월요일 아침, 밀린 접수 전화가 쏟아집니다. 전화를 받은 사람은 그 건의 담당자가 되고, 사고 내용을 듣고, 어떤 보험에 해당하는지 판단하고, 필요한 서류를 안내합니다. 그런데 통화가 끝나도 일은 끝나지 않습니다. 고객이 보낸 서류는 메일과 팩스로 들어오고, 담당자는 이를 공용 NAS(네트워크 저장소) 에 저장한 뒤 엑셀에 다시 옮깁니다. 그리고 보험사에 메일로 전달합니다.

챗봇이 해결할 수 있는 건 이 중 어디까지일까요?

앞서 언급한 어려움에 처한 기업들이 AI 챗봇을 알아보기 시작합니다. 업체 몇 곳에서 견적을 받고, 데모를 보고, 도입하죠. 그런데 막상 구축하고 나면 수작업이 줄지 않는 경우가 있습니다. 문의를 받은 뒤 할 일은 그대로고, 문의 채널만 하나 더 생긴 셈이 되거든요. 같은 챗봇을 만들어도 어떤 회사는 채널 하나가 느는 데 그치고, 어떤 회사는 일하는 방식 자체가 바뀝니다. 챗봇이 잘못한 게 아니라, 도입으로 기대한 변화가 제대로 정의되지 않았을 뿐입니다.

여기서 '달라져야 하는 것'은 챗봇의 기능 목록이 아닙니다. AI가 받은 정보가 어디로 흐르는지, 그 흐름이 업무의 마지막 지점까지 이어지는지, 도입 후 회사가 그 흐름을 직접 운영하고 수정할 수 있는지입니다. 견적서를 비교하기 전에 이 질문들에 답할 수 있는지가 챗봇을 추가 채널로 기능하게 두느냐, 아니면 일하는 방식을 바꾸느냐를 가릅니다.

보험 대행사 TPA KOREA가 7명으로 하루 200건의 접수를 처리하던 운영 구조를 바꾼 과정은 이 차이를 잘 보여줍니다. 앞의 두 질문(정보가 어디로 흐르는가, 끝까지 이어지는가)은 워크플로우를 다시 그렸는지를, 마지막 질문(회사가 직접 운영·수정할 수 있는가)은 그 시스템을 내재화했는지를 묻습니다. 이 글은 TPA KOREA 사례로 이 두 조건, 워크플로우 재설계와 내재화를 살펴봅니다.

7명이 하루 200건을 받던 팀, 챗봇만으로 AX가 안 되는 이유

이 사례의 주인공은 보험 대행사지만, 구조 자체는 업종을 가리지 않습니다. 주문을 접수하든, 민원을 처리하든, 지원자를 응대하든, 입구의 문의 하나 뒤에는 늘 여러 단계로 쪼개진 수작업이 따라붙으니까요.

이 흐름이 반복되던 곳이 TPA KOREA 지자체 유닛입니다. 이 팀은 전국 약 150개 지자체의 보험 상품을 담당했고, 고객 문의 접수부터 서류 관리, 보험료 납입, 계약 갱신까지 이어지는 업무를 7명의 실무자가 대부분 수작업으로 처리해왔습니다. 지자체 유닛의 이현화 책임은 당시를 두고 “월요일은 주말간 밀린 접수 전화로 전쟁이었다”고 말합니다.

7명이 하루에 소화할 수 있는 접수는 약 200건. 사업을 확장하려면 사람을 함께 늘려야 하는 구조였고, 수익이 느는 만큼 고정비도 따라왔습니다. 회사 안에서는 자연스레 "전화를 꼭 사람이 받아야 할까"라는 질문이 떠올랐죠. 이 질문에서 멈췄다면 답은 챗봇 도입에서 끝났을지도 모릅니다. 실제로 TPA KOREA가 처음 외부에 들고 간 기획서도 챗봇 도입에 가까웠습니다.

