Channel Settlement vs. Inventory Adjustment Cross-Reconciliation Agent — Cross-checks what a marketplace or retailer actually paid against the inventory events that should explain it. From one PDF bundle of the Amazon FBA Inventory Ledger, the settlement report flat file, the retailer's deduction (chargeback) statement and the retailer PO, it derives net sales from Order minus Refund rows, links each Damaged:Warehouse adjustment to its WAREHOUSE_DAMAGE reimbursement by Reference ID, checks that refunds returned their commission, and re-adds the settlement and deduction totals.
Deductions are sorted into physical, contractual and operational groups, shortage claims are tested against the shipped quantity, and dispute candidates are listed with an estimated recoverable amount. Verdict: Settled (accounting confirmation memo), Dispute Candidate or Settlement Hold (evidence-cited dispute claim draft). First-pass screening for the settlements lead.
Sample documents are fictional (US brand on Amazon.co.uk and a UK pharmacy retailer) and mirror the Korean edition of this agent. Consolidated Stock Ledger Rebuild & Unexplained Variance Investigation Agent — Rebuilds one enterprise stock ledger per LOT from a month-end PDF bundle: the 3PL inventory transaction ledger, the Amazon FBA Inventory Ledger, the marketplace settlement report, the retailer's deduction statement and last close's consolidated ledger. It fixes each LOT's starting quantity from the production receipt (never by adding channel receipts), follows the units stage by stage, and classifies every difference as in-transit, warehouse damage, DC short receipt, sales returns or unexplained.
Unit values stay in their own currency, the rebuilt figures are checked against the prior ledger, and a 1% unexplained-variance threshold drives the verdict: Close Ready, Investigate Variance or Hold Close. Close Ready yields a controller-ready close report; the other two a variance investigation request with items assigned by department. A Validate step guards against an unread ledger. First-pass screening; the controller decides.
Sample documents are fictional (Verdana Skin Labs, US brand exporting to Amazon.co.uk and a UK pharmacy chain) and mirror the Korean edition of this agent. 전사 통합 수불원장 생성·미해명 차이 규명 에이전트 — 이 에이전트는 물류관리팀과 재무팀이 매월 수기로 맞춰 보던 재고 수불원장과 아마존 FBA 정산 내역 사이의 차이를 자동으로 찾아 정리해 줍니다. 국내 물류센터의 재고 수불장, 아마존 셀러 센트럴의 재고 수불부, 그리고 채널 정산보고서까지 한 번에 읽어 들여, 품명·SKU·LOT 번호·입고/출고 수량과 금액, 그리고 미해명 차이 건들을 하나의 통합 수불원장으로 묶어 줍니다. 특히 자체 검수 파손 폐기, 수출 선적 출고, 창고 손상 보상처럼 실제 업무에서 자주 놓치는 항목까지 함께 정리해, 담당자가 따로 서류를 뒤지지 않아도 되게 합니다.
작업은 먼저 국내 재고 수불장에서 품명, SKU, LOT, 대상기간, 입고·출고 수량과 금액을 읽고, 이어서 아마존 재고 수불부에서 입고(Receipts), 조정(Adjustments), 고객 발송, 반품 같은 이벤트 유형과 수량, 처리 센터, 처분 상태를 차례대로 확인합니다. 그다음 정산보고서에서 정산 ID, 통화, 보상 금액 같은 정보를 연결해, 국내 수불장에 잡히지 않은 OEM 직선적 출고나 창고 손상 보상 같은 미해명 차이 건을 건별 사유와 함께 표시합니다. 마지막에는 두 자료의 수량·금액 차이를 정리한 통합 수불원장과 차이 규명 결과를 보여 주어, 담당자가 바로 확인하고 후속 조치를 할 수 있게 합니다. 채널 정산·재고 조정 교차대사 에이전트 — 채널 정산·재고 조정 교차대사 에이전트는 아마존 FBA 입고 확정 수량과 창고 내 재고 조정 내역, 그리고 셀러 센트럴 정산보고서의 보상(환불) 내역을 서로 맞춰 보는 도구입니다. 판매자가 직접 두 보고서를 눈으로 비교하며 빠진 건이나 금액 차이를 찾던 일을 대신해, 입고·조정 이벤트와 정산 보상 건이 같은 Reference ID로 연결되는지 확인하고 차이가 나는 지점을 정리해 줍니다.
먼저 Inventory Ledger에서 이벤트 유형(Receipts/Adjustments), 수량, Reference ID, 사유 코드, 풀필먼트 센터와 날짜를 읽고, Settlement Report에서는 settlement-id, 거래 유형, 금액 유형(ItemPrice·ItemFees 등), 금액, 주문·상품 ID, 그리고 보상 관련 ID를 뽑아냅니다. 그다음 재고 조정의 Reference ID와 정산보고서의 Reimbursement 내역을 같은 기준으로 대조해, 창고 귀책 파손(Damaged:Warehouse)처럼 보상 대상이 되는 건이 정산에 제대로 반영됐는지 확인합니다. 마지막에 두 문서 사이에서 수량이나 금액이 맞지 않는 항목, 보상 처리가 누락된 건을 목록으로 정리해 보여 줍니다. 프로젝트 수행계획서 학생 피드백 Agent — 이 에이전트는 정보 교과 프로젝트 수행계획서를 읽고 학생별 담당 역할과 일정표를 자동으로 정리하여, 지도교사와 팀장이 제출 전 내용을 빠르게 검토할 수 있도록 돕습니다. 프로젝트명, 교과·학년, 수행 기간, 팀원별 담당 역할, 업무별 시작일과 종료일, PIC, 산출물, 중간 점검 계획 같은 핵심 항목을 한눈에 확인할 수 있어, 손으로 다시 옮기거나 여러 문서를 뒤적일 필요가 없습니다.
문서를 읽으면 먼저 프로젝트 기본 정보와 팀 구성표를 확인한 뒤, 세부 수행 일정표에서 각 업무의 담당자와 기간을 차례대로 정리합니다. 이어서 중간 점검 일정과 확인 방법을 함께 묶어 보여주며, 마지막에 팀원별 확인 서명란과 제출 전 점검 항목까지 요약해 줍니다. 이를 통해 한 사람에게 업무가 몰리거나 같은 기간에 업무가 겹치는 문제를 제출 전에 미리 찾아낼 수 있습니다. FTA 원산지증명서 검증 에이전트 — 이 에이전트는 한-아세안 FTA 원산지증명서(Form AK)를 읽고 수출자, 수하인, 운송 경로, 품목별 HS 코드와 원산지 기준, 중량 및 FOB 금액 같은 핵심 정보를 자동으로 정리해 줍니다. 무역 실무자가 서류를 일일이 확인하거나 수작업으로 입력할 필요 없이, 수출 신고와 관세 혜택 검토에 필요한 데이터를 바로 확인할 수 있어 업무 속도와 정확도를 높여 줍니다.
에이전트는 먼저 문서를 읽어 수출자명·주소·국가, 수하인명·주소·국가, 출발일과 선박명, 선적항과 양하항 같은 운송 정보를 파악합니다. 그다음 각 품목의 포장 번호, 수량, HS 코드, 원산지 기준(RVC 40% 또는 CTH 등), 총중량과 FOB 금액, 송장 번호를 차례대로 정리합니다. 마지막으로 수출자 서명일과 인증 기관 정보, 제3국 송장이나 전시품, 백투백 원산지증명서 같은 추가 표시 여부를 확인해 전체 내용을 한눈에 볼 수 있는 형태로 요약해 줍니다. 법률 검토 의견서 작성기 — 이 Agent는 고객이 보내온 법률 검토 요청서 또는 이메일 요청을 구조화하고, 변호사의 검토 업무를 보조하는 중간 산출물과 최종 의견서 초안을 생성하는 법률 문서 보조 Agent입니다.
