ERP 시스템은 비즈니스의 핵심 키를 쥐고 있지만, 실제로 이를 활용하고 계신가요?
대부분의 조직은 방대한 운영 데이터를 보유하고 있으면서도 수동으로 보고서를 추적하고, 워크플로우를 임시방편으로 처리하며, AI가 몇 주 전에 예측할 수 있었던 문제에 대응하고 있습니다.
Oracle AI는 기존 워크플로우에 자동화 및 예측 분석을 직접 통합함으로써 이러한 방식을 변화시킬 것을 약속합니다. 강력한 도구 세트이지만 효과적으로 활용하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 따라서 본격적으로 시작하기 전에 정확히 어떤 기능을 다루게 될지 이해하는 것이 도움이 됩니다.
이 블로그에서는 Oracle AI를 활용한 ERP 자동화 및 분석 방법과, 세계 최초의 통합 AI 작업 공간인 ClickUp이 더 간단하고 실용적인 대안으로 고려해볼 만한 이유를 살펴보겠습니다.
ERP에서 Oracle AI란 무엇인가요?
ERP 내 Oracle AI는 Oracle Cloud ERP에 직접 내장된 인공 지능 및 머신 러닝(ML) 기능 모음입니다. 재무, 조달, 공급망, 프로젝트 관리 등 Oracle의 기존 모듈 내에서 작동하여 반복 작업을 자동화하고, 이상 징후를 탐지하며, 실시간으로 데이터 기반 권장 사항을 제시합니다.
이 도구의 AI 계층은 Oracle Digital Assistant, 머신러닝 모델, 자연어 처리(NLP) 등의 기술을 활용하여 사용자가 ERP 데이터와 보다 직관적으로 상호작용할 수 있도록 지원합니다.
또한 중복 송장을 식별하고, 현금 흐름을 예측하며, 수동 개입 없이 분개 입력을 자동화하고 재무 보고서를 생성할 수 있습니다.
🧠 재미있는 사실: ERP의 최초 버전은 1960년대 IBM과 트랙터 제조사 J. I. Case의 협업으로 탄생했습니다. 이들은 '자재요구계획(MRP)'이라 불리는 시스템을 구축했는데, 당시에는 기계 한 대를 조립하는 데 필요한 부품 수를 계산하기 위해 방 한 칸 크기 시스템이 필요했습니다.
Oracle ERP의 AI 기술 유형
Oracle Fusion 클라우드 ERP는 다양한 유형의 AI를 통합하여 각기 다른 작업에 맞게 설계되었습니다. 각 기술을 간단하고 실용적인 용어로 설명하여 적절한 작업에 적합한 기술을 선택할 수 있도록 합니다.
머신 러닝 및 예측 분석
머신러닝은 역사적 데이터를 학습하여 미래를 예측합니다. 복잡한 스프레드시트를 직접 구축하는 대신, 머신러닝 알고리즘이 과거 트랜잭션 내역을 분석하여 현금 흐름, 고객 수요, 재고 필요량 등의 결과를 예측합니다.
실제 적용 시 이는 다음과 같습니다:
- 수요 감지: 시스템은 지난해 판매 실적에 의존하지 않고, 현재 판매 동향이나 소셜 미디어 반응 같은 실시간 신호를 활용해 예측을 조정합니다.
- 현금 흐름 예측: 고객이 청구서를 결제할 시기를 예측하여 향후 현금 보유 현황을 보다 정확히 파악하고 잠재적 부족분을 조기에 경고합니다.
- 이상 탐지: 시스템이 오류나 사기 가능성을 시사하는 비정상적인 트랜잭션을 자동으로 식별하므로 즉시 조사할 수 있습니다.
🔍 알고 계셨나요? ERP 시스템 도입은 까다롭기로 악명 높습니다. 가장 유명한 예시는 1999년 허쉬(Hershey’s)의 사례입니다. 그들은 가장 바쁜 시즌 직전에 시스템을 가동하려 했으나, 시스템에 심각한 결함이 발생했습니다. 결국 할로윈 시즌에 1억 달러 상당의 사탕을 공급하지 못했고, 이로 인해 주가가 하루 만에 8%나 폭락했습니다.
자연어 처리 및 AI 에이전트
NLP는 소프트웨어와 "대화"할 수 있게 해주는 기술입니다. ERP에 평범한 영어로 질문을 던지면 동료에게 하듯 답변을 받을 수 있습니다. 이는 끝없는 메뉴를 탐색하고 복잡한 사전 구축 보고서를 실행하는 것에 비해 엄청난 시간 절약 효과를 제공합니다.
