수리·감정 의뢰가 늘어나면 반드시 마주하게 되는 고민이 있습니다. "견적 대응이 담당자가 대응 가능해질 때까지 줄 서서 기다려야 한다"는 문제입니다. 바쁜 시기일수록 이 '대기 줄'이 길어지고, 대응이 늦어진 만큼 기회 손실로 이어집니다. 이 글에서는 저희가 이 문제에 어떻게 대응하고 있는지 좀 더 구체적으로 소개합니다.
평소와 같이 설정 방법이 아니라 '실제로 무엇을 할 수 있는지'만 소개합니다.
견적 대응은 ‘혼자서 전부 다 하는’ 일이 아니다
견적 하나를 내는 데에도 사실 여러 가지 판단이 필요합니다.
- 증상과 기종을 바탕으로 수리 내용과 금액을 산정하기(기술적 판단)
- 그 금액이 요금표나 채산에 비추어 타당한지 확인한다(금전 판단)
- 고객에게 보내는 문구가 너무 차갑거나 전문용어로 가득하지 않았는지 확인한다(대응 판단)
이를 한 명의 담당자가 순서대로 처리하려고 하면, 그 담당자의 손이 비기까지 안건이 멈춰 버립니다. 게다가 기술에 밝은 사람이 반드시 금액 감각에 뛰어난 것은 아니고, 금액에 밝은 사람이 반드시 고객 응대 시의 말 고르기에 능숙한 것도 아닙니다. 한 사람이 모든 것을 겸하려고 하는 것 자체에 애초에 무리가 있습니다. 저희는 이 세 가지 판단을 각각 다른 AI 직원에게 맡겨 바톤 릴레이 형식으로 한 건의 견적을 완성하도록 하고 있습니다.
실제 흐름
- 수리·견적 담당 AI가 문의 내용(증상·기종 등)을 바탕으로 수리 내용과 금액 초안을 작성한다
- 경리 담당 AI가 해당 금액이 확정된 요금표나 채산성 기준에 비추어 타당한지 확인한다
- 고객 성공 담당 AI가 고객에게 보내는 메시지의 톤을 확인하고, 필요하면 말투를 조정한다
- 모두 통과하면 “초안 완료” 상태가 되어 담당자는 최종 확인 후 전송하기만 하면 된다
순서대로 3명에게 물어보러 다니는 것이 아니라, 기다릴 필요 없이 한 번에 여기까지 진행하는 것이 핵심입니다. 사람이 할 일은 처음부터 생각하는 것이 아니라 “완성된 초안을 확인하고 보내는” 것뿐입니다.
실제로 있었던 예(일반화한 것)
“전원은 켜지지만 부팅되지 않는다”는 문의를 예로 들어 흐름을 구체적으로 살펴보겠습니다.
- 수리·견적 담당 AI가 증상을 바탕으로 “부팅 복구로 고쳐질 가능성이 높고, 부품 교체는 필요 없을 것 같다”는 진단을 내리고, 확정된 요금표에 근거해 금액 초안을 작성한다
- 경리 담당 AI가 해당 금액이 요금표대로인지 확인한다. 만약 현장 판단으로 요금표에 없는 특수 대응이 포함되어 있다면, 이 단계에서 금액의 재확인을 요청한다.
- 고객 성공 담당 AI가 문면을 확인한다. 예를 들어 "데이터가 사라질 가능성이 있다"는 설명이 전문 용어로만 쓰여 있었다면, 미리 전달하기 쉬운 말로 바꾼다.
- 이 과정을 모두 통과해야 비로소 사람 담당자에게 ‘초안 완료’ 알림이 전달되며, 최종 확인 후 전송하기만 하면 완료된다
이 일련의 흐름이 사람의 손이 빌 때까지 기다리지 않고 진행되므로 문의부터 견적 제시까지의 시간이 단축됩니다.