회사가 도움을 청한 곳은 위시켓의 AI 전환 전담 조직인 위시켓 AIDP였습니다. 이 글은 위시켓 블로그에 공개된 TPA KOREA 고객 사례를 바탕으로 재구성했습니다. 챗봇 도입을 검토하는 기업이 놓치기 쉬운, 하지만 도입 효과를 높이기 위해서는 꼭 알아야 할 지점을 따로 살펴보기 위해서입니다. "전화를 꼭 사람이 받아야 할까?"라는 질문이 어떻게 바뀌었는지, 그리고 그 변화가 왜 결과를 갈랐는지를 들여다보겠습니다.

‘도입’이 아니라 업무 흐름을 바꾼다는 것

처음 요청은 챗봇 구축에 가까웠습니다. 7명이 하루 약 200건의 접수를 처리해야 하는 구조에서 TPA KOREA가 먼저 떠올린 질문은 “전화를 꼭 사람이 받아야 할까?”였습니다. 이 요청만 놓고 보면 해법은 24시간 접수 챗봇처럼 보입니다.

하지만 위시켓 AIDP는 이 요청을 곧바로 개발로 옮기지 않았습니다. 일주일간 사무실에 상주하며 실무자 인터뷰를 진행했고, 보험 접수 전화가 들어온 뒤 어떤 판단과 서류 처리, 전달 과정이 이어지는지를 실무자와 함께 짚어보았습니다. 그 과정에서 드러난 병목은 ‘전화 받기’ 자체가 아니라, 전화가 끝난 뒤에도 계속 이어지는 업무 흐름이었습니다.

전화를 자동화해도 보험 판별, 서류 수신, NAS 저장, 엑셀 정리, 보험사 전달, 갱신 관리는 그대로 남습니다. 어느 단계든 사람이 멈추면 일도 멈추는 구조였죠. 챗봇만 도입했다면 회사가 얻는 건 24시간 자동 접수 하나뿐, 그 뒤의 흐름은 여전히 사람 손에서 사람 손으로 넘어갔을 겁니다. AX(AI 전환)를 검토하는 회사들이 자주 빠지는 함정도 여기에 있습니다. 가장 눈에 띄는 수작업 한 단계를 자동화하려다, 그 앞뒤로 이어지는 흐름 전체를 놓치는 것이죠.

그래서 이 프로젝트에서 바뀐 것은 답이 아니라 질문이었습니다. “챗봇이 접수를 받을 수 있을까?”에서 “접수 이후 정보는 어디까지 흘러야 할까?”, “그 흐름을 회사가 계속 바꾸고 운영할 수 있을까?”로 질문이 확장된 것입니다.

이 질문 전환 뒤 나온 결과물은 챗봇 프로토타입이 아니었습니다. 앞단의 접수 챗봇, 정보와 처리 상태가 쌓이는 어드민, 그리고 두 시스템을 회사가 직접 운영하고 확장하는 방식까지 묶은 워크플로우 청사진이었습니다. 위시켓 AIDP 배종연 팀장은 “챗봇 단품만 올리면 24시간 접수만 자동으로 받고 그다음 처리는 다시 사람 손으로 돌아간다”며, “한 건의 접수가 챗봇에서 어드민을 거쳐 보험사 전달까지 한 시스템 안에서 이어지도록 설계했다”고 설명합니다.

이 방향은 최근 AI 도입 조사에서 강조하는 흐름과도 맞닿아 있습니다. 맥킨지의 「The State of AI in 2025」에 따르면, 조사 응답자의 약 88%는 조직에서 AI를 정기적으로 사용하고 있다고 답했지만, AI 사용으로 영업이익(EBIT) 5% 이상 기여를 보고한 ‘AI 고성과 기업’은 약 6%에 그쳤습니다. 보고서는 이 고성과 기업들이 다른 조직보다 워크플로우를 근본적으로 재설계하는 경향이 약 3배 높다고 설명합니다. AI를 쓰는 회사는 많아도, AI에 맞춰 일하는 방식을 다시 그린 회사는 훨씬 적다는 뜻입니다.

TPA KOREA의 업무 흐름은 세 단계가 끊김 없이 이어지도록 설계됐습니다. RAG 기반 챗봇이 24시간 접수를 받고, 받은 정보가 어드민에 자동으로 쌓이며 처리 상태가 단계별로 갱신되고, 그 결과가 보험사 전달까지 한 시스템 안에서 이어집니다. 메일로 받은 서류를 NAS에 옮기고 엑셀에 적고 다시 메일로 보내던 구간이 모두 시스템 내부로 흡수된 거죠.