오라클의 AI 에이전트는 간단한 요청만으로 다단계 작업을 처리할 수 있습니다. 예를 들어 재무 관리자가 "EMEA 지역 공급업체의 30일 이상 연체된 모든 송장을 보여줘"라고 요청하면 AI 에이전트가 즉시 보고서를 생성하여 전달합니다.
📮 ClickUp 인사이트: 설문조사 응답자의 28%는 실제 일을 수행하기보다는 과도한 계획 수립에 몰두한다고 인정했으며, 20%는 쉬운 '가짜 생산성' 작업으로 흘러간다고 답했습니다. 분명히, 미루는 습관은 다양한 형태로 나타납니다.
개요를 작성하고, 재구성하고, 다듬어 가지만… 실제 작업은 조용히 기다리고 있습니다.
이때 AI를 일종의 비행 시뮬레이터처럼 활용하면 도움이 됩니다. 진행 중인 다른 작업을 기반으로 ClickUp Brain이 현실적인 다음 단계를 함께 고민하도록 요청할 수 있습니다.
더 체계적인 접근이 필요하다면 슈퍼 에이전트를 활용해 부드럽게 진행 상황을 확인하거나, 미처리 상태인 항목을 강조 표시하거나, 큰 목표를 실행 가능한 단계로 분할할 수 있습니다.
로봇 프로세스 자동화
반복적이고 규칙 기반의 작업이 있다면, 로봇 프로세스 자동화(RPA)가 적합한 tool입니다. RPA는 소프트웨어 '봇'을 활용해 클릭, 복사, 시스템 간 데이터 붙여넣기 등 인간의 동작을 모방합니다. 복잡한 의사 결정이 필요 없는 단순 작업에 이상적입니다.
ERP 소프트웨어 에서 흔히 사용되는 RPA 활용 사례는 다음과 같습니다:
- 인보이스 PDF에서 데이터를 추출하여 시스템에 입력하기
- 마스터 데이터 파일에서 공급업체 정보 업데이트
- ERP와 은행 명세서 간 트랜잭션 조정
Oracle AI를 활용한 ERP 자동화 및 분석 방법
Oracle AI를 활용한 ERP 자동화 및 분석 방법 학습은 적용 분야를 파악하는 것을 의미합니다.
분석은 상황을 알려줍니다. 자동화는 그에 대한 대응입니다. Oracle AI는 인사이트를 도출하고 실행에 옮기며, 재무, 조달, 공급망 전반에서 팀의 시간을 잡아먹는 반복적이고 규칙 기반의 일을 처리합니다. 이를 활용하는 방법은 다음과 같습니다. 🛠️
단계 #1: 자동화할 프로세스 식별하기
모든 ERP 시스템이나 프로세스를 즉시 자동화할 가치가 있는 것은 아닙니다. 팀이 가장 많은 수동 노력을 기울이는 부분을 먼저 점검하세요. 예측 가능한 규칙을 따르는 대량 반복 작업이 바로 Oracle AI가 가장 빠른 결과를 제공하는 영역입니다.
시작하기 좋은 지점은 다음과 같습니다:
- 매입채무 프로세스에서의 송장 캡처 및 삼자 대조
- 반복 분개 및 결산 조정
- 조달에서의 구매 주문 승인
- 공급망에서의 수요 예측 및 재고 보충
매주 500건의 송장을 수동으로 입력하는 경우, 이것이 첫 번째 목표입니다. 구매 승인 과정이 병목 현상을 유발한다면, 그 부분을 먼저 시작해야 합니다.
단계 #2: 각 모듈에 적합한 Oracle AI 기능 활성화
Oracle AI 기능은 특정 모듈과 연동되므로 자동화 대상에 따라 각 기능을 개별적으로 활성화해야 합니다. Oracle Fusion Cloud ERP 관리자 콘솔에 접속하여 관련 기능을 활성화하세요:
- 인보이스 자동화를 위해: Oracle Payables에서 지능형 문서 인식(IDR)을 활성화하세요
- 조달 담당자용: Oracle 조달 클라우드 내에서 AI 기반 요청서 라우팅 활성화
- 공급망 관리용: Oracle SCM 클라우드 내에서 수요 계획 AI 활성화
- 재무 결산 시: AI 지원 인증 기능을 통해 Oracle Account Reconciliation을 활성화하세요
구성 시작 전에 Oracle 관리자가 현재 구독 등급에 포함된 항목을 확인할 수 있습니다.