실무에서는 고객이 항상 정형화된 요청서만 보내는 것이 아니라,
- 정식 검토 요청서(PDF/Word)
- 이메일 본문
- 사례 설명이 섞인 문서
형태로 요청을 보내는 경우가 많습니다.
이 Agent는 이러한 입력을 문서 유형별로 분기하여 읽고,
검토 배경, 사실관계, 검토 방향, 요청 제목 또는 이메일 제목, 요청 취지 등을 구조화한 뒤,
사안의 개요, 질의 정리, 검토 포인트, 추가 확인사항을 단계별로 정리하여,
변호사가 바로 활용할 수 있는 최종 법률 의견서 초안을 생성합니다. 법인카드 증빙 분류 에이전트 — 법인카드 사용 내역과 증빙 서류를 자동으로 분류해, 회계 담당자가 수기로 항목을 확인하거나 증빙을 일일이 대조하는 수고를 덜어줍니다. 한빛가스 한울카드 명세서처럼 가맹점명, 이용 일자, 청구 금액, 선결제 여부, 해외 이용 수수료 같은 항목을 읽어 들여, 일반 결제와 선결제, 자동납부, 해외 결제를 구분해 정리합니다. 이를 통해 경비 처리 시 어떤 건이 실제 지출이고 어떤 건이 미리 납부한 금액인지 한눈에 파악할 수 있어, 월말 정산과 증빙 검토 시간을 크게 줄여줍니다.
에이전트는 먼저 명세서에서 이용 일자와 가맹점 정보를 읽고, 각 거래가 일반 이용인지 선결제인지, 혹은 자동납부인지 구분합니다. 그다음 청구 원금과 혜택 금액, 납부하실 원금, 수수료 항목을 확인해 실제 결제 금액과 선결제 금액을 분리합니다. 마지막으로 거래 유형별로 분류 결과를 정리해, 회계 시스템에 바로 입력할 수 있는 형태로 요약해 줍니다. 이 과정에서 해외 이용 시 환율 적용 금액이나 수수료 포함 여부도 함께 확인해, 정확한 경비 집계가 가능하도록 돕습니다. 일일매출 보고 에이전트 — 이 에이전트는 ERP 판매현황표 같은 일일 매출 보고서를 읽어서 창고명, 일자, 거래처명, 품목명, 수량, 단가, 공급가액, 부가세, 합계 같은 핵심 항목을 자동으로 정리해 줍니다. 한빛가스주식회사의 3월 2일부터 23일까지의 판매 데이터를 예로 들면, 안성공장과 진천공장의 가스 충전, 흡착제 설치, 촉매 공급 같은 거래 내역을 한눈에 볼 수 있게 묶어 줍니다. 매일 반복되는 엑셀 입력과 확인 작업을 줄여 주고, 영업팀이나 운영팀이 매출 흐름을 빠르게 파악할 수 있도록 도와줍니다.
에이전트는 먼저 엑셀 파일을 읽어 각 행의 창고명, 일자, 발생일자, 거래처명, 품목명, 수량, 단가, 공급가액, 부가세, 합계 값을 차례대로 확인합니다. 그다음 같은 창고와 같은 날짜에 해당하는 거래들을 묶어서 일자별 매출 totals를 계산하고, 품목별 판매량과 금액을 따로 정리해 줍니다. 마지막으로 전체 기간의 총매출과 주요 거래처별 요약 정보를 한눈에 볼 수 있는 형태로 정리해 결과를 보여줍니다. 안전심사 결과보고서 초안 에이전트 — 안전심사 결과보고서 초안 에이전트는 KOSHA-MS 사후심사 메모와 같은 심사 기록을 읽고, 심사 결과와 개선 과제를 정리한 보고서 초안을 자동으로 만들어 줍니다. 현장에서 손으로 적거나 메모해 둔 심사 내용을 바탕으로 적합·부적합 판정, 법적 요구사항 누락, 위험성평가, 법규등록부 검토 사항 등을 한눈에 볼 수 있는 보고서 형태로 정리해 주어, 안전환경팀이나 심사 담당자가 보고서를 처음부터 다시 작성하는 수고를 덜어 줍니다.
이 에이전트는 먼저 심사 메모 문서를 읽어 심사일, 작성 부서, 인증기준 확인 사항, 부적합 판정 기준 같은 핵심 내용을 파악합니다. 그다음 전년도 관찰사항 미개선, 법적 요구사항 누락, 인증요건 기록물 누락 같은 부적합 사유를 분류하고, SOP·안전절차, LOTO 작업 지침서 반영, 위험성평가 실시, 법규등록부 준수평가 포함 여부, 근로자 참여 및 협의 사항, 경영자검토 양식 수정 같은 후속 조치 항목을 정리합니다. 마지막으로 심사 결과와 필요한 수정·보완 사항을 순서대로 담은 보고서 초안을 완성해 바로 검토하거나 수정할 수 있게 해 줍니다. COA 발행 에이전트 — 고객사별 실린더 작업표를 자동으로 읽어 COA 발행에 필요한 핵심 정보를 정리해 주는 도구입니다. 입고 일자, 고객사, Lot 번호, 액상 회수 및 충전 일자, 작업 상세 내역 같은 항목을 한 번에 모아 주므로, 여러 고객사의 엑셀 파일을 일일이 열어 보며 수기로 옮겨 적는 번거로움을 줄여 줍니다. 특히 고객사별로 양식이 달라도 문서 내용을 정확히 파악해 COA 작성의 기초 자료를 빠르게 준비할 수 있어, 생산 및 품질 관리 담당자의 업무 부담을 덜어 줍니다.
이 에이전트는 먼저 업로드된 엑셀 파일을 읽어 문서 번호, 발행 일자, 개정 번호 같은 기본 정보를 확인합니다. 그다음 입고 일자, 고객사, Lot 번호, 액상 회수 일자/작업자, 충전 일자/작업자, 그리고 회수·디톡스·패시베이션·충전·캡제외 같은 작업 상세 내역을 차례대로 찾아 정리합니다. 마지막으로 이렇게 모은 정보를 바탕으로 COA 발행에 필요한 데이터 목록을 만들어 제공하므로, 담당자는 정리된 결과를 바로 확인하고 다음 단계로 넘길 수 있습니다. 개인정보 처리위탁(DPA)·수탁사 보안점검 적정성 심사 에이전트 — 위탁계약서, 수탁사 보안점검표, 처리방침, 재위탁 동의서를 함께 대조하여 법정 필수 기재사항과 보안조치 이행 여부를 확인하고 위탁 적정성을 판정합니다. 개인정보 처리위탁 계약서와 관련 서류를 자동으로 읽어 위탁업무 내용, 처리 항목, 보유 기간, 재위탁 제한 조건, 기술적·관리적 보호조치 등 핵심 항목을 빠짐없이 점검하므로, 수작업 대조로 인한 누락이나 오류를 줄이고 심사 업무의 일관성을 높일 수 있습니다.
문서는 먼저 계약서에서 위탁업무와 개인정보 처리 항목, 목적, 보유·이용기간을 확인한 뒤, 재위탁 제한 조항과 보안점검표의 조치 이행 여부를 차례로 대조합니다. 이어서 처리방침과 재위탁 동의서에 필요한 공개 사항과 동의 절차가 갖춰져 있는지 살펴보고, 각 항목의 충족 여부를 바탕으로 위탁 적정성을 종합 판정합니다. 심사 결과는 필수 기재사항 누락, 보안조치 미이행, 재위탁 동의 절차 위반 등 주요 쟁점을 구분해 보여주므로, 담당자가 바로 보완 사항을 확인하고 후속 조치를 진행할 수 있습니다. 안전작업허가서(PTW) 발급 적격 심사 에이전트 — 작업허가서, 위험성평가서, 가스측정기록, 작업자 자격증빙을 함께 대조해 안전조치 이행 여부와 허가 요건 충족을 확인하고, 발급 가능 여부를 판정합니다. 밀폐공간 작업이나 화기 작업처럼 위험도가 높은 작업의 허가 심사를 대신 처리해, 안전보건팀이 서류를 일일이 비교하지 않아도 되도록 돕습니다. 작업 장소, 작업 유형, 안전조치 체크리스트, 가스 측정 기준, 작업자 자격 정보 같은 핵심 항목을 빠짐없이 확인해 허가서 발급 전 필요한 검토를 빠르게 끝낼 수 있습니다.
