AI 업무 자동화 사례 5가지 : 문서 처리와 번역 중심으로 (FT. 몽고 DB, 미네소타 주정부, Deluxe)

AI 업무 자동화 사례 5가지 : 문서 처리와 번역 중심으로 (FT. 몽고 DB, 미네소타 주정부, Deluxe)

회사에서는 매일 엄청난 양의 문서를 처리하곤 합니다. 계약서, 보고서, 매뉴얼부터 이메일, 채팅 로그까지요. 오늘은 AI를 활용해 문서 처리를 자동화 한 케이스들을 정리해 보았습니다.

💡 이런 분들을 위한 글이에요

  • 문서 처리나 번역 업무에 AI 자동화 도입을 고민하시는 분
  • 실제 기업들의 구체적인 도입 성과가 궁금하신 분
  • 글로벌 비즈니스에서 언어 장벽 해결이 필요하신 분

AI 업무 자동화란 무엇인가요?


AI 업무 자동화는 인공지능이 사람을 대신해 반복적이고 시간 소모적인 업무를 처리하는 기술입니다. 특히 문서 처리, 데이터 분석, 고객 서비스 등의 영역에서 큰 변화를 만들어내고 있습니다. 단순히 업무 속도를 높이는 것을 넘어, 더 정확하고 일관된 결과를 만들어내며, 직원들이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있게 해주죠.

AI 업무 자동화 사례 5가지

사례 1. 미네소타 주정부의 '번역' 업무


배경 설명

미국의 미네소타 주정부는 다양한 언어로 문서를 번역해야 하는 일이 정말 많았습니다. 인구의 20% 이상이 영어가 아닌 다른 언어를 사용하고 있었거든요.

문제 상황

기존에는 각 부서별로 외부 업체에 번역을 의뢰하는 방식이었는데, 이로 인해 비용 낭비와 품질 편차가 심각했습니다. 한 건의 번역에 평균 한 달이 소요되었고, 월 평균 1억원 이상의 비용이 발생했어요.

AI 업무 자동화 적용

미네소타 주정부는 OpenAI와 협력하여 AI 기반 번역 시스템을 구축했어요. 한 달 걸리던 번역이 48시간 내로 단축되었고, 긴급한 경우 2시간 이내 처리도 가능해졌습니다. 현재 월 300만 단어 이상을 처리하고 있으며, 영어, 스페인어, 소말리어 등 다양한 언어를 지원합니다.

특히 주목할 만한 점은 문화적 맥락의 반영입니다. 소말리어 같은 특수 언어의 경우, 문화적으로 적절한 용어와 표현을 담은 데이터베이스를 구축하여 번역의 품질을 높였습니다.

Open AI 블로그 메인에 게시되어 있는 미네소타 주정부의 자동화 케이스
미네소타 주에 거주하며, 스페인어를 사용하는 사람들을 위한 번역 도구도 만들었다

사례 2. Color Health의 '의료 기록 분석' 업무


배경 설명

Color Health는 지난 10년간 700만 명 이상의 환자를 진료해 온 헬스케어 회사입니다. 특히 암 치료에 집중하고 있어요.

문제 상황

암 환자의 치료가 4주만 지연되어도 사망 위험이 6-13% 높아진다는 것을 발견했습니다. 하지만 의사들이 환자 한 명의 검사 결과와 진단 기록을 정리하는 데만 몇 주가 걸렸어요. 대부분의 환자들은 필요한 검사를 다 마치지 못한 채로 첫 진료를 받아야 했습니다.

특히 까다로운 점은 환자마다 상황이 달랐다는 것입니다. 환자의 3분의 1 이상은 개인의 위험 요소 때문에 일반적인 검진 방식과는 다른 접근이 필요했습니다. 의료 지침은 계속 바뀌고, 개인의 위험 요소를 바로 파악하기도 어려웠죠.

