AI OCR 기반 프리랜서 인력 운영·정산 ERP 구축

이 기업은 고객사 프로젝트에 필요한 프리랜서 현장 인력을 소싱해 배정하고 현장을 운영합니다. 여러 프로젝트가 동시에 돌아가지만, 배정과 정산은 내부에서 직접 만든 엑셀 매크로와 스프레드시트에 기대고 있었습니다. 견적서, 세금계산서 워크북, 연간 원장, 근무 기록, 임금대장이 서로 다른 파일로 나뉘어 있어 같은 내용을 여러 번 옮겨 적어야 했습니다. 무겁거나 기존 업무 양식과 동떨어진 시스템은 현업에 정착하지 못할 위험이 컸습니다.

프로젝트가 끝나면 고객사별 청구 금액을 확정해 전자세금계산서를 발행하고, 국세청 발행 내역과 시트를 사람이 직접 대사해야 했습니다. 프리랜서 지급은 근무 기록을 바탕으로 기본 지급액, 인센티브, 공제, 3.3% 원천징수를 계산해야 했고, 이체 자료와 급여명세도 따로 만들어야 했습니다. 같은 사람이 파일마다 다른 기록으로 남으면 지급 누락이나 중복이 생길 수 있어, 주민등록번호 기준으로 인력을 하나로 묶으면서 민감정보는 안전하게 다뤄야 했습니다. 프로젝트, 지급, 세금계산서, 입금이 흩어져 있어 미수금과 미지급금, 프로젝트별 손익을 한 화면에서 볼 수 없었습니다. 프리랜서가 직접 접속하는 기능은 제외하고 관리자 중심으로 이 흐름을 잇는 것이 이번 과제로 정해졌습니다.

착수 직후 고객사가 쓰던 엑셀 원본을 전수 분석해 견적, 운영 원장, 연간 원장, 근무 기록, 지급 파일 사이의 흐름과 VBA 매크로 로직을 문서로 정리했습니다. 기존 양식과의 괴리가 정착을 막는 가장 큰 위험이었던 만큼, 익숙한 시트 형태의 정산 시트와 마스터시트 화면을 남기고 그 뒤의 데이터는 하나의 기준정보로 연결했습니다. 프로젝트마다 엑셀 파일 하나로 관리하던 견적 방식에 맞춰, 기존 견적서 파일을 올리면 견적이 일괄 등록되도록 했습니다. 개인정보, 지급, 발행, 매칭처럼 위험이 큰 처리는 권한과 감사 로그로 통제하는 것을 완료 조건으로 두었습니다. AI가 읽은 값과 제안은 담당자가 확정, 해제, 재매핑하도록 사람의 확인 단계를 분리했습니다.

프리랜서 화면에서는 주민등록번호 기준 중복 방지와 마스킹을 적용한 인력 마스터, 사진 프로필, 직군과 단가, 참여 이력을 관리합니다. 신분증과 통장사본, 거래처 사업자등록증을 올리면 OpenAI 비전 모델 기반 OCR이 이름, 계좌, 사업자 정보를 읽어 입력 칸을 채우고, 확인이 필요한 필드와 저해상도 이미지를 따로 표시합니다. 근무 기록을 확정하면 기본 지급액, 인센티브, 공제와 3.3% 원천징수가 계산되고, 개인별 급여명세와 은행 대량이체용 엑셀 파일을 내려받을 수 있습니다. 국세청 전자세금계산서, 은행 입출금, 법인카드 승인 내역을 모아 견적과 세금계산서에 매칭하고, 카드 승인과 취소 건을 짝짓는 규칙은 AI 제안을 받아 담당자가 확정합니다. 청구·미수 관리 화면은 거래처별 미수를 추적하고, 손익 분석 화면은 프로젝트별 청구 금액과 인건비, 귀속 비용으로 손익을 보여 줍니다.

프리랜서 인력, 거래처, 견적·계약, 지급 정산, 세금계산서, 입금·미수, 손익을 하나의 관리자용 ERP로 연결해 클라우드에 배포했습니다. 같은 사람과 거래처, 프로젝트가 화면마다 따로 만들어지지 않고 하나의 기준정보에서 이어지도록 바뀌었습니다. 서류 입력은 AI OCR이 초안을 채우고 담당자가 확인하는 방식이 되었고, 주요 조회와 변경은 감사 로그로 남습니다. 특정 운영자의 엑셀 매크로에 묶여 있던 정산 절차가 화면과 문서로 옮겨져, 담당자가 바뀌어도 업무와 근거가 남는 구조가 되었습니다. 운영 검수 기준과 백업·복원 기준도 문서로 함께 정리했습니다.