에이전트는 먼저 작업허가서에 적힌 작업 장소와 작업 유형, 작업 기간을 읽고, 위험성평가서와 가스측정기록, 작업자 자격증빙을 차례로 대조합니다. 가스 농도가 산소 18% 이상 23.5% 미만 같은 적정공기 기준을 충족하는지, 격리·차단이나 전원 차단, 보호구 착용, 감시인 배치 같은 안전조치가 모두 확인되었는지 항목별로 점검합니다. 이후 작업자 자격과 교육 이수 여부, 비상연락체계, 작업 전 TBM 실시 여부까지 확인한 뒤, 모든 요건이 충족되면 발급 승인, 미충족 항목이 있으면 반려 또는 보완 요청으로 결과를 정리합니다. 매장 재고실사 대사·재고감모 원인 판정 에이전트 — 재고실사표, 전산재고현황, 입출고전표, 폐기파손대장을 품목 단위로 대조해 실사 수량 차이를 계산하고 감모 원인 후보와 조사 필요 여부를 판정합니다. 매장별 실사 기준일 기준으로 실제 카운트 수량과 시스템 장부 수량의 차이를 품목코드, 품목명, 단위별로 정리해, 재고 차이 발생 시 어떤 품목에서 얼마나 차이가 났는지 한눈에 확인할 수 있습니다.
에이전트는 재고실사표의 실사수량과 전산재고현황의 장부수량을 품목별로 비교한 뒤, 입출고전표의 최근 입고·출고 이력과 폐기파손대장의 폐기·파손 기록을 함께 살펴봅니다. 차이가 발생한 품목에 대해서는 유통기한 경과, 파손, 분실 등 감모 원인 후보를 제시하고, 추가 조사가 필요한 품목은 조사 필요 여부를 함께 표시해 재고 관리 담당자가 바로 후속 조치를 결정할 수 있도록 돕습니다. 요양급여비용 명세서 삭감 리스크 사전점검 에이전트 — 요양급여비용 명세서를 진료기록, 급여기준, 과거 삭감이력과 대조해 조정(삭감) 위험 항목을 청구 전에 찾아내고 청구 가부를 판정합니다. 명세서번호, 수진자 정보, 상병 내역, 청구 항목 내역 같은 핵심 항목을 자동으로 확인해, 입원료·식대·검사료·처치료·주사료·약제료 등 각 청구 항목이 급여기준에 맞는지, 과거 삭감 이력과 겹치는지 미리 살펴봅니다. 이를 통해 청구 전에 문제가 될 만한 항목을 걸러내고, 청구 가능 여부를 한눈에 확인할 수 있어 병원 행정 담당자의 반복 확인 부담을 줄여줍니다.
에이전트는 명세서를 읽은 뒤 수진자 정보와 진료 정보를 먼저 확인하고, 주상병·부상병 코드와 진료과목, 진료기간을 대조합니다. 이어서 청구 항목 내역의 수가코드, 명칭, 단가, 투여일수, 본인부담률을 하나씩 살펴보며 급여기준 충족 여부와 삭감 위험 항목을 점검합니다. 마지막으로 과거 삭감이력과 비교해 조정 가능성이 높은 항목을 표시하고, 청구 가부를 판정해 결과를 정리해 줍니다. 배송사고 클레임 책임·보상범위 판정 에이전트 — 클레임접수서, 운송장, 배송증빙, 상품인보이스를 함께 대조해 파손·분실·오배송 사고의 책임 소재와 약관상 보상한도를 산출하고 승인 여부를 판정합니다. 배송사고 클레임 접수서와 운송장, 배송증빙, 상품인보이스를 함께 읽어 누가 어느 단계에서 책임을 지는지 확인하고, 약관상 보상한도와 실손해액을 비교해 최종 승인 여부를 판정합니다. 이를 통해 담당자가 수작업으로 여러 서류를 뒤적이며 책임 소재를 따지거나 보상 금액을 일일이 계산하는 번거로움을 줄이고, 일관된 기준으로 빠르게 판단할 수 있습니다.
문서는 먼저 접수번호, 운송장번호, 발송인·수하인 정보, 품목과 수량을 읽어 기본 운송 정보를 정리합니다. 이어 사고유형(파손·분실·오배송·지연·일부누락)과 신고 손해액, 사고 인지일 및 발생 시점을 확인하고, 약관 안내에 따라 수령 후 14일 이내 통지 여부와 운송장 신고가액 기재 여부를 따져 손해배상 책임 소멸 여부와 보상한도(50만 원 또는 신고가액)를 산출합니다. 마지막으로 파손 부위 사진, 인수 사진, 외포장 박스 사진, 구매 인보이스, 운송장 사본, 예금거래 확인서 등 첨부 증빙을 대조해 사고 경위와 손해액을 검증한 뒤, 전액배상·수리비 지급·동일상품 재발송 중 요청 사항을 반영해 최종 판정 결과를 제공합니다. 보험 모집 적합성·불완전판매 사전점검 에이전트 — 청약서, 상품설명확인서, 적합성진단서, 완전판매모니터링 결과를 함께 대조해 설명의무 이행 여부와 권유 적합성을 점검하고 불완전판매 위험을 판정합니다. 변액보험과 같은 투자성 상품에서 계약자의 투자성향, 상품 위험등급, 주요 확인항목 체크 여부를 한눈에 비교해, 모집 단계에서 발생할 수 있는 판매 부실을 미리 걸러내는 데 도움을 줍니다.
문서를 읽으면 계약자·피보험자 정보와 상품 위험등급, 특별계정 펀드 편입비율, 청약 시 확인사항 같은 핵심 항목을 자동으로 확인합니다. 적합성 진단 결과와 상품 위험등급이 서로 맞는지, 원금손실 가능성과 예금자보호 비대상 안내를 받았는지, 승환계약이나 대출 이용 같은 위험 요소가 있는지 차례로 살핀 뒤, 최종적으로 불완전판매 위험 여부를 판정해 알려줍니다. RFP 제안서류 적격판정·대응표 생성 에이전트 — RFP 제안요청서와 요구사항정의서, 평가배점표를 자사 역량과 비교해 입찰 참여 자격과 요구항목별 대응 가능 수준을 판정하고, 제안 작성 지시서를 자동으로 만들어 줍니다. 공고문, 사업 범위, 예산, 일정 같은 핵심 정보를 한 번에 정리해 주므로 제안서 작성 전에 자격 요건과 대응 전략을 빠르게 확인할 수 있습니다.
문서를 읽으면 사업 개요, 추진 배경, 사업 범위, 예산, 추진 일정 같은 항목을 순서대로 확인하고, 각 요구사항의 대응 가능 여부와 우선순위를 판정합니다. 이후 제안서 작성에 필요한 핵심 지시사항과 대응 방향을 정리해 제안 작성 지시서로 제공하므로, 담당자는 수작업 검토 없이 바로 제안서 초안 작성에 들어갈 수 있습니다. 계약 문서 리스크 검토 에이전트 — 본계약서·NDA·부속합의서를 사내 기준과 대조해 책임한도·손해배상·해지·IP귀속 등 리스크 조항을 조항 단위로 추출하고 법무 이관 여부를 판정합니다. 소프트웨어 개발·유지보수 계약서나 비밀유지각서처럼 여러 문서가 묶인 경우에도 각 문서를 구분해 읽으며, 금액·검수·권리귀속·비밀유지 같은 핵심 항목을 찾아냅니다. 이를 통해 법무팀이 검토해야 할 문서를 빠르게 걸러내고, 일상적인 계약 검토에 드는 시간을 줄여줍니다.
