Plan AI for 해운·물류

서류 업로드 한 번으로 끝내는 해운사 정산 검토 자동화

본선 레포트와 대리점 정산서를 눈으로 대조해 집계표에 수기 입력하던 업무를 서류 업로드만으로 자동 처리되도록 전환했습니다.

부산 소재 해운사정산 담당2주 파일럿 → 정식 구축 → 인도 완료
  1. 01 · Challenge
    문제 정의
  2. 02 · Approach
    접근 설계
  3. 03 · Build
    구축·검증
  4. 04 · Results
    성과 측정

핵심 성과

Before / After · 실측 지표
건당 검토 방식
월 처리 건수
35~45건
정확도 검증
두 대리점 자료, 수기 집계와 값 일치
01 · Challenge

문제

부산 소재 해운사. 본선(선박)이 보내는 입출항 레포트와 항구별 대리점 정산서가 각각 이메일로 도착하면, 담당자가 두 서류의 입출항 시각을 눈으로 대조하고 결과를 엑셀 집계표에 수기로 입력하고 있었다. 건당 약 15분, 월 35~45건. 매달 9~11시간이 단순 대조와 옮겨 적기에 쓰이고 있었고, 스캔본 PDF가 섞여 있어 눈 대조 과정에서 실수할 여지도 있었다.

02 · Approach

접근

서류를 업로드하면 (1) 본선 레포트에서 입출항 시각을 추출하고 (2) 대리점 정산서의 시간·금액 항목과 자동 대조한 뒤 (3) 기존에 쓰던 엑셀 집계표 양식에 그대로 기입한다. 핵심 설계 원칙은 완전 자동 판정이 아니라 사람이 최종 확인할 항목을 골라내는 것이다. 불확실한 값은 시스템이 추정하지 않고 '확인 필요'로 담당자에게 표시한다. 엑셀 수기 입력 자동화에서 가장 위험한 것은 조용히 틀리는 값이기 때문이다. 이메일 서류 자동 처리의 전 과정, 즉 수신된 서류에서 값 추출, 정산서 대조, 집계표 기입까지를 하나의 파이프라인으로 묶었다.

03 · Timeline

진행 과정

  1. 01
    실제 메일로 수신된 본선 레포트(.eml)와 대리점 정산서(PDF, 스캔본 포함) 샘플 확보
  2. 02
    본선 레포트에서 입출항·작업 시각 자동 추출
  3. 03
    대리점 정산서의 시간·금액 항목과 교차 대조 로직 구축
  4. 04
    기존 엑셀 집계표 양식에 자동 기입
  5. 05
    애매한 항목의 '확인 필요' 분류 기준을 담당자와 함께 정리
  6. 06
    서로 다른 두 대리점 자료로 기존 수기 집계와 값 일치 검증
04 · Results

결과

  • 서로 다른 두 대리점 자료에서 기존 수기 집계와 값 일치 확인
  • 건당 약 15분 걸리던 수기 대조·입력이 서류 업로드 후 자동 처리로 대체
  • 애매한 항목은 시스템이 판정하지 않고 '확인 필요'로 표시해 잘못된 자동 판정으로 인한 정산 오류를 구조적으로 차단
  • 2주 파일럿 이후 정식 구축으로 확장, 인도 및 정산 완료

인계물

작동하는 대조·집계 파이프라인(웹 업로드 방식), 소스코드, 사용설명서. 정식 구축 후 인도·정산 완료.

기술 스택

  • Python
  • Flask
  • pdfplumber
  • openpyxl

사례 정보

서류 업로드 한 번으로 끝내는 해운사 정산 검토 자동화 사례 정보
업종해운·물류
부서정산 담당
기간2주 파일럿 → 정식 구축 → 인도 완료
구축 범위2주 파일럿
상태구축·인도 완료

실제 사례 기반이며 사명은 마스킹 처리했습니다.

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