AI 업무 활용 사례, 제안서/보고서/계약서 쓰는 법

AI 업무 활용은 거창한 자동화보다 매주 반복해서 쓰는 문서부터 시작할 때 효과가 가장 빨리 보입니다. 유통/제조 회사의 사무실에서는 납품 제안서, 월간 보고서, 공급계약서, 정책자금이나 지원사업의 사업계획서가 대표적입니다. 이 문서들은 형식이 정해져 있고, 근거가 되는 숫자는 판매 시스템과 엑셀, 지난 문서에 흩어져 있어서, 사람이 하는 일의 대부분이 자료를 찾아 옮기는 시간입니다. 다섯 가지 사례로 AI에게 무엇을 주고 어떻게 요청해야 회사 양식에 맞는 문서가 나오는지 정리합니다.

AI에게 문서 일을 맡기는 기본 순서

어떤 문서든 AI에게 맡길 때는 다섯 가지를 함께 줍니다. 첫째, 목적과 독자입니다. "관공서 구매 담당자가 읽을 납품 제안서"처럼 누가 무엇을 판단하려고 읽는지 적습니다. 둘째, 근거 자료입니다. 품목/규격표, 매출 엑셀, 지난 문서처럼 숫자와 사실이 들어 있는 파일입니다. 셋째, 양식입니다. 제출처가 정한 양식이 있으면 그 파일 자체를 줍니다. 넷째, 회사 기준입니다. "금액은 부가세 별도, 천 원 단위", "거래처 실명은 쓰지 않는다"처럼 매번 지키는 규칙입니다. 다섯째, 결과물의 형태입니다. 어느 파일에 쓸지, 새 파일을 만들지, 분량은 얼마인지 정합니다.

이 다섯 가지 중 근거 자료와 양식이 빠지면 AI는 일반론으로 빈칸을 채우게 됩니다. 반대로 둘이 갖춰지면 AI가 하는 일은 자료에서 맞는 값을 찾아 양식의 정해진 자리에 넣고 문장을 다듬는 것이 되어, 결과가 회사 문서처럼 나옵니다.

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사례 1: 관공서 납품 제안서

관공서나 공공기관에 물품 납품을 제안할 때는 발주 기관의 제안요청서와 제안서 양식, 회사의 품목/규격표, 비슷한 기관에 냈던 지난 제안서가 근거입니다. AI에게는 양식의 목차와 평가 항목 순서를 지키고, 공급 품목과 규격은 품목/규격표에서만 가져오며, 납품 실적은 지난 제안서와 출고 기록에서 찾으라고 요청합니다.

이 사례에서 AI가 특히 잘하는 일은 요구 규격과 회사 규격의 대조입니다. 제안요청서의 요구 사양을 한 줄씩 회사 규격표와 맞춰 충족, 미충족, 대체 제안 가능 여부를 표로 만들면, 담당자는 제안서를 쓰기 전에 참여할지를 판단할 수 있습니다.

사례 2: 월간 영업 보고서

월간 보고서는 매번 같은 형식에 숫자만 바뀝니다. 지난달 보고서와 이번 달 채널별 매출, 미수금 파일이 근거입니다. 요청은 "지난달 보고서와 같은 목차와 표 구성으로 이번 달 보고서를 새로 만들고, 전월 대비 변화가 큰 항목은 원인을 한 줄씩 붙여 달라"처럼 합니다.

중요한 것은 숫자의 기준을 요청에 적는 것입니다. 매출이 출고 기준인지 세금계산서 기준인지, 반품을 뺀 순매출인지를 적어 두면 지난달 보고서와 같은 기준의 숫자가 나옵니다. 보고서의 표마다 기준 기간과 출처를 함께 적어 달라고 하면 회의에서 숫자를 다시 찾을 일이 없습니다.

사례 3: 공급계약서 검토

거래처가 보낸 공급계약서 갱신본은 지난 계약서와 나란히 놓고 바뀐 조항만 찾는 것이 출발점입니다. AI에게 두 계약서를 주고 "조항 제목으로 짝지어 바뀐 문장만 표로 정리하고, 납기, 검수, 하자 보증, 지체상금, 대금 지급 조항은 우리에게 불리해졌는지 표시해 달라"고 요청합니다.

수정 제안은 Word의 변경 내용 추적이 켜진 상태로 받는 것이 좋습니다. Microsoft 지원 문서에 따르면 검토 탭에서 변경 내용 추적을 켜면 삽입, 삭제, 서식 변경이 표시되고, 받는 쪽은 변경 하나하나를 적용하거나 거부할 수 있습니다. 거래처에 회신할 때 어느 조항을 왜 바꿨는지가 문서에 그대로 보이므로 협상이 빨라집니다.

