Use Cases
업종별 사무 자동화 적용사례
거래처 주문·요청 접수부터 병원, 공장, 사무실, 쇼핑몰, 제조업까지. 아래는 업종별 대표 적용 시나리오이며, 실제 진단에서는 귀사 업무에 맞춘 시나리오를 제시합니다.
아래 적용사례는 실제 고객 후기나 성과 약속이 아니라, 업종마다 AI 사무 자동화를 이렇게 쓸 수 있다는 대표 예시입니다. 거래처 주문·요청 접수, 병원·의원 예약 안내, 공장 작업일보, 제조업 발주서, 사무실 회의록, 쇼핑몰 문의 응대, 세무·법무 증빙 분류 7가지입니다. 실제 효과는 회사마다 다르고, 무료 진단에서 귀사 기준으로 계산해 드립니다.
최종 업데이트 2026-10-28
B2B Orders
거래처 주문·요청 접수
직원 12명 유통·도매 업체
전환 전
거래처 주문과 요청사항이 전화·문자·메신저·팩스·이메일로 제각각 들어와, 직원이 받아 적고 엑셀에 다시 입력합니다. 누락과 오기입이 잦습니다.
예상 절감 효과 · 가정치 기반 계산
- 월 절감 시간
- 135시간
- 월 절감 비용
- 338만 원
- 연 절감 비용
- 4,050만 원
| 업무 | 월 물량 | 건당 | 절감 |
|---|---|---|---|
| 주문 접수·엑셀 입력 | 900건 | 8분 → 1.5분 | 97.5시간 |
| 납기 확인·거래처 회신 | 900건 | 3분 → 0.5분 | 37.5시간 |
계산식: 월 물량 × 줄어든 시간 ÷ 60 × 시간당 인건비 25,000원(4대보험 등 포함 가정). 물량과 시간은 업종별 가정치이며, 실제 절감액은 무료 진단에서 귀사 수치로 다시 계산해 드립니다.
이렇게 자동화합니다
- 메신저·이메일·팩스 주문을 AI가 품목·수량·납기로 자동 정리
- 주문서·출고지시서 자동 생성
- 재고 확인 후 납기 회신 초안 작성
- 반품·단가 문의 등 요청사항 분류와 담당자 배정
기대 효과 주문 누락과 입력 실수가 줄고, 접수부터 거래처 회신까지 빨라집니다.
도입 후 화면 예시 · 가상 데이터
- 오늘 접수 주문
- 42건
- AI 자동 정리
- 40건
- 확인 대기
- 2건
요일별 주문 접수
최근 주문
- 정리 완료
한빛상사
A-100 · 30박스
- 확인 대기
대성유통
B-200 · 50개
- 정리 완료
서울식자재
C-310 · 12상자
주문서 #1024
DG2AI- 거래처
- 한빛상사
- 접수 경로
- 카카오톡
- 납기
- 10월 31일(금)
| 품목 | 수량 | 금액 |
|---|---|---|
| A-100 | 30박스 | 1,200,000원 |
| B-200 | 50개 | 750,000원 |
AI 작성 완료 · 담당자 확인 대기
Hospital
병원·의원
직원 8명 의원
전환 전
예약 변경 전화로 데스크가 마비되고, 안내문과 동의서는 매번 손으로 작성합니다.
예상 절감 효과 · 가정치 기반 계산
- 월 절감 시간
- 88시간
- 월 절감 비용
- 221만 원
- 연 절감 비용
- 2,650만 원
| 업무 | 월 물량 | 건당 | 절감 |
|---|---|---|---|
| 예약 변경 전화 응대 | 1,100건 | 4분 → 1분 | 55.0시간 |
| 안내문·동의서 작성 | 400건 | 6분 → 1분 | 33.3시간 |
계산식: 월 물량 × 줄어든 시간 ÷ 60 × 시간당 인건비 25,000원(4대보험 등 포함 가정). 물량과 시간은 업종별 가정치이며, 실제 절감액은 무료 진단에서 귀사 수치로 다시 계산해 드립니다.
이렇게 자동화합니다
- 카카오톡·웹 예약 변경 챗봇
- 대기실 디스플레이 순번·예약 안내
- 접수·수납 키오스크 AI 응대
- 노쇼 방지 예약 알림 자동 발송
기대 효과 전화 응대가 줄어 데스크 직원이 환자 응대에 집중합니다.
