을 쓴다

  3. 03

    같은 질문에 답변이 달라진다

  4. 04

    처리 현황을 나중에야 파악한다

02

이후

  1. 01

    요청이 자동으로 분류된다

  2. 02

    초안 답변·요약이 먼저 준비된다

  3. 03

    사람은 검수와 예외만 처리한다

  4. 04

    처리 결과가 기록으로 남는다

역량

AI 자동화 구축에 필요한 작업을 한 구조로 진행합니다.

WORK MAPPING

반복 업무, 채널, 데이터 위치, 품질 기준을 확인합니다.
자동화 가치가 큰 구간을 식별합니다.

WORKFLOW DESIGN

입력 → 처리 → 검수 → 결과 흐름을 설계합니다.
사람 검수 포인트와 예외 경로를 포함합니다.

CLASSIFY & ROUTE

문의·요청·피드백을 주제·우선순위·담당자로 분류합니다.
라우팅 규칙과 SLA를 정의합니다.

DRAFT & SUMMARIZE

답변 초안, 문서 요약, 리뷰 클러스터링을 구현합니다.
브랜드 톤과 출력 형식을 맞춥니다.

INTEGRATIONS

웹, 앱, 메일, CRM, 스프레드시트, 내부 도구와 연동합니다.
기존 사용 환경에 AI를 붙입니다.

GUARDRAILS

잘못된 출력을 걸러내는 확인 단계와 권한 범위를 둡니다.
민감·예외 케이스 경로를 설계합니다.

PILOT & TUNE

일부 팀·채널에서 파일럿 운영하며 품질을 조정합니다.
프롬프트·규칙·검수 기준을 개선합니다.

OPS & HANDOFF

운영 가이드와 개선 방법을 정리합니다.
확장·Phase 2 범위를 연결합니다.

활용 예시

이런 AI 자동화를 구축할 수 있습니다.

구축 가능 예시

CUSTOMER

INQUIRY CLASSIFY

고객 문의를 주제·긴급도·담당자로 분류.
FAQ 매칭과 라우팅 자동화.

CUSTOMER

REPLY DRAFT

문의·이메일·채팅에 대한 초안 답변 생성.
사람 검수 후 발송.

INSIGHT

REVIEW ANALYSIS

리뷰·피드백을 주제별로 묶어 개선 포인트 정리.
감성·이슈 클러스터링.

CONTENT

CONTENT DRAFT

공지, 도움말, 마케팅 초안을 톤에 맞춰 생성.
템플릿·가이드 기반.

OPS

DOCUMENT SUMMARY

긴 문서·회의록을 의사결정용 요약으로 압축.
핵심·액션·리스크 추출.

OPS

INTERNAL KNOWLEDGE

분산된 문서를 찾아 근거와 함께 답하는 사내 AI.
권한 범위 내 검색.

OPS

OPS AUTOMATION

데이터 정리, 알림, 반복 리포트 생성.
분류·요약과 연계.

PRODUCT

PRODUCT AI FEATURE

기존 웹·앱에 AI 분류·초안·요약 기능 추가.
사용자·운영자 워크플로에 통합.

예시 워크플로

업무 파악에서 운영 확장까지

MAP

반복 업무, 채널, 데이터, 품질 기준을 확인합니다.
자동화 기회와 우선순위를 정합니다.

  • 업무
  • 채널
  • 데이터

DESIGN

분류·초안·요약·검수 흐름을 설계합니다.
Human-in-the-loop 포인트를 확정합니다.

  • 플로우
  • 검수
  • 예외

BUILD

AI 기능과 연동을 구현합니다.
샘플 데이터로 품질을 검증합니다.

  • Model
  • Prompt
  • API

PILOT

일부 팀·채널에서 파일럿 운영합니다.
출력 품질과 검수 부담을 조정합니다.

  • Pilot
  • Tune
  • Review

EXPAND

검증된 흐름을 다른 업무 영역으로 확장합니다.
운영 가이드와 개선 경로를 연결합니다.

  • Scale
  • Docs
  • Phase 2

프로젝트 입력

프로젝트에 활용하는 정보와 자료를 조합합니다.

  • 반복 업무·프로세스 설명
  • 문의·리뷰·문서 샘플
  • FAQ·정책·가이드
  • 브랜드 톤·답변 템플릿
  • CRM·메일·채팅 로그
  • 내부 지식·문서 저장소
  • API·연동 요구
  • 권한·조직 구조
  • 품질 기준·검수 규칙
  • 기존 자동화·스크립트
  • 성공 지표·KPI
  • 데이터·보안 정책

조직, 채널, 데이터 정책에 따라 실제 입력은 프로젝트마다 달라집니다.

OUTPUT

결과물은 운영 가능한 자동화와 문서로 전달합니다.

프로젝트 범위에 따라 구성은 달라집니다. 아래는 자주 포함되는 항목 예시입니다.

워크플로 구성과 자동화 범위는 프로젝트 목적과 데이터 정책에 따라 달라집니다.

HUMAN-IN-THE-LOOP

AI가 초안을 만들고, 사람은 검수와 판단을 합니다.

분류·초안·요약은 AI가 처리하고, 최종 판단·예외·민감 이슈·브랜드 톤 승인·정책 결정은 사람이 유지합니다. 품질이 안정되면 검수 범위를 단계적으로 조정할 수 있습니다.

