기업 시스템이 많을수록 데이터는 고립되고 사람은 더 지치나요? Kailing Technology AI 디지털 직원이 하나의 진입점으로 SAPERPOA를 연결하여 시스템 간 협업을 자동 완성합니다

기업 시스템이 많을수록 데이터는 고립되고 사람은 더 지치나요? Kailing Technology AI 디지털 직원이 하나의 진입점으로 SAP/ERP/OA를 연결하여 시스템 간 협업을 자동 완성합니다

기업이 도입하는 시스템이 많을수록 직원은 오히려 더 피곤해집니다——이것은 착각이 아니라 '데이터 사일로'의 필연적 결과입니다. SAP, ERP, OA, BPC, 계약, 비용관리가 각자 따로 관리하여 서로를 인식하지 못하고, 한 가지 일을 처리하려면 네다섯 개 시스템을 오가며 로그인하고 A 시스템의 데이터를 B 시스템에 수작업으로 옮겨야 합니다. Kailing Technology AI 디지털 직원이 제시하는 답은 이 논리를 완전히 뒤집는 것입니다: 과거에는 '사람이 시스템을 찾는' 방식——사람이 어느 일이 어느 시스템에 있고 어떤 순서로 조작할지 기억해야 했습니다; 미래는 'AI가 사람 대신 시스템을 호출하는' 방식——직원은 기업위챗이나 딩톡의 하나의 통합 입구에서 요구를 제기하면, 디지털 직원이 실제 동료처럼 여러 시스템을 넘나들며 데이터를 옮기고 크로스 시스템 협업을 자동으로 완수합니다. 시스템은 여전히 그 시스템들이지만, 그것들을 연결하고 사람 대신 심부름하는 일은 일을 처리할 줄 아는 AI에게 맡겨졌습니다.

▍1. 시스템은 점점 더 많이 도입하는데, 사람은 왜 점점 더 지칩니까

많은 기업이 지난 몇 년간 디지털화에 적지 않게 투자했습니다: 매입매출재고에 ERP, 재무 연결에 BPC, 결재에 OA, 구매와 계약에 각각 시스템, 크고 작은 수십 개를 도입했습니다. 이론상 도구가 갖춰지면 더 편해져야 하지만, 현실은 종종 반대입니다——직원들이 이 시스템들에 「묶여」 있습니다.

근본 원인은 이러한 시스템들이 처음에 각각 개별적으로 구축되어 서로를 인식하지 못한다는 점입니다. 하나의 업무를 처리하려면 데이터가 여러 시스템 사이를 유통해야 하는데, 시스템은 스스로 유통하지 못하고 사람에 의존할 수밖에 없습니다. 그래서 누구나 익숙한 장면이 생깁니다. 월말 대사는 SAP와 BPC 사이에서 반복적으로 데이터를 추출하고 비교해야 하고, 한 번 발행하려면 네 개의 시스템에 로그인해야 정보를 모을 수 있으며, 마스터 데이터를 한 시스템에서 변경하면 재무, 구매, 계약 등 여러 곳에 수동으로 동기화해야 하고 한 곳이라도 빠뜨리면 오류가 발생합니다. 시스템이 많을수록 '사람이 데이터를 나르고 사람이 인터페이스 역할을 하는' 일이 많아지고, 사람은 자연히 더 바빠지고 지치게 됩니다.

결국, 고립이 사람을 가두는 것은 시스템 자체가 아니라, 시스템과 시스템 사이에 아무도 관리하지 않는 틈새다. 그 틈을 메우는 일이 해마다 직원에게 얹혀 인력을 소모하고 오류도 나기 쉽다. 이것이 바로 디지털 직원이 해결해야 할 문제다.

▍2. 패러다임 전환: '사람이 시스템을 찾는 것'에서 'AI가 사람 대신 시스템을 조정하는 것'으로

Kailing Technology의 이 문제에 대한 판단은 매우 직접적입니다. 대화하는 AI는 이미 많지만, '일을 처리하는' AI는 거의 없습니다. 기업이 진정으로 부족한 것은 바로 일을 끝까지 해내는 그것입니다. 이른바 디지털 직원이란 진짜 동료처럼 여러 시스템을 넘나들며 스스로 앞으로 나아가 최종적으로 완성된 성과를 내놓는 AI 직원이지, 일문일답만 하는 챗봇이 아닙니다.

