AI Inquiry 분석 시스템 개발 과정 총정리

이메일 문의 자동 분석 시스템은 어떻게 만들어질까?

수출 기업이나 B2B 기업을 운영하다 보면 공통적으로 겪는 문제가 있습니다.

바로 이메일 문의(Inquiry) 관리 문제입니다.

하루에도 수십 개의 이메일이 들어오고, 그 안에는 다음과 같은 내용이 섞여 있습니다.

• 제품 문의
• MOQ 문의
• 가격 요청
• 샘플 요청
• OEM 문의

문제는 모든 이메일 형식이 다르다는 것입니다.

어떤 바이어는 장문의 이메일을 보내고, 어떤 바이어는 단 한 줄만 보내기도 합니다.

그래서 대부분의 기업에서는 담당자가 직접 이메일을 읽고 다음과 같은 작업을 합니다.

• 제품 정리
• 수량 확인
• 국가 확인
• CRM 등록

하지만 이런 방식은 시간이 많이 걸리고 실수도 발생합니다.

그래서 우리는 다음과 같은 시스템을 개발하기로 했습니다.

AI Inquiry 분석 시스템

이 시스템은 이메일을 자동으로 읽고, 중요한 정보를 분석한 뒤 CRM에 자동 등록하는 시스템입니다.

이번 글에서는 실제 프로젝트를 진행하는 것처럼 개발 과정을 단계별로 설명해 보겠습니다.

1단계 프로젝트 킥오프 미팅

AI 시스템 개발은 항상 문제 정의에서 시작합니다.

이번 프로젝트의 첫 미팅에서는 고객사의 실제 업무 흐름을 먼저 확인했습니다.

고객사는 해외 바이어와 거래하는 수출 기업이었고, 하루 평균 30~70개의 inquiry 이메일을 받고 있었습니다.

문제는 이메일 내용이 매우 다양하다는 점이었습니다.

예를 들어 다음과 같은 이메일이 들어옵니다.

Hello, we are interested in your facial mask.

 Please send quotation for 10,000 pcs.

또 다른 이메일은 이렇게 옵니다.

Looking for OEM skincare products for UAE market.

또 어떤 이메일은 단순합니다.

Price?

이처럼 이메일 형식이 전혀 다르기 때문에 자동화가 쉽지 않았습니다.

그래서 우리는 다음 질문을 중심으로 시스템 설계를 시작했습니다.

• 이메일을 자동으로 가져올 수 있을까?
• 이메일에서 제품명을 찾을 수 있을까?
• 수량을 자동으로 인식할 수 있을까?
• 국가 정보를 파악할 수 있을까?
• 중요한 바이어를 자동으로 구분할 수 있을까?

이 질문을 바탕으로 AI Inquiry 분석 시스템의 기본 구조를 설계하기 시작했습니다.

2단계 기존 업무 프로세스 분석

두 번째 단계는 현재 업무 프로세스를 정확히 이해하는 과정입니다.

자동화 시스템을 만들 때 가장 중요한 것은 현재 사람이 어떻게 일을 하는지 분석하는 것입니다.

그래야 AI가 그 역할을 대신할 수 있습니다.

고객사의 inquiry 처리 과정은 다음과 같았습니다.

1. 이메일 확인
2. 문의 내용 읽기
3. 제품 파악
4. 수량 확인
5. 국가 확인
6. CRM 등록
7. 담당자 배정

문제는 이 과정이 전부 수작업이라는 점이었습니다.

예를 들어 하루 50개의 이메일이 들어오면 담당자는 최소 2~3시간을 이메일 정리에 사용하고 있었습니다.

게다가 더 큰 문제는 중요한 바이어를 놓치는 경우였습니다.

대량 주문 문의가 일반 문의와 섞여 있기 때문에 우선순위를 판단하기 어려웠던 것입니다.

그래서 우리는 시스템의 핵심 목표를 다음과 같이 정의했습니다.

• 이메일 자동 수집
• AI 기반 문의 분석
• 중요도 자동 판단
• CRM 자동 등록

이 목표를 기반으로 AI 시스템 설계 작업이 시작되었습니다.

3단계 시스템 아키텍처 설계

이 단계에서는 전체 시스템 구조를 설계했습니다.

AI 시스템은 단순한 프로그램이 아니라 여러 기능이 연결된 구조로 만들어집니다.

이번 프로젝트에서는 다음과 같은 구조를 설계했습니다.

1 이메일 수집 시스템

이메일 서버와 연결해 모든 inquiry 이메일을 자동으로 수집합니다.

2 텍스트 분석 엔진

AI가 이메일 내용을 분석합니다.

3 정보 추출 모듈

다음 정보를 자동으로 추출합니다.

• 제품명
• 수량
• 국가
• 요청 유형

4 긴급도 판단 AI

문의 중요도를 판단합니다.

5 CRM 연동

분석된 데이터를 CRM에 자동 등록합니다.

이렇게 시스템을 설계하면 이메일이 도착하는 순간 다음 과정이 자동으로 실행됩니다.

이메일 → AI 분석 → 데이터 추출 → CRM 등록

이 구조가 바로 AI Inquiry 분석 시스템의 핵심 구조입니다.

4단계 이메일 자동 수집 시스템 개발

AI 분석을 하기 전에 먼저 해야 할 일이 있습니다.

바로 이메일을 자동으로 수집하는 시스템을 만드는 것입니다.

대부분의 기업은 다음과 같은 이메일 서비스를 사용합니다.