문서는 먼저 본계약서·NDA·부속합의서로 구분해 읽고, 각 문서에서 계약금액과 지급조건, 과업범위, 계약기간, 검수기준, 산출물 권리귀속, 유지보수 대응시간, 비밀유지 의무 같은 항목을 조항 단위로 확인합니다. 이후 사내 기준과 비교해 책임한도·손해배상·해지·IP귀속 등 리스크가 높은 조항을 표시하고, 법무팀 이관 필요 여부를 판정합니다. 마지막으로 어떤 조항이 문제인지 요약해 보여주므로, 검토자는 바로 후속 조치를 결정할 수 있습니다. 구매서류 정합·결품 리스크 분석 에이전트 — BOM 소요량과 발주서·재고현황·설계변경통지를 품번 단위로 대조해 발주 누락·과발주·단종부품 잔여발주를 찾아내고 결품 리스크를 판정합니다. 자재명세서, 구매발주서, 재고현황표, 설계변경통지서를 함께 읽어 각 부품의 필요 수량과 현재 보유량, 발주 예정량을 비교해 생산 일정에 영향을 줄 수 있는 품절 위험을 미리 알려줍니다.
문서는 먼저 자재명세서에서 품번, 품명, 단위소요량, 대체품번, 조달구분을 읽고, 발주서와 재고현황표에서 같은 품번의 발주량과 현재 재고를 확인합니다. 설계변경통지서에 단종이나 대체품 변경 내용이 있으면 이를 반영해 해당 품번의 발주 누락, 과발주, 단종부품 잔여발주를 가려내고, 최종적으로 결품 리스크가 높은 품목을 품번별로 정리해 보여줍니다. 품질검사성적서(COA) 규격 적합 자동 합부판정 에이전트 — 공급사 시험성적서의 실측치를 사내 규격서 상·하한과 항목별로 대사해 로트 합부를 판정하고 부적합 보고서를 생성합니다. 이 에이전트는 폴리프로필렌 수지의 COA(성적서)를 읽어 용융지수, 밀도, 인장강도, 충격강도, 열변형온도, 회분, 수분 등 24개 시험항목의 규격 범위와 실측치를 비교해 합격 또는 불합격을 자동으로 판정합니다. 규격 범위를 벗어난 항목이 있으면 부적합 보고서를 바로 생성해 품질 담당자가 원인 분석과 조치를 빠르게 시작할 수 있도록 돕습니다.
성적서를 읽으면 제품명과 로트번호, 시험일자 같은 기본 정보를 먼저 확인하고, 각 시험항목의 규격 하한·상한과 실측치를 항목별로 대조합니다. 규격 대비 실측치가 범위 안에 있으면 합격, 벗어나면 불합격으로 판정하며, 24개 항목 전체의 결과를 종합해 최종 합부 결과를 산출합니다. 판정 결과와 함께 규격 이탈 항목이 있을 경우 해당 항목명, 규격값, 실측치, 이탈 정도를 담은 부적합 보고서를 자동으로 작성해 입고검사와 품질 관리 업무를 신속하게 처리할 수 있습니다. 매장 일일정산 마감 대사·차액 검출 에이전트 — POS 정산표, 카드매출전표, 현금시재점검표, 입금내역을 결제수단별로 대조해 마감 차액을 산출합니다. 현금, 신용카드, 체크카드, 카카오페이, 네이버페이, 지역화폐, 포인트사용, 상품권 등 결제수단별 순매출과 취소 내역을 확인하고, 카드사별 승인금액과 입금예정액을 비교해 실제 마감 시 발생한 차액을 찾아냅니다. 이를 통해 매장 마감 담당자가 수작업으로 일일이 대조하던 번거로움을 줄이고, 차액 발생 시 원인 후보와 조사 지시서를 자동으로 생성해 신속한 후속 조치를 돕습니다.
에이전트는 먼저 POS 일일 마감 정산표에서 결제수단별 매출액, 취소건수, 순매출을 읽고, 카드매출전표에서 카드사별 승인건수, 승인금액, 수수료, 입금예정액을 확인합니다. 이어 현금시재점검표와 은행 입금내역을 결제수단별로 맞춰 보며 POS 순매출과 카드사 승인 집계, 실제 입금액을 대조합니다. 대조 결과 차이가 발생하면 차액을 산출하고, 취소 누락이나 수수료 반영 오류, 입금 지연 등 원인 후보를 제시하며, 조사 지시서를 생성해 담당자가 바로 확인하고 조치할 수 있도록 돕습니다. 공급업체 인보이스 3-way 매칭 지급검수 에이전트 — 발주서, 입고전표, 매입세금계산서, 거래명세서를 품목 단위로 연결해 수량이나 단가 차이를 찾아내고, 실제 입고되지 않은 품목의 청구까지 걸러내어 지급 승인 여부를 판정합니다. 구매·물류 담당자가 여러 문서를 일일이 대조하지 않아도, 시스템이 자동으로 같은 품목코드를 기준으로 발주 수량과 실입고 수량, 청구 금액을 맞춰 보므로 누락이나 오류를 빠르게 확인할 수 있습니다.
문서는 먼저 발주서와 입고전표에서 품목코드, 품목명, 규격, 발주수량, 실입고수량, 양품·불량 수량을 읽어 들이고, 매입세금계산서와 거래명세서의 단가 및 공급가액을 함께 비교합니다. 이후 각 품목별로 수량 불일치와 단가 차이를 확인하고 미입고 청구 여부를 검토한 뒤, 이상이 없으면 지급 승인, 차이가 있으면 지급 보류로 결과를 분류해 보여줍니다. 의무기록 개인정보 비식별화·반출 심사 에이전트 — 의무기록, 동의서, 행정증빙 같은 의료 문서에서 이름, 주민등록번호, 연락처, 주소, 보험번호 등 18가지 식별자의 위치와 값을 찾아 마스킹한 비식별화본을 만들어 드립니다. 이를 통해 환자 개인정보를 안전하게 보호하면서도 진료 기록의 핵심 내용은 그대로 유지해, 반출 심사나 연구 자료 준비에 바로 활용할 수 있습니다. 특히 소아청소년과 입원 경과기록이나 보호자 동의서처럼 민감한 정보가 많은 문서에서 재식별 위험을 줄이고 반출 가능 여부를 빠르게 판정하는 데 유용합니다.
에이전트는 문서를 읽은 뒤 성명, 주민등록번호, 병록번호, 보호자 연락처, 주소, 보험 증번호, 진료과, 주치의 면허번호 같은 식별자를 자동으로 찾아 마스킹 처리합니다. 이후 남은 진료 내용, 진단명, 검사 결과, 경과 기록 등을 바탕으로 재식별 위험도를 평가하고 반출 가부를 판정해 결과를 보여줍니다. 예를 들어 전신성 경화증 소아 환자 기록에서 보호자 연락처와 주소는 가리되, 진단명과 치료 경과는 남겨 심사 담당자가 바로 확인할 수 있도록 돕습니다. 처방전 DUR(병용금기·중복처방) 안전성 판정 에이전트 — 처방전, 약력카드, 진단서를 함께 대조해 병용금기, 연령금기, 동일성분 중복, 용량 초과 여부를 자동으로 점검합니다. 조제 가능 여부를 판단하고, 문제가 발견되면 처방의에게 전달할 문의서를 생성해 약사와 처방의 간 확인 절차를 빠르게 끝낼 수 있습니다. 특히 고령 환자나 여러 약을 함께 복용하는 경우, 수작업으로 일일이 확인하기 어려운 안전성 항목을 한 번에 걸러내어 조제 전 검토 시간을 줄여줍니다.