그것이 가져오는 것은 상호작용 패러다임의 전환입니다. 과거에는 '사람이 시스템을 찾는' 방식이었습니다. 직원은 각 업무가 어느 시스템에 들어가야 하는지, 어디를 먼저 클릭하고 어디를 나중에 클릭해야 하는지 알아야 했고, 스스로를 '시스템 조작 설명서'로 훈련시켰습니다. 이제는 'AI가 사람 대신 시스템을 호출하는' 방식으로 바뀝니다. 직원은 통합 입구에서 무엇을 처리할지만 명확히 말하면, 나머지 로그인, 데이터 추출, 비교, 재입력은 디지털 직원이 여러 시스템 사이를 대신 달려 처리합니다. 기업의 시스템은 이로써 하나하나의 '도구 상자'에서 요구를 알아듣고 능동적으로 일을 처리하는 'AI 만능 업무 비서'로 변모합니다.

여기서 다른 일과 선을 그어야 합니다: 디지털 직원은 직원들에게 또 새로운 소프트웨어 한 세트를 지급하여 모두가 또 한 세트의 조작을 더 배우게 하는 것이 아닙니다. 오히려 반대로, '시스템 학습, 프로세스 암기, 잦은 전환'의 부담을 사람에게서 덜어내고 직원이 '요구 제시, 결과 확인'이라는 진정으로 사람이 필요한 두 가지 일에 집중하게 합니다.

▍3. 시스템 간 데이터 전송: ERP와 재무 사이에 '다리'를 놓는다

AI 디지털 직원이 커버할 수 있는 직무 중 데이터 사일로를 가장 직접적으로 해결하는 것은 '데이터 연결형' 직원입니다——시스템 간 데이터 동기화와 마스터 데이터 검증을 전문으로 담당합니다. 그 가치는 사람이 오가며 옮기던 데이터를 시스템 간 자동적이고 정확한 흐름으로 바꾸는 것입니다.

대표적인 직무 하나를 예로 들면—「ERP와 재무의 가교 직원」: ERP의 마스터 데이터가 변경되면(예: 거래처, 자재, 프로젝트 추가 또는 수정), 디지털 직원이 이 변경 사항을 재무, 구매, 계약 등 관련 시스템에 자동으로 동기화하여 각 시스템의 마스터 데이터가 항상 일치하도록 하며, 더 이상 누군가가 「여기를 바꿨으니 저기도 같이 바꿔야 한다」고 기억하는 것에 의존하지 않습니다. 이는 ERP와 재무 사이에 다리를 놓은 것과 같아, 데이터가 스스로 이동하므로 사람이 표를 들고 양쪽을 오갈 필요가 없습니다.

이는 데이터 사일로에서 가장 은밀하고도 가장 치명적인 한 고리인 마스터 데이터 불일치를 해결합니다. 마스터 데이터가 한 번 어긋나면 이후 대사·보고서·세금계산서 발행이 모두 따라 틀어지고, 문제를 찾아내는 데 대량의 인력이 소모되곤 합니다. 디지털 직원이 7×24로 마스터 데이터의 모든 변경을 지켜보고 자동 동기화·검증하게 하면, 시스템 간 협업에 '자동 변속기'를 달아준 셈입니다.

▍4. 통합 진입점: 기업위챗/딩톡 워크벤치에서 여러 디지털 직원을 수용

크로스 시스템 협업이 진정으로 직원 손에 들어가려면 '입구'가 필요하다. Kailing은 이 입구를 기업 직원이 매일 사용하는 곳 — 기업 위챗, 딩톡의 워크벤치에 만들었다. 직원은 더 이상 각 시스템의 웹사이트와 계정을 기억할 필요 없이, 워크벤치라는 통일된 입구에서 하나하나의 디지털 직원을 직접 찾아 사용한다: 무슨 일을 처리할지, 어느 디지털 직원을 찾을지는 주소록에서 동료를 찾는 것처럼 자연스럽다.