실제 고객이 24시간 접수할 수 있는 문의 화면 <출처: 위시켓 AIDP>

2‍4시간 접수 받은 내용을 자동으로 쌓는 어드민 시스템 화면. TPA KOREA가 직접 사용하는 시스템이다. <출처: 위시켓 AIDP>

여기서 RAG는 자료를 참고해 답변을 생성하는 방식의 챗봇으로, 새 보험사 양식이나 새 응대 패턴이 생겼을 때 시나리오를 다시 짜는 대신, 자료만 추가하면 다음 응대부터 반영된다는 점이 핵심입니다. 다시 말해 RAG는 운영 단계에서 회사가 스스로 확장할 수 있는 구조를 위한 선택이었고, 이는 두 번째 조건인 내재화와 직접 연결됩니다.

➡️10분 만에 RAG 이해하기

정리하면, AX는 수작업 한 단계를 자동화하는 일이 아니라 업무 흐름 전체를 다시 설계하는 일입니다. 입구에 자동문 하나를 다는 것과 건물 안 동선 전체를 다시 그리는 것은 다른 일이죠. 같은 AI 기술을 쓰더라도 어느 쪽을 택했느냐에 따라 결과가 완전히 달라지는 것입니다.

시스템을 직접 바꿀 수 있어야 내재화다

AX에서 또 한 가지 중요한 것은 시스템을 만들 때부터 내재화를 함께 설계하는 일입니다. 만들어진 시스템을 누가 운영하고 누가 수정할 수 있는가. 이 권한이 어디에 있느냐에 따라 같은 시스템도 회사의 자산이 되거나, 또 다른 외주 의존의 시작점이 됩니다. 시스템은 한 번 만들면 끝나는 물건이 아니니까요. 보험사가 양식을 바꾸고, 새로운 요소가 추가되고, 응대 패턴이 달라질 때마다 손볼 일이 생깁니다. 이때 사내에서 처리하는 회사와 외부 업체에 다시 견적을 받아야 하는 회사 사이에는 큰 격차가 벌어집니다. 후자라면 일정 협상과 계약, 개발, 검수가 끝날 때까지 실무자는 결국 다시 수작업을 해야 하죠.

TPA KOREA 사례에서 내재화가 가능했던 이유는, 시스템 자체보다 그 시스템을 운영하는 권한을 함께 받았기 때문입니다. 위시켓 AIDP는 구축 기간 동안 상주하며 실무자에게 운영 방법을 직접 교육했습니다. 여기서 교육의 초점은 단순한 사용법 전달이 아니라, 새 보험사 양식이나 지자체별 절차가 생겼을 때 실무자가 직접 워크플로우를 수정해보는 데 있었습니다. 그 결과 챗봇 학습, 어드민의 워크플로우 수정, 새 보험사나 지자체를 언제 어떻게 반영할지에 대한 결정까지 모두 사내에서 할 수 있게 됐습니다.

이는 단순히 개발사에서 사용 매뉴얼을 받는 것과는 달랐습니다. 내부 직원들이 직접 시스템을 설계하고 운영하며 손에 익히도록 하는 것이었죠. 지자체 유닛 이현화 책임은 이 시간을 이렇게 회상합니다.

"교육 초반에는 솔직히 어려웠습니다. 시스템을 직접 다룬다는 게 부담이었거든요. 그런데 보험사·지자체별로 미묘하게 다른 양식을 우리 팀이 그 자리에서 직접 반영해본 뒤로, 일하는 방식 자체가 바뀌었다는 게 실감 났습니다."

위시켓AIDP가 TPA KOREA 임직원 대상으로 워크플로우 설계 교육을 하는 모습 <출처: 위시켓 AIDP>

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주목할 표현은 '일하는 방식 자체가 바뀌었다'입니다. 도구를 받은 회사에는 새 도구가 한 대 늘지만, 운영 방식까지 익힌 회사에서는 업무 처리 기준이 회사 안에 남습니다. 그리고 그 답은 외부 업체가 떠난 뒤에도 회사의 자산이 되죠.

