물류팀·상품관리팀을 위한 AI 솔루션 3가지 : 입출고 서류, HS Code 태깅, 상품 검수 자동화 AI
물류팀·상품관리팀의 반복 업무, 이런 것도 자동화할 수 있을까요?
물류팀·상품관리팀은 오늘도 쏟아지는 서류와 데이터 처리에 시달리고 있습니다. 입출고 관리부터 고객사 문의 응대, 불량품 기록까지 대부분 수기 작업으로 처리하다 보면 정작 중요한 업무를 놓치기 쉽죠.
✅ 거래처마다 양식이 다른 발주서·출고 지시서를 열어보고 데이터를 ERP에 입력합니다. 스캔본, 이미지, PDF 등 형식이 제각각이라 입력 과정에서 오류가 자주 발생합니다.
✅ 반품·불량품을 하나하나 열어보며 위해 상품을 선별하고 기록하는데 시간이 오래 걸립니다. 수기로 관리하다 보니 데이터 누락과 오류도 잦습니다.
✅ 수출입 업무에서 품목별 HS Code를 일일이 찾고 입력하느라 몇 시간씩 걸립니다. 잘못 분류하면 통관 지연이나 과태료 문제가 생기기도 합니다.
하지만 이런 업무들은 단순 반복성이 높고 규칙이 명확하기 때문에 AI로 자동화할 여지가 큽니다.
최근 많은 물류팀·상품관리팀이 맞춤형 AI 솔루션을 도입해 이 문제를 해결하고 있는데요.
이 글에서 기업들이 도입해 성과를 낸 물류팀·상품관리팀 맞춤형 AI 솔루션 3가지와 실제 사례를 소개합니다.
물류팀·상품관리팀을 위한 AI 솔루션 3가지
📄 솔루션 1 : 입출고 서류 자동 처리 AI
입출고 서류, 아직도 수기로 일일이 입력하고 계신가요?
매일 쏟아지는 발주서, 납품 확인서, 운송장. 거래처마다 양식도, 파일 형식도 달라서 담당자가 수십~수백 건의 서류를 하나씩 열어 필요한 데이터를 손으로 입력할 수밖에 없습니다.
- 서류 포맷이 제각각: PDF, 워드, 이미지, 이메일 캡처 등 다양한 형식이 혼재
- 양식·명칭 불일치: 거래처마다 품목명, 규격, 단위가 달라 내부 DB와 대조해 직접 입력해야 함
- 오류·누락 위험: 오타, 중복, 누락 등으로 재고·물류 데이터가 어긋나고, 다시 검수해야 하는 일이 잦음
- 시간 소모와 야근: 물량이 몰릴 때는 입력·정리에만 몇 시간, 월말에는 야근도 잦음
이제, 입출고 서류 AI가 자동으로 처리합니다
문서를 업로드만 하면, 거래처별로 다른 양식과 다양한 포맷도 AI가 알아서 분석해 필요한 정보를 자동으로 정제하고 입력합니다.
- 서류 형식 상관없이 자동 처리: PDF, 워드, HWP, 이미지, 이메일 등 모든 서류를 한 번에 분석
- 거래처별 양식 자동 변환: 품목명·규격·수량 등 항목을 내부 DB 규칙에 맞춰 일관되게 정리
- 오류 방지와 하이라이트 검수: 입력 오류나 누락은 AI가 사전에 방지하고, 중요 항목은 하이라이트로 표시해 검수도 쉬움
- 입력·정리 업무 시간 대폭 절감: 반복 입력 작업에서 해방, 담당자는 검수와 예외 상황만 관리
-거래처별 다양한 서류 양식 학습 → 각 업체별로 자동 변환된 맞춤 템플릿 제공
-내부 DB 규칙 연동 → 품목명·항목값을 일관되게 정리해 재고 관리 품질 향상
-다국어(중국어/영어/일본어 등) 문서 지원 → 해외 거래처 서류도 자동 처리 가능
-중요 항목 하이라이트 표시 → 담당자가 검수·승인 시 실수 없이 빠르게 확인
-기존 RPA 시스템과 연동 → 자동화된 통합 프로세스로 전체 업무 효율 극대화
실제 DALPHA 사례 1 : 주문서 데이터 자동 처리 AI
Before
중공업 자재 유통사 Y사는 고객사별로 제각각인 양식(PDF, 워드, 이미지, 메신저 캡처 등)의 주문서를 수기로 열어보고, 내부 시스템에 일일이 입력해왔습니다.
자료 형식과 용어가 다 달라, 6명의 담당자가 하루 4시간 이상씩 반복 입력과 재검수에 투입돼야 했고, 입력 누락이나 오기재로 마감 직전 야근도 빈번했습니다.
After
이제는 어떤 양식의 주문서든 업로드만 하면, 주요 항목이 내부 규칙에 맞게 자동으로 정리됩니다.
