[품의서]AI 기반 업무 자동화 도입 건
Back-office 운영 효율화를 위한 AI 기반 업무 자동화 도입 건
수신: 대표이사
참조: 경영관리본부장
제목: Back-office 운영 효율화를 위한 AI 기반 업무 자동화 도입 건
1. 품의 목적
Back-office(인사·급여·회계·계약) 업무의 AI 자동화를 통해 현 3명 인력 구조를 1명으로 축소하고, 연간 약 1억원의 인건비 절감 및 업무 정확도 향상을 도모하고자 함
2. 현황 및 문제점
가. 현재 인력 구조
- 급여/노무 담당 1명: 월 80시간 투입 (계산 50%, 검증 30%, 자료정리 20%)
- 회계/재무 담당 1명: 월 90시간 투입 (입력 60%, 검증 25%, 보고 15%)
- 총무/계약 담당 1명: 월 70시간 투입 (계약검토 40%, 행정처리 60%)
나. 주요 문제점
① 반복 업무(데이터 입력, 계산, 검증)가 전체 업무 시간의 65% 차지
② 노무사/회계사에게 전달하는 자료 준비에만 주 8시간 소요
③ 사람의 반복 작업으로 인한 오류 발생 (월평균 2~3건)
④ 업무 규모 대비 과도한 인력 투입으로 인건비 부담 지속
다. 비용 현황
- Back-office 인건비: 연 1억 5천만원 (3명 기준)
- 외부 전문가 비용: 연 3천만원 (노무사·회계사·변호사)
- 합계: 연 1억 8천만원
3. 개선 방안
가. 기본 구조: AI 3단계 자동화 모델
[1단계] 데이터 수집·정리 → AI 자동 처리
[2단계] 검증·예외 탐지 → AI 자동 분석
[3단계] 최종 판단·승인 → 담당자 1명
나. 영역별 적용 방안
(1) 급여·노무 자동화
[현행]
담당자가 근태 집계 → 수당 계산 → 법규 검증 → 명세서 발급 → 월 40시간 소요
[개선안] AI가 근태 자동 집계 → 급여 자동 계산 → 법규 위반 자동 탐지 → 담당자는 예외 5~10건만 검토 (월 3시간)
<구체적 프로세스>
① AI에게 전 직원 근태 데이터 입력
② AI가 급여 계산 + 다음 항목 자동 검증 - 법정근로시간 초과 여부 - 전월 대비 30% 이상 변동 - 최저임금 위반 가능성 - 통상임금 산정 오류
③ 담당자는 AI가 표시한 예외 항목만 확인·조치
④ 노무사에게는 "쟁점 요약 1page"만 전달 (기존: 전체 급여대장 50page)
<기대 효과>
- 작업 시간: 40시간 → 3시간 (93% 감소)
- 오류율: 월 2~3건 → 0건 (AI 2중 검증)
(2) 회계·재무 자동화
[현행] 카드·통장 내역 수집 → 수기 분개 입력 → 계정 검증 → 결산 → 월 50시간 소요
[개선안] AI가 거래 자동 수집 → 계정 자동 분류 → 이상 거래 탐지 → 담당자는 예외만 확인 (월 5시간)
<구체적 프로세스>
① 법인카드·계좌 거래 자동 수집 (API 연동)
② AI가 거래별 계정과목 자동 분류
예: "스타벅스" → 복리후생비
"AWS 결제" → 통신비
③ AI가 이상 항목 자동 표시
- 한도 초과 지출
- 중복 거래 의심
- 전월 대비 급증 비용
④ 담당자는 표시된 항목만 확인·승인
⑤ 회계사에게는 AI 생성 "월간 재무 요약" 전달
<기대 효과>
- 작업 시간: 50시간 → 5시간 (90% 감소)
- 분개 정확도: 95% → 99% (AI 학습 효과)
(3) 계약·법무 자동화
[현행] 계약서 수기 작성 → 내부 검토 → 변호사 검토 → 수정 반복 → 건당 평균 3일 소요
[개선안] AI가 계약서 초안 생성 → 리스크 자동 분석 → 변호사는 최종안만 검토 → 건당 평균 4시간 (당일 처리)
<구체적 프로세스>
① 담당자가 AI에게 계약 조건 입력
예: "용역계약 / ㈜ABC / 5천만원 / 6개월"
② AI가 10분 내 초안 생성 + 리스크 자동 표시
- 과도한 위약금 조항 → 위험도: 높음
- 일방적 해지권 → 위험도: 중간
③ 담당자가 사업적 판단
- 수용 가능 리스크 → 진행
- 수용 불가 → AI에게 수정 지시
④ 변호사는 최종안의 법적 적합성만 확인 (30분)
<기대 효과>
- 처리 시간: 3일 → 4시간 (83% 감소)
- 변호사 검토 시간: 3시간 → 30분 (변호사 비용 절감)
