쇼핑몰,커머스 채널별 상품등록 자동화 ( AI자동화 사례 )

요즘 중소기업·스타트업은 “사람을 더 뽑아 해결”하기가 사실상 어렵습니다. 한국경제인협회(FKI) 조사에서도 2025년 하반기 채용 계획이 없거나 미정이라고 답한 기업이 62.8%로 집계됐죠.
이 환경에서는 한 명이 여러 역할을 떠안게 되고, 결국 핵심 인재의 시간이 ‘반복,검수,수정’에 소모됩니다. 특히 커머스,유통처럼 “상품 데이터가 곧 매출”인 조직은 여기서 바로 손실이 발생합니다.

 

영혼을 갉아먹는 '복사/붙여넣기' 반복 업무, 매일 아침 반복되는 엑셀 지옥

 

최근 한국경제인협회(FKI)의 발표에 따르면 상위 500대 기업 중 62.8%가 하반기 채용 계획을 세우지 못하거나 아예 채용이 없다고 응답했습니다 . 이러한 채용 절벽은 중소기업과 스타트업에 더 큰 파도로 다가오며, 한 명의 인재가 마케팅, 운영, 재무 등 여러 부서의 업무를 도맡아야 하는 '불가항력적인 멀티 포지션' 상황을 만들고 있죠 . 특히 유통 분야의 백오피스 담당자들에게 매일 반복되는 상품 관리는 단순한 업무를 넘어선 '고통'에 가깝습니다.

 

의류 유통을 담당하는 상품관리(MD)의 하루는 수많은 판매 채널의 홈페이지에 일일이 접속하는 것으로 시작됩니다. 쿠팡, 네이버 스마트스토어, 무신사, SSG 등 채널마다 다른 아이디와 비밀번호를 입력하고 접속하여, 매일같이 똑같은 데이터를 수집하고 옮겨 적는 과정은 지루함 그 자체입니다.

 

단순히 데이터를 옮기는 것만으로 끝나지 않습니다. 채널마다 규격이 다르고 옵션, 가격, 재고, 심지어 이미지 규칙까지 제각각이라 이를 일일이 가공하는 데만 금쪽같은 오전 시간을 모두 허비하죠. 똑같은 작업을 반복하며 느끼는 불만과 지루함, 그리고 끝이 보이지 않는 업무량은 담당자의 에너지를 고갈시키고 창의적인 업무를 수행할 의지마저 잠식합니다 .

 

“엑셀로 옮겨 적는 순간” 휴먼에러는 구조적으로 발생합니다

 

여기서 추가적인 문제가 있습니다. 사람이 검수하고 수정하는 구조 자체가 엄청난 리스크를 안고 있다는 점입니다. 수천 줄의 엑셀 시트와 씨름하다 보면 숫자를 하나 잘못 입력하거나 컬럼을 밀려 쓰는 실수는 피할 수 없습니다 . 가트너(Gartner)는 이러한 낮은 데이터 품질이 조직에 연간 평균 1,290만 달러의 비용을 발생시킨다고 추정했습니다 .

 

국내 현장 데이터의 수기 기록 비중이 76.8%에 달한다는 점은 시사하는 바가 큽니다 . 즉, 엑셀 기반의 수작업 운영은 불가피한 방식이 아니라, 매일 담당자를 괴롭히며 반복적으로 손실을 만들어내는 구조적인 병목 현상입니다.

 

 

 

엑스보스(X-BOSS)는 유통/커머스에서 가장 자주 터지는 병목을 정확히 겨냥해 지능형 AI 업무자동화로 단순하지만 많은 시간을 뺏어갔던 업무를 표준화했습니다. 검증이 자동으로 돌아가고, 사람이 승인하며, 실행과 로그까지 남는 운영형 자동화입니다. 이게 AI자동화 개발의 핵심이고, 엑스보스가 지향하는 AI자동화, AI업무자동화의 기준입니다.

 

Work-Flow “수집→검증→가공→승인→실행”

 

단순히 파일을 옮기는 것이 아니라, 아래 실 워크플로우 자동화 사례를 통해 AI가 스스로 판단하고 검증하는 3단계의 혁신적인 과정을 소개하겠습니다.

 

1단계: 정보의 지능적 통합 및 1차 검증 (Task 01~03)

자동화의 첫걸음은 파편화된 데이터를 하나로 모으는 것에서 시작됩니다. 기존에는 MD가 각 공급처에서 받은 엑셀이나 각 채널에 접속 및 로그인을 통해 필요한 파일을 다운로드 하고 일일이 열어 확인해야 했지만, 이제는 RPA 를 통해 채널에 접속하여 자동으로 데이터를 다운로드 해 지정된 폴더에 저장하고 상품 엑셀 파일과 원장 데이터를 스스로 분석 하여 데이터를 수집 해 옵니다. (Task 01).

 

단순히 불러오는 것에 그치지 않고, 필수 컬럼이 누락되었는지 혹은 데이터 형식이 시스템 규격에 부합하는지 점검을 진행 합니다.합니다(Task 02).