AI 업무 자동화 적용

이 문제를 해결하기 위해 AI를 도입했습니다. AI는 환자의 의료 기록, 가족력, 위험 요소 등을 분석하고, 신뢰할 수 있는 의료 지침과 비교해 개인화된 검진 계획을 만들어냅니다. 특히 여러 페이지에 걸쳐 있는 불규칙한 형태의 정보들을 정리하는 능력이 뛰어났어요.

  • 의사들이 환자 기록을 분석하고 누락된 검사를 찾는 시간이 몇 주에서 5분으로 줄었습니다
  • AI를 사용하는 의사들은 그렇지 않은 의사들보다 4배 더 많은 누락된 검사를 발견했습니다
  • 검사실 결과, 영상 검사, 생검 결과 등을 더 정확하게 파악할 수 있게 되었습니다
암 환자를 위한 Copilot을 만들었다
AI가 환자 데이터를 바탕으로 핵심 내용들을 정리해준다

사례 3. Deluxe의 '계약서 분석' 업무


배경 설명

Deluxe는 기업들의 결제를 대신 처리해주는 회사입니다. A기업이 B기업에 물건값 1억원을 보낼 때 Deluxe가 중간에서 안전하게 송금을 처리해주죠. 이런 서비스로 Deluxe는 매년 2,600조원이 넘는 기업 간 결제를 처리하고 있습니다.

문제 상황

최근 Deluxe는 큰 문제에 직면했습니다. 900개가 넘는 고객사와 계약을 맺고 있는데, 수수료 조정이 필요할 때마다, 모든 계약서를 검토해야 했기 때문입니다. 한 고객사당 보통 5-10개의 계약 관련 문서가 있었고, 각각 다른 조건들이 있었습니다. 어떤 회사는 수수료를 올릴 때 3개월 전에 알려줘야 했고, 다른 회사는 연 1회만 수수료를 조정할 수 있었습니다. 심지어 어떤 회사는 수수료를 5%까지만 올릴 수 있다는 제한도 있었죠.

이런 계약 검토는 직원들에게 큰 부담이었습니다. 예를 들어 원자재 가격이 올라서 수수료를 조정해야 할 때면, 직원 10명이 2주 동안 계약서를 하나씩 읽어가며 엑셀에 조건들을 정리해야 했습니다. 실수도 잦았고 중요한 조항을 놓치기도 했습니다.

AI 업무 자동화 적용

AI가 계약서를 자동으로 읽고 분석하도록 만들었습니다. 담당자가 "3월까지 수수료를 올려야 하는데, 어떤 고객사에 먼저 통보해야 하지?"라고 물으면 AI가 즉시 답을 찾아줍니다. 2주가 걸리던 일이 2시간 만에 끝나게 된 것입니다.

실제로 이 AI는 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 내년에 수수료를 4% 올리고 싶다면, AI가 즉시 계약 조건을 분석해 알려줍니다. 최소 6개월 전에 통보해야 하는 고객이 누구인지, 4% 이상 인상이 불가능한 고객은 누구인지, 별도 동의가 필요한 고객은 누구인지 한 번에 파악할 수 있게 된 것이죠.

Deluxe는 AI 활용을 확대할 계획입니다. 새로운 고객과의 계약 처리, 청구서 발행, 주문 접수까지 다양한 업무를 AI로 자동화할 예정이거든요.

사례 4. Paradigm의 '의료 문서 분석' 업무


배경 설명

Paradigm은 암환자들에게 딱 맞는 임상시험을 연결해주는 회사입니다. 임상시험은 새로운 치료법을 개발하는 중요한 과정이면서, 동시에 환자들에게는 생명을 구할 수 있는 마지막 기회가 되기도 합니다.

문제 상황

의사와 간호사들이 환자 한 명 한 명의 의료 기록을 살펴보고 적합한 임상시험을 찾아주기에는 시간이 턱없이 부족했어요. 그러다 보니 대부분의 임상시험은 병원 근처에 사는 환자들만 참여하게 되었고, 멀리 사는 환자들은 좋은 기회를 놓치는 경우가 많았죠.