4. 도입계획
가. 단계별 일정 (3개월)
[1개월차] 급여 자동화 구축 및 테스트
- 1주: 급여 규정 데이터화 + AI 프롬프트 설계
- 2~3주: 실제 급여 계산 병행 테스트 (기존 방식과 AI 동시 운영)
- 4주: 본격 운영 + 노무사 피드백
[2개월차] 회계 자동화 구축 및 테스트
- 1주: 계정과목 체계 정리 + 카드·계좌 API 연동
- 2~3주: 거래 자동 분류 테스트 (소액 거래부터 단계 적용)
- 4주: 월말 결산 AI 리포트 생성
[3개월차] 계약 자동화 + 통합 운영
- 1~2주: 표준 계약서 템플릿 구축 (5종)
- 3주: AI 계약서 생성 테스트
- 4주: 전체 시스템 통합 및 1인 운영 체제 전환
나. 인력 조정 계획
- 현재 3명 → 목표 1명
- 조정 방식: 자연 감소 활용 (퇴사자 미충원) 또는 타부서 재배치
- 잔류 1명: Back-office 총괄 매니저 (판단·통제·보고 역할)
5. 소요 예산
가. 초기 투자 비용
항목 금액 비고 ─────────────────────────────────────────
AI 도구 구독료 월 5만원 ChatGPT Team 또는 Claude Pro
자동화 연동 도구 월 7만원 Zapier, Make 등
초기 설정 컨설팅 200만원 1회성 (프롬프트 설계 지원) ─────────────────────────────────────────
초기 투자 합계 200만원
월 운영비 12만원
연간 운영비 144만원 + 200만원 = 344만원
나. 절감 효과
항목 현행 개선 후 절감액 ─────────────────────────────────────────
인건비(3명→1명) 1억5천만원 5천만원 1억원
노무사·회계사 자료 준비 - - (시간 80%↓)
업무 오류 수정 비용 연 500만원 0원 500만원 ─────────────────────────────────────────
연간 총 절감 1억 500만원
다. ROI 분석
- 1차연도 순이익: 1억 500만원 - 344만원 = 1억 156만원
- 투자 회수 기간: 0.4개월 (즉시 회수)
- ROI: 약 3,000%
6. 리스크 관리 방안
우려 사항 대응 방안 ────────────────────────────────────────
AI 오류 발생 가능성 - AI는 1차 처리만 담당, 최종 승인은 사람
- 3개월 병행 운영으로 정확도 검증
- 실제로는 사람의 반복 실수가 더 많음
외부 전문가 거부 가능성 - 전문가에게 정리된 요약 자료 제공
- 검토 시간 단축으로 오히려 선호
- 사전 협의 완료 (노무사·회계사 긍정 반응)
직원 AI 활용 능력 부족 - 프롬프트 템플릿 10종 사전 제작
- 복사·붙여넣기만으로 사용 가능
- 1주 교육으로 충분
법적 책임 문제 - AI는 보조 도구, 법적 책임은 담당자·전문가
- 기존 책임 구조 유지
7.기대 효과
가. 정량적 효과
① 인건비 절감: 연 1억원
② 업무 시간 단축: 240시간/월 → 40시간/월 (83% 감소)
③ 외부 전문가 비용 효율화: 검토 시간 80% 단축
④ 오류율 감소: 월 2~3건 → 0건
나. 정성적 효과
① 담당자가 단순 반복 업무에서 해방 → 전략적 업무 집중
② 24시간 처리 가능 (급여·회계 야간 자동 처리)
③ 경영진 보고 품질 향상 (AI 기반 인사이트 제공)
④ 확장성 확보 (인원 증가 없이 업무량 증가 대응 가능)
8. 결론 및 건의사항
Back-office 업무의 65%는 판단이 아닌 '정리·계산·검증'이며, 이는 AI가 인간보다 빠르고 정확하게 수행 가능합니다. 본 제안은 외부 전문가를 배제하는 것이 아니라, 전문가가 판단에만 집중하도록 내부 업무를 재설계하는 것입니다.
연 344만원 투자로 1억원 이상을 절감하고, 업무 정확도를 높이며, 담당자를 전략적 포지션으로 전환할 수 있습니다. 3개월 테스트 기간 동안 기존 방식과 병행 운영하여 안정성을 검증한 후 본격 전환할 것을 건의합니다.
9. 첨부자료
1. AI 프롬프트 샘플 10종
2. 타사 도입 사례 (스타트업 3개사)
3. 노무사·회계사 사전 협의 내용
4. 3개월 상세 실행 계획