(1) 거래처별 다양한 서류 양식을 AI가 자동 학습해 각 업체별 맞춤 템플릿으로 변환하고,
(2) 내부 DB 규칙과 연동해 품명, 규격, 단위 등 데이터를 일관된 포맷으로 표준화하며 오류와 누락도 미리 방지합니다.
(3) 중요 항목 하이라이트와 검수 UI 제공으로 담당자는 초안만 빠르게 확인하면 끝입니다.
이제 6명이 4시간 넘게 하던 반복 입력·정리 업무가 1명, 1~2시간 만에 마무리되고, 수작업 소요가 80% 이상 감소했습니다. 덕분에 재고 관리 품질과 전체 프로세스 효율도 크게 높아졌습니다.
실제 DALPHA 사례 2 : 입출고 검수 보고서 데이터 자동 정제 AI
Before
물류 플랫폼 H사는 매일 수백 건씩 30~40페이지에 달하는 입출고 검수 보고서를 자사 시스템에 수기로 입력해왔습니다.
고객사별 양식과 작성 방식이 달라, 필요한 정보를 찾아 정리하는 데 2명의 담당자가 하루 절반 이상을 투자해야 했고, 이미지 캡처 등 반복 작업도 만만치 않았습니다.
After
이제는 방대한 검수 보고서도 업로드만 하면 주요 항목과 현장 이미지가 자동으로 정제·추출됩니다.
(1) 다국어 지원과 다양한 양식 자동 인식으로 해외 거래처 서류도 문제없이 처리하고,
(2) 현장 이미지는 자동 파일로 분리 저장되어 검수 자료 활용이 쉬워졌으며,
(3) 기존 RPA·DBMS와 연동해 추출된 데이터가 실시간으로 시스템에 적재됩니다.
기존에 2명이 절반 이상 투자하던 업무가 1명이 오전에 초안 검수만 하면 끝나고, 수작업 시간도 65% 이상 감소했습니다. 덕분에 전체 업무가 훨씬 빨라지고, 오류도 크게 줄었습니다.
🌐 솔루션 2 : HS Code 태깅 자동화 AI
HS Code, 아직도 직접 찾아 입력하고 계신가요?
수출입 담당자는 매일 수십~수백 건의 품목 설명을 확인하며 HS Code를 직접 찾고 입력해야 합니다.
- 복잡한 품목 설명서 : 키워드만으론 분류가 어려워, 과거 이력·유사 사례까지 일일이 찾아야 함
- 수동 조사·입력 : 데이터베이스와 비교·검색 후 직접 입력해야 해서 시간이 오래 걸림
- 오류·누락 위험 : 코드 입력 실수나 누락이 있으면 통관 지연·과태료 등 리스크 발생
- 반복 문서 작업 : 관세청 등 제출용 엑셀·신고서까지 별도 작성 필요
이제, HS Code 태깅 AI가 자동으로 처리합니다
품목 설명과 스펙을 AI가 한 번에 분석해, 정확한 HS Code 추천부터 신고서 초안 자동 생성까지 모두 처리합니다.
- 문맥·이력 분석 추천 : 복합적 설명도 실제 신고 이력·분류 기준·유사 사례까지 참고해 정확하게 분류
- 자동 입력 및 문서 생성 : 추천 코드를 기반으로 관세청 제출용 엑셀·신고서 초안까지 자동 생성
- 실시간 오류 탐지·알림 : 입력 누락·이상값은 과거 데이터와 비교해 즉시 알림
- 반복 학습으로 정확도 향상 : 담당자 검수·피드백이 누적될수록 신규 품목도 더 정확하게 대응
-사내 시스템 연동 → ERP·PLM 등 기존 품목 코드와 연계해 HS Code 자동 매핑
-국가별 규정 반영 → FTA, 특혜세율 등 수출입국별 코드 분류까지 자동 적용
-이력·유사 사례 학습 → 과거 수출입 데이터와 담당자 패턴 반영, 실무형 추천 제공
-입력 포맷·룰 커스터마이징 → 기업별 품목명·입력방식에 맞춰 코드 자동 분류
-하이라이트 검수 UI → 중요 필드 자동 표시로 빠르고 정확한 확인 가능
-다양한 시스템 연동 → ERP, 관세청, 사방넷 등과 실시간 데이터 자동 정제 및 문서화
실제 DALPHA 사례 1 : HS Code 태깅 자동화 및 주문 정보 번역 AI
Before
물류 플랫폼 E사는 일본 오픈마켓을 통해 매일 수만 건의 신규 주문을 처리했습니다.
담당자는 주문자 이름·주소를 일본어에서 영문으로 직접 번역하고, 상품명 역시 광고 문구와 혼재된 상태에서 수출 신고용 영문명으로 바꿔 입력해야 했습니다.