문서에 적힌 환자 정보, 처방 약품명, 성분, 1회 투약량, 1일 투여횟수, 총 투약일수를 읽고 약력카드의 복약 이력과 비교합니다. 이후 병용금기, 연령금기, 임부금기, 동일성분 중복, 용량 초과 항목을 차례로 확인해 이상 여부를 판정합니다. 점검 결과 이상이 없으면 조제 가능으로 처리하고, 문제가 있으면 처방 의료인에게 회신할 문의서를 자동으로 만들어 조제 전 확인 절차를 지원합니다. 부동산 담보 심사용 권리관계·담보적격 판정 에이전트 — 등기부등본, 감정평가서, 임대차계약서, 건축물대장을 함께 대조해 선순위 채권, 가압류, 신탁 같은 권리침해를 찾아내고 유효담보가액과 담보 적격을 판정합니다. 부동산 담보 심사에서 여러 서류를 일일이 비교하느라 놓치기 쉬운 권리관계와 담보 가치 문제를 한눈에 정리해, 심사 담당자가 담보 적격 여부를 빠르게 판단할 수 있도록 돕습니다.
문서는 등기부등본의 갑구와 을구를 먼저 읽어 소유자, 근저당권설정, 가압류, 전세권설정 같은 권리 사항을 확인하고, 말소된 항목과 현재 유효한 항목을 구분합니다. 이후 감정평가서의 평가액과 임대차계약서의 보증금·전세금, 건축물대장의 건물 정보를 함께 비교해 선순위 채권액과 권리침해 여부를 따진 뒤, 최종적으로 유효담보가액과 담보 적격을 판정해 결과를 보여줍니다. 대출심사 서류 완비성·소득 교차검증 에이전트 — 대출신청서, 근로소득 원천징수영수증, 재직증명서, 신분증, 부채증명서 등 여러 서류를 한 번에 받아 필수 서류가 빠짐없이 들어 있는지 확인하고, 신청인이 적은 소득과 증빙 서류에 적힌 소득이 서로 맞는지, 그리고 DSR 산출에 필요한 근거가 제대로 갖춰졌는지 검증합니다. 대출 심사 담당자가 서류를 일일이 대조하지 않아도 되어 검토 시간을 줄이고, 누락된 서류나 소득 불일치 같은 문제를 미리 찾아낼 수 있습니다.
이 에이전트는 먼저 제출된 문서들을 대출신청서, 소득증빙, 재직증빙, 신분증, 부채증빙으로 자동 분류한 뒤, 각 서류에서 신청인 인적사항, 직장정보, 신청금액, 신고 연소득, 기존 대출 보유 여부 같은 핵심 항목을 읽어냅니다. 그런 다음 신청서에 적힌 신고 연소득과 원천징수영수증에 적힌 소득을 비교해 정합성을 확인하고, 기존 부채 건수와 잔액이 부채증명서와 일치하는지도 점검합니다. 마지막으로 필수서류 완비 여부와 소득 교차검증 결과를 정리해 심사 담당자가 바로 확인할 수 있는 형태로 결과를 제공합니다. 원산지증명서 FTA 특혜세율 적격 판정 에이전트 — 원산지증명서, 원산지소명서, 수입신고필증을 함께 대조해 협정별 기재요건과 HS코드, 거래당사자 정보가 서로 맞는지 확인하고 특혜관세 적용 가능 여부를 판정합니다. 한-EU FTA 인증수출자 자율증명 방식처럼 별도 발급 기관 증명이 필요 없는 경우에도, 수출자·생산자·수입자 정보와 운송 경로, 품목 상세 내역이 문서 간에 정확히 일치하는지 검토해 관세 혜택을 받을 수 있는지 빠르게 알려줍니다.
문서를 읽어 수출자 인증번호, HS코드, 원산지 기준, 수량·중량, 거래 당사자 정보를 항목별로 정리한 뒤, 협정에서 요구하는 기재요건과 대조합니다. 예를 들어 브레이크 패드 품목의 HS코드 8708.30과 원산지 기준 MaxNOM, 독일산 원산지 표시, 인증수출자 번호, 선적항·양하항 정보가 수입신고 내용과 정합하는지 확인해 특혜관세 적용 가부를 판정하고, 불일치 항목이 있으면 어떤 정보가 다른지 함께 보여줍니다. 위험물(DG) 운송서류 규정 적합성 검증 에이전트 — MSDS, 위험물신고서, 포장명세서, 운송장을 한 번에 읽어 UN 번호, 급수, 포장등급, 수량한도 같은 핵심 정보가 서로 맞는지 확인합니다. IMDG 규정 충족 여부를 따져 선적 가능 여부를 판정해 주므로, 서류를 일일이 대조하며 수작업으로 검토하던 번거로움을 줄여 줍니다.
먼저 각 문서를 읽고 위험물 관련 항목을 정리한 뒤, 문서 간 UN 번호와 등급, 수량 정보가 서로 일치하는지 비교합니다. 그다음 IMDG 규정에 맞는지 확인하고, 마지막으로 모든 조건을 종합해 선적 가능 여부를 판정합니다. 문서 종류가 섞여 있어도 자동으로 구분해 처리하므로, 위험물 운송 서류를 빠르고 정확하게 검토할 수 있습니다. 언더라이팅 고지의무·건강검진 리스크 판정 에이전트 — 청약서에 적힌 고지의무 답변과 건강검진 결과, 진료확인서, 투약 이력을 함께 대조해 피보험자가 알리지 않은 건강 위험이 있는지 찾아냅니다. 이를 바탕으로 보험 인수 여부를 표준체, 부담보, 거절검토 등급으로 판정해 심사 담당자가 일일이 서류를 뒤적이지 않아도 바로 다음 단계를 결정할 수 있게 돕습니다.
에이전트는 청약서의 최근 3개월·1년·5년 내 입원, 수술, 재검사, 10대 질병 진단, 흡연·음주, 직업 및 위험 취미, 신체 사항, 장애 여부를 먼저 읽고, 건강검진 결과와 진료확인서에 적힌 병명, 진단·치료 시기, 치료 내용, 현재 상태를 확인합니다. 이후 고지사항과 증빙자료를 비교해 누락된 위험이 있는지 살피고, 그 결과를 바탕으로 표준체, 부담보, 거절검토 중 하나의 등급을 판정해 심사 결과를 제시합니다. 자동차 정비견적 과잉·중복청구 교차검증 에이전트 — 정비견적서, 정비명세서, 청구서, 사고사실확인원을 한 번에 읽어 부품 중복 청구, 사고 부위와 무관한 작업, 공임 과다를 찾아내고 지급 또는 정밀심사 판정을 내려줍니다. 여러 장의 서류를 따로 확인하지 않아도 차량번호, 사고접수번호, 부품명, 작업구분, 공임시간, 도장료, 부품단가 같은 핵심 정보를 자동으로 묶어 보여주므로, 정비비 청구 검토 시간을 줄이고 잘못된 청구를 빠르게 걸러낼 수 있습니다.
