빌드업웍스
솔루션 · 업무 자동화
반복 업무에 인력을 계속 투입하고 계신가요?
엑셀 정리·보고서 작성·1차 응대 같은 반복 업무는 매번 사람이 처리할 필요가 없습니다. AI가 단계별로 처리하고, 중요한 결정만 담당자 승인을 거치도록 구축합니다.
반복 업무는 어디부터 자동화해야 하나요?
매주 같은 순서로 반복되는 업무부터 자동화합니다. 매주 같은 보고서를 작성하고, 같은 엑셀을 다시 정리하고, 같은 문의에 답합니다. 반복 업무가 더 가치 있는 업무에 투입해야 할 시간을 차지합니다.
반복 업무에 시간이 소요된다
엑셀 정리·보고서·분류·1차 응대 같은 업무에 매번 사람의 시간이 들어갑니다.
전면 자동화가 우려된다
중요한 결정까지 AI가 담당자 확인 없이 실행할 가능성 때문에 도입을 망설이게 됩니다.
처리 이력이 남지 않는다
자동화해도 무엇이 어떻게 처리됐는지 기록이 남지 않으면 운영에 적용하기 어렵습니다.
반복 업무는 AI가 처리하고, 결정은 담당자가 내립니다
고객사 업무 흐름에 맞춰, AI가 처리할 단계와 담당자가 확인할 단계를 구분해 설계합니다.
반복 업무를 수작업으로 처리하지 않습니다
반복 업무 단계 자동화 — 보고서 작성·데이터 정리·분류·1차 응대 같은 반복 업무를 AI가 단계별로 처리합니다.
중요한 결정은 담당자 확인 후 실행됩니다
사람 승인 게이트 — 중요하거나 비용이 큰 결정은 자동 실행하지 않고 담당자 승인을 거칩니다.
처리 내용을 나중에도 추적할 수 있습니다
처리 이력·감사 로그 — 누가 무엇을 언제 처리했는지 모두 기록해, 사후 추적과 점검이 가능합니다.
사용 중인 메신저·메일 안에서 자동화가 동작합니다
기존 도구 연계 — 메신저·메일·사내 데이터와 연결해 업무 흐름 안에서 자동화가 동작합니다.
현재 상태별 도입 방식
어떤 업무를 어떤 순서로 처리하는지부터 정리합니다. 판단 기준이 정리되어야 자동화할 단계와 담당자가 확인할 단계를 구분할 수 있습니다.
기성 도구로 처리되지 않는 단계만 고객사 업무 흐름에 맞춰 재설계하고, 중요한 결정은 승인 게이트를 거치도록 구성합니다.
사용 중인 시스템은 유지하고 반복 구간부터 자동화합니다. 처리 이력·감사 로그를 먼저 축적하면 범위를 확장할 때 근거가 됩니다.
업종에 따라 우선 확인할 항목이 다릅니다 —제조업 IT 인프라 셀프 체크와 IT·SW AWS 비용·운영 셀프 체크에서 이 자동화를 우선과제로 진단합니다.
구축 범위를 검토하시기 전에 자동화 가능 여부를 먼저 확인하실 수 있습니다. 업무를 한 문장으로 입력하면 자동화 가능 범위와 사람이 검토해야 할 지점을 정리합니다. 연락처는 필요하지 않습니다.
자동화 처리 사례
실제로 수행한 작업의 결과입니다. 결과가 나온 조건과 적용되지 않는 경우를 함께 적었습니다.
AI 처리와 사람 승인 흐름 데모(Pilot · Civic)
직접 조작하실 수 있습니다. 모든 데모는 가상 데이터로 동작합니다.
구축 범위와 보안·운영
처리 권한·감사 로그·승인 게이트를 기본으로 설계하고, 데이터는 고객사 명의의 국내 AWS에 둡니다. 구축 후 운영·개선은 같은 팀이 소프트웨어 관리·개선(AMS)으로 수행합니다.