• Gmail
• Outlook
• 회사 이메일 서버

우리는 이메일 API를 사용해 이메일을 자동으로 가져오는 프로그램을 개발했습니다.

이 시스템은 다음 기능을 수행합니다.

• 새로운 이메일 감지
• 이메일 본문 수집
• 첨부파일 저장
• 발신자 정보 저장

예를 들어 새로운 inquiry 이메일이 도착하면 시스템은 즉시 다음 정보를 저장합니다.

• 이메일 제목
• 이메일 내용
• 발신자 이메일
• 발신 국가
• 수신 시간

이렇게 하면 AI 분석을 위한 데이터가 자동으로 쌓이기 시작합니다.

5단계 AI 텍스트 분석 엔진 개발

다음 단계는 AI가 이메일 내용을 이해하도록 만드는 작업입니다.

이메일은 매우 자유로운 형식으로 작성됩니다.

예를 들어 다음과 같은 표현들이 있습니다.

• Need 5000 pcs
• Looking for 10k units
• MOQ please

사람은 쉽게 이해하지만 컴퓨터는 그렇지 않습니다.

그래서 우리는 AI 텍스트 분석 모델을 개발했습니다.

이 모델은 이메일을 읽고 다음 정보를 분석합니다.

• 제품 키워드
• 요청 유형
• 구매 의도

예를 들어 다음 이메일을 분석하면

Interested in collagen mask.

 Quantity around 20,000 pcs.

AI는 다음 정보를 추출합니다.

제품: collagen mask

 수량: 20,000

 의도: 구매 문의

이 기능이 바로 AI Inquiry 시스템의 핵심 기술입니다.

6단계 수량 추출 알고리즘 개발

많은 기업들이 놀라는 부분이 바로 이 기능입니다.

AI는 이메일 속에서 구매 수량을 자동으로 찾아냅니다.

예를 들어 다음 표현들을 인식할 수 있습니다.

• 10,000 pcs
• 5k units
• 200 cartons
• MOQ 3000

AI는 이런 표현을 분석해 숫자 데이터를 추출합니다.

이 기능이 중요한 이유는 매우 간단합니다.

수량이 클수록 중요한 바이어일 가능성이 높기 때문입니다.

그래서 시스템은 수량 데이터를 기반으로 문의 중요도를 분석합니다.

7단계 국가 분석 기능 개발

수출 기업에게 국가 정보는 매우 중요합니다.

그래서 우리는 이메일에서 국가 정보를 추출하는 기능을 개발했습니다.

AI는 다음 정보를 분석합니다.

• 이메일 도메인
• 이메일 내용
• 서명(Signature)

예를 들어 이메일에 다음 문장이 있다면

We are distributor in Saudi Arabia.

AI는 자동으로 Saudi Arabia를 국가로 인식합니다.

이 정보는 CRM에서 매우 중요한 데이터가 됩니다.

8단계 문의 긴급도 판단 AI 개발

모든 inquiry가 동일한 중요도를 가지지는 않습니다.

예를 들어 다음 두 문의를 비교해 보겠습니다.

문의 A

 Price please

문의 B

 Looking for OEM manufacturer.

 Expected order 50,000 units.

두 문의의 가치가 다르다는 것은 누구나 알 수 있습니다.

그래서 우리는 긴급도 판단 AI를 개발했습니다.

AI는 다음 기준으로 점수를 계산합니다.

• 수량
• 구매 의도
• 이메일 내용 길이
• 국가

이 점수를 기반으로 High / Medium / Low 등급을 자동 분류합니다.

9단계 CRM 자동 등록 기능 개발

AI 분석이 끝나면 마지막 단계는 CRM 등록입니다.

AI가 분석한 데이터는 다음 형태로 저장됩니다.

• 바이어 이메일
• 국가
• 제품
• 수량
• 문의 유형
• 긴급도

이 데이터는 자동으로 CRM에 등록됩니다.

이제 담당자는 이메일을 읽지 않아도 바이어 정보를 바로 확인할 수 있습니다.

10단계 대시보드 개발

기업에서 가장 좋아하는 기능이 바로 대시보드입니다.

대시보드를 통해 다음 정보를 한눈에 볼 수 있습니다.

• 오늘 들어온 inquiry 수
• 국가별 문의
• 제품별 문의
• 긴급 문의 리스트

이 기능을 통해 기업은 시장 트렌드까지 파악할 수 있습니다.

11단계 테스트 및 QA

개발이 완료되면 바로 운영하지 않습니다.

먼저 테스트 단계를 진행합니다.

우리는 약 1,000개의 실제 inquiry 이메일을 사용해 테스트를 진행했습니다.

테스트 항목은 다음과 같습니다.

• 제품 인식 정확도
• 수량 추출 정확도
• 국가 분석 정확도

이 과정을 통해 시스템을 지속적으로 개선합니다.

12단계 실제 운영 및 효과

시스템이 운영되자 가장 큰 변화는 업무 속도였습니다.

이전에는 이메일 정리에 하루 3시간이 필요했습니다.

하지만 시스템 도입 이후에는 10분이면 충분했습니다.

또한 중요한 변화가 하나 더 있었습니다.

대량 주문 문의를 놓치는 일이 사라졌습니다.

AI가 자동으로 중요도를 판단하기 때문입니다.

결과적으로 고객사는 다음 효과를 얻었습니다.

• 문의 처리 속도 증가
• 바이어 관리 체계화
• 중요한 문의 우선 대응