🚀 ClickUp의 장점: 오라클이 분석을 제공하지만, 그 통찰에 대한 실행은 종종 다른 도구에서 이루어져 업무 분산(Work Sprawl)을 초래합니다. 이는 팀원들이 업무 수행에 필요한 정보를 찾기 위해 앱을 전환하며 시간을 낭비한다는 의미입니다.
이상 징후 경고가 발생하면 다음에 어떤 일이 일어날까요? 작업을 생성하고 할당하며 추적해야 합니다. ClickUp AI 슈퍼 에이전트를 사용하면 Oracle에서 경고 트리거가 발생하면 자동으로 작업을 생성할 수 있습니다.
예를 들어, Oracle Cloud Monitoring이 데이터베이스 지연 시간 급증을 감지하면 AI 슈퍼 에이전트가 즉시 ClickUp에 고우선순위 작업을 생성하고, 당직 SRE에게 할당하며, 경보 세부 정보를 첨부하고 알림을 트리거합니다. 이를 통해 원시 경보를 단 몇 초 만에 책임 소재가 명확하고 추적 가능한 해결 워크플로우로 전환합니다.
자세히 알아보기:
단계 #3: 과거 ERP 데이터를 활용하여 자동화 규칙 구성
기능이 활성화되면 Oracle AI ERP는 조직의 운영 방식을 반영하도록 구성해야 합니다. 이러한 기초 작업 없이는 기본 설정 상태로는 제대로 작동하지 않습니다.
인보이스 처리 시 키 결정 사항은 매칭 규칙입니다: AI가 구매 주문서(PO) 및 입고 내역과 인보이스를 얼마나 엄격하게 매칭해야 하며, 가격 또는 수량 차이에 대해 어떤 허용 오차 수준을 적용할 것인가?
예를 들어, 대량의 상품 입고 처리를 하는 제조 회사는 구독 기반 공급업체 송장을 주로 다루는 서비스 기업보다 더 엄격한 수량 허용 오차를 설정할 수 있습니다.
Oracle AI는 과거 트랜잭션 데이터를 활용하여 기준선을 설정합니다. 데이터 이력이 풍부할수록 첫날부터 더 정확한 결과를 제공합니다. 2년 이상 거슬러 올라가는 깨끗한 데이터는 초기 단계부터 안정적인 워크플로우 자동화를 확보하는 데 유리한 위치를 제공합니다.
🔍 알고 계셨나요? AI 에이전트 전용 소셜 네트워크 '몰트북(Moltbook) '이 출시되었습니다. 인간은 관찰만 가능하며 게시물은 작성할 수 없습니다. 지금까지 가장 기이한 사건 중 하나로, 한 사용자의 봇이 스스로 사이트 접근 권한을 획득해 하룻밤 사이에 '크러스타파리안주의(Crustafarianism)'라는 종교를 창시했습니다. 이 종교는 자체 경전과 웹사이트를 갖추고 다른 봇들을 모집하기 시작했습니다.
단계 #4: 확장 전 단일 프로세스에서 시범 운영
모든 프로세스를 한꺼번에 자동화하기보다는 단일 프로세스를 선택하고, 팀이 결과를 병행 모니터링하는 동안 트랜잭션의 일부에 오라클 AI를 적용하세요. 이러한 이유로 송장 매칭이 가장 흔한 시작점입니다.
통제된 파일럿 운영을 통해 잘못 구성된 규칙을 발견하고, AI가 제대로 처리하지 못하는 경계 사례를 식별하며, 대규모 배포 전에 내부 신뢰도를 구축할 수 있습니다. 대부분의 팀은 4~6주간 파일럿을 운영하며, 이는 전체 회계 주기를 커버하고 의미 있는 피드백을 얻을 수 있는 충분한 기간입니다.
단계 #5: 예외 처리 설정으로 누락 없이 관리하기
자동화는 예상 매개변수 범위를 벗어난 상황을 만나기 전까지는 잘 작동합니다. Oracle의 Intelligent Process Automation(IPA) 설정 내에서 AI가 확실하게 처리할 수 없는 트랜잭션을 만나면 어떻게 처리할지 정의하는 것이 중요합니다.