 

가장 핵심적인 과정은 가격 및 옵션 재고 매핑의 정합성 검사입니다(Task 03) . 만약 원본 데이터와 업로드 예정 데이터 사이에 단 1원의 오차라도 발견되면 시스템이 즉시 감지하여 휴먼 오류를 사전에 완벽히 차단합니다. 이는 전체 오류 발생 원인의 30%를 차지하는 '사람의 입력 오류'를 원천 봉쇄하는 단계입니다 .

 

 

2단계: 채널별 데이터 최적화, 가공 (Task 04~05)

 

판매 채널마다 상품명 규칙, 이미지 가이드, 카테고리 분류 기준은 천차만별입니다. 사람이 일일이 엑셀 서식을 바꾸고 함수를 걸어 변환하던 이 번거로운 작업은 이제 디지털워커의 몫입니다. 사전에 규정된 각 채널별 업로드 규칙을 기반으로 상품 데이터를 자동으로 매칭합니다(Task 04).

 

이후 쿠팡용, 네이버용, SSG용 등 각 플랫폼의 성격에 최적화된 결과값으로 데이터를 즉시 변환하고 가공합니다(Task 05).

수 시간이 소요되던 채널별 서식 가공 작업이 이러한 자동화 과정을 통해 찰나의 순간에 해결되며, MD는 오로지 상품 경쟁력을 높이는 기획 업무에만 몰입할 수 있는 환경이 조성됩니다 .

 

3단계: 안전한 최종 확인 및 자동 실행 (Task 06~08)

가공된 데이터는 각 판매 채널별 업로드용 파일 패키지로 자동 생성됩니다(Task 06).

 

엑스보스의 자동화는 기술에만 의존하지 않습니다. 시스템이 모든 준비를 마쳐도 최종적인 비즈니스 판단은 사람이 수행하도록 설계되어 있습니다. 유통업 MD 담당자는 자동화, 디지털워커를 통해 생성된 결과물을 마지막으로 확인한 뒤, 시스템상의 승인 버튼을 누릅니다(Task 07).

 

승인이 완료되면 에이전트는 각 판매 채널 시스템에 직접 접속하여 상품 등록을 자동으로 실행하고, 그 결과까지 최종적으로 검증합니다(Task 08).

 

이러한 지능형 워크플로우를 도입한 결과, A사는 업로드 오류율을 94% 감소시켰으며 , 기존 수 일이 소요되던 상품 등록 리드타임을 당일 1시간 이내로 단축하는 놀라운 성과를 거두었습니다.

 

“자동 실행”보다 중요한 건, 승인,로그,재시도,롤백 같은 운영 안전장치입니다

 

가공이 끝나면 채널별 업로드용 파일 패키지가 자동 생성됩니다(Task06).

여기서 엑스보스는 최종 판단은 사람이 하도록 설계합니다.담당자가 결과를 확인하고 승인합니다(Task07).

 

승인 이후에만 자동 업로드가 실행되고(Task08), 결과는 로그로 남습니다. 실패 케이스는 재시도 큐로 관리하고, 필요 시 롤백 기준을 적용합니다.이런 운영형 구조가 있어야 “바이브코딩 수준의 자동화”가 아니라, 기업에서 굴러가는 RPA/AI업무자동화 자산이 됩니다.

 

“성과”는 결국 재작업이 줄어든 만큼 정직하게 나옵니다

이 워크플로우를 적용했을 때 현장에서 가장 먼저 체감되는 변화는 단순합니다. 등록 준비 시간이 줄고, 업로드 오류가 줄고, 재작업이 줄어들었습니다. 구체적인 자동화를 통한 KPI는 오류율 94% 감소, 등록 준비시간 85% 감소, 재작업 발생률 2% 수준, 리드타임 당일 1시간 내 처리라는 목표를 달성하였습니다.

 

그리고 시장 분위기도 “이제는 자동화로 버텨야 한다” 쪽으로 빠르게 기울고 있습니다. PwC 조사에서 73%가 향후 12개월 내 AI 에이전트 활용이 경쟁우위를 줄 것이라고 봤습니다.

이제 AI 업무자동화는 비용 절감이 아니라, ‘인재의 시간을 되찾는 투자’입니다.

 

 

많은 경영진이 자동화를 '여유가 생기면 할 일'로 생각하곤 합니다. 하지만 수작업 오류로 인한 지연 비용과 인재들의 에너지 고갈은 지금 이 순간에도 기업의 경쟁력을 갉아먹고 있습니다 . 경영진의 73%가 AI 자동화 프로젝트가 12개월 이내에 가시적인 가치를 창출할 것이라고 전망하는 이유는 명확합니다 .

 

AI 업무자동화는 단순한 비용 절감을 넘어, 인재들이 창의적이고 전략적인 핵심 업무에 집중할 수 있도록 하여 기업의 생존 체력을 키우는 가장 확실한 투자입니다  엑스보스(X-BOSS)는 SMB와 스타트업의 특수성을 깊이 이해하는 파트너로서, 기획부터 구축까지 전 과정을 A부터 Z까지 함께합니다 .

 

더 이상 반복 업무에 소중한 시간을 낭비하지 마십시오. 엑스보스와 함께 지연 비용을 수익으로 바꾸는 자동화 여정을 지금 시작하시기 바랍니다.

 

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