AI 문서 인식을 갖춘 IT 유통 원가·마진 분석 플랫폼 구축

이 기업은 IT 장비를 조달해 기업 고객에게 공급하며, 거래 한 건마다 견적, 발주, 입고, 납품, 정산이 길게 이어집니다. 품목·거래처·고객 마스터가 정리되어 있지 않았고, 재고 수불과 원가 정보는 담당자 개인의 엑셀 파일에 기대고 있었습니다. 이 때문에 거래 건별 원가와 마진을 정확히 파악하기 어려웠고, 경영진이 믿고 판단할 데이터가 부족했습니다. 회사는 회계는 기존 회계 프로그램을 쓰면서 업무 특성을 반영한 관리 시스템을 붙여 정확한 원가 산출, 마진 파악, 재고 관리를 실현하고자 했습니다.

고객사가 먼저 정리해 둔 데이터 구조와 업무 규칙, 초기 코드를 인수해 현업이 실제로 쓰는 시스템으로 완성하는 것이 과제였습니다. 재고 평가는 이동평균법을 기준으로 엑셀 수불부와 시스템 수불부가 맞아떨어져야 했고, 전표는 차변과 대변의 균형과 확인자·승인자의 직무 분리를 지켜야 했습니다. 거래 상태가 바뀔 때마다 통제 규칙과 감사 기록이 남아야 했으며, 감사 로그는 위변조를 막을 수 있는 구조여야 했습니다. 동시에 여러 현업 담당자가 중간에 포기하지 않고 꾸준히 입력할 수 있는 화면을 만드는 것이 중요했습니다.

고객이 전달한 엑셀 마스터 데이터를 DB로 옮기고 기말 재고 금액이 원본과 일치하는지 먼저 검증하는 PoC로 출발했습니다. 이후 여러 스프린트로 나눠 기반 구축, 수불부 대사, 거래 추적과 전표 대사, 거래 진행 보드와 전자 품의, 대시보드와 회계 연동 구조, 관리자·감사 기능을 차례로 구현했습니다. 데이터베이스 함수에 묶여 있던 원가 계산과 상태 전이 같은 핵심 로직은 애플리케이션 계층으로 옮기고, DB에는 무결성과 불변성을 지키는 장치만 남겼습니다. 기존 회계 프로그램은 대체하지 않고 연결하는 방향으로 설계했으며, 사용자 여정 설계와 현업 인터뷰, 사용성 테스트 설계도 범위에 넣었습니다.

재고 수불부 화면에서는 엑셀 수불부와 시스템 수불부를 기간·품목·거래 유형별로 맞대어 보고, 차이를 분석해 다시 대사할 수 있습니다. 거래 건마다 견적, 발주, 입고, 검수, 출고, 세금계산서와 수금까지 단계를 추적하고, 원가 배부와 법인카드·엔지니어 공수 같은 비용 귀속을 반영해 거래별 공헌이익을 계산합니다. 대시보드와 경영 보고 화면은 매출, 이익, 저마진 거래, 월말 정산 현황을 보여 주며, 마진 정보는 권한이 있는 역할에만 노출됩니다. 공급사 견적 메일은 LLM이 읽어 거래·견적·품목을 자동으로 만들고, 영수증은 OCR과 AI로 읽어 경비 항목에 매핑하며, 텍스트 AI 호출은 로컬 GPU 서버의 LLM을 먼저 쓰고 오류가 나면 클라우드 LLM으로 넘어가도록 구성했습니다. 이 밖에 품의·결재, 직무 분리 검사, 해시 체인 기반 감사 로그, 역할별 모바일 화면과 푸시 알림을 갖췄습니다.

스프린트를 거듭하며 재고, 원가, 마진, 전표를 잇는 분석 플랫폼을 구축하고 웹과 모바일에서 함께 쓸 수 있도록 인도했습니다. 고객사가 설계해 둔 데이터 구조와 업무 규칙을 지키면서, 현업이 실제로 입력하고 확인하는 화면과 AI 자동 입력 기능을 더했습니다. 원가 계산, 상태 전이, 직무 분리 같은 핵심 로직은 단위 테스트와 스프린트별 검증 문서로 확인했습니다. 엑셀 수불부와 시스템 수불부를 맞대어 대사할 수 있어 재고 금액의 근거를 화면에서 확인할 수 있습니다.