예를 들어, 삼자 일치 검사에 실패한 인보이스는 해당 인보이스가 왜 표시되었는지에 대한 컨텍스트와 함께 관련 AP 분석가에게 자동으로 전달될 수 있습니다. 사전 정의된 지출 한도를 초과하는 구매 주문서는 중간에 수동으로 분류할 필요 없이 상위 승인자에게 자동으로 에스컬레이션될 수 있습니다.
각 예외 유형에 대해 실시간 알림을 통해 업무가 지연되거나 누락되기 전에 담당자에게 즉시 통보됩니다.
🧠 재미있는 사실: 우리는 자동화를 현대적 트렌드로 여기지만, 기원전 400년경 그리스 철학자 아르키타스가 증기 동력 기계 새를 만들었습니다. 증기가 다할 때까지 약 200미터를 날 수 있었으며, 최초의 자율 기계 기록 중 하나로 여겨집니다.
단계 #6: 분석을 활용하여 자동화 성능 추적
자동화된 워크플로우가 가동되면 Oracle Fusion Analytics Warehouse(FAW)에 연결하여 성능을 가시화할 수 있습니다. 목표는 데이터가 보여주는 내용을 바탕으로 지속적으로 개선하는 것입니다.
추적할 가치가 있는 주요 메트릭:
- 스트레이트 스루 프로세싱(STP) 비율: 인적 개입 없이 처리되는 송장 또는 구매 발주서의 비율
- 예외 발생률: AI가 처리할 수 없는 트랜잭션을 표시하는 빈도와 그 근본적인 원인
- 사이클 시간: 자동화 전 기준치 대비 인보이스 처리 또는 조달 승인 소요 시간 비교
- 오류율: AI로 처리된 트랜잭션이 후속 수정 작업이나 감사 플래그를 발생시키는지 여부
직통 처리율이 70% 미만이면 매칭 규칙이나 데이터 품질을 재검토해야 한다는 신호입니다. 반면 예외 발생률 증가가 관찰될 경우, 모델이 아직 적응하지 못한 공급업체 행동 변화나 트랜잭션 패턴의 변화를 의미하는 경우가 많습니다.
Oracle AI for ERP 사용 사례
Oracle AI는 비즈니스 기능에 따라 다르게 적용됩니다. 재무, 조달, 공급망 전반에 걸쳐 현재 조직에서 실행 중인 가장 일반적이고 효과적인 사용 사례를 소개합니다. 🤩
재무 및 매입채무 계정 관리
- 인보이스 처리: 대량의 데이터를 추출하고, 인보이스를 구매 발주서(PO)와 자동으로 매칭하며, 수동 입력 없이 예외 사항을 자동으로 표시합니다.
- 연체 예측: 과거 결제 패턴을 분석하여 연체되기 전에 위험에 처한 송장을 식별합니다.
- 중복 감지: 처리되기 전에 중복 인보이스를 포착하여 초과 지급 및 후속 조정 문제를 줄입니다.
🧠 재미있는 사실: 디트로이트에서 유래한 특정 자동화 유형이 있습니다. 디트로이트 자동화( Detroit Automation)라 불리는 이 시스템은 원재료(예: 나무 블록)가 거대한 기계 연쇄의 한쪽 끝으로 들어가면, 사람이 전혀 손대지 않은 채 완성품(예: 나무 인형)이 반대쪽에서 나오는 방식을 의미합니다.
조달 및 소싱
- 구매 요청 라우팅: 카테고리, 계약 조건 및 과거 실적을 기반으로 구매 요청을 선호 공급업체와 자동으로 매칭합니다.
- 규정 준수 모니터링: 주문이 처리되는 중이 아닌 주문 전 단계에서 실시간으로 규정 미준수 구매를 표시합니다.
- 지출 분석: 수동 보고 없이 공급업체 범주 전반에 걸친 비정상 지출 및 계약 누수를 파악하세요.
공급망 및 재고
- 수요 예측: 계절성, 리드 타임, 수요 신호를 고려하여 보다 정확한 재고 예측을 생성하세요.
- 자동 재고 보충: 재고가 예측된 임계값 아래로 떨어지면 구매 주문을 자동으로 생성하여 수동 재주문 검토가 필요 없도록 합니다.
- 공급업체 리스크 모니터링: 성과가 저조한 공급업체를 조기에 식별하여 차질이 발생하기 전에 팀이 대응할 시간을 확보하세요.
