구매팀의 반복 견적 비교 업무, Claude Skill로 어떻게 구조화했을까?
구매 업무에서는 여러 업체가 보내온 견적서를 비교해야 하는 일이 반복됩니다.
문제는 업체마다 견적서 형식이 다르고, 단순히 가장 저렴한 업체만 고를 수도 없다는 점입니다. 기존 구매단가뿐 아니라 최소주문수량(MOQ), 납기, 결제조건까지 함께 확인해야 하기 때문입니다.
이번 교육에서는 구매팀 담당자가 사전에 정리한 업무 가운데 견적 비교 업무를 대상으로, 반복해서 사용할 수 있는 Claude Skill 구조를 설계하고 가상 데이터로 테스트했습니다.
담당자가 평소 사용하던 비교 기준과 결과 양식을 AI가 반복해서 따를 수 있도록 만드는 것이 핵심이었습니다.
구매팀이 AI로 해결하고 싶었던 업무 21개
교육 전 구매팀 담당자는 AI로 해결하고 싶은 업무를 21개 정리해 전달했습니다.
그중 12개가 견적 비교, 업체 선정, 단가 비교처럼 여러 조건을 모아 비교하고 판단하는 업무였습니다.
담당자는 결과물로 받고 싶은 단가 비교표 양식도 함께 준비했습니다.
교육에서는 그중 입력 자료와 원하는 결과물이 가장 명확한 견적 비교 업무를 선택했습니다.
업체마다 다른 형식의 견적서를 모아 필요한 정보를 추출하고, 기존 구매단가와 비교한 뒤 업체 선정에 필요한 내용을 한눈에 볼 수 있도록 정리하는 업무입니다.
실제 거래 정보는 사용하지 않고 품목, 업체명, 단가 등은 모두 가상 데이터로 구성했습니다.
먼저, 담당자가 반복하던 업무를 네 단계로 나눴습니다
담당자의 업무 설명과 기존 비교표를 확인해보니 견적 비교 과정은 크게 네 단계로 정리할 수 있었습니다.
업체별 견적서에서 품명, 규격, 단가, 납기 등의 정보를 확인한다.
품목별 업체 단가를 한 줄에 모아 비교하고 합계를 계산한다.
기존 구매단가와 비교해 최저가·최고가와 증감률을 확인한다.
MOQ, 납기, 거래조건까지 고려해 최종 업체를 검토한다.
여기서 1~3단계는 비교적 명확한 규칙에 따라 데이터를 옮기고 계산하는 작업입니다.
반면 4단계에는 담당자의 판단이 필요합니다.
그래서 이번 사례에서는 정보 추출과 계산은 AI가 처리하고, 업체를 결정할 때 필요한 근거와 예외사항을 정리해 담당자에게 전달하는 구조로 역할을 나눴습니다.
업무 구조: 견적서 입력 → 정보 추출 → 업체별 비교 → 판단 기준 적용 → 비교표 및 검토 요약 출력
1. 입력 자료 준비｜형식이 다른 견적서 3건
테스트에는 세 업체의 가상 견적서를 사용했습니다.
두 곳은 PDF, 한 곳은 Excel 형식으로 만들어 업체마다 문서 구조가 다른 상황을 재현했습니다. 여기에 직전 발주 단가를 정리한 기존 구매단가표도 함께 입력했습니다.
특정 업체의 견적에는 한 가지 예외 조건도 넣었습니다.
한 품목의 최소주문수량(MOQ)을 실제 주문 예정 수량보다 크게 설정했습니다.
단가만 보면 가장 저렴하지만 실제 주문 조건에는 맞지 않는 업체를 Skill이 구분할 수 있는지 확인하기 위해서입니다.
업체마다 형식이 다른 견적서 3건과 기존 구매단가표를 입력 자료로 사용했습니다. 모든 품목·업체·단가는 교육용 가상 데이터입니다.
2. 담당자의 비교 기준을 Claude Skill 규칙으로 정리했습니다
매번 새로운 프롬프트를 작성하지 않아도 같은 기준을 적용할 수 있도록 담당자가 사용하던 비교 방식을 Claude Skill에 정리했습니다.
Skill에는 크게 네 가지 규칙을 넣었습니다.
추출
견적서에서 품명, 규격, 단가, 납기, MOQ, 결제조건을 추출합니다. 품명 표기가 다르더라도 규격이 같다면 동일 품목으로 묶도록 기준을 정했습니다.
비교
품목별 업체 단가와 합계를 나란히 배치하고 최저가·최고가와 기존 단가 대비 증감률을 계산합니다.
판단
최저가 업체라도 MOQ나 납기 조건을 충족하지 못한다면 해당 조건을 표시하고 차순위 업체를 검토 대상으로 제시하도록 했습니다.
