문의 분류·문서 처리 AI 자동화 구축 예시

# 문의 분류·문서 처리 AI 자동화 구축 예시

Canonical URL: https://duolabs.co.kr/docs/%EB%AC%B8%EC%9D%98-%EB%B6%84%EB%A5%98%EB%AC%B8%EC%84%9C-%EC%B2%98%EB%A6%AC-ai-%EC%9E%90%EB%8F%99%ED%99%94-%EA%B5%AC%EC%B6%95-%EC%98%88%EC%8B%9C
Author: Duolabs (https://duolabs.co.kr)
License: Creative Commons Attribution 4.0 International (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
Last modified: 2026-07-31T18:40:43.454Z
Tags: ai-automation, build-example, docs, document-processing, public-doc

# 문의 분류·문서 처리 AI 자동화 구축 예시

> 이 문서는 특정 고객의 실제 프로젝트나 확정 견적이 아닌 공개용 구축 예시입니다. 기능, 일정과 비용은 가정한 범위를 설명하기 위한 것이며 실제 계약 조건은 상담 후 별도 견적서와 계약서에서 확정합니다.

## 예시 시나리오

웹 문의와 첨부 문서가 공용 채널로 들어오고 담당자가 내용을 읽어 유형·긴급도·담당 부서를 정한 뒤 답변 초안을 만드는 업무를 가정합니다. AI는 분류·정보 추출·요약과 초안을 지원하고 최종 발송은 담당자가 검토합니다.

## 구축 목표

- 반복되는 문의 읽기와 기본 정보 입력 시간을 줄임
- 분류 기준과 담당자 배정 규칙을 일관되게 적용
- 첨부 문서에서 필요한 항목을 구조화해 원문과 함께 보관
- AI 결과에 근거·확신도와 사람 검토 상태를 표시
- 오분류·누락·모델 장애 시 수동 처리 경로 유지

## 범위 산정을 위한 가정

- 입력 채널 한두 개와 대표 문의 유형을 우선 적용
- 학습이 아닌 프롬프트·규칙·검색과 기존 모델 API 중심
- 최종 답변은 사람이 승인
- 대표 문의와 기대 분류 결과를 평가 자료로 제공
- 민감정보 전송·저장 기준을 착수 전에 확정

## 주요 구축 범위

| 영역 | 포함 예시 | 확인 사항 |
| --- | --- | --- |
| 수집 | 웹 문의·메일 또는 지정 저장소에서 입력 수집 | 채널 권한과 첨부 형식 |
| 처리 | 유형·긴급도 분류, 항목 추출, 요약 | 분류 체계와 필수 필드 |
| 검토 | 원문·AI 결과 비교, 수정·승인·재처리 | 최종 책임자와 실패 처리 |
| 연동 | 담당자 배정, 알림과 업무 시스템 기록 | API·계정·호출 제한 |
| 운영 | 품질 표본 점검, 사용량·오류와 변경 이력 | 로그·보존·마스킹 정책 |

## 사용자와 시스템 흐름

~~~text
문의·첨부 문서 수집
↓
형식 검사와 민감정보 처리
↓
AI 분류·추출·요약·초안
↓
규칙 검증과 확신도 확인
↓
담당자 검토·수정·승인
↓
업무 시스템 저장·알림·후속 처리
~~~

## 공개 가격표 근거

| 가격표 항목 | 공개 가격 범위 | 공개 예상 기간 | 이 예시의 적용 |
| --- | --- | --- | --- |
| AI 챗봇·자동화 | 200~1,000만원 | 2~6주 | 입력 채널·처리 단계·검토 화면·연동을 확정한 뒤 고정 견적 |

가격 확인 기준은 2026년 7월 29일이며, [듀오랩스 공개 가격표](https://duolabs.co.kr/pricing)의 범위를 사용했습니다. 이 범위는 확정 견적이 아니며, 아래 변동 요인을 확인한 뒤 포함 항목과 고정 금액을 정합니다. 공개 가격표가 변경되면 최신 페이지의 안내가 우선합니다.

## 일정 구성 예시

| 구간 | 주요 작업 | 완료 조건 |
| --- | --- | --- |
| 1주차 | 업무·데이터 경계, 분류 체계와 평가 자료 정의 | 평가 기준 승인 |
| 2~3주차 | 수집·AI 처리·검토 흐름의 개념검증 | 대표 표본 결과 확인 |
| 3~5주차 | 업무 연동, 권한·로그·예외와 운영 화면 | 통합 시나리오 완료 |
| 최종 구간 | 품질·보안·부하 확인과 단계적 적용 | 운영 전환 승인 |

## 주요 산출물

- 자동화 업무와 데이터 경계 정의
- 평가 세트와 분류·추출 품질 결과
- 입력 수집·AI 처리·사람 검토 흐름
- 업무 시스템 연동과 운영 대시보드
- 프롬프트·규칙·권한·로그와 장애 대응 문서

## 검수 기준 예시

- 대표 평가 자료에서 분류·추출 결과와 수정 이력을 확인할 수 있습니다.
- 허용되지 않은 사용자는 원문·첨부·AI 결과에 접근할 수 없습니다.
- 모델 오류·시간 초과·형식 오류가 수동 검토 대기열로 전환됩니다.
- 최종 발송이나 상태 변경은 합의한 사람의 승인 후 수행됩니다.

## 가격과 일정이 달라지는 요인

- 입력 채널·문서 형식과 처리량
- 분류 수, 추출 필드와 품질 목표
- 민감정보·문서 권한과 로그 정책
- 업무 시스템·메일·메시지 연동
- 검토 화면과 재처리·감사 요구

## 별도 협의 또는 제외 범위

- 모든 문의에 대한 무오류 자동 판단 보장
- 대규모 학습 데이터 정제와 모델 파인튜닝
- 외부 AI API·OCR·저장소 사용료
- 법률·의료·금융 등 전문 판단의 자동 확정
- 사람 검토 없는 고위험 의사결정 자동화

## 운영과 유지보수

운영 중에는 입력 유형과 정책 변화에 맞춰 평가 자료, 프롬프트와 규칙을 점검합니다. 품질은 표본 검수와 오류 유형으로 관리하며 모델 변경 전후 결과를 비교합니다.

출시 후 유지보수는 구축비와 분리합니다. 공개 가격표 기준 월 20~100만원 범위이며, 실제 작업량, 점검 주기, 대응 시간과 개선 범위를 확인해 선택합니다.

## 관련 문서

- [AI 자동화·사내 LLM 도입 제안서](https://docs.duolabs.co.kr/ai-자동화사내-llm-도입-제안서)
- [공개 가격표](https://duolabs.co.kr/pricing)