업무용 챗봇
자체 문서를 근거로 답하고, 아는 범위를 넘어서면 담당자에게 넘기는 어시스턴트.
AI 자동화 — 네팔
실제 업무에 맞춰만드는 AI 자동화.
이미 운영 중인 업무 프로세스 위에 챗봇, 워크플로 자동화, AI 에이전트를 구축합니다. 먼저 업무를 정리하는 일부터 시작합니다. 망가진 프로세스를 자동화하면 더 빨리 실패할 뿐입니다.
- 프로세스가 먼저
- 모델을 고르기 전에 업무 흐름부터 정리합니다
- 사람이 개입하는 설계
- 실수 비용이 큰 단계에는 검토를 둡니다
- 키는 고객사 소유
- 제공사 계정과 데이터는 고객사의 것입니다
- 글로벌 제공
- 네팔, 영국, 호주, 미국, 캐나다
- 자동화 전에 정리부터
- 자동화 전에 정리부터
- 중요한 곳은 사람이 검토
- 중요한 곳은 사람이 검토
- 고객사 제공사 계정
- 고객사 제공사 계정
- 대체 경로는 기본
- 대체 경로는 기본
구축하는 것
자동화가 값을 하는 지점.
자동화는 반복적이고, 양이 많고, 규칙으로 정리되는 업무에서 성과를 냅니다. 그 어느 쪽도 아니라면 그렇다고 말씀드립니다.
워크플로 자동화
이미 쓰는 도구들을 잇는 이벤트 기반 파이프라인. 반복적인 인수인계가 누군가의 기억에 기대지 않게 됩니다.
CRM 자동화
레코드 동기화, 중복 제거, 리드 배분. 매칭 규칙은 도구 안에 묻어두지 않고 문서로 남깁니다.
마케팅 시스템
기존 데이터를 바탕으로 한 라이프사이클 이메일, 참여 스코어링, 행동 기반 후속 조치.
AI 에이전트
스크립트로 짜기엔 너무 열린 과제를 위한 다단계 에이전트. 정말 필요한 과제와 그렇지 않은 과제를 솔직히 말씀드립니다.
고객지원 자동화
분류, 태깅, 답변 초안 작성. 확신도 임계값을 두어 애매한 건은 담당 팀으로 넘깁니다.
문서 처리
청구서, 신청서, 계약서에서 구조화된 데이터를 추출하고, 후속 시스템에 기록하기 전에 검증합니다.
사내 도구
자체 지식 베이스를 대상으로 한 검색과 질의응답. 공유 드라이브를 뒤질 일이 없어집니다.
연동과 API
웹훅, 큐, 재시도 같은 연결 작업. 실제 처리량을 견디는지는 여기서 갈립니다.
프로세스
여덟 단계, 모델보다 프로세스가 먼저.
실패한 AI 프로젝트 대부분은 기술적으로는 멀쩡했습니다. 아무도 정리하지 않은 프로세스를 자동화했거나, 모델이 틀렸을 때의 계획 없이 출시했을 뿐입니다.
- 01
프로세스 분석
실제 업무를 하는 분들과 함께 앉아 실제로 벌어지는 일을 기록합니다. 공식 절차서에 한 번도 실리지 않은 예외까지 포함해서요.
- 02
자동화 기회 정리
어떤 단계가 반복적이고 규칙적이어서 자동화할 만한지, 어떤 단계가 사람의 판단에 남아야 하는지 가립니다.
- 03
시스템 설계
워크플로, 다루는 데이터, 모델이 정말 필요한 지점, 그리고 모든 실패 경로에서 벌어질 일을 설계합니다.
- 04
구축
실제 데이터를 대상으로 파이프라인, 프롬프트, 연동을 만듭니다. 로깅은 나중에 붙이지 않고 첫날부터 넣습니다.
- 05
연동
워크플로가 의존하는 CRM, 메일함, 데이터베이스, 티켓 시스템을 연결합니다. 재시도와 큐잉 동작까지 포함합니다.
- 06
테스트와 튜닝
과거 사례로 실행해 어디서 출력이 틀리는지 측정하고, 사람에게 넘길 확신도 임계값을 정합니다.
- 07
배포
먼저 검토 단계를 거치도록 배포하고, 고객사 사례에서의 정확도가 뒷받침되는 만큼만 자동화 범위를 넓힙니다.
- 08
모니터링
정확도, 실행당 비용, 에스컬레이션 비율을 지속적으로 추적합니다. 모델의 동작은 변하고, 제공사는 모델을 바꿔 놓습니다.
기술 스택
무엇으로 만드는가.
특정 모델 버전을 여기 내걸지 않는 것은 의도적입니다. 몇 달마다 바뀌고, 무엇이 맞는지는 정확도·지연시간·비용 조건에 달려 있기 때문입니다. 범위를 정하는 단계에서 그 시점의 적절한 모델을 제안드립니다.
언어 모델
특정 제공사에 묶이지 않고, 새 모델이 나올 때마다 다시 평가합니다.
