사진·문의 분류만 떼어낸 업무 서비스가 열린다

반복 판단을 위한 전용 창구가 생겼다

OpenAI는 2026년 10월 6일 Decisions API를 공개 시험으로 열었다. API는 다른 서비스가 인터넷으로 특정 기능을 불러 쓰게 해 주는 연결 창구다. 이번 도구는 글과 이미지를 받은 뒤 긴 답변 대신 미리 정해 둔 항목으로 판단 결과를 돌려준다.

결과는 세 가지 방식으로 받을 수 있다. 어떤 조건이 맞을 가능성, 여러 선택지 가운데 하나, 낮음부터 높음까지 정해 둔 점수다. 예를 들어 문의를 ‘수리·신규 설치·사람 확인’으로 나누거나, 제출 사진이 기준을 충족할 가능성을 표시할 수 있다.

한 번에 이미지 128장까지 받을 수 있지만 외부 이미지 주소와 저장된 파일 번호를 바로 읽지는 못한다. 음성도 지원하지 않으며, 일부 질문에는 답을 거부할 수 있다. 따라서 사진을 알맞은 형태로 바꾸는 과정과 ‘판단 보류’ 처리 화면은 별도로 만들어야 한다.

OpenAI는 기존 방식보다 판단 속도가 최대 10배 빠르다고 발표했다. 다만 공급사 자체 주장이고 한국어 문의와 흐린 현장 사진을 대상으로 한 독립 검증 수치는 아니다. 실제 서비스에서는 과거 자료를 넣어 정확도와 속도를 따로 확인해야 한다.

아직 공개 시험 단계라 응답 형식과 가격, 사용 한도가 달라질 수 있다. 채용, 대출, 보험, 의료처럼 한 번의 판단이 사람의 권리나 기회에 영향을 주는 일에는 자동 최종 결정을 맡기기 어렵다. 지금 먼저 만들기 좋은 것은 틀려도 사람이 바로잡을 수 있는 접수와 분류 영역이다.

큰 고객관리 도구에서 접수대만 떼어낸다

문의 분류를 전체 업무 흐름 안에서 다루는 데에는 이유가 있었다. 들어오는 글과 사진이 제각각이라 회사마다 분류 기준을 따로 만들고 계속 고쳐야 했기 때문이다. 판단 기능 하나를 위해서도 전체 업무 흐름을 함께 구축하는 편이 쉬웠다.

가령 직원 열두 명인 창호 시공업체 사장을 보자. 문의는 홈페이지, 문자, 전자우편으로 들어오고 고객은 창문 사진과 ‘바람이 들어온다’ 같은 짧은 설명을 남긴다. 사장은 주소, 수리 여부, 창호 종류, 방문 희망일을 다시 물은 뒤 내용을 현장 담당자에게 옮겨 적는다.

사진만으로 판단하기 어려운 문의에는 전화가 두세 번 오간다. 신규 설치 문의가 수리 기사에게 전달되거나, 방문 뒤에야 치수 사진이 빠졌다는 사실을 알기도 한다. 그렇다고 기존 고객관리 도구 전체를 바꾸기에는 직원 교육과 자료 이전이 부담스럽다.

새로운 방식에서는 고객이 글과 사진을 올리는 즉시 ‘수리·교체·신규 설치·사람 확인’ 가운데 하나가 붙는다. 동시에 ‘주소 있음’, ‘전체 창 사진 있음’, ‘문제 부위 근접 사진 있음’처럼 접수에 필요한 항목을 판정한다. 빠진 항목은 미리 작성한 안내문으로 요청하고, 정보가 모인 건만 담당자 화면으로 보낸다.

사장이 보는 화면도 작게 만들 수 있다. 오늘 들어온 문의를 ‘바로 연락’, ‘자료 기다리는 중’, ‘사람이 분류할 것’으로 나누고, 각 문의 옆에 원문과 사진, 판정 결과를 함께 둔다. 분류를 고치면 어떤 기준에서 자주 틀리는지도 기록한다.

여기서 떨어져 나오는 조각은 고객관리 전체가 아니라 ‘접수 직후 분류와 보완 안내’다. 일정 관리와 견적 작성, 고객 이력은 지금 쓰는 도구에 그대로 남겨도 된다. 새 서비스는 정리된 결과만 전자우편이나 파일로 넘기는 것부터 시작할 수 있다.

달라지지 않는 일도 있다. 사진으로 원인을 확정하고 견적을 승인하며 현장 방문 여부를 결정하는 일은 여전히 숙련자가 해야 한다. 판단 확신이 낮거나 선택지에 없는 문의를 사람에게 보내는 길도 반드시 남겨야 한다.

