고객은 어떤 상황이었나요?
등록되는 자료를 자사 기준에 맞는지 검수하는 업무가 있었습니다. 기준이 업계 표준이 아니라 회사 내부에서 쌓인 것이라 기성 AI 서비스로는 판정이 맞지 않았고, 결국 숙련자 3명이 계속 붙어 있어야 했습니다. 사람마다 판정이 갈리는 경우도 있었습니다.
기존에는 무엇이 문제였나요?
- 기성 AI 서비스가 자사 기준을 반영하지 못함
- 판정 기준이 문서가 아니라 숙련자 경험에 존재
- 검수자에 따라 결과가 달라짐
- 물량이 몰리면 검수가 병목
데벨은 AI 프로그램 개발을 어떻게 구축했나요?
먼저 과거 검수 이력을 모아 어떤 항목에서 반려가 발생했는지 정리했습니다. 규칙으로 판정 가능한 항목은 로직으로 처리하고, 문서·이미지 판단이 필요한 항목만 AI가 맡도록 나눴습니다. 결과는 통과·반려로만 주지 않고 어떤 항목에서 걸렸는지와 확신 정도를 함께 표시해, 애매한 건만 사람이 보도록 했습니다.
자동화 흐름
AI 프로그램 개발 도입 전후 비교
| 구분 | Before | After |
|---|---|---|
| 상시 검수 인력 | 3명 | 1명 확인 |
| 판정 일관성 | 검수자별 차이 | 동일 기준 적용 |
| 물량 증가 시 | 검수 대기 발생 | 경계 건만 대기 |
자동화 후 무엇이 달라졌나요?
- 숙련자 경험이 기준으로 문서화됨
- 반복 판정이 자동 처리돼 검수 병목 해소
- 반려 사유가 항목으로 남아 재등록 안내 가능
- 검수 결과를 다시 학습에 반영하는 구조 확보
AI 프로그램 개발, 우리 회사에도 적용할 수 있을까요?
지금 하시는 업무를 알려주시면 자동화 가능 여부와 적용 방식을 무료로 확인해 드립니다.
운영하면서 무엇을 개선했나요?
자동 판정 비율을 처음부터 높이지 않고, 사람 확인 결과와 비교하며 항목별로 단계적으로 넓혔습니다.
AI 프로그램 개발에 대해 자주 묻는 질문
AI 프로그램 개발은 어떤 업무에 적용할 수 있나요?
자사 기준으로 반복 검수·판정이 필요한 기업 환경에 적용한 사례입니다. 기존에는 숙련 담당자 3명이 자사 기준표를 보며 등록 자료를 하나씩 검수하는 방식이었고, 자동화한 범위는 과거 검수 이력으로 기준 항목 정리, 항목별 판정 로직 · AI 모델 분리 설계, 판정 근거와 신뢰도 함께 출력, 경계 구간만 사람 확인으로 라우팅, 검수 결과 재학습 반영입니다.
AI 프로그램 개발 적용 전에는 어떤 문제가 있었나요?
기성 AI 서비스가 자사 기준을 반영하지 못함 / 판정 기준이 문서가 아니라 숙련자 경험에 존재 / 검수자에 따라 결과가 달라짐 / 물량이 몰리면 검수가 병목 등의 문제가 반복되고 있었습니다.
AI 프로그램 개발 적용 후 무엇이 달라졌나요?
숙련자 경험이 기준으로 문서화됨 / 반복 판정이 자동 처리돼 검수 병목 해소 / 반려 사유가 항목으로 남아 재등록 안내 가능 / 검수 결과를 다시 학습에 반영하는 구조 확보 등의 변화가 있었습니다. 상시 검수 인력 항목은 3명에서 1명 확인으로 바뀌었습니다.
우리 회사 업무도 비슷하게 자동화할 수 있나요?
업무 순서가 정해져 있고 반복되는 일이라면 대부분 자동화할 수 있습니다. 데벨은 정해진 솔루션을 그대로 적용하지 않고, 회사가 실제로 일하는 방식을 먼저 확인한 뒤 자동화할 범위를 설계합니다. 업무 범위가 분명하면 24시간 안에 첫 프로토타입으로 결과를 확인할 수 있습니다.
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