안녕하세요. AI앰버서더 2기 캐시노트페이팀의 Business Operations Manager Sasha(정윤정)입니다.
매달 같은 날, 같은 자리에서 두 개의 엑셀 파일을 열어놓고 화면을 번갈아 보던 아주 귀찮은 일이 있었습니다. 이제는 사라졌습니다.
저희 팀은 팩토링 계약건에 한해 매월 정기 수납을 발송합니다. 여기에는 그 결과를 직접 대조하는 일이 늘 뒤따릅니다. '계약대장'과 '수납요청내역' 두 파일을 한 줄씩 눈으로 맞춰가며 미납, 이중출금, CMS 등록 오류를 찾아내는 작업이에요. 진행 중인 계약건이 수백 건이다 보니, 매월 꼬박 2시간씩 걸렸습니다.
시간만의 문제는 아니었어요. 눈으로 맞추는 작업에는 휴먼 에러가 따라올 수밖에 없었습니다. 이 업무를 누군가에게 인수인계를 시킨다해도 똑같이 2시간씩 해야 한다는 점이 내내 마음에 걸렸습니다.
그래서 클로드로 'AI 수납대사'를 만들었습니다. 코드는 한 줄도 쓰지 않았고요.
저는 개발자가 아닙니다. 엑셀 수식을 쓸 줄 알지만 코드를 짜본 적은 없어요. 처음엔 막막했습니다. '자동화'라는 단어를 들으면 자연스럽게 '개발자에게 부탁해야 하는 일'이 떠올랐거든요. 그래서 접근을 바꿨습니다. 개발자에게 업무를 설명하듯, 클로드에게 업무를 설명했어요. 어떤 파일을 받아서 어떤 기준으로 대조하고, 어떤 결과를 내야 하는지. 제가 매달 눈으로 하던 그 과정을 그대로 글로 옮겨 넘긴 거예요. 작은 검증을 반복하며 조금씩 키워나간 결과, 분석과 누적이 나뉜 두 단계 구조가 됐습니다.
- 분석 엔진: 두 파일을 받아 미납과 오류 후보를 자동으로 골라내고 엑셀 보고서를 만듭니다. '수납내역에 계약번호가 있냐 없냐'가 아니라 회차 기반으로 정합성을 따져요. 1회 누락인지 2회 이상 누적인지도 구분해서, 어디부터 손봐야 하는지 우선순위가 한눈에 보이게 했습니다. 금액 검증도 들어갑니다. 총액에서 미납액을 뺀 값이 실제 수납배치 요청금액과 맞아떨어지는지 수식으로 확인해요.
- 이력 대시보드: 매월 결과를 쌓아 추이를 보여주고, AI가 한 문장으로 요약해줍니다. "이번 달은 연속 미납 2건, 전월 대비 미납률 감소" 같은 식으로요. 팀원들과 공유하기도 훨씬 편해졌어요.
시간보다 더 크게 달라진 것
쓰고 나서 가장 먼저 달라진 건 시간이었어요. 2시간짜리 작업이 1분 안으로 줄었습니다. 파일 두 개를 끌어다 놓고 버튼 하나 누르면 끝이에요. 더 의미 있었던 건 따로 있습니다. 이전에는 이 업무가 철저하게 '제 머릿속'에 있었습니다. 어떤 기준으로 뭘 봐야 하는지, 어떤 패턴이 이상 신호인지. 인수인계를 해도 결국 옆에 앉아 같이 해보는 수밖에 없었는데, 이제는 도구 자체가 그 기준을 담고 있어요. 새 팀원도 파일만 있으면 바로 씁니다.
매달 결과가 쌓이면서 "이 계약건은 왜 계속 미납이 뜨지?"라는 질문을 훨씬 빠르게 던질 수 있게 됐습니다. 대조 작업이 단순 확인을 넘어, 다음 의사결정의 재료도 만들어준 거죠.
비개발자도 충분히 할 수 있습니다.
이번에 크게 배운 것 세 가지가 있어요.
하나. AI 활용의 출발선은 가장 익숙한 업무에 있다는 것.
거창한 신기술이 아니라 내가 매달 반복하는 그 업무에서 시작하면 됩니다.
둘. 코드가 아니라 글로 업무를 풀어내는 것에서 자동화가 시작된다는 점.
내가 하는 판단 기준을 텍스트로 옮길 수 있다면, 그게 이미 절반입니다.
셋. 도구는 만든 사람만 쓰면 안 된다는 점.
혼자만 쓸 수 있는 자동화는 반쪽짜리예요. 누구나 쓸 수 있어야 진짜 자동화입니다.
자동화는 개발자의 일이라고 생각했습니다. 내가 할 수 있는 건 잘 정리된 요청서를 넘기는 것까지라고요. 그런데 이번에 알게 된 건, 업무를 가장 잘 아는 사람이 가장 정확한 도구를 만들 수 있다는 사실이었어요.
