아침 출근하니 세금계산서가 50장 쌓여 있습니다.
거래처명을 확인하고, 금액을 읽고, ERP에 하나씩 입력합니다.
계정과목은 뭘로 분류할지 판단해야 합니다.
숫자 하나를 잘못 입력하면 월말 결산 때 전체 내역을 다시 확인해야 합니다.
이런 루틴이 매달 반복됩니다.
이런 경우라면 오늘 글을 꼼꼼히 읽어보세요.
저희 팀리부뜨는 AI를 활용해 사무업무를 자동화하고 있습니다.
ERP 시스템에는 이미 전표 입력 기능이 있습니다.
하지만 세금계산서에서 데이터를 읽어내는 과정은 여전히 사람의 손을 거칩니다.
세금계산서는 거래처마다 양식이 다릅니다.
pdf 레이아웃도 제각각이고, 항목 위치도 통일되지 않습니다.
거래처명, 금액, 세액을 찾아내는 것만으로도 시간이 걸립니다.
더 큰 문제는 계정과목 분류입니다.
자동화 솔루션이 숫자만 읽으면 되겠지만, 어느 비용 항목에 분류할지는 맥락과 거래 내용을 이해해야 합니다.
이 판단 과정이 가장 오래 걸립니다.
OCR 기술로 세금계산서를 읽으면 정확도 문제가 발생합니다.
같은 폰트가 아니면 인식 오류가 많고, 테이블 구조가 복잡하면 데이터 추출이 틀립니다.
정정하다 보면 자동화의 의미가 사라집니다.
RPA 도구는 정해진 양식의 작업만 처리합니다.
거래처마다 다른 인보이스 형식을 만나면 규칙을 다시 정의해야 합니다.
유지보수 비용이 계속 발생합니다.
계정과목 분류는 더욱 그렇습니다.
비용이 '복리후생비'인지 '교육비'인지 '판매비'인지는 거래 내용과 회사의 경영 정책을 알아야 판단할 수 있습니다.
이 부분만큼은 결국 담당자의 경험과 판단이 필요합니다.
팀리부뜨는 AI를 활용해 사무 자동화를 혁신하고 있습니다.
특히 전표 처리에는 이렇게 활용 가능합니다.
[팀리부뜨의 전표 AI 자동화 프로세스]
LLM 기반 기술을 사용해서 다양한 양식의 문서를 읽습니다.
비정형 데이터(세금계산서, 인보이스 등)를 이해하고 표준화된 형태로 변환합니다.
거래처명, 금액, 세액 같은 기본 정보는 물론이고, 상품/서비스 내용도 파악합니다.
그 맥락 속에서 적절한 계정과목을 자동으로 분류합니다.
분류된 데이터는 기존 ERP에 자동으로 입력됩니다.
시스템을 통째로 바꿀 필요가 없습니다.
현재 사용 중인 ERP 위에 얹는 방식입니다.
실제로 해운·물류·무역 업종에서는 양식이 복잡한 인보이스를 매일 처리합니다.
팀리부뜨는 KLCSM과 공동으로 해운 전표 자동화 프로젝트를 진행했습니다.
수십 가지 형식의 인보이스를 자동 처리하는 데 성공했습니다.
세금계산서 PDF 수신 → AI 자동 추출 → ERP 전표 자동 생성
매일 받는 세금계산서를 폴더에 넣으면 AI가 거래처명, 금액, 세액을 자동으로 읽고 전표 정보로 변환합니다.
다양한 형식의 인보이스 → 표준화 → DB 자동 입력
해외 거래처의 인보이스, 국내 거래처의 세금계산서, 각기 다른 형식이 하나의 포맷으로 정리됩니다.
이 정보는 곧바로 데이터베이스나 ERP에 입력됩니다.
계정과목 자동 분류 → 사람은 검토만
소재, 용역 내용, 거래처의 특성까지 고려해서 AI가 계정과목을 제안합니다.
담당자는 목록을 보고 검토하면 됩니다.
직접 분류하는 시간이 80% 이상 줄어듭니다.
월말 마감 → 전표 일괄 생성 → 마감 시간 단축
지난 한 달간 쌓인 인보이스를 한 번에 처리합니다.
마감 전날의 야근이 평일 업무 시간으로 앞당겨집니다.
이런 회사들일수록 기존 자동화 솔루션으로는 처리하기 어렵습니다.
세금계산서를 하나씩 열어서 전표를 만드는 일은 이제 AI에게 맡길 수 있습니다.
계정과목 분류 같은 판단도 맥락 기반으로 자동화됩니다.
어디까지 자동화가 가능한지는 회사마다 다릅니다.
팀리부뜨의 사무자동화 전문가와 함께 현재 업무 프로세스를 정리해보세요.
세금계산서 처리 방식, 계정과목 분류 규칙, 월말 마감 일정을 공유하면 맞춤형 자동화 방안을 제시해드립니다.
상담문의 시 "전표 자동화 글을 보고 문의했다"고 남겨주시면 보다 원활한 상담이 가능합니다.
