"반복 업무는 AI에 맡겨라"…업스테이지, 물류 정산부터 자동화

물류업계의 방대한 문서 처리와 비용 검증 부담이 인공지능(AI)을 통한 업무 혁신 주요 과제로 떠오르고 있다. 이같은 문제를 해결하려면 반복 서류 업무부터 자동화하고 축적된 데이터를 비용 절감과 경영 분석으로 연결해야 한다는 분석이 나왔다.

이건찬 업스테이지 클라우드 사업부문 리드는 2일 서울 강남구 트레이드타워에서 한국무역협회가 개최한 무역 AI 우수 서비스 활용 실습 설명회에서 "문서를 잘 읽어내는 게 끝이 아니라 문서 내 정보를 조합해 기업에 실질 가치를 만들어야 한다"고 밝혔다.

이건찬 리드는 물류산업을 AI 업무 자동화에 적합한 분야로 꼽았다. 운송과 배송, 정산, 수출입 과정에서 다양한 문서를 처리하는 데다 거래처와의 소통도 주로 이메일과 전화로 이뤄지기 때문이다.

청구서와 계약서를 수작업으로 대조하면 비용 오류를 놓치기 쉽다. 기존 규칙 기반 업무 자동화(RPA)는 문서 양식이 달라질 때마다 시스템을 수정해야 하는 한계도 있다.

업스테이지는 이날 AI 기반 업무 자동화 도구 '업스테이지 스튜디오'를 활용해 물류기업 정산 업무를 처리하는 과정을 시연했다. 거래처에서 이메일로 받은 청구서를 AI가 분석하고 기존 계약서나 요율표와 비교해 금액이 일치하지 않는 항목을 찾아내는 방식이다.

시연에서는 청구 금액 1420달러와 계약 금액 1240달러를 비교해 180달러 차이를 확인하는 사례가 제시됐다. 또 AI가 인보이스 3건을 검토해 계약 요율과 다른 항목 3개를 찾아내고 정정 요청 메일 초안을 작성하는 과정도 선보였다.

업무 자동화 과정에서 축적한 데이터를 경영 분석에 활용하는 기능도 소개됐다. AI가 청구서와 계약서에서 추출한 거래처, 금액, 운송 구간 등 정보를 구조화하면 담당자가 자연어로 정산 현황을 질문하거나 비용 항목별 분석을 요청할 수 있다.

AI는 분석 결과를 그래프로 정리하고 기업 내부 시스템에 맞춰 데이터를 표준화해 전사적자원관리(ERP) 시스템에 전달하는 작업도 지원한다. 반복 업무를 자동화하면서 쌓인 데이터를 AI 에이전트가 다시 활용하도록 하는 구조다.

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