에이전트는 먼저 제출된 문서들을 종류별로 나누고, 차량 및 사고 정보와 수리 부품·공임 명세를 차례로 읽습니다. 같은 부품이 여러 번 들어갔는지, 사고 부위와 관련 없는 작업이 청구됐는지, 공임시간이나 도장료가 과도하게 잡혔는지를 확인한 뒤, 부품계·공임계·도장계·공급가액·부가가치세·총액 같은 금액 항목을 대조합니다. 마지막으로 이상 여부를 종합해 지급 또는 정밀심사 판정을 내리고, 검토가 필요한 항목을 한눈에 볼 수 있게 정리해 줍니다. 의료정보 인계 에이전트 — 이 에이전트는 병원 간 환자 전원 시 필요한 진료의뢰서와 관련 문서 묶음을 자동으로 읽어, 코디네이터가 환자 정보를 한눈에 확인할 수 있도록 핵심 임상정보를 정리해 줍니다. 전원 결정 사유, 수술 기록, 알레르기·감염·상처 상태, 마지막 투약 시각 같은 필수 항목을 빠짐없이 모아 전달하므로, 수용 병원 의료진이 환자 상태를 빠르게 파악하고 안전하게 진료를 이어갈 수 있습니다. 특히 여러 장으로 구성된 전원 문서 세트에서 환자 식별정보와 진단·수술 정보가 서로 일치하는지 확인해, 인계 과정에서 누락되거나 엇갈린 내용을 미리 걸러내는 데 유용합니다.
문서를 읽으면 먼저 환자명, 생년월일, 의뢰기관과 수용기관 같은 기본 정보를 정리하고, 주진단과 수술 내용, 기능 수준, 감염 및 피부 상태, 알레르기, 항응고제 투약 기록 같은 핵심 임상정보를 항목별로 묶어 보여줍니다. 이후 진료의뢰서, 수술기록지, 간호전원요약지, 약물조정 및 전원처방전, 최신 검사 결과지 등 포함된 문서 목록과 각 문서의 완비 여부를 확인해, 전체 패킷이 필수 항목을 갖췄는지 검수 결과를 요약해 제공합니다. 마지막으로 환자 식별정보와 임상정보가 문서 간에 서로 일치하는지 점검한 뒤, 수용 및 이송이 확정된 상태인지 최종 판단을 내려 코디네이터가 바로 다음 절차를 진행할 수 있도록 돕습니다. 작업지시별 생산실적 마감 에이전트 — 작업지시서와 생산일보, 불량 현황표, 비가동 보고서를 한 번에 읽어서 작업지시별 생산실적 마감표를 자동으로 만들어 줍니다. 매일 생산관리 담당자가 손으로 대조하던 계획 수량과 실제 생산 수량, 양품·불량 수량, 비가동 시간을 정리해 주므로 마감표 작성 시간을 줄이고 누락을 막을 수 있습니다. 특히 작업지시번호, 품번, 라인, 설비, 계획수량, 실적수량, 양품수량, 불량수량, 비가동 사유 같은 핵심 정보를 빠짐없이 정리해 최종 마감 입력지 형태로 보여줍니다.
문서는 먼저 작업지시서에서 작업지시번호, 품번, 계획수량, 라인, 설비, 납기 같은 기본 정보를 읽고, 생산일보에서 같은 작업지시번호 기준으로 실제 생산수량, 양품수량, 불량수량, 비가동 시간을 뽑아 서로 맞춥니다. 그다음 불량 현황표의 불량 수량과 생산일보의 불량 수량을 비교해 일치하는지 확인하고, 비가동 보고서는 설비·자재·품질·인력·기타 사유로 분류해 정리합니다. 마지막으로 계획 대비 실적을 바탕으로 작업지시별 마감 상태를 정상, 생산미달, 검토필요로 판정해 한눈에 확인할 수 있는 마감 결과를 제공합니다. 정부·재정지원사업 공고문 대학 신청 가능성 판단 — 이 에이전트는 정부, 재정지원사업 공고문 PDF를 입력받아 우리 대학이 신청할 수 있는 사업인지 자동으로 판단하는 1차 스크리닝 도구입니다. 공고문을 표 구조가 보존된 형태로 파싱한 뒤, 신청 주체가 대학 기관인지 먼저 분류하여 창업기업·개별 연구자 대상 사업처럼 대학이 신청할 수 없는 공고는 조기에 걸러냅니다. 대학 대상 공고에 대해서는 기관 유형, 지역 제한, 규모 요건, 필수 보유 조직, 대응투자, 컨소시엄 구성 등 자격요건을 판단 축별로 추출하고, 사전에 등록된 대학 프로필과 항목별로 대조하여 '해당 · 비해당 · 조건부' 세 단계로 판정합니다. 모든 판정에는 공고문 원문 근거 구절이 함께 제시되며, 조건부 판정의 경우 담당자가 확인해야 할 항목을 구체적으로 명시합니다. 최종 결정은 사람이 내리되, 수십 페이지 공고문을 읽고 자격요건을 대조하는 반복 작업을 수 초 안에 대신함으로써 기획처·산학협력단 담당자가 실제 신청 전략 수립에 집중할 수 있도록 돕습니다. 신용장 서류 일치성 점검 에이전트 — 신용장 서류 일치성 점검 에이전트는 수출·수입 거래에서 필요한 신용장, 상업송장, 선하증권, 포장명세서, 원산지증명서의 내용이 서로 맞는지 자동으로 확인해 줍니다. 서류마다 적힌 금액, 수량, 선적일자, 거래조건 같은 핵심 정보가 신용장 조건과 어긋나는지 찾아내어, 은행 심사나 내부 검토 전에 불일치 사항을 미리 알려줍니다. 덕분에 담당자는 서류를 일일이 대조하느라 시간을 쓰지 않아도 되고, 중요한 오류를 놓칠 위험도 줄일 수 있습니다.
이 에이전트는 먼저 신용장 원본에서 신용장 번호, 개설일자, 유효기간, 금액, 선적항, 도착항, 허용오차 같은 조건을 읽어 들입니다. 그다음 상업송장과 선하증권, 포장명세서, 원산지증명서를 차례대로 확인하며, 각 서류에 적힌 품목명, 수량, 단가, 총액, 인코텀즈, 선적일자, 선적일자가 신용장 조건과 같은지 비교합니다. 예를 들어 신용장에는 8월 31일까지 선적해야 한다고 되어 있는데 선하증권의 선적일이 그보다 늦다면 불일치 항목으로 표시하고, 어떤 서류에서 어떤 값이 다른지 바로 알려줍니다. 마지막으로 모든 점검 결과를 정리해 어떤 서류가 통과했고 어떤 서류에 문제가 있는지 한눈에 볼 수 있게 요약해 줍니다. 보험금 청구 문서 세트 자동 처리 — 한 PDF 안에 여러 청구 서류가 섞여 있어도, 보험금 청구서·진단서·입·퇴원 확인서·수술 확인서·사고경위서 같은 문서를 자동으로 분리하고 종류별로 분류해 줍니다. 이후 보험 증권 번호, 피보험자명, 사고 유형, 진단명, 입원일, 수술일, 청구 금액처럼 심사할 때 꼭 필요한 핵심 정보를 문서별로 빠짐없이 뽑아 정리해 줍니다. 덕분에 여러 장의 서류를 일일이 뒤적이며 옮겨 적는 수고를 덜고, 청구 건마다 필요한 정보를 한눈에 확인할 수 있습니다.
뽑아낸 정보는 문서끼리 서로 맞는지 자동으로 비교해, 이름·날짜·사고 내용·의료 근거가 서로 어긋나는지 확인해 줍니다. 예를 들어 청구서에 적은 사고일과 진단서의 발병일, 입원 확인서의 입원 기간이 서로 일관되는지 살펴보고, 누락 서류나 추가 확인이 필요한 부분을 요약해 알려 줍니다. 마지막으로 제출된 서류를 종합해 청구가 적정한지, 추가 검토가 필요한지, 근거가 부족한지 판단하는 데 필요한 근거를 정리해 주어 심사 결정을 더 빠르고 정확하게 내릴 수 있게 돕습니다. 재무제표 표준계정 매핑·검증 에이전트 — 기업이 제출한 재무제표(재무상태표·손익계산서) PDF에서 계정과목을 추출하고, 표준 계정 체계로 매핑한 뒤, 회계 항등식으로 검증까지 마쳐 신용평가 시스템 입력 직전 상태로 만들어주는 에이전트입니다.