AI가 근거 없이 협상 가격이나 새로운 조건을 만들지 않도록 하는 규칙도 포함했습니다.
출력
담당자가 기존에 사용하던 단가 비교표 형식을 기준으로 결과를 정리하고, 전체 금액과 검토해야 할 조건을 별도의 요약으로 출력하도록 했습니다.
Skill 폴더에는 비교표 양식과 판단 기준 문서도 함께 구성했습니다.
다음 견적 비교 시에도 새로운 비교 방식을 설명하는 대신 견적서를 바꾸어 같은 규칙을 다시 적용할 수 있도록 한 것입니다.
추출·비교·판단·출력 기준을 정리한 견적비교 Skill 구성 예시입니다.
3. 가상 데이터로 테스트해 단가 비교표를 만들었습니다
구성한 Skill을 가상 견적서에 적용해 테스트했습니다.
서로 다른 형식의 견적서 3건에서 필요한 정보를 정리하고, 5개 품목을 하나의 단가 비교표로 모았습니다.
표에서는 품목별 업체 단가와 기존 구매단가를 함께 비교하고, 최저가 업체와 검토 대상 업체를 확인할 수 있도록 구성했습니다.
특히 PP 커넥터 항목에서는 단가만 비교했을 때와 조건까지 적용했을 때 결과가 달라졌습니다.
C사의 단가는 440원으로 가장 낮았지만 MOQ가 5,000개였습니다. 주문 예정 수량 3,000개보다 많기 때문에 설정한 규칙에 따라 C사의 조건을 예외사항으로 표시하고, 차순위인 A사 455원을 검토 대상으로 제시했습니다.
즉, '가장 싼 업체 = 추천 업체'라는 단순한 기준이 아니라 실제 구매 조건까지 함께 확인하도록 설계한 것입니다.
품목별 업체 단가와 검토 대상을 정리한 비교표입니다. MOQ 조건으로 최저가 업체를 바로 선택하기 어려운 항목에는 별도 표시를 넣었습니다. (가상 데이터)
4. 가격뿐 아니라 담당자가 확인해야 할 조건도 별도로 정리했습니다
비교표와 함께 업체 선정 검토용 요약도 만들었습니다.
가상 데이터 기준 기존 구매단가를 적용한 총액은 7,360,000원, Skill이 정리한 검토안의 총액은 6,827,000원으로 계산됐습니다.
두 금액의 차이는 533,000원, 약 7.2%입니다.
다만 이 수치는 실제 비용 절감 성과가 아니라 Skill의 계산과 출력 구조를 확인하기 위해 만든 가상 데이터의 결과입니다.
또한 가격만으로 최종 업체를 결정하지 않도록 별도로 확인해야 하는 조건도 분리했습니다.
예를 들어 납기 4주, 선금 결제 등 담당자가 최종적으로 판단해야 할 조건은 AI가 임의로 결정하지 않고 검토 항목으로 남기도록 했습니다.
기존 단가와 검토안의 총액, 품목별 배정안과 담당자 확인 항목을 정리한 예시입니다. 금액과 조건은 모두 가상 데이터이며, 최종 업체 결정은 담당자가 수행합니다.
이번 사례에서 확인한 것은 '답을 대신하는 AI'보다 '기준을 반복하는 AI'였습니다
이번 사례의 핵심은 AI가 구매 담당자를 대신해 업체를 결정하는 데 있지 않았습니다.
담당자가 반복해서 적용하던 기준을 먼저 구조화하고, 어디까지 AI가 처리하고 어디부터 담당자가 판단할지 경계를 정한 것에 있습니다.
교육 전 조사에서도 구매팀이 AI로 해결하고 싶다고 제출한 21개 업무 중 12개가 비교·판단 업무였습니다.
견적 비교처럼 업무 순서와 판단 기준이 반복되는 작업이라면 다음과 같이 구조를 나눠볼 수 있습니다.
문서 입력 → 정보 추출 → 기준에 따른 비교 → 예외조건 표시 → 담당자 최종 판단
결과 양식이 이미 정해져 있다면 해당 양식 역시 Skill의 출력 기준으로 활용할 수 있습니다.
이번 구매팀 사례 역시 특정 AI 기능을 배우는 데 그치기보다, 실제 업무 기준을 AI가 반복해서 따르도록 만드는 방법을 실습하는 데 초점을 맞췄습니다.
견적 비교처럼 매번 같은 기준과 순서로 반복되는 업무라면, 담당자의 판단 기준을 먼저 정리한 뒤 AI가 처리할 단계와 사람이 확인할 단계를 구분하는 것부터 시작할 수 있습니다.