🔍 알고 계셨나요? 1992년 폭풍으로 컨테이너가 바다에 떨어져 28,000마리의 고무 오리가 태평양으로 유출되면서 우연히 30년간 지속된 공급망 실험이 시작되었습니다. 내구성과 부력이 뛰어난 이 오리들은 수천 마일을 이동했습니다. 과학자들은 해류를 파악하기 위해 수년간 이들을 추적했으며, 일부 오리는 스코틀랜드까지 발견되기도 했고 북극의 얼음 속에 얼어붙은 채 발견되기도 했습니다.
재무 결산 및 보고
- 조정 자동화: 저위험 조정은 자동 인증하고, 사람의 검토가 필요한 예외 사항만 표시합니다.
- 편차 설명: AI가 작성한 해설이 포함된 재무 보고서를 생성하여 수동 보고에 소요되는 시간을 단축하세요.
- 감사 대비: 트랜잭션을 지속적으로 모니터링하여 이상 징후 및 정책 위반을 감지하고, 감사관이 도착하기 훨씬 전에 문제를 표시합니다.
🧠 재미있는 사실: 1994년, 인텔 펜티엄 칩의 미세한 수학 오류로 인해 재무 보고서에 4억 7,500만 달러라는 막대한 비용이 발생했습니다. 이 오류는 90억 번의 계산 중 단 한 번만 발생했지만, 그 결과로 발생한 리콜은 미세한 기술적 버그를 보고 역사상 가장 비싼 항목 중 하나로 만들었습니다.
Oracle AI로 ERP 프로세스 자동화를 위한 최고의 실행 방식
Oracle AI는 다양한 작업을 처리할 수 있지만, 성능은 설정 및 유지 관리 방식에 크게 좌우됩니다. 이러한 최고의 실행 방식을 통해 자동화에서 일관되고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
- 기능 활성화 전 데이터 감사 수행: Oracle AI는 기존 ERP 데이터로부터 학습하므로 중복, 불완전한 기록, 불일치하는 공급업체 또는 고객 마스터 데이터는 자동화 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다. 먼저 데이터를 정리한 후 구성하십시오.
- 예외 사항에 대한 명확한 소유자 지정: 모든 자동화 프로세스에서는 예외 사항이 발생합니다. 각 예외 유형에 지정된 소유자가 없으면 표시된 트랜잭션이 해결되지 않은 채 방치되어 후속 문제를 유발할 수 있습니다. 가동 전 예외 유형을 특정 역할에 매핑하십시오.
- 정기적인 모델 성능 검토 일정 수립: Oracle AI는 시간이 지남에 따라 적응하지만 여전히 인간의 감독이 필요합니다. 직통 처리율 및 예외 발생량과 같은 메트릭을 월별 또는 분기별로 검토하면 성능 저하를 조기에 포착하는 데 도움이 됩니다.
- 오라클의 분기별 업데이트로 최신 상태 유지: 오라클은 정기적인 업데이트 주기로 AI 및 ML 개선 사항을 제공합니다. 인스턴스를 최신 상태로 유지하면 최신 모델 로직으로 운영할 수 있습니다.
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재무팀은 ChatGPT를 사용하고, 운영팀은 Gemini를 활용합니다. 프로젝트 매니저는 Claude에 내용을 복사하여 붙여넣기합니다. 매번 모든 사람이 처음부터 맥락을 다시 설명해야 합니다. 이것이 바로 AI 확산 현상이며, 팀의 생산성을 서서히 저하시키고 있습니다.
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ERP에 AI를 도입할 때 흔히 발생하는 과제
Oracle AI는 실질적인 가치를 제공할 수 있지만, 기본 설정 상태로는 원활하게 구현되는 경우가 드뭅니다. 조직이 가장 흔히 마주치는 장애물과 그 배후에 있는 원인을 살펴보겠습니다.