도입 후 화면 예시 · 가상 데이터
- 오늘 예약
- 64건
- 챗봇이 처리한 변경
- 18건
- 노쇼 방지 알림
- 52건
시간대별 예약
최근 예약 변경
- 챗봇 처리
10:30 김○○
내일 14시로 변경
- 상담 필요
11:00 이○○
진료 과목 문의
- 챗봇 처리
14:30 박○○
예약 취소
○○의원 예약 도우미
카카오톡 챗봇
내일 오후로 예약 바꿀 수 있나요?
네, 내일 14:00와 15:30에 예약이 가능해요. 어느 시간이 좋으세요?
14시요
내일 14:00로 변경했어요. 전날 저녁에 알림을 보내 드릴게요.
Factory
공장·생산 현장
생산직 50명 공장
전환 전
작업일보와 불량 기록을 종이에 적고, 퇴근 전 담당자가 엑셀로 다시 옮겨 적습니다.
예상 절감 효과 · 가정치 기반 계산
- 월 절감 시간
- 62시간
- 월 절감 비용
- 156만 원
- 연 절감 비용
- 1,870만 원
| 업무 | 월 물량 | 건당 | 절감 |
|---|---|---|---|
| 작업일보 엑셀 재입력 | 330건 | 12분 → 3분 | 49.5시간 |
| 생산 실적 집계 | 22회 | 40분 → 5분 | 12.8시간 |
계산식: 월 물량 × 줄어든 시간 ÷ 60 × 시간당 인건비 25,000원(4대보험 등 포함 가정). 물량과 시간은 업종별 가정치이며, 실제 절감액은 무료 진단에서 귀사 수치로 다시 계산해 드립니다.
이렇게 자동화합니다
- 태블릿·QR 작업일보 입력
- 생산 실적·불량률 자동 집계 대시보드
- 설비 점검 일정·이상 알림
- 자재 소진 시 발주 요청 자동 생성
기대 효과 이중 입력이 사라지고, 관리자는 실적을 실시간으로 확인합니다.
도입 후 화면 예시 · 가상 데이터
- 오늘 생산
- 1,240개
- 불량률
- 1.8%
- 점검 예정 설비
- 2대
일별 생산량
설비 점검 일정
- 예정
프레스 2호기
내일 09:00
- 완료
포장기 1호기
오늘 16:00
- 예정
컨베이어 A
금요일 10:00
작업일보
태블릿 · QR 입력
라인
프레스 2호기
품목
브래킷 B-12
생산 수량
320개
불량
4개 · 프레스 자국
제출하고 실적에 반영
Manufacturing
제조업 사무
직원 30명 제조 중소기업
전환 전
수주·발주·재고를 각자 엑셀로 관리해 버전이 꼬이고, 월말마다 숫자를 맞춥니다.
예상 절감 효과 · 가정치 기반 계산
- 월 절감 시간
- 92시간
- 월 절감 비용
- 230만 원
- 연 절감 비용
- 2,760만 원
| 업무 | 월 물량 | 건당 | 절감 |
|---|---|---|---|
| 발주서·거래명세서 작성 | 360건 | 15분 → 3분 | 72.0시간 |
| 월말 마감 숫자 맞추기 | 1회 | 24시간 → 4시간 | 20.0시간 |
계산식: 월 물량 × 줄어든 시간 ÷ 60 × 시간당 인건비 25,000원(4대보험 등 포함 가정). 물량과 시간은 업종별 가정치이며, 실제 절감액은 무료 진단에서 귀사 수치로 다시 계산해 드립니다.
이렇게 자동화합니다
- 엑셀 데이터를 공용 시스템으로 이관
- 발주서·거래명세서 AI 자동 작성
- 거래처 메일 견적 요청 자동 정리
- 월말 매출·매입 마감 리포트 자동 생성
기대 효과 월말 결산이 짧아지고 입력 오류로 인한 재작업이 줄어듭니다.
도입 후 화면 예시 · 가상 데이터
- 이번 달 발주서
- 186건
- 명세서 자동 작성
- 172건
- 월말 마감까지
- D-3
주차별 발주서
자동 작성된 문서
- 발송 완료
발주서 #0912
동해철강
- 검토 대기
거래명세서 #4471
미래부품
- 발송 완료
발주서 #0913
한성소재
거래명세서 #4471
DG2AI- 공급받는 자
- 미래부품
- 작성일
- 10월 24일
- 원본
- 발주서 #0912
| 품목 | 수량 | 금액 |
|---|---|---|
| 볼트 M8 | 2,000개 | 360,000원 |
| 너트 M8 | 2,000개 | 180,000원 |
발주서와 대조 완료 · 발송 준비
Office
일반 사무실
직원 15명 서비스 기업
전환 전
회의록 정리, 보고서 취합, 결재 문서 작성에 오후 시간이 대부분 들어갑니다.
