마케팅 파트너 업무 효율화 사례 : 정산서류 검토 500시간에서 단 몇 시간으로

안녕하세요, 마이리얼트립 AI Lab 입니다. 오늘은 마케팅 파트너 팀의 업무 효율화 사례를 소개할게요. 마케팅파트너 팀 변영준님은 AI Lab 의 도움 받아 가입 서류 3만 건을 검토해야 했던 500시간의 반복 업무를 몇 시간으로 축소하는데 성공했어요. 개인정보는 어떻게 처리했는지, 사용자 UX 는 어떻게 구성했는지 아래 글을 통해 자세히 확인해 보세요.

폭발적 성장, 500시간의 서류 검토 업무

마이리얼트립의 마케팅 파트너 프로그램은 일종의 어필리에이트 프로그램이에요. 블로그, 인스타그램 등 다양한 채널을 운영하는 크리에이터들이 마이리얼트립 상품을 홍보하고, 각자의 채널을 통해 유입된 고객으로부터 발생한 거래에 대해 일정 비율의 수수료를 지급받는 방식의 프로그램이죠. 마케팅 파트너 프로그램은 2024년 한 해 동안 급격한 성장세를 이루며 12,000명의 마케팅 파트너를 확보했답니다. 마케팅 파트너는 지난 한 해 동안 놀라운 성장을 이뤘지만, 그 이면에는 감당하기 어려운 수준의 백오피스 업무가 기다리고 있었어요. 마케팅 파트너 팀은 마이리얼트립의 파트너(여행 인플루언서, 블로거 등)와 함께 다양한 마케팅 챌린지, 이벤트를 기획하고 운영하는 팀인데, 이미 하루에만 수십명의 마케팅 파트너의 가입 서류를 검토하는 작업에 시달리고 있었죠.

더 큰 도전은 앞으로 다가올 예상이었어요. 올해 목표 신규 가입자 수는 3만 명. 이는 정산서류 검토에만 무려 500시간, 약 62.5 영업일이라는 엄청난 시간이 필요한 상황이었어요. 이처럼 많은 시간이 소요되는 뒷단의 작업들이 올해 예상된 것이죠.

정산서류 검토 과정은 단순하지만 집중력이 필요한 작업이었어요. 파트너가 제출한 가입서류들을 띄워놓고, 시스템에 입력된 정보와 일치하는지 눈으로 하나하나 확인하는 과정이었죠. 한 파트너당 30초에서 1분 정도 소요되는 이 작업이 수천 건 쌓이면 어마어마한 업무량이 됩니다.

Amazon Bedrock 의 Claude 와 워크플로우 툴의 만남

이런 상황에서 마케팅 파트너팀은 더 효율적인 방법을 찾아야 했어요. 팀은 이 문제를 꼭 해결해야만 했고, 어떻게 하면 자동화하거나 시간을 더 줄일 수 있을지 고민하게 되었어요.

마케팅 파트너 팀의 팀장인 변영준님은 일상생활에서의 경험에서 힌트를 얻었어요. 토스나 금융 앱에서 이미지를 촬영하면 자동으로 텍스트를 인식하잖아요? 이런 기술을 활용할 수 있지 않을까 하는 생각을 했던 거죠. 그래서 AI Lab에 도움을 요청했습니다.

하지만 솔루션 개발에는 중요한 제약 조건이 있었어요. 바로 개인정보 보안 문제였죠. 외부 솔루션들을 검토해야 했지만, 개인정보가 네트워크 망을 타고 한국 밖으로 나가면 안 되는 보안적 이슈가 있었습니다.

“개인정보 보안 문제를 해결하기 위해 국내 서버에서 운영되는 AI 솔루션이 필요했습니다. Amazon Bedrock 에서 서비스되는 Claude가 그 해답이었죠. Bedrock 이라면 서울 리전 내에서 Claude 를 사용할 수 있거든요”

이 제약을 해결하기 위해 AI Lab은 국내 서버에서 운영되는 AI 솔루션을 모색했고, AWS 서울 리전에서 서비스되는 Claude 를 활용하기로 결정했습니다. Claude는 AWS 서울 리전에 설치된 AWS에서 서빙되고 있어 보안 이슈가 없었던 것이죠.

AI Lab은 Dify라는 워크플로우 툴을 활용해 솔루션을 개발했어요. Dify는 AI 워크플로우를 쉽게 구성할 수 있게 해주는 도구로, 다양한 AI 작업을 연결하여 자동화된 프로세스를 만들 수 있습니다.

