대량의 수임 건수에 대해 발송되는 청구 안내 메일과 실제 은행 입금 내역을 수동으로 대조하는 과정에서 담당자의 업무 부하가 가중되고 휴먼 에러로 인한 입금 누락 리스크가 상존했습니다.
Google App Script를 컨트롤 타워로 삼아 이메일 내용을 분석하는 AI 엔진과 외부 금융 데이터 연동 서비스를 통합함으로써 청구 데이터 추출부터 입금 매칭, 실시간 담당자 알림까지 이어지는 End-to-End 자동화 파이프라인을 구축했습니다.
AI 기반 이메일 맥락 분석 및 청구 데이터 구조화
클라이언트마다 상이한 이메일 작성 방식과 비정형 텍스트 형식으로 인해 기존의 단순 규칙 기반(Regex) 추출 방식으로는 정확한 청구 금액과 담당자 정보를 파악하기 어려웠습니다.
AI 언어 모델을 연동하여 발송된 이메일의 문맥을 심층 분석하고, 입금 확인 대상자, 청구 금액, 담당 법무사 정보를 정교하게 파싱하여 구글 스프레드시트에 체계적으로 구조화하는 로직을 구현했습니다.
데이터 입력 및 분류 프로세스의 100% 자동화를 달성하였으며, 비정형 텍스트에서의 정보 추출 정확도를 비약적으로 향상시켰습니다.
실시간 금융 데이터 연동 및 자동 매칭 시스템
Google App Script의 환경적 제약으로 인해 폐쇄적인 은행 입금 내역을 실시간으로 수집하고 기존 워크스페이스 데이터와 통합 대조하는 데 기술적 한계가 존재했습니다.
서드파티 자동화 서비스와 금융 API를 활용하여 입금 데이터를 실시간으로 수신하고, AI가 생성한 청구 데이터베이스와 대조하여 일치 시 담당자에게 즉시 Gmail 알림을 전송하는 트리거 시스템을 설계했습니다.
입금 확인 업무의 휴먼 에러를 100% 제거하였으며, 모든 청구 건에 대해 누락 없는 즉각적인 피드백 루프를 완성했습니다.
Technical Deep Dive
비즈니스 임팩트와 기술적 인사이트 분석