| 과제 | 실무에서 의미하는 바 | 해결 방법 |
| 데이터 품질 저하 | 불완전하거나 일관성 없는 ERP 데이터로 훈련된 AI 모델은 잘못된 송장 매칭부터 부정확한 예측에 이르기까지 신뢰할 수 없는 결과를 생성합니다. | AI 기능을 활성화하기 전에 마스터 데이터를 감사하고 정리하십시오. |
| 구현 난이도 높음 | Oracle AI는 여러 모듈에 걸쳐 적용되며 신중한 구성이 필요하며, 종종 내부 IT 팀이 보유하지 않은 전문적인 Oracle 노하우가 요구됩니다. | 단계별 출시 플랜을 수립하고 인증된 Oracle 구현 파트너를 조기에 참여시키십시오. |
| 사용자 수용 저항 | 재무 및 운영 팀은 자동화가 익숙한 워크플로우를 변경할 때, 특히 AI가 무엇을 하는지 이해하지 못할 때 종종 거부감을 보입니다. | 변화 관리에 투자하고, AI가 작업을 처리하는 영역과 여전히 인간 검토가 필요한 영역을 투명하게 공개하십시오. |
| 통합 과제 | Oracle AI를 비(非) Oracle 시스템이나 레거시 도구와 연결하면 데이터 불일치 및 호환성 문제가 발생하여 자동화 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다. | 가동 전 모든 통합 지점을 지도하고 가능한 경우 Oracle Integration 클라우드를 활용하십시오. |
| 지속적인 모델 유지 관리 | 비즈니스 프로세스, 공급업체 행동 또는 트랜잭션 패턴의 변화에 따라 AI 모델은 시간이 지남에 따라 드리프트(drift)될 수 있으며, 이는 성능 저하로 이어질 수 있습니다. | 정기적인 성능 검토를 계획하고 예외 발생률이나 정확도 메트릭이 하락하기 시작할 때 모델을 재훈련하십시오. |
| 구독 및 라이선스 비용 | 고급 Oracle AI 기능은 기본 ERP 구독에 항상 포함되지 않으며, 모듈 및 사용자가 추가될수록 비용이 증가할 수 있습니다. | 구성 커밋 전에 Oracle과 기능 가용성 및 가격 정책을 명확히 확인하십시오. |
🔍 알고 계셨나요? 세계 최초의 산업용 로봇인유마이트(Unimate)는 1961년 데뷔 후 너무 유명해져서 조니 카슨의 '투나잇 쇼'에 출연했습니다. 카메라 앞에서 맥주를 따르고 스튜디오 밴드를 지휘하는 등 몇 가지 작업을 수행했죠.
ClickUp이 ERP 자동화 및 분석을 어떻게 간소화하는지 알아보세요
일이 단일 부서를 벗어나면 ERP 시스템은 한계에 부딪힙니다. 구매 요청은 재무, 법무, 조달, 운영 부서를 거칩니다. 각 단계별 이관 시마다 지연, 수동 확인, 보고 누락이 발생합니다.
ClickUp은 실행, 승인, 논리, 가시성을 하나의 연결된 작업 공간에 통합하여 ERP 자동화를 간소화합니다. 작업이 맥락을 잃지 않고 진행되도록 설계된 이 플랫폼은 작업, 워크플로우, 승인, 보고 기능을 하나로 모아 팀이 분리된 도구를 억지로 연결하는 대신 실제 운영 단계를 자동화할 수 있게 합니다.
ClickUp이 ERP 자동화 및 분석을 어떻게 간소화하는지 자세히 살펴보세요. 👀
운영 관련 답변을 즉시 확인하세요
ERP 팀은 매주 반복되는 동일한 질문에 답변하느라 시간을 낭비합니다. 이 요청의 담당 승인자는 누구인지, 결제가 지연된 이유는 무엇인지, 다음 단계는 무엇인지 등입니다. ClickUp Brain은 실시간 워크플로우 데이터에서 답변을 추출하여 이러한 문제를 해결합니다.
예를 들어, 한 회계 담당자가 12만 달러 규모의 공급업체 결제가 처리 기간을 놓친 이유를 파악해야 한다고 가정해 보겠습니다. 해당 담당자는 작업 공간 내에서 직접 ClickUp Brain에 질문을 던집니다.
📌 다음 프롬프트를 시도해 보세요: ACME Corp 청구서 결제가 지연된 이유는 무엇이며, 다음으로 누가 조치를 취해야 합니까?
ClickUp Brain은 작업 이력, 승인 필드, 댓글, 상태 변경 사항을 검토합니다. 법적 승인이 보류 중임을 응답하고, 승인자를 명시하며, 지연을 유발하는 정확한 작업을 연결합니다. 관리자는 워크플로우를 수동으로 재구성하지 않고 즉시 조치를 취합니다.