01

문의 분류 → 초안 → 사람 검수 → 발송

02

리뷰 클러스터 → 요약 → 담당자 확인

03

문서 요약 → 핵심 추출 → 의사결정자 검토

04

사내 Q&A → 근거 제시 → 권한 내 답변

05

예외·민감 케이스 → 사람 에스컬레이션

06

품질 기준·프롬프트 지속 개선

완전 자동 발송은 초기에 권장하지 않습니다. Human-in-the-loop 구조로 시작해 품질을 확인한 뒤 범위를 넓힙니다.

SCOPE LEVELS

프로젝트 복잡도를 이해하기 위한 구분입니다.

고정 패키지가 아닙니다. 워크플로 수, 연동, 데이터 정책, 검수 깊이에 맞춰 범위를 정합니다.

01FOCUSED PILOT

  • 단일 반복 업무·채널
  • 분류 또는 초안·요약 중 하나
  • Human-in-the-loop 검수
  • 기본 연동 1–2개
  • 파일럿 운영 중심

02MULTI-WORKFLOW BUILD

  • 복수 워크플로·채널
  • 분류·초안·요약 조합
  • CRM·메일·내부 도구 연동
  • 가드레일·감사 로그
  • 운영 가이드 포함

03PLATFORM INTEGRATION

  • 웹·앱·내부 시스템 통합
  • 복수 모델·데이터 소스
  • 권한·테넌트·정책 구조
  • 확장·Phase 2 설계
  • 장기 운영·튜닝 연계

TIMELINE

예상 프로젝트 기간

표시된 기간은 요구사항 확정 및 착수 이후 기본 범위 기준 예상 기간입니다. 기능·화면 수, 외부 연동, 피드백 지연, App Store/Google Play 심사 등에 따라 달라질 수 있습니다.

PROJECT SCOPE

시작가와 기본 범위

AI AUTOMATION

₩2,000,000부터

Business Automation — 핵심 업무 자동화 1건 기준. Domain, Hosting, Server, Paid API, External SaaS, App Store/Google Play 계정 비용 등 외부 비용은 별도일 수 있습니다.

기본 범위

  • Scope워크플로·기능 범위
  • Complexity분류·초안·요약 깊이
  • Timeline일정·리소스
  • IntegrationCRM·메일·API·내부 도구
  • Data policy보안·보관·학습 범위
  • Review depthHuman-in-the-loop 수준
  • Model usageAPI·볼륨
  • Post-launch튜닝·확장

PROCESS

업무 파악부터 운영 인도까지.

  1. DISCOVERY

    반복 업무, 채널, 데이터, 품질 기준을 확인합니다. 자동화 목표와 제약을 파악합니다.

  2. PRIORITIZE

    효과 대비 구현 난이도가 적절한 자동화부터 고릅니다. 파일럿 범위와 성공 기준을 합의합니다.

  3. DESIGN

    프롬프트·규칙·검수 포인트를 포함한 워크플로를 설계합니다. Human-in-the-loop 구조를 확정합니다.

  4. BUILD

    AI 기능과 연동을 구현합니다. 샘플 데이터로 분류·초안·요약 품질을 검증합니다.

  5. PILOT

    일부 팀·채널에서 운영하며 품질을 조정합니다. 검수 부담과 자동화율을 균형 맞춥니다.

  6. DEPLOY

    운영 환경에 배포하고 모니터링을 설정합니다. 롤백·에스컬레이션 경로를 확인합니다.

  7. HANDOFF

    운영 가이드·인수인계를 진행합니다. 확장·개선 경로를 연결합니다.

DELIVERABLES

프로젝트 완료 후 제공되는 것

범위에 따라 아래 항목 중 필요한 결과물을 제공합니다.

Automation Scope Definition

Workflow Design

AI Capability Build

Integration Setup

Review & Guardrail Guide

Operating Documentation

Pilot Report

Quality Metrics Setup

Phase 2 Roadmap (optional)

WHO IT'S FOR

이런 팀에 적합합니다

  1. 같은 문의·분류·초안 작업을 반복하는 팀

  2. AI를 쓰고 싶지만 어디에 붙일지 모르는 경우

  3. 도구만 늘고 워크플로가 바뀌지 않은 조직

  4. Human-in-the-loop 자동화가 필요한 경우

FAQ

자주 묻는 질문

업무 요구와 데이터 정책에 맞는 구성을 제안합니다. 특정 모델만 전제로 하지 않습니다.

기본은 고객 업무 처리 목적의 연동입니다. 학습·보관 범위는 별도로 합의합니다.

초기에는 Human-in-the-loop 검수를 두는 구성을 권장합니다. 품질이 안정되면 범위를 넓힐 수 있습니다.

사용 중인 도구를 확인한 뒤 연결 가능한 범위를 안내드립니다.

가능합니다. 한 가지 반복 업무부터 파일럿으로 시작하는 편이 좋습니다.

Workflow Automation은 SaaS·데이터 연결 중심입니다. AI AUTOMATION은 분류·초안·요등 AI 판단·생성이 핵심인 자동화입니다.

가능합니다. 프롬프트 개선, 워크플로 확장, 추가 연동은 별도 협의로 이어갈 수 있습니다.

START A PROJECT

업무에 붙는
AI 자동화부터 시작하세요.

반복되는 업무와 사용 중인 도구만 알려주셔도 됩니다. 분류·초안·요약 자동화 범위와 Human-in-the-loop 구조를 함께 확인합니다.

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