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사례 4: 정책자금/지원사업 사업계획서

정책자금이나 지원사업 신청서는 기관이 정한 한글(HWP) 양식에 최근 3년 매출, 자금 사용 계획, 사업 추진 계획을 채우는 문서입니다. 근거는 손익계산서, 설비 견적서, 회사 소개 자료입니다. AI에게는 양식의 항목별 분량 제한을 지키고, 매출은 손익계산서 숫자만, 자금 사용 계획은 견적서 금액만 쓰라고 요청합니다.

양식이 채워진 뒤에는 문단 단위로 다시 쓰게 할 수 있습니다. 사업 추진 배경 문단만 골라 "주요 거래처 확대 계획을 근거와 함께 두 가지 더 넣어 달라"고 하면 그 부분만 바뀌고 나머지 서식은 그대로 남습니다.

사례 5: 거래처별 단가 인상 안내문

원자재 가격이 올라 거래처 40곳에 단가 인상을 알려야 한다면, 안내문 한 장을 만들어 이름만 바꿔 보내는 것으로는 부족합니다. 거래처마다 거래 품목과 현재 단가, 인상 후 단가, 적용일이 다르기 때문입니다. 근거는 거래처별 거래 품목과 현재 단가가 담긴 엑셀, 인상률 표, 회사 안내문 양식입니다.

AI에게는 "안내문 양식으로 거래처마다 따로 문서를 만들고, 각 문서에는 그 거래처가 최근 6개월 동안 실제로 산 품목만 넣어 현재 단가와 인상 후 단가, 적용일을 표로 넣어 달라"고 요청합니다. 연간 단가 계약을 맺은 거래처는 계약 만료일 이후로 적용일을 따로 잡아 달라는 기준도 함께 적습니다. 이렇게 하면 거래처는 자기와 상관없는 품목 목록을 받지 않고, 영업 담당자는 거래처별 질문에 답할 표를 이미 갖고 통화를 시작할 수 있습니다.

좋은 요청문과 나쁜 요청문

요청문의 차이가 결과의 차이입니다. "제안서 써 줘"는 AI가 무엇을 근거로 무엇을 써야 할지 알 수 없는 요청입니다. 같은 일을 좋은 요청으로 바꾸면 이렇습니다.

"열어 둔 제안서 양식에 우리 회사 입장에서 사무용품 납품 제안서를 써 줘. 목차와 평가 항목 순서는 양식 그대로 두고, 공급 품목과 규격은 품목/규격표 파일에서만 가져와. 납품 실적은 지난해 제안서의 공공기관 납품 건을 표로 넣고, 금액은 부가세 별도 원 단위로 써 줘. 요구 규격과 우리 규격이 다른 항목은 따로 표로 정리해 줘."

좋은 요청문은 독자와 목적, 근거 파일, 양식, 회사 기준, 결과 형태가 모두 들어 있습니다. 같은 문서를 매달 만든다면 이 요청문을 회사 공유 폴더에 저장해 두고 담당자가 바뀌어도 그대로 씁니다.

회사 자료를 AI에 넣을 때 확인할 것

회사 자료를 생성형 AI 서비스에 넣을 때는 세 가지를 확인합니다. 첫째, 입력한 자료가 AI 모델 학습에 쓰이는지입니다. 기업용 서비스는 학습에 쓰지 않는다는 조건을 계약이나 약관에 명시하는 경우가 많으므로 그 문구를 확인합니다. 둘째, 자료가 어디에 저장되고 어떻게 암호화되는지입니다. 셋째, 고객이나 직원의 개인정보가 들어 있는지입니다. 외부 서비스에 개인정보 처리를 맡기는 것은 개인정보 처리 위탁에 해당할 수 있고, 개인정보 보호법 제26조는 위탁할 때 목적 외 처리 금지 등이 담긴 문서로 하도록 정합니다. 주민등록번호처럼 필요 없는 개인정보는 넣기 전에 지우는 것이 기본입니다. 거래처 담당자의 이름과 연락처처럼 업무에 필요한 정보는 그대로 두되, 그 문서에 꼭 필요한지 한 번 더 봅니다.

예시: 사무용품 유통사의 관공서 납품 제안서

사무용품을 유통하는 성우유통의 영업 담당자가 한 지방 공공기관의 "사무용품 연간 단가 계약" 제안 공고를 봤다고 해 보겠습니다. 마감은 열흘 뒤이고, 제안서 양식은 한글 파일 12쪽 분량입니다.