안전을 위한 선 긋기
무엇이든 자동으로 진행하는 것은 아닙니다. 손해배상이나 클레임의 우려가 있는 의뢰는 이 자동 릴레이 대상에서 제외하고, 초안조차 작성하지 않고 바로 담당자에게 전달합니다.
예를 들어, “맡긴 데이터가 사라졌다”, “지난번 수리와 같은 증상이 또 나타났다”, “보증 범위를 놓고 다투고 있다”와 같은 금액 계산만으로는 해결되지 않는 의뢰가 이에 해당합니다. 금액 실수라면 정정할 수 있지만, 감정적 분쟁으로 번질 수 있는 안건을 AI의 판단만으로 진행하는 것은 리스크가 크다고 보고 있기 때문입니다. “정형적 판단은 자동화하고, 비정형적이고 리스크가 있는 판단은 사람에게 넘긴다”는 구분을 처음부터 시스템에 반영해 두었습니다.
이 시스템으로 달라진 것
- 견적 대응이 “담당자가 한가해질 때까지 기다리는” 것에서 “눈치채면 최종 확인만 하면 되는” 것으로 바뀌었다
- 여러 건이 동시에 들어와도 차례를 기다리며 정체되는 일이 줄어들었다
- 대응 누락(아무도 확인하지 않은 채 방치되는 건)이 일어나기 어려워졌다
다른 업종에서도 활용할 수 있는 사고방식
이 ‘기술·금액·대응이라는 세 가지 판단을 이어가는’ 생각은 수리·사정업에 국한되지 않고 견적을 내는 일 전반에 응용할 수 있다고 생각합니다.
- 시공업체·리모델링업체: 현장 조사에서 도출한 시공 내용 판단(기술), 원가와 마진을 고려한 금액 확인(금전), 건축주용 제안서가 이해하기 쉬운지 확인(대응)
- 보험대리점: 보상 내용 설계(기술), 보험료의 타당성 확인(금전), 고객용 설명문의 명확성 확인(대응)
- 전문직(세무사·노무사 등): 의뢰 내용에서 업무 범위를 판단하기(기술), 요금표와의 일치 여부 확인(금전), 계약서·제안문의 문구 확인(대응)
- BtoB 영업 전반: 제안 내용의 기술적 검토, 가격의 타당성 확인, 제안서의 톤 확인
업종이 바뀌더라도 “견적 1건에 서로 다른 여러 판단이 필요하고, 이를 한 사람이 순서대로 처리하면 대기 시간이 발생한다”는 구조 자체는 변하지 않습니다. 판단 종류별로 담당을 나누어 릴레이로 넘기는 방식은 폭넓은 업종에서 활용할 수 있을 것입니다.
정리
- 견적 대응에 필요한 ‘기술 판단·금액 판단·대응 판단’을 각각 다른 AI 직원이 담당해 릴레이 형식으로 초안까지 완성하고 있다
- 인간이 하는 일은 처음부터 생각하는 것이 아니라 “완성된 초안의 최종 확인”이다
- 클레임 우려가 있는 사안은 자동 전달 대상에서 제외하고 반드시 사람이 처리하도록 안전하게 설계하고 있다
- 이 사고방식은 수리·사정업에 국한되지 않고 견적을 내는 모든 일에 적용할 수 있다
더 자세한 실천 사례는 유튜브 채널 「사이클브리지 오키나와 | AI 활용 랩」에서도 소개하고 있으니, 괜찮으시다면 채널 구독 후 확인해 보세요. 이 글의 내용에 대해 질문이나 소감이 있으시면 댓글로 편하게 말씀해 주세요.
이 견적 업무를 뒷받침하고 있는 “AI 직원 18인 체제”의 전체상은 다음 기사에서 자세히 소개하고 있습니다. “Claude Code로 사내를 ‘AI 직원 16명’으로 만들어 본 이야기 ― 중소기업의 AI 업무 자동화, 잘된 점과 안 된 점”
기사에서 나온 생소한 용어는 이 용어집에서 정리해 설명하고 있습니다 → https://note.com/honest_walrus257/n/n998f28a05eb3
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 30청크
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