인보이스를 보면서 패킹리스트를 또 만들고 계신가요?
이런 경우라면 같은 오더인데 서류를 따로 작성해야 하는 중복 작업이 계속되는 상황입니다.
게다가 거래처마다 패킹리스트 양식이 다르기까지 합니다.
Net Weight와 Gross Weight를 어떻게 표기할지,
카톤 사이즈는 어디에 쓸지, 팔레트 단위를 어떻게 계산할지 모두 다릅니다.
패킹리스트 자동화가 필요한 이유는 여기에 있습니다.
AI로 이 반복을 줄일 수 있다면 어떨까요?
인보이스와 데이터는 같습니다.
하지만 양식이 다릅니다.
거래처 A는 카톤 당 수량을 먼저 적게 원하고,
거래처 B는 총 중량을 맨 위에 쓰도록 지정합니다.
거래처 C는 팔레트 기준을 엄격하게 요구합니다.
기존 도구들은 정형화된 데이터는 잘 다루지만, 비정형 양식에는 취약합니다.
거래처마다 요구사항이 제각각이니 사전에 모든 경우를 정의할 수 없는 것입니다.
결국 담당자가 하나하나 수동으로 맞춰왔습니다.
이에 많은 수출 기업들은 엑셀 서식을 복사 붙이기하거나 매크로로 대응해왔습니다.
거래처 수가 늘어나면 양식 파일만 수십 개를 관리하게 됩니다.
Net Weight와 Gross Weight를 합산하는 계산도 수기로 합니다.
한두 건은 괜찮지만, 월 50건, 100건을 처리하다 보면 실수가 쌓입니다.
담당자가 바뀌면 어떤 거래처는 어떤 양식을 원하는지, 왜 이렇게 작성했는지 알 수 있는 사람이 사라집니다.
암묵지가 유실되고 같은 실수가 반복됩니다.
팀리부뜨는 AI를 활용해 무역사무를 혁신하고 있습니다.
특히 패킹리스트에는 이렇게 활용 가능합니다.
[팀리부뜨의 패킹리스트 AI 자동화 프로세스]
인보이스 데이터를 읽어 패킹리스트를 자동으로 생성합니다.
거래처별 양식이 다르더라도 LLM 기반 비정형 양식 이해 기술로 자동 변환합니다.
한 번 설정하면 같은 거래처는 계속 그 양식으로 생성됩니다.
Net/Gross Weight 같은 중량 계산도 자동입니다.
생성된 패킹리스트에 원클릭 전자도장을 하면 바로 발송할 수 있습니다.
기존 시스템을 교체할 필요는 없습니다.
지금 쓰는 인보이스 시스템 위에 얹어서 쓸 수 있습니다.
인보이스 업로드 → AI 처리 → 자동 생성
인보이스 한 건을 올리면, AI가 품명, 수량, 중량, 포장 정보를 추출합니다.
그리고 해당 거래처의 패킹리스트 양식으로 자동 변환해 만들어냅니다.
거래처별 양식 자동 매칭
거래처 A, B, C의 양식이 모두 다르더라도 자동으로 구분하고 맞춥니다.
양식 파일을 관리하고 찾을 필요가 없어집니다.
중량 계산의 정확성
Net Weight, Gross Weight, 카톤당 무게를 한 번에 계산합니다.
합산 실수가 사라집니다.
전자도장과 즉시 발송
패킹리스트가 만들어지면 원클릭으로 전자도장을 찍고 거래처에 발송합니다.
메일 드래프트 작성, 첨부 같은 작업을 생략합니다.
사람은 최종 검토만
담당자의 역할은 AI가 만든 패킹리스트를 최종 확인하는 것으로 줄어듭니다.
오류를 사전에 잡고, 특수 지시사항만 추가하면 됩니다.
거래처별 패킹리스트 양식이 다른 수출 기업이라면 고려해볼 가치가 있습니다.
월 선적 건수가 20건 이상이어야 자동화 효과가 충분합니다.
인보이스를 작성한 후 패킹리스트를 별도로 만드는 업무 프로세스여야 합니다.
담당자 교체가 잦은 조직일수록 더욱 필요합니다.
양식 지식이 사라지는 문제를 근본적으로 해결할 수 있습니다.
패킹리스트 AI로 인보이스 기반 자동화를 시작하면, 담당자들이 반복 작업에서 벗어납니다.
계산 실수는 줄고, 거래처별 양식 관리는 시스템이 합니다.
지금 인보이스를 보면서 패킹리스트를 따로 만들고 계신다면, 어디까지 자동화가 가능한지 팀리부뜨의 무역사무 자동화 전문가와 함께 정리해보세요.
상담문의 시 "패킹리스트 AI 글을 보고 문의했다"고 남겨주시면 보다 원활한 상담이 가능합니다.