내부 답당자가 직접 AI 챗봇을 교육시킬 수 있는 어드민 페이지 <출처: 위시켓 AIDP>

이현화 책임은 실무 효율이 약 2배 오를 것으로 예상합니다. 하지만 더 본질적인 변화는 처리 용량을 늘리려고 인력 증원에만 의존하지 않아도 되는 구조가 만들어졌다는 점입니다. 게다가 시스템 확장 속도를 외부 업체가 아니라 회사가 결정할 수 있다는 것이, 매년 경쟁 입찰로 운영 업체가 바뀌는 지자체 보험 시장에서 다른 후보와 구분되는 차별 요소가 됐습니다.

정리하면, 내재화, 곧 시스템을 사내에서 직접 운영하고 확장할 수 있는 구조를 함께 들여놓아야 AX라고 할 수 있습니다. 외부 업체가 떠난 뒤에도 회사가 스스로 굴릴 수 있어야 내재화라고 할 수 있고, 그렇지 않으면 시스템 운영을 또 다른 외주에 의존하는 것으로 이어질 수 있습니다. TPA KOREA의 사례는 내재화의 유무가 AX를 한 번의 프로젝트로 끝낼지, 회사의 일하는 방식으로 정착시킬지를 가른다는 점을 보여줍니다.

이 사례에서 확인되는 AIDP의 접근 방식

요청을 그대로 개발하지 않았습니다.
처음 요청은 챗봇 구축에 가까웠지만, AIDP는 바로 개발에 착수하기보다 실무자 인터뷰로 접수 이후 업무 흐름을 먼저 확인했습니다.

업무 흐름을 시스템 구조로 다시 그렸습니다.
전화 접수 이후의 보험 판별, 서류 수신, 상태 관리, 보험사 전달이 끊기지 않도록 챗봇과 어드민을 한 묶음으로 설계했습니다.

운영 권한을 회사 안에 남기는 방향으로 설계했습니다.
챗봇 학습, 어드민 워크플로우 수정, 새 보험사·지자체 반영을 사내에서 할 수 있도록 교육과 운영 권한을 함께 넘겼습니다.

AX 성공 여부를 가늠하는 6가지 체크리스트

지금까지의 두 조건은 거창한 컨설팅 방법론이 아니라, AX를 검토할 때 다시 들여다봐야 할 질문들입니다. 이 질문들은 특정 솔루션이나 벤더를 전제하지 않습니다. 어떤 업체의 제안서를 받아 들든, 그 제안이 회사의 일하는 방식을 실제로 바꾸는지 가늠하는 기준에 가깝습니다. 앞서 본 두 조건을 점검 가능한 형태로 풀면, 설계 단계 질문은 워크플로우를 다시 그렸는지를, 운영 단계 질문은 내재화됐는지를 확인하는 것입니다. 책상 위에 두고 볼 수 있도록 두 단계로 나눠 정리했습니다.

설계 단계에서 점검할 질문

첫째, AI가 받은 정보가 어디로 흐르는가?챗봇이나 자동화 도구가 받은 데이터가 다음 단계에서 다시 사람 손으로 돌아오지 않는지 살펴보는 질문입니다. 입구만 자동화되고 출구가 막혀 있는 설계는 자동화의 효과를 절반 이상 잃습니다.

둘째, 받은 정보가 최종 목적지까지 한 시스템 안에서 이어지는가?입구에서 받은 정보가 메일에서 엑셀로, 엑셀에서 다른 시스템으로, 그 시스템에서 다시 메일로 옮겨 다닌다면, 그건 자동화라기보다 부분적인 디지털화에 가깝습니다. 보험 접수라면 보험사 전달, 주문 응대라면 출고와 결제처럼업무가 도달해야 할 마지막 지점까지시스템 안에서 흐름이 끊기지 않아야 합니다.

셋째, 처리 상태가 팀 안에서 공유되는가? 어떤 건이 어느 단계에 있는지 누구나 확인할 수 있는지, 담당자가 없어도 일이 이어지는지 점검하는 질문입니다. AI 시스템이 받은 정보가 한 사람의 머릿속이나 한 사람의 받은편지함에 머문다면, 그건 디지털화일 뿐 자동화는 아닙니다.