수납 대조 2시간을 버티던 사람이, 그 2시간을 없애는 도구를 만든 사람이 됐습니다. 이 거리가 생각보다 멀지 않았어요. 오히려 그 업무를 가장 잘 아는 내가, 가장 빠른 길을 이미 알고 있었습니다.
다시 한번 강조하자면,
코드는 (몰라서) 한 줄도 안 썼습니다.
업무 지식을 설명하는 게 더 중요했어요.
지금, KCD는 사장님의 더 나은 내일을 위해 함께할 동료를 찾고 있어요.
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안녕하세요. AI앰버서더 2기 캐시노트페이팀의 Business Operations Manager Sasha(정윤정)입니다.
매달 같은 날, 같은 자리에서 두 개의 엑셀 파일을 열어놓고 화면을 번갈아 보던 아주 귀찮은 일이 있었습니다. 이제는 사라졌습니다.
저희 팀은 팩토링 계약건에 한해 매월 정기 수납을 발송합니다. 여기에는 그 결과를 직접 대조하는 일이 늘 뒤따릅니다. '계약대장'과 '수납요청내역' 두 파일을 한 줄씩 눈으로 맞춰가며 미납, 이중출금, CMS 등록 오류를 찾아내는 작업이에요. 진행 중인 계약건이 수백 건이다 보니, 매월 꼬박 2시간씩 걸렸습니다.
시간만의 문제는 아니었어요. 눈으로 맞추는 작업에는 휴먼 에러가 따라올 수밖에 없었습니다. 이 업무를 누군가에게 인수인계를 시킨다해도 똑같이 2시간씩 해야 한다는 점이 내내 마음에 걸렸습니다.
그래서 클로드로 'AI 수납대사'를 만들었습니다. 코드는 한 줄도 쓰지 않았고요.
저는 개발자가 아닙니다. 엑셀 수식을 쓸 줄 알지만 코드를 짜본 적은 없어요. 처음엔 막막했습니다. '자동화'라는 단어를 들으면 자연스럽게 '개발자에게 부탁해야 하는 일'이 떠올랐거든요. 그래서 접근을 바꿨습니다. 개발자에게 업무를 설명하듯, 클로드에게 업무를 설명했어요. 어떤 파일을 받아서 어떤 기준으로 대조하고, 어떤 결과를 내야 하는지. 제가 매달 눈으로 하던 그 과정을 그대로 글로 옮겨 넘긴 거예요. 작은 검증을 반복하며 조금씩 키워나간 결과, 분석과 누적이 나뉜 두 단계 구조가 됐습니다.
시간보다 더 크게 달라진 것
쓰고 나서 가장 먼저 달라진 건 시간이었어요. 2시간짜리 작업이 1분 안으로 줄었습니다. 파일 두 개를 끌어다 놓고 버튼 하나 누르면 끝이에요. 더 의미 있었던 건 따로 있습니다. 이전에는 이 업무가 철저하게 '제 머릿속'에 있었습니다. 어떤 기준으로 뭘 봐야 하는지, 어떤 패턴이 이상 신호인지. 인수인계를 해도 결국 옆에 앉아 같이 해보는 수밖에 없었는데, 이제는 도구 자체가 그 기준을 담고 있어요. 새 팀원도 파일만 있으면 바로 씁니다.
매달 결과가 쌓이면서 "이 계약건은 왜 계속 미납이 뜨지?"라는 질문을 훨씬 빠르게 던질 수 있게 됐습니다. 대조 작업이 단순 확인을 넘어, 다음 의사결정의 재료도 만들어준 거죠.
비개발자도 충분히 할 수 있습니다.
이번에 크게 배운 것 세 가지가 있어요.
하나. AI 활용의 출발선은 가장 익숙한 업무에 있다는 것.
거창한 신기술이 아니라 내가 매달 반복하는 그 업무에서 시작하면 됩니다.
둘. 코드가 아니라 글로 업무를 풀어내는 것에서 자동화가 시작된다는 점.
내가 하는 판단 기준을 텍스트로 옮길 수 있다면, 그게 이미 절반입니다.
셋. 도구는 만든 사람만 쓰면 안 된다는 점.
혼자만 쓸 수 있는 자동화는 반쪽짜리예요. 누구나 쓸 수 있어야 진짜 자동화입니다.
자동화는 개발자의 일이라고 생각했습니다. 내가 할 수 있는 건 잘 정리된 요청서를 넘기는 것까지라고요. 그런데 이번에 알게 된 건, 업무를 가장 잘 아는 사람이 가장 정확한 도구를 만들 수 있다는 사실이었어요.
수납 대조 2시간을 버티던 사람이, 그 2시간을 없애는 도구를 만든 사람이 됐습니다. 이 거리가 생각보다 멀지 않았어요. 오히려 그 업무를 가장 잘 아는 내가, 가장 빠른 길을 이미 알고 있었습니다.
다시 한번 강조하자면,
코드는 (몰라서) 한 줄도 안 썼습니다.
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