예상 절감 효과 · 가정치 기반 계산
- 월 절감 시간
- 44시간
- 월 절감 비용
- 110만 원
- 연 절감 비용
- 1,325만 원
| 업무 | 월 물량 | 건당 | 절감 |
|---|---|---|---|
| 회의록 정리 | 90건 | 30분 → 5분 | 37.5시간 |
| 주간 보고 취합 | 4회 | 2시간 → 20분 | 6.7시간 |
계산식: 월 물량 × 줄어든 시간 ÷ 60 × 시간당 인건비 25,000원(4대보험 등 포함 가정). 물량과 시간은 업종별 가정치이며, 실제 절감액은 무료 진단에서 귀사 수치로 다시 계산해 드립니다.
이렇게 자동화합니다
- 회의 녹음 → 회의록·할 일 자동 정리
- 주간 보고서 자동 취합
- 사내 규정·서식 AI 검색 도우미
- 명함·영수증 사진 자동 입력
기대 효과 문서 정리에 쓰던 오후 시간이 본업으로 돌아옵니다.
도입 후 화면 예시 · 가상 데이터
- 이번 주 회의록
- 23건
- 자동 정리된 할 일
- 61개
- 주간 보고 취합
- 완료
요일별 회의
회의에서 나온 할 일
- 진행 중
견적 템플릿 수정
영업팀 · 금요일
- 완료
신규 거래처 등록
관리팀 · 오늘
- 진행 중
월간 보고서 초안
기획팀 · 다음 주
AI 요약
- · 신규 거래처 3곳 견적 이번 주 발송
- · 견적 템플릿을 AI 초안 방식으로 변경
- · 월간 보고서 초안은 다음 주 화요일까지
할 일
- 견적 템플릿 수정영업팀
- 신규 거래처 등록관리팀
- 월간 보고서 초안기획팀
E-commerce
쇼핑몰
운영자 4명 온라인 쇼핑몰
전환 전
같은 문의에 하루 수십 번 답하고, 상품 등록과 주문 정리를 손으로 반복합니다.
예상 절감 효과 · 가정치 기반 계산
- 월 절감 시간
- 168시간
- 월 절감 비용
- 419만 원
- 연 절감 비용
- 5,025만 원
| 업무 | 월 물량 | 건당 | 절감 |
|---|---|---|---|
| 반복 문의 응답 | 3,300건 | 3분 → 0.5분 | 137.5시간 |
| 상품 상세 문구 작성 | 60건 | 40분 → 10분 | 30.0시간 |
계산식: 월 물량 × 줄어든 시간 ÷ 60 × 시간당 인건비 25,000원(4대보험 등 포함 가정). 물량과 시간은 업종별 가정치이며, 실제 절감액은 무료 진단에서 귀사 수치로 다시 계산해 드립니다.
이렇게 자동화합니다
- 배송·교환 문의 AI 자동 응답 초안
- 상품 상세페이지 문구 자동 작성
- 여러 마켓 주문 통합 정리
- 리뷰 분석·재고 부족 알림
기대 효과 반복 답변과 상품 등록이 줄어, 마케팅과 상품 기획에 시간을 쓸 수 있습니다.
도입 후 화면 예시 · 가상 데이터
- 오늘 고객 문의
- 128건
- AI 1차 응답
- 109건
- 품절 임박 상품
- 3개
마켓별 오늘 주문
문의 처리
- AI 응답
배송 언제 오나요?
주문 #20931
- 담당자 확인
사이즈 교환 요청
주문 #20918
- AI 응답
재입고 문의
상품 B-12
고객 문의 · AI 응답
스마트스토어 문의
어제 주문했는데 언제 와요?
주문 #20931은 오늘 출고되어 내일 도착 예정이에요. 배송 조회 링크를 함께 보내 드릴게요.
사이즈 교환도 되나요?
가능해요. 교환 접수는 담당자가 확인 후 바로 안내해 드릴게요.
Professional
세무·법무 사무소
직원 6명 세무회계 사무소
전환 전
기장 자료를 메신저·이메일·종이로 받아 일일이 분류하고, 신고 시즌마다 야근합니다.