실제 작업 공간에서 이 기능이 어떻게 작동하는지 확인하세요. 아래 워크스루에서 ClickUp Brain이 개인 비서 역할을 수행하는 방법을 알아보세요:
워크플로우 연속성 유지
소유권이 변경되고 진행 상황을 종단적으로 추적하는 사람이 없으면 ERP 워크플로우가 중단됩니다. ClickUp Super Agents는 장기적이고 팀 간 프로세스 전반에 걸쳐 연속성을 유지합니다.
예시로, 한 회사가 분기별로 공급업체 규정 준수 검토를 수행하여 결제 자격을 결정한다고 가정해 보겠습니다. 따라서 다음과 같은 경우:
- 준수 검토 작업이 시작되면 담당자가 공급업체 문서 필드를 확인합니다.
- 보험 증서가 만료되면 에이전트가 갱신 작업을 생성하고 조달 담당자에게 할당합니다.
- 구매 부서에서 업데이트된 문서를 업로드하면 에이전트가 해당 작업을 규정 준수 부서로 라우팅합니다.
- 준법 관리팀이 승인하면 담당자가 공급업체 상태를 업데이트하고 결제 작업을 잠금 해제합니다.
슈퍼 에이전트는 실시간으로 변화에 대응하며 워크플로우 라이프사이클을 주도합니다. 에이전트가 자동으로 진행을 관리하므로 팀은 더 이상 알림이나 후속 조치에 의존하지 않아도 됩니다.
실제 사용자의 이야기를 들어보세요:
ClickUp은 모든 기능을 단일 플랫폼에 통합하여 모든 업무와 커뮤니케이션을 한곳에 모아 100% 맥락을 제공하므로 매우 유용합니다. 이 통합은 프로젝트 관리를 단순화하여 효율성과 명확성을 높여줍니다. 특히 Brain AI 기능이 마음에 드는데, 이는 제 명령어를 실행하는 AI 에이전트 역할을 하여 효과적으로 작업을 대신 수행합니다. 이러한 자동화 측면은 워크플로우를 간소화하고 수동 노력을 줄여주므로 매우 유용합니다.
또한 ClickUp의 초기 설정은 매우 직관적이어서 다른 도구에서 전환하는 과정이 매끄러웠습니다. Slack, Open AI, GitHub 등 제가 사용하는 다른 도구들과도 통합되어 일관된 작업 환경을 조성한다는 점도 마음에 듭니다. 종합적으로 이러한 이유로 ClickUp을 적극 추천합니다.
ClickUp은 모든 기능을 단일 플랫폼에 통합하여 모든 업무와 커뮤니케이션을 한곳에 모아 100% 맥락을 제공한다는 점에서 매우 유용합니다. 이 통합은 프로젝트 관리를 단순화하여 효율성과 명확성을 높여줍니다. 특히 Brain AI 기능이 마음에 드는데, 이는 제 명령어를 실행하는 AI 에이전트 역할을 하여 효과적으로 작업을 대신 수행합니다. 이러한 자동화 측면은 워크플로우를 간소화하고 수동 노력을 줄여주므로 매우 유용합니다.
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승인 로직 적용
ERP 자동화는 실제 임계값과 결과에 연결된 정확한 규칙에 의존합니다. ClickUp 자동화는 작업 진행에 따라 해당 규칙을 작업에 직접 적용합니다. 각 자동화는 특정 운영 조치를 트리거합니다.
모든 단계는 작업 활동에 의해 자동으로 진행됩니다. 팀은 수동 라우팅이나 외부 워크플로우 엔진 없이도 일관된 승인 논리를 따릅니다. 시도해 볼 수 있는 워크플로우 자동화 예시는 다음과 같습니다:
- 구매 요청 금액이 50,000달러를 초과할 경우 자동화 시스템이 재무 부서에 할당하고 상태를 '재무 검토'로 업데이트합니다.
- 재무팀이 승인하면 자동화 시스템이 법무팀을 배정하고 계약 검토 체크리스트를 첨부 파일로 첨부합니다.
- 법무팀이 검토를 완료하면 자동화 시스템이 승인 필드를 업데이트하고 조달팀에 알립니다.
- 구매 부서에서 공급업체 정보를 제출하면 자동화 시스템이 미지급 계정을 할당하고 상태를 '결제 준비 완료'로 설정합니다.