은행 기업여신 심사의 첫 관문은 '스프레딩', 회사마다 다른 재무제표의 계정과목을 은행 표준 계정 체계로 옮겨 입력하는 작업입니다. 회계기준 덕분에 재무제표의 큰 뼈대는 비슷하지만 계정과목의 명칭과 세분화는 통일되어 있지 않아('매출채권' 한 줄 vs '외상매출금'+'받을어음' 두 줄), 감사보고서가 공시되지 않는 비외감 중소기업에 대해서는 심사역이 이를 눈으로 읽고 수기 입력합니다. 단위 오독이나 오매핑은 신용등급·한도 산정의 왜곡으로 직결됩니다.
이 에이전트는 ① 문서에서 계정 계층(대분류-소계-세부계정)을 보존하며 값을 추출하고, ② 각 계정을 표준 계정 체계(재무상태표 24개·손익 10개 내장)로 매핑하되 모든 매핑에 확신도와 근거(원문 계정명·계층 위치)를 기록하며, 합산 매핑('외상매출금+받을어음→매출채권')은 세부 내역을 보존해 역추적이 가능하게 합니다. ③ 이어서 회계 항등식 검증 — 자산총계=부채+자본, 소계=하위 합, 손익 단계 흐름, 이익잉여금 롤포워드, 단위·열 바뀜 탐지 — 을 자동 수행하고, ④ 검증을 통과한 경우에만 부채비율·이자보상배율 등 심사용 재무비율을 산출합니다. 애매한 매핑과 판독 불확실 값은 추측하지 않고 검토 필요로 표시해, 심사역의 최종 확인을 전제로 작동합니다.
활용 사례: 은행·저축은행·캐피탈의 중소기업 여신 심사(신규·연간 갱신), 신용평가 시스템 입력 자동화, 여신 사후관리의 재무 모니터링. 샘플 문서는 가상의 기업·금액으로 생성된 더미 데이터입니다. 출자요청서(캐피탈콜) 통지서 자동 판독·검증 에이전트 — 펀드 운용사(GP)가 보낸 캐피탈콜 통지서(출자요청서)에서 납입 금액·기한·계좌·약정 현황을 추출하고, 금액 정합성 검증까지 수행하는 기관투자자(LP)용 에이전트입니다.
기관이 펀드에 출자하면 약정 금액을 한 번에 내지 않고, GP가 투자 집행 시점마다 통지서를 보내 필요 금액을 요청합니다. 문제는 이 통지서에 표준 양식이 없다는 점입니다 — GP마다 레터형·표형 등 포맷이 다르고 해외 펀드는 영문이라, 수십~수백 개 펀드에 출자한 기관은 매달 여러 건의 서로 다른 문서를 사람이 읽어 자금 품의와 관리 시스템에 옮겨 적습니다. 납입 기한을 놓치면 펀드 계약상 디폴트 조항(지연이자 등)이 발동되고, 금액 오독이나 위조된 계좌로의 송금은 억 단위 사고로 직결됩니다.
이 에이전트는 언어·포맷과 무관하게 의미로 값을 찾아(Drawdown = 출자요청, Unfunded Commitment = 잔여 약정액) 동일한 스키마로 추출하고, 추출 후 산술 검증을 자동 수행합니다. 전체 콜 금액 × 지분율 = 요청 금액, 기납입 + 이번 요청 = 납입 후 누계, 누계 ≤ 약정 총액, 용도별 금액 합계 = 총액. 납입 기한이 임박하면 플래그를 올리고, 송금 계좌 정보는 추출하되 절대 자동 신뢰하지 않도록 설계되어 있습니다. 캐피탈콜을 위조해 계좌를 바꿔치기하는 송금 사기가 실재하기 때문에, 계좌는 기관이 기존 등록한 정보와 대조하기 전까지 '검증 필요' 상태로만 출력됩니다.
활용 사례: 연기금·공제회·보험사·캐피탈·은행 대체투자 부서의 출자 요청 처리 자동화, 펀드 관리 시스템 원장 갱신, 분배 통지서 처리. 샘플 문서는 전부 가상의 펀드·기관·계좌로 생성된 더미 데이터입니다. 금융광고 사전심의 에이전트 — 금융상품 광고(이미지 또는 문구)를 금융소비자보호법 제22조 기반 체크리스트에 대조해 위반 여부를 판정하고, 심의 대장에 기록할 수 있는 형태로 사유를 남기는 에이전트입니다.
금융상품 광고는 게재 전 준법감시인 심의와 협회 사전심의를 거쳐야 합니다. 필수 포함사항(설명서·약관 권유, 상품 핵심 내용, 예금자보호 표시 등)의 누락과 금지행위(확정 수익 오인, 원금 무제한 보장 오인, 우대조건 은닉 등)를 사람이 광고마다 육안으로 대조하는 구조라, 마케팅 문자 한 건을 보낼 때마다 심의 부담이 쌓입니다.
이 에이전트는 광고 이미지에서 문구를 추출하되 역할(헤드라인/수치/조건/유의사항/심의필)과 강조 수준까지 구분해 읽습니다. 최고금리만 크게 표기하고 우대조건·기본금리는 작은 글씨로 숨기는 광고는 금융당국이 실제로 지적하고 균형 표기를 의무화한 사례로, 금소법령도 글자의 크기·색깔이 혜택과 불이익을 균형 있게 전달하도록 요구하고 있어 글씨 크기 자체가 심의 요소이기 때문입니다. 이후 상품 유형(예금성/대출성/투자성/보장성)을 분류해 유형별 체크리스트를 적용하고, 항목별 pass/fail을 광고 원문 인용 + 근거 조문과 함께 기록합니다. 최종 판정은 적합/조건부 적합/부적합/검토 필요 4등급이며, 해석이 갈리는 경계 사례는 fail이 아닌 '검토 필요'로 분류해 사람의 최종 심의를 전제로 작동합니다.
활용 사례: 은행·금융사 준법감시 부서의 광고 사전 검토, 마케팅 부서의 게재 전 셀프 체크, 협회 광고심의 접수 건 1차 스크리닝. 금융권 현장에서 확인된 실제 서비스 구축 요구사항에서 발굴한 유스케이스이며, 샘플 광고와 심의 사례는 전부 가상으로 생성된 더미 데이터입니다. IM(투자제안서) 여신조건 추출·검증 에이전트 — 부동산 PF 대출 IM(Information Memorandum) 문서에서 여신 약정 등록에 필요한 조건들을 자동 추출하고 정합성까지 검증하는 에이전트입니다.
캐피탈사가 PF 대출 참여를 결정하면 IM에 흩어져 있는 딜 조건(차주, 트랜치별 금액·금리·수수료, 만기, 상환방법, 담보, 신용보강)을 사람이 읽고 계정계(여신 원장 시스템)에 옮겨 입력해야 합니다. IM은 주관사마다 구성이 다르고, 같은 값이 여러 슬라이드에 중복되거나 핵심 값이 텀시트가 아닌 슬라이드에만 있는 경우도 많아 수작업 의존도가 높습니다. 금액·금리는 원리금 계산에 직결되는 값이라 오입력 리스크도 큽니다.
이 에이전트는 문서 전체를 읽어 값을 추출하되, 계정계 입력 형식에 맞게 가공합니다. "CD(91일)+2.80%" 같은 금리는 기준금리/가산금리/갱신주기로 분해하고, "60,000백만원"은 원 단위 숫자로 환산하며(원문 표기 병행 보존), 트랜치는 계정계에 별도 여신 건으로 등록되는 실무에 맞춰 트랜치별로 분리 추출합니다. 추출 후에는 트랜치 합계=총 대출금액, LTV=대출금÷감정가, 실행일+기간=만기일 같은 정합성 검증을 자동 수행하고, 값이 어느 슬라이드에서 나왔는지 출처를 남겨 사람의 최종 확인을 지원합니다. 불확실한 값은 추측하지 않고 검토 필요로 표시합니다.