해외에서는 접수와 검수를 따로 개선했다

미국의 건강보험 가입 창구인 Covered California는 이용자가 낸 신원·소득 증빙을 분류하고 검증하는 작업에 Google Document AI를 시험했다. 매달 약 5만 건, 56종의 문서를 처리하는 환경에서 확신이 낮거나 예외인 건은 직원에게 넘겼다. 문서 검수라는 조각을 기존 보험 가입 절차에서 먼저 개선한 사례다.

Google Cloud가 공개한 사례에 따르면 기존 자동 검증 비율은 28~30%였고 시험에서는 평균 84%를 기록했다. 목표는 95% 이상이었지만, 공개된 수치는 공급사가 소개한 고객 사례이므로 같은 결과를 보장하지 않는다. 기관 계약 금액도 공개되지 않았다.

핀란드에 본사를 둔 배달회사 Wolt는 공급업체 송장을 읽고 분류하는 일을 Rossum 서비스로 분리했다. 2024년 도입한 뒤 예외와 불확실한 문서는 사람이 확인하고, 확정된 결과만 기존 승인·회계 절차로 보냈다. 회계 시스템 전체를 교체하기보다 송장 접수와 검수부터 바꾼 접근이다.

Rossum의 고객 사례는 같은 인력으로 11개국까지 넓혔고 평균 60%를 자동 처리했다고 밝힌다. 사람이 확인한 문서의 중앙 검토 시간은 47초였으며, 국가 하나를 추가하는 데 3~6주가 걸렸다고 한다. 이 역시 공급사 자체 발표 수치라 실제 도입 전 별도 검증이 필요하다.

여기서 나올 수 있는 것들

1. 창호 방문 상담 선별기

사진과 문의를 읽어 수리, 교체, 신규 설치, 사람 확인으로 나누고 빠진 사진을 요청하는 서비스다. 홈페이지 문의는 받지만 현장 방문 전 확인 전화를 반복하는 소규모 창호·방충망 업체가 쓴다.

글과 사진을 같은 기준으로 판단하는 부품이 생겨 고객관리 도구 전체를 만들 필요가 줄었다. 첫 화면에는 ‘바로 연락할 문의’, ‘사진을 더 받을 문의’, ‘사람이 볼 문의’ 세 칸을 놓는다.

2. 지원사업 서류 봉투 점검기

제출 파일과 신청자 답변을 읽어 준비됨, 서류 누락, 내용 불일치 가능성, 사람 확인으로 나누는 서비스다. 처음으로 고용·수출 지원사업을 신청하며 행정 담당자가 따로 없는 직원 열 명 안팎의 제조업체가 쓴다.

최종 자격을 판정하지 않고 제출 전 빠진 것만 찾는 좁은 범위라 작은 서비스로 시작하기 좋다. 첫 화면에는 신청 사업 선택, 필수 서류 목록, 파일 올리기, 빠진 항목 결과를 한 줄로 배치한다.

3. 온라인몰 상품 사진 점검기

판매자가 올린 사진을 미리 정한 촬영 기준에 따라 통과, 재촬영, 사람 확인으로 나누는 서비스다. 오프라인 판매만 하다가 온라인 장터에 처음 입점하는 식품·생활용품 제조사가 쓴다.

이미지 판정을 별도 기능으로 만들기 쉬워져 상품관리 도구 전체를 새로 살 필요가 없다. 첫 화면에는 대표 사진 한 장을 올리는 칸과 ‘밝기·글자 가독성·제품 전체 노출’ 결과를 나란히 둔다.

4. 공동주택 민원 정리함

입주민의 글과 사진을 시설 고장, 소음, 주차, 청소, 긴급 확인으로 나누고 담당자에게 보내는 서비스다. 전화와 단체 대화방으로 하루 수십 건의 민원을 받는 중소 규모 공동주택 관리사무소가 쓴다.

자유로운 민원 문장을 몇 개의 처리 경로로 바꾸는 일이 이번 도구의 용도와 잘 맞는다. 첫 화면에는 새 민원, 긴급 확인, 담당자 미정 목록과 원문을 함께 보여준다.

오늘 확인해 볼 것

최근 문의나 신청서 스무 건을 꺼내 직접 네 가지 결과로 나눠 본다. 같은 기준으로 열여섯 건 이상을 무리 없이 나눌 수 있고, 그중 네 건 이상에서 빠진 정보 때문에 다시 연락했다면 ‘접수 직후 분류와 보완 안내’를 따로 만들 후보가 있다. 나머지 네 건을 담을 ‘사람 확인’ 항목까지 자연스럽게 정의할 수 있는지도 함께 본다.