납품 산출물
정확한 범위는 설계·견적 단계에서 확정합니다. 구축 시 제공하는 산출물은 다음과 같습니다.
- 화면
- 자동화 실행 현황 화면 · 사람 승인 화면 · 처리 이력·감사 로그 화면.
- 이관 대상 데이터
- 자동화할 업무의 입력 서식과 처리 기준, 그리고 지금까지의 처리 기록. 기준이 문서로 정리되어야 단계를 구분할 수 있습니다.
- 연동 지점
- 업무 흐름에서 사용하는 메신저·메일과 사내 데이터. 연동 대상은 설계 단계에서 확정합니다.
- 인계 산출물
- 범위 정의서 · 작동하는 시스템과 소스코드 · 인수인계용 구성 문서. 구축 후 소프트웨어 관리·개선(AMS)을 계약하시면 월간 운영 · 개선 보고서가 추가됩니다. 코드와 데이터는 모두 고객사 소유입니다.
등급별 차이는 구축 범위와 규모입니다. 어느 등급이든 보안·운영 기준은 동일하게 적용됩니다.
- 반응형 웹페이지(단일 화면/도구 1종)
- AI 기능 1종(예: 상담 챗봇·문서 요약·자동 분류 중 택1)
- AWS 기본 구성 · 기본 보안(HTTPS·WAF 기본·접근통제·정기 백업)
- 고객 화면 + 관리자 대시보드 · 다중 역할(RBAC)
- 업무 데이터를 연동한 복수 맞춤 AI(예측·제안·초안 자동작성)
- AWS 전용 표준 구성 · 표준 보안(저장 암호화·감사 로그·시크릿 관리)
- 외부 시스템 연동 · 조직/외부 연동 권한
- 고급 맞춤 AI + 데이터 파이프라인 + (선택) 에이전트형 자동 실행
- 금융권 수준의 보안 · 규제 대응(ISMS-P·전자금융 설계)·데이터 주권 강화
표시 금액은 시작가이며, 정확한 범위·일정·비용은 상담에서 확정됩니다. 구축 후 운영·개선은 선택 사항이며, 같은 팀이 소프트웨어 관리·개선(AMS)으로 수행합니다.
관련 인사이트
구축 전에 정해야 할 사항을 정리한 글입니다. 현재 상황에 해당하는지 먼저 판단하실 수 있습니다.
- AI 에이전트와 자동화, 무엇이 다른가AI 에이전트는 규칙대로 실행하는 기존 자동화와 판단의 주체가 다릅니다. 규칙 기반 자동화·RPA·에이전트가 각각 어떤 업무에 맞는지, 에이전트 도입 시 새로 생기는 위험은 무엇인지 정리했습니다.
- 클라우드 AI란? 도입 필요성 판단클라우드 AI가 무엇을 뜻하는지, 자체 서버로 AI를 실행하는 것과 무엇이 다른지 정리했습니다. 회사 규모와 데이터 성격에 따라 어느 쪽이 적합한지 판단 기준을 함께 설명합니다.
- 자동화에 맞는 업무, 맞지 않는 업무모든 반복 업무가 자동화 대상은 아닙니다. 판단이 필요한 일, 기록이 남지 않는 일, 예외가 대부분인 일을 어떻게 걸러내는지 판별 기준으로 정리했습니다.
자주 묻는 질문
AI가 마음대로 일을 처리하면 위험하지 않나요?
중요한 결정은 항상 담당자 승인을 거치도록 설계합니다. AI는 단계별로 처리하고, 위험하거나 비용이 큰 결정은 담당자가 확인한 뒤 진행합니다.
어떤 업무부터 자동화하면 좋나요?
규칙이 분명하고 반복이 잦은 업무(보고서 작성·데이터 정리·분류·1차 응대)부터 시작하는 것이 효과가 큽니다. 진단에서 우선순위를 함께 정합니다.
처리 내용을 나중에 확인할 수 있나요?
모든 처리 단계가 이력·감사 로그로 남아, 누가 무엇을 언제 처리했는지 추적할 수 있습니다.