AI 기반 마케팅 업무 특화 자동화 솔루션 구축

Overview

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자동화 범위 정의, 어디까지 자동화 할 것인가?

IBK기업은행은 다양한 고객군(소상공인, 중소기업, 개인 사업자 등)을 대상으로 폭넓은 마케팅 활동을 운영하고 있으며, 마케팅 업무 과정 전반에 AI를 도입하여 어디까지 자동화할 수 있는지 그리고 실제로 적용 가능한 실행 범위가 무엇인지에 대한 정리가 필요한 상황이었습니다.이를 위해 프레임아웃은 컨설팅을 통해 사전에 IBK의 업무·조직·프로세스·데이터 환경을 분석하였고, 그 결과를 바탕으로 실행 가능하고 지속 가능한 자동화 범위를 정의하여 최적화된 맞춤형 AI 마케팅 운영 솔루션을 설계하였습니다.

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Directions

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자동화 설계 방향: ‘실행 중심’ vs ‘업무 통합 관리’

마케팅 업무 플로우를 분석한 결과, 업무 자동화는 크게 ① 실행 중심 자동화와 ② 통합 관리 자동화 두 가지 방향이 있습니다.

① 실행 중심 자동화 (Execution-first Approach)

실무자가 매일 수행하는 업무 단위별 개선점에 즉시 적용 가능한 자동화 방식입니다. 초안 생성, 카피 작성, 아이디에이션, 배너 기획 등 반복적이면서 시간이 많이 소요되는 과정을 자동화해 즉각적인 업무 속도 개선과 생산성 향상을 기대할 수 있습니다. 이 방식은 별도의 내부 데이터 학습 없이도 즉시 활용 가능합니다.

② 업무 통합 관리 자동화 (Integrated Operation Management)

기획–제작–운영–분석까지의 마케팅 전 과정을 하나의 흐름으로 연결해 관리하는 구조가 AI 통합 관리의 이상적인 j모델입니다. 콘텐츠 생성, 캠페인 운영, 성과 분석이 분산된 기존 방식과 달리, 모든 단계가 하나의 시스템에서 순환되며 자동화될 때 품질·속도·전략적 일관성이 극대화됩니다.

두 가지 자동화 방향인 실행 중심 자동화와 업무 통합 관리 자동화 모두에 대해 와이어프레임을 설계해 각 접근의 가능성과 한계를 검토했습니다. 검토 결과, 업무 흐름 전체를 통합 관리하는 모델은 이상적이지만 데이터 연계 인프라, 내부 시스템 구조, 권한·보안 체계 등 기업 차원의 구조적 개선이 필요해 단기간에 구현하기 어려운 모델로 판단되었습니다.따라서 본 프로젝트는 즉시 실행 품질과 속도를 개선할 수 있는 ‘실행 중심 자동화’를 우선 적용하고, 통합 관리는 장기적으로 단계적 확장이 가능한 방향으로 설계했습니다.

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Solutions

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전략적 판단 이전 반복 업무에 대한 도구형 AI 적용

마케팅 조직은 전략·기획에 집중해야 하는 역할을 수행하고 있음에도 불구하고, 콘텐츠 작성, 카드뉴스 구성, 문구 검수 등 실행 중심의 업무에 많은 시간이 소요되어 전략적 판단에 투입되어야 할 역량이 분산되는 문제가 지속되어 왔습니다.개별적으로 사용되던 AI 툴 활용을 넘어, 조직 차원에서 업무 흐름 내에 AI를 통합하여 실행 업무의 품질과 속도를 표준화하고, 마케팅 조직이 본질적인 전략 업무에 집중할 수 있는 구조를 설계하는 데 초점을 맞췄습니다.

① 업무 목적에 따라 리서치·콘텐츠 생성 기능을 분리하여 구조 설계

AI를 하나의 범용 도구로 활용하기보다, 업무 목적에 따라 리서치 기능과 콘텐츠 생성 기능을 명확히 분리한 구조로 설계했습니다. 두 기능은 실험적 보조 기능이 아닌, 실제 마케팅 업무에서 빈번하게 사용되는 핵심 업무 단위로 설정했습니다. 이는 리서치와 콘텐츠 생성 모두 별도의 데이터 학습이나 복잡한 시스템 연계 없이도 즉시 적용이 가능하며, 이미 현업에서 개별적으로 활용되고 있는 영역이기 때문입니다. 이러한 업무를 조직 차원에서 구조화함으로써, 초기 도입 부담을 최소화하는 동시에 실행 업무 전반의 부담을 효과적으로 줄일 수 있도록 했습니다.