운영 단계에서 점검할 질문

넷째, 새로운 양식이나 시나리오가 생겼을 때 사내에서 반영할 수 있는가?거래처 양식이 바뀌거나, 새 제휴처가 추가되거나, 응대 패턴에 변화가 생겼을 때 외주를 다시 발주하지 않고 사내에서 처리할 수 있는지를 묻는 질문입니다. 답이 '아니오'라면, 그 시스템은 회사 자산이라기보다 외부 업체와의 장기 계약에 가깝습니다.

다섯째, 시스템 운영 권한이 우리 회사 인력에게 있는가?어드민에서 워크플로우를 수정할 권한, 챗봇에 자료를 추가할 권한이 사내에 있는지 점검하는 질문입니다. 단순히 '읽기 권한'이 있는 것과 바꿀 수 있는 권한이 있는 것은 전혀 다릅니다.

여섯째, 도입 후 교육과 인수인계가 계약 범위에 들어 있는가?시스템 구축은 끝났지만 운영 방식은 외부 업체에만 남아 있다면, 앞의 조건들이 모두 충족되어도 실제로는 활용되지 못합니다. 계약을 검토할 때 교육과 운영 이식이 어떤 형태로 포함되는지 미리 확인해두는 편이 좋습니다. 더불어 처음부터 전체를 한 번에 구축하는 방식만 제시하는지, 일부 단계부터 도입해 검증할 선택지가 있는지도 함께 살펴볼 만합니다.

도구를 더할 것인가, 일하는 방식을 바꿀 것인가

앞의 여섯 질문은 챗봇에만 해당하는 게 아니라, 진행 중인 AX 도입이 진짜 변화로 이어지는지 비추는 거울입니다. 절대적인 기준은 아니지만, 두세 개에만 ‘예’라고 답할 수 있다면 자동화 도구가 한 대 추가된 단계에 머물 가능성이 큽니다. 반대로 다섯 개 이상이 충족된다면, 적어도 일하는 방식의 변화가 시작됐다고 볼 수 있습니다.

AX의 진짜 질문은 ‘어떤 AI 도구를 도입할 것인가’가 아닙니다. 이 도입이 우리 회사의 일하는 방식을 지속적으로 바꾸는가, 아니면 외주 한 건이 더 늘어나는가의 문제입니다. TPA KOREA의 사례가 보여주는 결론은 분명합니다. 조직의 AX가 성공하려면, 워크플로우 전체를 다시 그리는 결정과 운영 방식을 사내로 이식하는 결정이 함께 이뤄져야 합니다. 어떤 도구를 도입할지보다 이 여섯 가지 질문에 회사가 어떻게 답할 수 있는지가, AX의 방향을 결정합니다.

다만 여섯 질문은 지금 방향이 맞는지는 가늠하게 해줘도, '그래서 무엇부터, 어떻게 시작하나'까지 정해주진 않습니다. 거기서부터는 자가 점검을 넘어서는 영역이죠. 그 첫걸음은 회사가 지금 어느 단계에 있느냐에 따라 달라집니다. 위시켓 AIDP는 비IT 기업의 AX 현주소를 아날로그 단계부터 AI 내재화까지 5단계로 나눠 보고, 단계에 맞는 방식을 권합니다. 여섯 질문 끝에 '그래서 우리는 어디서부터'가 남았다면, 그 첫걸음을 짚는 데 위시켓 AIDP의 무료 AX 진단이 도움이 될 수 있습니다.

위시켓 AIDP는?

IT 전문가 매칭 플랫폼 위시켓이 기업의 AI 도입 전 과정을 지원하기 위해 만든 AI 전문 사업부입니다. 13년간 축적한 12만 4천 건의 IT 프로젝트 데이터를 기반으로 기업의 AI 도입을 전략 수립부터 시스템 구축, 운영 내재화까지 전 과정에 걸쳐 실행하는 것을 강점으로 내세웁니다. 위시켓 AIDP 배종연 팀장은 “위시켓 AIDP는 기업 AX를 전략 수립부터 시스템 구축, 운영 내재화까지 함께하는 파트너”라며 “단순 시스템 구축을 넘어 기업이 스스로 기술을 활용할 역량을 갖출 때까지 함께한다”고 말했습니다.