활용 사례: 캐피탈사·증권사·은행 대체투자 부서의 여신 약정 등록 자동화, 딜 검토 단계의 조건 비교표 작성, IM 조건과 약정서 조건의 대사. 금융권 고객 요구사항에서 발굴한 유스케이스이며, 샘플 문서는 전부 가상의 사업·상호·금액으로 생성된 더미 데이터입니다. 무역 선적서류 세트 자동 분류·교차검증 에이전트 — 선적서류 스캔 파일 하나를 넣으면 페이지별 서류 분류부터 정보 추출, 서류 간 대사까지 한 번에 처리하는 에이전트입니다.
무역 서류에는 표준 양식이 없습니다. 상업송장과 패킹리스트는 수출자가 각자 만들기 때문에 내용(당사자·품목·수량·금액·중량)은 정형적이지만 레이아웃과 라벨 표기는 발행처마다 전부 다릅니다. 실무에서는 이 서류들이 세트로 한 번에 스캔된 PDF로 오가는데, 이를 받아 은행은 신용장(L/C) 서류심사를, 관세사는 수입신고서 작성을, 무역업체는 서류 대조를 모두 수작업으로 하고 있습니다. 특히 은행 심사는 서류 상호 간 불일치(송장 수량 ≠ 패킹 수량)가 지급 거절 사유가 되는 고위험 업무입니다.
이 에이전트는 파일의 모든 페이지를 읽어 서류 종류(송장/패킹리스트)를 먼저 분류한 뒤, 필드의 위치가 아니라 의미로 값을 찾아 어떤 포맷의 서류든 동일한 스키마(당사자/거래 참조번호/결제·가격조건/품목별 내역/합계)로 추출합니다. 한 파일에 송장과 패킹리스트가 함께 있으면 송장번호로 같은 거래 건인지 매칭하고, 품목별 수량 대조·단가×수량 계산 검증·합계 정합성 확인을 자동 수행해 불일치 발견 시 구체적 차이를 플래그합니다. L/C 거래와 T/T 거래를 판별 근거와 함께 구분하며, 판독이 불확실한 값은 추측하지 않고 검토 필요 항목으로 남깁니다.
활용 사례: 은행 무역금융부의 L/C 서류심사 사전 대사, 관세사무소의 수입신고 데이터 입력 자동화, 무역업체·포워더의 선적서류 검수. 금융권 실무자 인터뷰에서 발굴한 유스케이스이며, 샘플 문서는 전부 가상의 상호·거래내역으로 생성된 더미 데이터입니다. Vehicle Listing Extraction and Reliability Labeling — This agent reads vehicle listing documents so you can turn messy listings into clean, reliable records without copying details by hand. It is designed for anyone who handles car sale ads, dealership inventory sheets, or online marketplace listings and needs a quick way to organize the information for sales, inventory, or compliance work. Instead of spending time retyping make, model, year, price, mileage, and condition details, you can let the agent pull out the key facts and label how trustworthy each listing appears, so your team can focus on following up with the right vehicles.
When you send a listing document to the agent, it first reads the file and looks for the main vehicle details, then sorts the information into the fields your team uses every day, such as vehicle type, listing price, odometer reading, and listed condition. It also checks the listing for signs that help judge reliability, like missing photos, unclear descriptions, or unusual pricing, and attaches a reliability label based on what it finds. If the document matches a known listing format, the agent keeps the results consistent; if the listing is incomplete or unusual, it flags the record so a person can review it before it goes into your system. %20scale(1%201)%20translate(-160%20-160)%22%3E%3Cg%20transform%3D%22scale(0.625)%22%3E%3Cpath%20d%3D%22M352%2078.5L159%20114L168%20132L348.5%20117L352%2078.5Z%22%20fill%3D%22%23ffdcd1%22%2F%3E%0A%3Cpath%20d%3D%22M160%20113.6L337.6%2086.4C352%2064%20401.6%2091.2%20401.6%20145.6V179.2H324.8C344%20228.267%20361.6%20277.867%20377.6%20328C388.267%20362.133%20382.933%20385.6%20361.6%20398.4L177.6%20428.8C148.8%20433.067%20129.6%20423.467%20120%20400C112.533%20381.867%20111.467%20365.333%20116.8%20350.4C118.933%20345.067%20124.267%20341.867%20132.8%20340.8L160%20337.6C147.2%20294.933%20138.667%20248%20134.4%20196.8C130.133%20156.267%20138.667%20128.533%20160%20113.6Z%22%20fill%3D%22%23ffdcd1%22%2F%3E%0A%3Cmask%20id%3D%22studio-0%22%20style%3D%22mask-type%3Aluminance%22%20maskUnits%3D%22userSpaceOnUse%22%20x%3D%22113%22%20y%3D%2278%22%20width%3D%22289%22%20height%3D%22352%22%3E%0A%3Cpath%20d%3D%22M160%20113.6L337.6%2086.4C352%2064%20401.6%2091.2%20401.6%20145.6V179.2H324.8C344%20228.267%20361.6%20277.867%20377.6%20328C388.267%20362.133%20382.933%20385.6%20361.6%20398.4L177.6%20428.8C148.8%20433.067%20129.6%20423.467%20120%20400C112.533%20381.867%20111.467%20365.333%20116.8%20350.4C118.933%20345.067%20124.267%20341.867%20132.8%20340.8L160%20337.6C147.2%20294.933%20138.667%20248%20134.4%20196.8C130.133%20156.267%20138.667%20128.533%20160%20113.6Z%22%20fill%3D%22white%22%2F%3E%0A%3C%2Fmask%3E%0A%3Cg%20mask%3D%22url(%23studio-0)%22%3E%0A%3Cpath%20d%3D%22M337.601%2086.4C352.001%2064%20401.601%2091.2%20401.601%20145.6V179.2H324.801C321.601%20140.8%20323.201%20108.8%20337.601%2086.4Z%22%20fill%3D%22%23cc6e52%22%2F%3E%0A%3Cpath%20d%3D%22M96%20331.2L160%20337.6C164.267%20373.867%20158.933%20402.133%20144%20422.4L96%20448V331.2Z%22%20fill%3D%22%23cc6e52%22%2F%3E%0A%3C%2Fg%3E%0A%3Cpath%20d%3D%22M329.501%20180C319.901%20133.6%20330.167%2099.3333%20336.501%2088C335.667%2088%20332.6%2089%20327%2093C321.4%2097%20314.333%20152.667%20311.5%20180L362.5%20395C367.333%20391.833%20378.1%20381%20382.5%20363C388%20340.5%20341.501%20238%20329.501%20180Z%22%20fill%3D%22%23ffdcd1%22%2F%3E%3C%2Fg%3E%3Cg%20data-studio-eyes%3D%22%22%20fill%3D%22%2318181B%22%20transform%3D%22translate(151%20165)%22%3E%3Crect%20x%3D%22-24%22%20y%3D%22-12%22%20width%3D%2213%22%20height%3D%2225%22%20rx%3D%226.5%22%2F%3E%3Crect%20x%3D%229%22%20y%3D%22-12%22%20width%3D%2213%22%20height%3D%2225%22%20rx%3D%226.5%22%2F%3E%3C%2Fg%3E%3Cg%20data-studio-accessory%3D%22tab%22%20transform%3D%22translate(229.2548%20184.36850725)%20rotate(-18.508469431688166)%22%20fill%3D%22none%22%3E%3Cpath%20d%3D%22M-16.8%20-21H33L46.2%20-8V21H-16.8Z%22%20fill%3D%22%23FE78DC%22%2F%3E%3Cpath%20d%3D%22M33%20-21V-8H46.2Z%22%20fill%3D%22%23C42E9E%22%2F%3E%3C%2Fg%3E%3C%2Fg%3E%3C%2Fsvg%3E)
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