핵심 개념

핵심 개념: Wamino AI 직원을 구성하는 기본 요소

이 여섯 가지 개념을 이해하면, AI Employee의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

아래는 이해를 돕기 위한 업무와 결과 예시이며, 실제 고객 성과나 성능 보장이 아닙니다. 실행 가능한 작업은 연결된 시스템과 설정한 권한에 따라 달라집니다.

태스크

AI 업무의 최소 단위

태스크는 AI Employee가 수행하는 개별 작업입니다 — 이메일 발송, 발주서 생성, 고객 전화, 기록 업데이트 등. 태스크는 루틴과 프로시저를 구성하는 기본 요소입니다.

실제 활용 사례

태스크 — 실제 활용 사례
시나리오	수행 내용	결과
수금	연체 계정에 납부 안내 이메일 발송	고객이 맞춤형 후속 메일 수신
영업	5% 할인이 적용된 수정 견적서 생성 및 발송	구매자가 수 분 내에 수정 제안서 수신
구매	재주문 기준 이하 품목에 대해 발주서 생성	선호 거래처에 자동으로 발주서 전송
고객지원	주문 상태 확인 후 고객 문의에 대한 답변 작성	고객이 30초 내에 정확한 답변 수신

단일 작업 블록: 입력 → 처리 → 출력

루틴

시계처럼 정확하게 실행되는 자동화 워크플로

루틴은 AI Employee가 스케줄에 따라 반복 실행하는 자동화 워크플로입니다. 아침 매출채권 점검, 일일 견적 후속 조치, 주간 재고 보고서 — 루틴을 통해 어떤 업무도 빠짐없이 처리됩니다.

실제 활용 사례

루틴 — 실제 활용 사례
시나리오	수행 내용	결과
아침 매출채권 점검	연체 인보이스 추출, 우선순위 지정, 후속 조치 발송	오전 9시 전 모든 연체 계정에 연락 완료
일일 영업 후속 조치	방치된 견적 확인, 리마인더 발송, CRM 업데이트	3일 이상 방치되는 견적 없음
주간 재고 보고서	재고 수준 점검, 부족 품목 표시, 보고서 생성	매주 월요일 경영진에게 실행 가능한 재고 인사이트 제공
업무 종료 요약	수행한 작업, 내린 결정, 대기 중인 에스컬레이션 요약	팀이 AI Employee 활동 내역을 완벽하게 파악

타임라인: 8AM → 10AM → 2PM → 5PM 태스크 블록 포함

스케줄

AI 업무가 실행되는 시점

스케줄은 AI Employee의 루틴과 태스크가 언제, 얼마나 자주 실행될지를 정의합니다. 시간 기반(매일 오전 8시), 이벤트 트리거(새 주문 접수 시), 조건 기반(재고가 기준 이하로 떨어질 때) 등으로 설정할 수 있습니다.

실제 활용 사례

스케줄 — 실제 활용 사례
시나리오	수행 내용	결과
시간 기반	매 평일 8:00 AM에 매출채권 수금 루틴 실행	사람의 개입 없이 매일 일관된 실행
이벤트 트리거	Shopify 웹훅 수신 시 새 주문 처리	지연 없는 즉각적 주문 처리
조건 기반	재고가 재주문 기준 이하로 떨어지면 알림	재고 부족 발생 전 선제적 재주문
주기적	4시간마다 방치된 견적 확인	하루 종일 영업 파이프라인 지속 모니터링

트리거 아이콘이 있는 캘린더 그리드

프로시저

지능이 내장된 비즈니스 프로세스

프로시저는 의사결정 포인트, 조건 분기, 에스컬레이션 규칙이 포함된 단계별 비즈니스 프로세스입니다. 고정된 자동화와 달리, 프로시저는 AI Employee가 상황에 따라 적절한 경로를 선택하여 대응할 수 있게 합니다.

실제 활용 사례

프로시저 — 실제 활용 사례
시나리오	수행 내용	결과
견적 승인	할인 5% 미만이면 자동 승인. 5-15%이면 매니저 검토 요청. 15% 초과이면 VP에게 에스컬레이션.	모든 거래에 적절한 승인 단계 적용
고객 불만	심각도 평가 → 이력 확인 → 해결 또는 에스컬레이션 → 후속 조치	적절한 에스컬레이션을 통한 일관된 처리
거래처 대금 지급	청구서 확인 → 발주서 매칭 → 조건 확인 → 처리 또는 불일치 플래그	부정 방지 기능이 내장된 정확한 결제
신규 채용 온보딩	계정 생성 → 교육 배정 → 체크인 일정 등록 → 완료 보고	온보딩 단계 누락 없음

의사결정 다이아몬드와 작업 블록이 있는 플로차트

목표

AI 행동을 이끄는 측정 가능한 성과 지표

목표는 AI Employee가 업무의 우선순위를 정하고 실행하는 방식을 결정하는 측정 가능한 지표입니다. '연체 매출채권 30% 감소' 또는 '모든 문의 5분 이내 응답'과 같은 목표를 통해 AI Employee에게 방향성을 부여하고 성과를 추적할 수 있습니다.

실제 활용 사례

목표 — 실제 활용 사례
시나리오	수행 내용	결과
수금	이번 분기 연체 매출채권 30% 감소	AI가 영향도가 높은 계정을 우선 처리
영업	7일 이내 견적 전환율 80% 달성	AI가 오래된 견적에 더 적극적으로 후속 조치
고객지원	평균 응답 시간 2분 이내 유지	피크 시간대에 AI가 실시간 채널 우선 처리
운영	이번 달 재고 부족 제로	재고 수준이 낮아질수록 AI가 모니터링 빈도 증가

진행률 게이지와 KPI 지표가 있는 대시보드

경험

실제 대화에서 축적되는 자기학습 전문지식

경험은 AI Employee가 실제 대화를 처리하며 시간이 지남에 따라 축적하는 결정화된 지식입니다. 상호작용에서 케이스를 자동으로 추출하고, 시나리오 유형별로 클러스터링한 후, 신뢰도 점수, 해결 단계, 예외 상황을 포함한 재사용 가능한 전문지식 가이드로 정제합니다. 신규 AI Employee는 사전 설정된 경험으로 빠르게 시작할 수 있으며, 기존 AI Employee는 지속적으로 지식 기반을 발전시킵니다.

실제 활용 사례

경험 — 실제 활용 사례
시나리오	수행 내용	결과
고객 반품	50건 이상의 반품 케이스를 처리한 후, 일반적인 반품 사유, 최적 해결 경로, 보증 분쟁 등 예외 상황을 포함한 가이드를 구축	새로운 반품 문의를 3배 빠르게 해결하며 95% 만족도 달성
가격 협상	200건 이상의 견적 협상에서 할인 기준, 경쟁사 가격 대응, 대량 거래 구조에 대한 패턴을 전문지식으로 정제	영업 AI가 검증된 협상 전략으로 더 빠르게 거래 성사
기술 문제 해결	고장 유형별로 지원 티켓을 클러스터링하고, 성공률이 포함된 해결 트리를 구축하며 반복되는 근본 원인을 식별	첫 번째 접촉 해결률이 60%에서 85%로 향상
거래처 온보딩	30개 이상의 거래처 온보딩 경험에서 일반적인 지연, 필수 서류, 자주 발생하는 규정 준수 문제에 대한 모범 사례를 축적	신규 거래처 설정 기간이 2주에서 3일로 단축

성장 타임라인: AI Employee는 대화할수록 더 똑똑해집니다

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