- Anthropic (Claude)
- OpenAI
- Google (Gemini)
- 오픈 웨이트 모델, 자체 호스팅
자동화 플랫폼
직접 개발할 만큼은 아닌 워크플로를 위해.
- n8n (자체 호스팅)
- Make
- Zapier
- Activepieces
백엔드와 데이터
로직과 상태, 검색이 동작하는 층입니다.
- Node.js (TypeScript)
- Python (FastAPI)
- PostgreSQL
- 검색을 위한 벡터 서치
인프라
저희 편의가 아니라 고객사의 기존 호스팅에 맞춰 고릅니다.
- AWS Lambda
- Vercel functions
- Docker 컨테이너
- 큐와 예약 작업
거버넌스
모델은 가끔 틀립니다.
AI 자동화를 정직하게 이야기하려면 여기서 시작해야 합니다. 문제는 모델이 틀린 답을 내놓느냐가 아니라, 워크플로가 그것을 알아채는지 그리고 그다음에 무엇을 하는지입니다. 이는 설계의 문제이고, 저희는 그렇게 다룹니다.
데이터 경계를 먼저 합의
외부 모델에 보내도 되는 것, 내부에 남아야 하는 것, 온프레미스나 자체 호스팅이 필요한 것을 구축 후가 아니라 구축 전에 정합니다.
전송 중·저장 시 암호화
자격 증명은 워크플로 정의가 아니라 시크릿 저장소에 두고, API 접근은 각 단계에 필요한 최소 범위로 제한합니다.
모든 실행을 기록
실행마다 입력, 출력, 모델 버전, 비용을 남기므로 잘못된 결과는 추측이 아니라 추적으로 확인합니다.
모든 워크플로에 기본 포함
따로 견적을 내는 선택 항목이 아닙니다. 이것이 없는 자동화는 완성된 작업이 아닙니다.
확신도 임계값
확신이 낮은 건은 사람에게 넘깁니다
승인 단계
되돌릴 수 없는 작업 전 사람의 승인
호출·비용 상한
폭주를 막는 고정 상한선
정의된 대체 경로
제공사 장애 시의 정해진 경로
비용
구축 비용보다 범위가 먼저.
구축 비용은 대상 프로세스, 연동 시스템, 데이터 민감도, 검토 단계, 필요한 테스트에 따라 달라집니다. 모델 사용료는 제공사가 고객사 계정에 직접 청구하며, 워크플로를 정리한 뒤 서면 견적을 드립니다.
단일 워크플로
첫 자동화를 위한 구성. 보통 인바운드 문의, 리드 배분, 고객지원 어시스턴트입니다.
- 프로세스 정리 워크숍
- 자동화 워크플로 1건
- 두 개 시스템과의 연동
- 로깅과 오류 처리
- 인수인계 문서
연결된 워크플로
일반적인 범위여러 부서에 걸친 일련의 단계를 자동화하는 팀을 위한 구성.
- 다단계 워크플로 파이프라인
- 자체 문서 기반 검색
- CRM 및 메일함 연동
- 확신도 임계값과 에스컬레이션
- 정확도와 비용 모니터링
- 직원 교육 세션
- 우선 지원 채널
프라이빗·복합 시스템
에이전트 시스템, 자체 호스팅 모델, 규제 데이터를 다루는 자동화를 위한 구성.
- 자체 호스팅 또는 프라이빗 모델 옵션
- 멀티 에이전트 작업 오케스트레이션
- 맞춤 API 및 웹훅 계층
- 감사 로깅과 접근 제어
- 데이터 소재지 설계
- 전담 엔지니어링 담당자
함께 일하는 방식
명확한 개발 파트너십.
익명 후기나 지어낸 효율 수치는 싣지 않습니다. 대신 모든 자동화 프로젝트에서 저희가 스스로에게 적용하는 기준을 밝힙니다.
정리된 프로세스가 먼저
구축으로 이어지든 아니든, 문서화된 업무 흐름을 드립니다. 그 자체로 쓸모가 있고, 견적의 근거이기도 합니다.
정확도는 고객사 데이터로 측정
다른 곳의 벤치마크를 인용하는 대신, 고객사의 과거 사례로 테스트하고 어디서 틀리는지 보고합니다.
제공사 계정은 고객사의 것
API 키, 사용 이력, 로그는 고객사 소유 계정에 남습니다. 모델 비용은 고객사에 직접 청구되며 마진을 붙이지 않습니다.
솔직한 결론
정리해 본 결과 자동화할 가치가 없거나 아직 프로세스가 안정적이지 않다면, 그냥 만들지 않고 그렇다고 말씀드립니다.
자주 묻는 질문
AI 자동화 자주 묻는 질문.
여기서 시작하세요
무엇을 자동화하고 싶은지 알려주세요.
아래 내용을 입력하면 작성된 이메일이 열립니다. info@softhimalaya.com으로 직접 연락하셔도 됩니다.
- 도구를 제안하기 전에 프로세스를 먼저 살펴봅니다
- 지금 자동화할 가치가 있는지 솔직하게 말씀드립니다
- 적합한 일이라면 다음 단계를 문서로 제안드립니다