HS Code 태깅 역시 기존 DB를 여러 번 대조하거나 신규 코드를 정의하며 반복적으로 검수해야 해, 번역 오류·코드 누락·시간 낭비가 끊이지 않았습니다.
After
이제 주문자 정보와 상품명은 자동으로 영문으로 변환되고, 수출 신고용 영문명 및 HS Code도 한 번에 자동 태깅됩니다.
(1) 사내 시스템과 연동해 기존 DB에 등록된 상품명은 즉시 매칭하고, 신규 상품은 자동 정의되어 실시간 업데이트됩니다.
(2) 입력 포맷과 룰을 커스터마이징해 마케팅 키워드 등 혼재된 상품명도 수출용 포맷에 맞춰 일관되게 변환합니다.
(3) 하이라이트 검수 UI 제공으로 주요 필드와 결과를 담당자가 한눈에 확인할 수 있어, 검수 시간과 오류 위험이 크게 줄었습니다.
이제 담당자는 결과만 빠르게 확인하면 되고, 수작업 번역·DB 검색에 투입되던 인력과 시간이 70% 이상 절감되었습니다. 신규 품목이 유입돼도 DB가 자동 최신화되어 즉시 대응할 수 있습니다.
실제 DALPHA 사례 2 : 상품명 입력 시 HS Code 자동 추천 AI
Before
국제 유통기업 K사는 미국·일본 등 다양한 국가로 상품을 수출할 때, 실무자들이 매번 관세청 포털이나 과거 내역을 찾아가며 상품명에 맞는 HS Code를 일일이 검색해야 했습니다.
상품명이 길거나 애매할수록 분류 오류가 잦고, 작업 속도가 더뎌지는 문제가 반복됐습니다.
After
이제는 상품명만 입력하면 가장 적합한 10자리 HS Code가 자동 추천됩니다.
(1) 국가별 규정까지 반영해 FTA, 특혜세율 등 국가별 코드를 한 번에 분류하고,
(2) 과거 수출입 이력과 담당자 업무 패턴을 AI가 학습해 현장 경험이 반영된 실무형 추천을 제공합니다.
(3) 다양한 시스템과 연동되어 ERP·관세청·사방넷 등과 실시간 데이터가 자동 정제되고, 생성된 코드는 곧바로 수출입 서류에 활용할 수 있습니다.
이제 복잡한 코드 검색, 자료 조사 없이도 담당자는 상품명만 입력해 쉽고 빠르게 HS Code를 확인하고, 오류와 반복 작업 부담 없이 실무에 집중할 수 있게 됐습니다.
🛠️ 솔루션 3 : 상품 검수 및 불량품 탐지 AI
상품 검수와 불량품 탐지, 아직도 손으로 일일이 처리하고 계신가요?
온라인 커머스 품질관리 담당자는 매일 반품·불량품 검수, 기록, 보고까지 반복적인 수작업에 많은 시간을 소모합니다.
- 불량 유형 수작업 판별: 상품 이미지를 직접 확인하며 흠집·오염 등 불량 유형을 일일이 판별
- 불량 데이터 수기 기록: 불량 발생 시기, 제품 유형, 담당 부서 등 세부 정보를 수기로 기록·정리
- 분석/리포트 수동 작성: 공정별 불량률, 협력사별 편차 등 데이터를 직접 정리해 리포트 작성
- 반복 개선 요청·경고 알림 수동 관리: 불량 유형 반복 시 개선 요청서, 경고 알림을 별도 발송
이제, 상품 검수·불량품 탐지도 AI가 자동으로 처리합니다
사진 업로드만 하면, AI가 이미지·데이터를 분석해 불량 유형 판별부터 보고·알림까지 모두 자동화합니다. 담당자는 AI가 처리한 결과를 한 번에 확인하고 의사결정에만 집중할 수 있습니다.
- 이미지 기반 불량 판별 자동화: 업로드된 상품 이미지를 AI가 분석해 흠집, 파손, 오염 등 불량 유형과 심각도를 자동 판별
- 불량 데이터 자동 정리·입력: 불량 발생 시기, 제품 유형, 담당 부서별로 데이터를 자동 정리하고 ERP/QMS 등 품질 시스템에 바로 입력
- 분석 리포트 자동 생성: 공정별 불량률, 협력사별 품질 편차 등 다양한 분석 리포트를 자동으로 생성
- 개선 요청·경고 알림 자동 발송: 반복되는 불량 유형·기준 초과 발생 시 자동으로 개선 요청서 및 경고 알림 발송
-입력 양식 맞춤 적용 → 제품 이미지, 불량 기록 템플릿(PDF·엑셀·자체 툴 등) 등 기존에 사용하던 양식 적용
-불량 기준 개별 학습 → 고객사별 불량 판정 룰(예: 스크래치 3cm 이상 등)에 따라 자동 분류
-다양한 입력 데이터 분석 → 반품 사유 텍스트, 접수 내용, 통화 내역 등 다양한 데이터를 함께 분석
-사내 품질 시스템 연동 → ERP·QMS·WMS 등에 자동 기록, 불량률 초과 시 즉시 경고 알림 발송
-시각화 하이라이트 제공 → 불량 유형·중요 포인트를 강조하여 검수자가 빠르고 정확하게 확인
실제 DALPHA 사례 1 : 신규 등록 상품 검수 자동화 AI
Before
패션 플랫폼 E사는 매월 3만 5천 건이 넘는 신규 상품 등록 요청이 들어옵니다. 기존에는 상품 검수팀이 검수 가이드라인(텍스트·이미지 기준)에 따라 일일이 승인/반려를 처리했습니다.