처음에 Paradigm은 의료 전문 AI를 만들어서 이 문제를 해결하려 했습니다. 하지만 이 방식은 너무 비효율적이었어요. 의료 정보의 종류가 다양한데, 각각의 정보마다 새로운 AI를 만들고 훈련시켜야 했기 때문입니다.

AI 업무 자동화 적용

Paradigm은 GPT-4를 시도해보기로 합니다. 그리고 GPT-4는 의료 전문가들보다도 더 정확하게 환자의 상태를 파악하고 적합한 임상시험을 찾아냈습니다.

  • 새로운 의료 정보를 분석하는 데 걸리는 시간이 몇 달에서 며칠로 줄었습니다
  • AI 결과를 검증하는 데 필요한 전문의 시간이 90% 감소했습니다
  • 데이터 분석 정확도가 10% 향상되었습니다
  • 의사와 간호사들은 서류 작업 대신 환자 진료에 더 집중할 수 있게 되었습니다

특히 주목할 만한 점은 처리 속도입니다. 간호사 한 명이 하루에 50명의 환자 기록을 검토할 수 있었다면, AI는 1분에 수백 명의 환자 정보를 분석할 수 있게 되었습니다. 덕분에 더 많은 환자들이 자신에게 맞는 임상시험을 빠르게 찾을 수 있게 된 거죠.

사례 5. 몽고 DB의 '문서 처리' 업무


배경 설명

몽고 DB는 전 세계 개발자들이 사용하는 데이터베이스 회사입니다. 전 세계 100개국 이상에서 수만 명의 고객이 몽고 DB를 사용하고 있고, 수억 번이 넘게 다운로드 되었습니다.

문제 상황

회사가 빠르게 성장하면서 직원들이 단순 반복 업무에 너무 많은 시간을 뺏기고 있었습니다. 특히 회계팀의 상황이 심각했어요. 예를 들어 10억원 이상의 거래가 있을 때마다 감사 보고서를 작성해야 했는데, 이 일에만 7-8일이 걸렸습니다.

인사팀도 비슷한 문제를 겪고 있었고요. 새로운 시스템으로 옮길 문서가 4만 개나 있었는데, 직원이 일일이 다운로드하고 다시 업로드해야 했습니다. 이 작업만 해도 5개월이 걸릴 것으로 예상됐죠.

AI 업무 자동화 적용

이런 문제를 해결하기 위해 AI 도구를 도입해 프로세스를 자동화 했습니다.

  • 7-8일 걸리던 감사 보고서 작성이 몇 시간으로 줄었습니다
  • 5개월이 걸릴 것으로 예상된 문서 이전 작업을 12일 만에 끝냈습니다
  • 매달 수천 개의 주문서에서 서명을 확인하는 작업을 AI가 자동으로 처리하게 되었습니다
  • 회계 결산 시간이 50% 줄었습니다

직원들은 단순한 데이터 입력이나 문서 확인 같은 지루한 일에서 벗어나, 회사의 성장을 위한 전략적인 일에 집중할 수 있게 되었습니다. 영업팀은 데이터베이스 오류를 찾는 대신 새로운 판매 전략을 연구할 수 있게 되었고, 회계팀은 더 효율적인 업무 방식을 고민할 여유가 생긴 거죠.

정리: AI 업무 자동화가 만든 3가지 혁신


위 사례들을 통해 AI 자동화가 가져오는 세 가지 핵심 변화를 확인할 수 있습니다:

시간의 혁신

  • 미네소타 주정부: 한 달 → 48시간
  • 몽고 DB: 7일 → 몇 시간
  • Paradigm: 하루 50건 → 1분에 수백 건

정확성의 혁신

  • Color Health: 4배 더 많은 누락 사항 발견
  • Deluxe: 계약 조항 분석 오류 대폭 감소
  • 몽고 DB: 인적 오류 최소화

업무 방식의 혁신

  • 직원들이 단순 업무에서 벗어나 전략적 업무에 집중
  • 더 빠른 의사결정과 실행 가능
  • 고객 서비스 품질 향상

AI 업무 자동화, 생각보다 어렵지 않습니다.


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