이 진입점을 뒷받침하는 것은 4계층 기술 아키텍처입니다. 최상위 애플리케이션 계층은 기업위챗/딩톡 워크벤치라는 통합 진입점으로, 다양한 직무를 위한 여러 디지털 직원을 수용할 수 있습니다. 중간 역량 계층은 데이터 조회, 문서 작성, OCR 인식, 알림, 지식베이스 질의응답, 워크플로 편성 등을 재사용 가능한 원자 역량으로 만들어 각 디지털 직원이 필요에 따라 조합할 수 있게 합니다. 그 아래 AI 플랫폼 계층은 기업이 이미 프라이빗 배포한 대규모 모델(MaaS)과 BPC, SAP, OA, 계약, ERP 등 기존 업무 시스템을 직접 재사용합니다. 최하위 계층은 기업 자체의 내부망, 연산력과 저장소로 데이터는 0 출역입니다. 4계층 사이에는 샌드박스 격리, 수동 검토, 권한 통제, 데이터 격리 네 가지 보안 가드레일이 관통합니다.

▍5. 전복하지 않고 재투자하지 않음: MaaS 재사용, 데이터 0 외부 유출, 국산화 정착

기업이 가장 걱정하는 것은 종종 AI가 좋은지 나쁜지가 아니라 'AI를 도입하면 기존 시스템을 또 뒤엎고 큰돈을 또 써야 하는 것 아닌가'입니다. Kailing 디지털 직원의 사고방식은 정반대입니다—업무 프로세스는 움직이지 않고, 시스템은 교체하지 않으며, 프로세스는 끊기지 않습니다. 그것은 기존의 어떤 시스템도 대체하지 않고, 이 시스템들 위에 서서 재사용하고 연결합니다.

• 0 중투자: 기업이 이미 구축한 MaaS(대규모 모델/에이전트 저장소)를 그대로 재사용하면 되며, 디지털 직원 도입을 위해 모델을 다시 구매하거나 학습할 필요가 없습니다.
• 데이터 0 외부 유출: 완전 프라이빗 배포로, 디지털 직원 애플리케이션 서버가 기업 내부망에 설치되어 기업 자체의 MaaS 및 기존 업무 시스템군에 연결되며, 데이터가 기업 외부로 나가지 않습니다.
• 국산화 풀스택: 키린(Kylin), 페이텅(Phytium), 통신(UOS), 런다진창(RenDa Jincang) 등 5개 이상의 신촹 브랜드와 호환되며, 국밀 SM4 암호화, 등급보호 3급과 결합하여 국유자산 감독 요구사항을 충족합니다.
• IT 자산을 살아나게 하다: 과거에 구매한 시스템들이 각자 구석에서 잠들어 있었지만, AI 디지털 직원이 이들을 업무·데이터와 원활하게 융합하고 연결·조율하여 잠들어 있던 IT 자산이 다시 가치를 창출하게 합니다.

다시 말해, 기업이 디지털 직원을 도입하는 것은 또 하나의 새 시스템을 추가하는 것이 아니라, 이미 있는 수십 개 시스템에 '시스템을 넘나들며 일하는' AI 동료를 들이는 것입니다. 시스템은 원래 시스템 그대로이고, 돈은 기본적으로 과거에 지출된 것이지만, 이제 그것들을 활용하고 연결해 줄 사람이 생긴 것입니다.

수십 개의 시스템이 더 이상 각자 싸우지 않고, 직원이 「사람이 시스템을 찾는」 데서 해방되게 하고 싶으신가요? Kailing Technology에서 AI 디지털 직원과 크로스시스템 협업 솔루션을 알아보세요: www.kailingteck.com .

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영업 계약 관리 시스템, 구매 계약 관리 시스템, 전면 디지털 전자세금계산서 러치 인터페이스 프로젝트, 매출 자동 세금계산서 발행 시스템, 역발행 세금계산서 시스템, 개인 세금계산서 대리발행 시스템, 직원 비용 통제 및 상환 시스템, 매입 부가가치세 계산서 관리 시스템, 공급망 협업 대사 시스템, 이미지 AI OCR 인식 시스템, 재무 자동 기장 시스템, 전자회계기록 시스템 등 업무의 솔루션으로 각 분야의 디지털화과정을 전방위적으로 추진합니다.

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