하지만 물량이 워낙 많다 보니 실제로는 담당 MD들이 수작업으로 빠르게 승인하거나 간단한 키워드, 카테고리만 보고 처리할 수밖에 없었습니다.
검수 과정에서 브랜드명 오등록, 카테고리 오류, 중복 등록, 부적절한 이미지 사용 등 여러 기준을 모두 꼼꼼히 확인하기 어려워 실수로 인한 승인, 불필요한 반려, 반복되는 문의와 재등록 등으로 실무 부담이 계속 늘어났습니다.
After
이제 신규 상품 검수도 더 이상 사람이 일일이 들여다볼 필요가 없습니다.
달파의 상품 검수 자동화 AI를 도입한 뒤로는, 상품명, 브랜드, 카테고리, 이미지 등 다양한 정보를 AI가 E사의 복잡한 검수 가이드라인에 따라 자동으로 분석합니다.
(1) 입력 양식과 상관없이 상품명, 브랜드, 카테고리, 이미지를 자동 수집·정리해 품질관리 시스템과 100% 연동하고,
(2) 브랜드명 오등록, 미사여구 사용, 카테고리 오류 등 세부 검수 기준까지 AI가 개별적으로 학습·반영하여 자동으로 승인·반려 결과와 상세 사유를 안내합니다.
(3) 승인/반려 사유와 중요 포인트는 시각화 하이라이트로 제공되어 담당자가 한눈에 빠르고 정확하게 검수 결과를 확인할 수 있습니다.
이제 반복적인 검수로 인한 실수, 불필요한 재검토, 담당 인력 과부하 걱정 없이, 소수 인력으로도 월 3만 5천 건이 넘는 대량 상품을 빠르고 정확하게 관리할 수 있게 되었습니다.
실제 DALPHA 사례 2 : 위해상품 검수 자동화 AI (커머스 S사 사례)
Before
커머스 S사는 수많은 상품이 등록·유통되는 대형 커머스 플랫폼으로, 위해상품(안전 기준 위반, 판매금지 등) 검수가 중요한 품질관리 과제였습니다.
기존에는 위해상품 리스트를 텍스트(상품명, 브랜드명 등) 기준으로만 대조해가며 하나하나 수작업으로 검수해야 했습니다.
하지만 유사명칭, 오탈자, 변형 상품명, 이미지 위·변조 등으로 인해 실제 위해상품이 누락되거나, 불필요한 오탐으로 인해 검수 시간과 담당자 투입이 과도하게 발생하는 경우가 많았습니다.
After
이제 위해상품 검수도 더 이상 엑셀이나 목록만 들여다볼 필요가 없습니다.
달파의 위해상품 검수 AI를 도입한 이후, 담당자가 위해상품 문서번호만 입력하면 AI가 해당 이미지를 기준으로 수백만 건의 상품 DB에서 유사도가 높은 후보군을 한 번에 뽑아줍니다.
(1) 이미지·텍스트 등 다양한 입력 데이터를 한 번에 분석해 유사 후보군을 빠르게 추출하고,
(2) 자동으로 품질 시스템과 연동되어 담당자는 리스트에서 실제 위해상품 여부만 최종 확인하면 됩니다.
이제 반복되는 오탐, 누락, 과도한 수작업 걱정 없이, 보다 빠르고 정확하게 위해상품을 검수할 수 있게 되어, 실제 현장 효율과 품질관리 수준이 크게 높아졌습니다.
✨ 이제 물류팀·상품관리팀이 핵심 업무에 집중할 수 있습니다
지금까지 물류팀·상품관리팀에서 겪는 대표적인 반복 업무를 AI 솔루션으로 해결한 3가지 사례를 살펴봤습니다.
물류팀, 상품관리팀이 단순 반복 작업에서 벗어나면, 현장의 효율과 회사 전체 경쟁력이 함께 올라갑니다.
우리 회사의 업무도 AI로 자동화할 수 있을지 고민 되시나요?
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