담당자는 먼저 제안요청서를 AI에게 주고 참가 자격, 제출 서류, 평가 항목과 배점, 요구 품목과 규격을 표로 정리하게 했습니다. 요구 품목 48개 중 45개는 회사 품목/규격표와 맞았고, 복사용지 2종은 평량 기준이 달라 대체 규격 제안이 필요했으며, 1개 품목은 취급하지 않는 품목이었습니다. 담당자는 취급하지 않는 품목은 협력 공급사의 견적을 받기로 하고 참여를 결정했습니다.

다음으로 제안서 양식과 품목/규격표, 지난해 다른 기관에 냈던 제안서, 공공기관 출고 기록을 주고 앞의 좋은 요청문으로 초안을 받았습니다. 납품 실적 표는 출고 기록에서 공공기관 거래 14건을 찾아 기관 유형, 기간, 품목 수로 정리됐고, 기관명은 회사 기준대로 유형으로 바꿨습니다. 배송 계획 항목에는 기관 소재지와 회사 물류센터 사이 거리와 주 2회 정기 배송 일정이 들어갔습니다.

마지막으로 형식을 점검했습니다. 분량 12쪽, 글꼴, 쪽 번호, 별첨 구분을 제안요청서 기준과 대조하고, 금액이 모두 부가세 별도로 표기됐는지 확인했습니다. 담당자가 직접 손본 것은 회사의 강점을 설명하는 두 문단과 대체 규격 제안의 이유였고, 제안서는 마감 사흘 전에 제출됐습니다.

AI 업무 활용에서 자주 하는 실수

첫째, 근거 파일 없이 요청하는 것입니다. 자료 없이 "우리 회사 납품 실적을 넣어 달라"고 하면 AI는 넣을 수 있는 실적이 없습니다. 숫자가 들어가는 문서는 반드시 근거 파일을 함께 줍니다.

둘째, 양식을 말로 설명하는 것입니다. "표는 세 칸이고 첫 칸은 품목명"이라고 설명하기보다 양식 파일 자체를 주는 것이 정확합니다.

셋째, 매번 요청문을 새로 쓰는 것입니다. 잘 된 요청문은 문서 종류별로 저장해 두고 다시 씁니다. 회사 기준이 바뀌면 요청문만 고치면 됩니다. 요청문 파일 첫 줄에 마지막으로 고친 날짜와 바뀐 기준을 적어 두면 누가 써도 최신 기준을 따릅니다.

넷째, 한 번에 전부 맡기는 것입니다. 제안요청서 분석, 초안, 형식 점검처럼 단계를 나눠 요청하면 단계마다 결과를 확인하고 다음 단계로 넘어갈 수 있어 전체 품질이 올라갑니다.

AI 업무 활용 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 어떤 업무부터 AI에 맡기는 것이 좋나요?

형식이 정해져 있고 매주 또는 매달 반복되며, 근거 자료가 파일로 있는 문서부터 시작합니다. 월간 보고서, 거래처별 안내문, 견적서와 제안서가 대표적입니다.

Q. 한글(HWP) 양식도 AI로 채울 수 있나요?

한글 파일을 직접 열어 편집하는 도구라면 기관 양식의 표와 서식을 그대로 둔 채 칸을 채울 수 있습니다. 도구를 고를 때 HWP 파일을 열고 저장할 수 있는지 먼저 확인합니다.

Q. 직원마다 AI 활용 수준이 다르면 어떻게 하나요?

잘 된 요청문과 결과 문서를 문서 종류별로 묶어 공유 폴더에 두는 것이 가장 빠른 교육입니다. 새로 온 직원은 그 요청문을 그대로 쓰면서 근거 파일만 바꿔 보는 것부터 시작하면, 자연스럽게 자기 업무에 맞게 요청문을 고쳐 쓰게 됩니다. 팀장은 매달 한 번 새로 잘 된 요청문을 골라 폴더에 더해 두면 됩니다.

Q. 회사 데이터는 어디에 저장되나요?

inline AI는 회사 데이터를 AES-256으로 암호화해 저장하고 TLS로 전송하며, 고객 데이터를 AI 모델 학습에 쓰지 않습니다. 모델 제공사와는 eZDR 계약을 맺어 요청 내용과 파일이 모델 제공사에 저장되지 않습니다.

inline AI로 문서 업무 맡기기

inline AI는 회사 양식과 근거 파일을 탭으로 열어 두면 Word, 엑셀, 한글 파일을 그 자리에서 직접 채우고 고칩니다. ARP와 함께 쓰면 출고, 매출, 미수 같은 회사 숫자를 바로 가져오기 때문에, 제안서와 보고서의 숫자를 찾아 옮기는 일이 사라집니다.