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② 실행 품질을 균일하게 만드는 ‘기능별 업무 특화 프롬프트’ 설계

기능이 분리된 구조에 맞춰, 프롬프트 역시 업무 기능별 활용 방식과 산출물 특성을 기준으로 설계 원칙을 정리했습니다. 이는 AI 활용 결과가 개인의 숙련도에 따라 달라지는 것을 최소화하고, 조직 단위에서 안정적인 실행 품질을 확보하기 위한 접근입니다.리서치 영역에서는 사고 흐름을 방해하지 않도록, 단일 리서치 맥락을 유지한 상태에서 필요한 관점의 프롬프트를 선택적으로 활성화하는 방식으로 설계했습니다. 이를 통해 담당자는 리서치 흐름을 끊지 않고, 상황에 따라 탐색 범위를 유연하게 확장할 수 있습니다.콘텐츠 생성 영역에서는 즉각적인 실행을 전제로, 콘텐츠 유형별 특성에 맞는 프롬프트를 적용해 각 결과물이 독립적으로 생성되도록 구성했습니다. 이를 통해 콘텐츠 형식에 따라 발생하던 결과물 품질 편차를 줄이고, 반복적인 실행 업무에서도 일정 수준 이상의 결과를 안정적으로 확보할 수 있도록 했습니다.

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이와 같이 도구형 AI는 전략적 의사결정을 대체하기보다, 판단 이전 단계에서 반복적으로 발생하는 실행 업무를 정리하고 가속하는 역할에 집중합니다. 이를 통해 실행 과정에서 소모되던 시간과 리소스를 줄이고, 마케팅 조직은 전략 수립과 방향성 판단에 보다 집중할 수 있는 환경을 확보했습니다. 결과적으로 AI는 개인의 생산성을 높이는 도구를 넘어, 조직 차원에서 업무 역할과 역량을 재배치할 수 있는 기반을 마련합니다.

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Outcomes

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단계적 자동화 실현을 위한 로드맵 설계, 도구형 AI 도입은 현실적 출발점

AI 기반 자동화는 장기적으로 고객에게 직접 결과물을 생성·배포하는 단계까지 확장될 수 있습니다. 그러나 현시점에서 가장 현실적이고 효과적인 출발점은 전략적 판단 이전에 반복적으로 발생하는 업무 단위별 실행 과정을 자동화하는 것입니다. 콘텐츠 초안 작성, 자료 조사과 같은 업무는 자동화 효과가 즉각적으로 나타나며, 품질과 속도를 동시에 안정화할 수 있는 영역입니다. 특히 도구형 AI는 별도의 데이터 학습이나 복잡한 시스템 연계 없이도 적용이 가능해, 초기 도입 부담이 낮다는 장점이 있습니다. 이러한 접근은 AI가 전략과 의사결정을 대체하는 구조가 아니라, 사람의 판단을 준비하고 그 과정의 효율을 높이는 역할에 집중하도록 설계된 방식입니다. 이후 데이터 연계 구조나 통합 시스템 기반이 확보되면, 업무 맥락을 이해하는 맥락형 자동화, 나아가 통합 관리형 자동화로 단계적으로 확장할 수 있습니다. 본 로드맵은 이러한 현실적 제약을 전제로, 조직이 무리 없이 단계별로 진화할 수 있도록 설계된 점진적 AI 도입 전략입니다.

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업무 툴 통합 및 AI 적용을 통해 3–4일 소요되던 업무를 반나절 내 수행 가능한 구조로 현실화

하나의 업무 툴에 AI를 적용함으로써 분산된 업무 프로세스를 단일 흐름으로 통합하고, 다수의 실무자가 사용하더라도 결과물 품질을 안정적으로 유지할 수 있는 구조를 마련했습니다. 동시에 반복적인 실행 부담을 줄여 업무 착수와 수행 속도를 개선한 결과, 기존에 3–4일이 소요되던 업무를 반나절 내 수행 가능한 수준으로 전환했습니다.