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  "one_liner": "구독 계약 PDF를 AI가 읽어 ERP 등록·발주·결재 상신까지 처리하고, 금액·조건만 사람이 승인하는 자동화 사례.",
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    "돈이 걸린 자동화일수록 사람 게이트를 명시적으로 설계하라 — 전부 자동이 목표가 아니다",
    "비정형 입력은 100% 파싱을 노리지 말고 예외 라우팅 경로를 함께 만들어라",
    "자동화 정확도를 대시보드로 상시 측정하라 — 신뢰는 측정에서 나온다",
    "반려 사유를 학습 루프로 되돌리면 자동 처리율이 점진적으로 오른다"
  ],
  "body_md": "## 무엇이 문제였나\n\n소프트웨어 구독 상품을 유통하는 회사는 계약이 성사될 때마다 담당자가 계약서 PDF를 열어 ERP에 품목·금액·기간을 수기로 입력하고 발주·결재를 따로 진행했다. 계약이 몰리는 월말엔 입력 지연과 오타 정정이 반복됐다.\n\n## 과제\n계약서 양식이 공급사마다 달라 정형 파싱이 어려웠고, 금액이 걸린 업무라 '전부 자동'은 위험했다. 자동 처리와 사람 승인의 경계를 어디에 둘지가 설계의 핵심이었다.\n\n## 접근\n- 계약 처리 프로세스를 분해해 오류 발생 지점 진단\n- AI 문서 이해로 계약서를 파싱해 ERP 필드에 매핑\n- 금액·조건 항목만 사람 승인 게이트로 분리, 나머지는 자동화\n- 비정형 조항이 섞인 예외 계약은 자동 분류 후 담당자 큐로 라우팅\n\n## 구축 내용\n- 계약서 PDF 자동 수집·파싱, 품목·금액·기간 구조화\n- ERP 등록·발주 생성·결재 상신 자동 연동\n- 금액·조건 승인 화면(원클릭 승인/반려, 반려 사유 피드백)\n- 처리 이력·정확도 대시보드\n\n## 이 사례에서 배울 수 있는 것\n- 돈이 걸린 자동화일수록 사람 게이트를 명시적으로 설계하라 — 전부 자동이 목표가 아니다\n- 비정형 입력은 100% 파싱을 노리지 말고 예외 라우팅 경로를 함께 만들어라\n- 자동화 정확도를 대시보드로 상시 측정하라 — 신뢰는 측정에서 나온다\n- 반려 사유를 학습 루프로 되돌리면 자동 처리율이 점진적으로 오른다",
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