운영 상태 모니터링
ERP 리더는 작업이 실행 가능한 상태일 때 가시성을 확보해야 합니다. ClickUp 대시보드는 지연된 보고서를 기다리지 않고도 워크플로우 전반에 걸쳐 실시간 인사이트를 제공합니다. 정적 내보내기나 주간 요약과 달리, 대시보드는 실시간 작업 및 목표 데이터에서 직접 정보를 가져와 작업 진행에 따라 시각적 정보가 정확하게 유지되도록 합니다.
대시보드가 ERP 관리에 진정으로 강력한 도구가 되는 부분은 AI 카드입니다. 이 카드는 ClickUp Brain의 인텔리전스를 대시보드에 직접 적용합니다. 실시간으로 생성되는 AI 요약 정보와 인사이트를 제공하며, 이는 실제 작업 공간 데이터와 직접 연결됩니다. 각 카드의 기능과 ERP 요구사항에 대한 대응 방식을 확인하세요:
- AI 브레인 카드: 실시간 ERP 데이터에 맞춤형 프롬프트를 실행하세요. 구매 주문이 지연되는 이유나 어떤 승인자가 병목 현상을 일으키는지 물어보세요.
- AI 스탠드업™ 및 팀 스탠드업™ 카드: 본인 또는 팀이 완료한 작업에 대한 빠른 일일 또는 주간 요약 정보를 확인하세요.
- AI 요약 카드: 부서별 워크플로우 상태에 대한 고수준 개요를 확인하세요
- AI 프로젝트 업데이트 카드: 진행 상황, 장애 요소 및 향후 우선순위에 대한 간결한 개요 생성
ClickUp에서 ERP 인사이트와 실행을 통합하세요
완벽하게 자동화된 ERP 시스템을 갖추더라도, 진정한 일의 완료는 아닙니다.
오라클 인사이트는 팀을 위한 작업을 생성합니다. 예외 상황은 협업과 문제 해결을 요구합니다. 직원들은 여전히 ERP와 커뮤니케이션 도구 사이를 토글하며 번거롭고 비효율적인 워크플로우에 시달리고 있습니다. 진정한 생산성 저해 요인은 기록 시스템과 실행 시스템 간의 맥락 분산입니다.
프로젝트, 문서, 대화, AI 인텔리전스가 한데 모인 단일 플랫폼인 ClickUp이 필요합니다. 이 플랫폼은 ERP에서 자동화된 인사이트를 제공함과 동시에 이를 실행하기 위한 인간 협업을 가능하게 합니다. 이를 통해 인간과 AI 에이전트가 함께 작업할 수 있는 단일 공간을 제공합니다. 모든 대화와 컨텍스트가 한 곳에 유지되므로 업무의 흐름이 원활하게 진행됩니다.
여러 시스템을 한곳에서 연결하고 팀을 통합하세요. 지금 바로 ClickUp에 가입하세요! ✅
자주 묻는 질문(FAQ)
1. Oracle Fusion AI 에이전트와 기존 ERP 자동화의 차이점은 무엇인가요?
기존 자동화는 경직된 사전 정의 규칙을 따릅니다. Oracle Fusion AI 에이전트는 머신 러닝을 활용하여 맥락을 해석하고 판단을 내리며 다단계 작업을 자체적으로 처리하며 진행 중에도 적응합니다.
2. 사람의 승인이 필요한 AI 자동화 ERP 작업을 어떻게 관리하나요?
트랜잭션의 값이나 위험 점수 같은 요소를 기반으로 승인 기준을 설정할 수 있습니다. 트랜잭션이 기준을 초과하면 시스템이 자동으로 지정된 담당자에게 검토를 요청하며, AI의 추천 사항도 함께 전달합니다.
3. 다른 프로젝트 관리 도구와 함께 ERP용 Oracle AI를 사용할 수 있나요?
예, Oracle Fusion에는 외부 시스템과 연결할 수 있는 API가 있습니다. 팀들은 종종 Oracle을 ClickUp과 같은 작업 관리 플랫폼에 연결하여 후속 작업 할당, 예외 관리, 작업의 인적 측면 조정을 수행합니다.
4. AI로 완전히 자동화해서는 안 되는 ERP 프로세스는 무엇인가요?
상당한 주관적 판단이 필요하거나, 높은 규제 감독을 받거나, 역사적 데이터가 없는 새로운 상황이 포함된 프로세스는 항상 인간이 개입해야 합니다. AI는 권장 사항을 제공할 수 있지만, 최종 결정은 사람에게 맡겨야 합니다.