예상 절감 효과 · 가정치 기반 계산
- 월 절감 시간
- 74시간
- 월 절감 비용
- 185만 원
- 연 절감 비용
- 2,220만 원
| 업무 | 월 물량 | 건당 | 절감 |
|---|---|---|---|
| 증빙 분류·정리 | 3,000장 | 1.5분 → 0.2분 | 65.0시간 |
| 마감 안내 연락 | 120건 | 5분 → 0.5분 | 9.0시간 |
계산식: 월 물량 × 줄어든 시간 ÷ 60 × 시간당 인건비 25,000원(4대보험 등 포함 가정). 물량과 시간은 업종별 가정치이며, 실제 절감액은 무료 진단에서 귀사 수치로 다시 계산해 드립니다.
이렇게 자동화합니다
- 자료 수집 창구 일원화
- 증빙 문서 AI 자동 분류
- 반복 서식·안내문 자동 생성
- 고객별 마감 일정 자동 알림
기대 효과 자료 분류에 드는 시간이 줄어 신고 시즌 야근이 줄어듭니다.
도입 후 화면 예시 · 가상 데이터
- 이번 달 수집 증빙
- 1,480장
- AI 자동 분류
- 1,402장
- 마감 임박 고객
- 5곳
주차별 증빙 수집
마감 임박 고객
- 자료 완료
○○식당
부가세 · D-2
- 자료 요청
△△인테리어
원천세 · D-3
- 자료 완료
□□상회
부가세 · D-4
- 영수증_1023.jpg식대98%
- 세금계산서_대성.pdf매입99%
- 카드전표_1024.png소모품95%
- 스캔_0001.pdf확인 필요62%
적용사례에 대해 자주 묻는 질문
- 어떤 업종에 AI 사무 자동화를 쓸 수 있나요?
- 유통·도매의 거래처 주문 접수, 병원·의원 예약·대기 안내, 공장 작업일보, 제조업 발주서와 거래명세서, 일반 사무실 회의록과 보고서, 쇼핑몰 문의 응대와 주문 정리, 세무·법무 사무소 증빙 분류가 대표적입니다. 반복되는 문서, 입력, 응대 업무가 있다면 대부분 적용할 수 있습니다.
- 거래처 주문·요청 접수 자동화는 어떻게 돌아가나요?
- 전화 메모, 문자, 메신저, 이메일, 팩스로 들어온 주문을 AI가 품목·수량·납기로 정리해 주문서와 출고지시서 초안을 만들고, 재고를 확인해 납기 회신 초안을 씁니다. 반품이나 단가 문의는 종류별로 나눠 담당자에게 넘기고, 담당자는 확인만 합니다.
- 병원·의원에는 어떤 자동화를 쓰나요?
- 예약 변경 챗봇, 대기실 디스플레이의 순번·예약 안내, 접수·수납 키오스크 응대, 예약 알림 발송 같은 행정·안내 업무가 중심입니다. 환자 개인정보는 꼭 필요한 만큼만 다루고 보관 장소를 미리 정합니다. 진료 효과를 내세우는 광고 문구나 환자 후기는 만들지 않습니다.
- 적용사례의 숫자와 화면은 실제 고객 데이터인가요?
- 아닙니다. 사례의 규모, 화면, 수치는 이해를 돕기 위한 가상 예시이고 실제 고객의 성과나 후기가 아닙니다. 귀사에서 실제로 얼마나 줄어드는지는 무료 진단 인터뷰 뒤 리포트로 계산해 드립니다.
- GEO와 AEO는 이 사이트에 어떻게 적용되어 있나요?
- GEO는 생성형 AI가 읽기 쉽도록 회사·서비스 정보를 구조화 데이터와 AI용 안내 파일(llms.txt)로 정리한 것이고, AEO는 페이지 맨 위에 핵심 요약을 두고 질문과 답 형식으로 FAQ를 쓴 것입니다. 이 사이트의 서비스·적용사례 페이지가 그 예이며, 고객사 사이트와 마케팅 콘텐츠에도 같은 방법을 씁니다.
- 우리 업종이 목록에 없어도 되나요?
- 됩니다. 학원, 부동산, 세무·법무 사무소처럼 목록에 없는 업종도 반복 업무를 먼저 찾고 우선순위를 정하는 무료 진단부터 시작하시면 됩니다.