워크플로우는 이미지를 입력 받아 Claude AI에게 전송하고, AI가 이미지에서 텍스트를 추출한 후 입력된 파트너 정보와 비교하는 과정으로 구성되었어요. 이 결과를 바탕으로 일치 여부를 판단하고, 그 결과를 반환하는 방식이었죠.

이 시스템에는 이미지를 입력 받고, 텍스트 형태로 입력받도록 구성되었어요. 그리고 이 워크플로우를 실제 업무에 활용할 수 있도록 크롬 익스텐션 형태로 개발했죠. 이렇게 하면 기존 파트너 관리 시스템에 자연스럽게 통합되어, 매니저들이 추가 학습 없이도 쉽게 사용할 수 있었어요.

버튼 한 번으로 끝나는 서류 검토의 마법

개발된 솔루션은 어떻게 작동할까요? 크롬 익스텐션이 동작하면, 파트너 관리 페이지에 ‘유효성 체크’ 버튼이 추가돼요. 이 버튼을 클릭하면 파트너의 서류정보를 다운로드한 후 유효성 체크를 위한 워크플로우가 실행되고, 그 결과를 화면에 출력해줍니다.

크롬 익스텐션은 자동으로 서류 이미지를 다운로드하고, 파트너가 입력한 정보와 함께 AI 워크플로우에 전송해요. 워크플로우는 이미지에서 텍스트를 추출하고, 입력된 정보와 비교해 일치 여부를 판단하고 세부 정보를 반환하죠. 이렇게 30초에서 1분이 걸리던 작업이 단 몇 초 만에 완료됩니다.

만약 일치하지 않는 정보가 있다면, 단순히 일치한다 / 일치하지 않는다는 결과 뿐 아니라, 해당 항목이 빨간색으로 표시되어 AI 가 판단한 결과에 대한 근거를 매니저가 쉽게 확인할 수 있도록 했어요. 이를 통해 매니저는 불일치 항목만 집중적으로 검토하면 되므로, 업무 효율성이 크게 향상됩니다. 매니저들이 정말 시간을 절약할 수 있는 작업이 된 것이죠.

이 솔루션은 아직 고도화가 많이 되어 있지 않은 초기 버전임에도 불구하고, 이미 운영에 큰 도움을 주고 있어요. 증가하고 있는 마케팅 파트너 가입 회원 수를 효과적으로 커버하고 있는 것이죠.

“올해 예상되는 3만 명의 신규 파트너 검토에 필요했던 500시간의 업무가 이제 단 몇 시간으로 줄어들게 됐습니다. 이는 혁명적인 변화죠.”

올해 예상되는 3만 명의 신규 파트너 검토에 필요한 500시간의 업무가 이제 훨씬 적은 시간으로 줄어들게 됐습니다. 이는 매니저들이 보다 가치 있는 업무에 집중할 수 있는 여유를 만들어줄 거예요.

AI 활용에서 챙겨야 할 세 가지 포인트

AI를 쓰다 보면 개인정보 보호, 의사결정 책임, 그리고 업무 효율화가 늘 함께 따라와요. 이번 작업을 하면서 AI Lab 에서는 세 가지 레슨런을 얻었어요.

데이터가 해외로 나가는 게 걱정된다면 AWS Bedrock처럼 트래픽을 국내(서울 리전)로 묶을 수 있는 서비스를 검토해 보세요. 개인정보가 외부로 빠져나갈 위험을 줄일 수 있거든요.

AI가 내놓은 결과는 100% 신뢰하기 어려워요. 실제로 AI 가 분석한 내용 중에는 사람 이름을 각각 “홍길동” / “홍길동님” 으로 분석하는 경우가 많았어요. 결과물의 신뢰도가 높지 않았지만 AI Lab 에서는 AI 가 분석한 중간 결과를 최대한 보기 쉽게 나타내도록 UX 를 구성했어요. 즉, 모델이 분석한 내용을 ‘판단 자료’로 쓰고, 최종 승인이나 거절은 사람이 직접 확인하도록 한 것이죠.

빠르게 실험하고 내부 생산성을 높이고 싶다면 Dify 같은 워크플로 툴을 활용해 보세요. 코드 없이도 AI 작업을 손쉽게 연결할 수 있어서 “써보고 괜찮으면 정식 서비스화”하는 단계적 접근이 훨씬 편리해요.
이렇게 보안·책임·생산성을 균형 있게 고려하면 AI 도입이 부담스러운 도박이 아니라, 차근차근 넓혀 갈 수 있는 좋은 선택지가 된답니다.

앞으로도 AI Lab은 다양한 부서와 협력하여 반복적인 업무를 자동화하고, 직원들이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 지원할 예정입니다. 다음에는 또 어떤 흥미로운 AI 활용 사례가 나올지 기대해주세요!