ncue/ax_document
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

Initial commit

Browse Source 
Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
This commit is contained in:
dsyoon
2026-02-25 17:58:49 +09:00
commit b0a2b0eec4
31 changed files with 4683 additions and 0 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

957
과제 평가 방법/generate_chairman_report.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,957 @@
from docx import Document
from docx.shared import Pt, Cm, RGBColor, Emu
from docx.enum.text import WD_ALIGN_PARAGRAPH
from docx.enum.table import WD_TABLE_ALIGNMENT, WD_ALIGN_VERTICAL
from docx.enum.section import WD_ORIENT
from docx.oxml.ns import qn, nsdecls
from docx.oxml import parse_xml
import os
doc = Document()
# ── A3 Landscape ──
for section in doc.sections:
section.orientation = WD_ORIENT.LANDSCAPE
section.page_width = Cm(42.0)
section.page_height = Cm(29.7)
section.top_margin = Cm(1.5)
section.bottom_margin = Cm(1.5)
section.left_margin = Cm(2.0)
section.right_margin = Cm(2.0)
style = doc.styles['Normal']
font = style.font
font.name = '맑은 고딕'
font.size = Pt(9)
style.element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), '맑은 고딕')
style.paragraph_format.space_after = Pt(3)
style.paragraph_format.space_before = Pt(1)
NAVY = '1B3A5C'
ACCENT = '2E75B6'
LIGHT_ACCENT = 'D6E4F0'
GREEN_BG = 'E2EFDA'
YELLOW_BG = 'FFF2CC'
RED_BG = 'FCE4EC'
GRAY_BG = 'F2F2F2'
WHITE = 'FFFFFF'
def shade(cell, color):
cell._tc.get_or_add_tcPr().append(
parse_xml(f'<w:shd {nsdecls("w")} w:fill="{color}"/>'))
def set_cell_border(cell, **kwargs):
tc = cell._tc
tcPr = tc.get_or_add_tcPr()
tcBorders = parse_xml(f'<w:tcBorders {nsdecls("w")}></w:tcBorders>')
for edge, val in kwargs.items():
element = parse_xml(
f'<w:{edge} {nsdecls("w")} w:val="{val.get("val", "single")}" '
f'w:sz="{val.get("sz", "4")}" w:space="0" '
f'w:color="{val.get("color", "000000")}"/>')
tcBorders.append(element)
tcPr.append(tcBorders)
def styled_run(para, text, size=9, bold=False, color=None, font_name=None):
r = para.add_run(text)
r.font.size = Pt(size)
r.bold = bold
if color:
r.font.color.rgb = RGBColor.from_string(color)
if font_name:
r.font.name = font_name
r.element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), font_name)
return r
def add_section_break(doc):
from docx.oxml import OxmlElement
p = doc.add_paragraph()
run = p.add_run()
br = OxmlElement('w:br')
br.set(qn('w:type'), 'page')
run._element.append(br)
def make_header_cell(cell, text, sz=9):
cell.text = ''
shade(cell, ACCENT)
p = cell.paragraphs[0]
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
cell.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
r = p.add_run(text)
r.bold = True
r.font.size = Pt(sz)
r.font.color.rgb = RGBColor(0xFF, 0xFF, 0xFF)
def cell_text(cell, text, sz=9, bold=False, align=None, bg=None):
cell.text = ''
p = cell.paragraphs[0]
if align:
p.alignment = align
cell.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
r = p.add_run(text)
r.font.size = Pt(sz)
r.bold = bold
if bg:
shade(cell, bg)
# ============================================================
# COVER / TITLE
# ============================================================
for _ in range(4):
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
styled_run(p, 'AX 과제 신청 현황 및 선정 평가 보고', size=28, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
styled_run(p, '2026년 2월 23일', size=14, color='666666')
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
styled_run(p, 'AX추진팀', size=14, color=ACCENT)
for _ in range(6):
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
styled_run(p, '본 보고서는 2026년 2월 19~20일 접수된 8건의 AX 과제 신청에 대해\n'
'과제 선정 기준 체크리스트(7개 항목) 기반으로 평가한 결과를 정리한 것입니다.',
size=11, color='888888')
# ============================================================
# CHAPTER 1 — 신청 과제 요약
# ============================================================
add_section_break(doc)
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '1', size=22, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, ' 신청 과제 요약', size=22, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '2026년 2월 19~20일 접수 기간 동안 총 ', size=10)
styled_run(p, '4개 조직', size=10, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, '에서 ', size=10)
styled_run(p, '8건', size=10, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, '의 AX 전환 과제가 신청되었습니다. '
'신청 과제는 대시보드 구축, 데이터 자동화, 증빙 검토, 기사 제작 등 다양한 영역에 걸쳐 있으며, '
'대부분 반복적 수작업 업무의 자동화·효율화를 목표로 하고 있습니다.', size=10)
doc.add_paragraph()
# Summary table
sum_tbl = doc.add_table(rows=9, cols=8)
sum_tbl.style = 'Table Grid'
sum_tbl.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
h = ['No.', '과제명', '소속', '신청자', '접수일', '참여 가능 시간', '데이터 형태', '핵심 키워드']
for i, t in enumerate(h):
make_header_cell(sum_tbl.rows[0].cells[i], t, 8)
data = [
['1', 'ETC마케팅본부\n목표 달성 DashBoard',
'대웅제약\nETC마케팅본부\n마케팅기획팀', '박미경', '2.19',
'하루 4시간 이상\n(적극 참여)', 'Excel / CSV',
'BI 대시보드\nLLM 결산 자동작성'],
['2', 'MR 거래처 채권현황\n실시간 조회 웹앱',
'한올\n마케팅기획본부\n영업관리팀', '김희영', '2.19',
'본부내 자체 진행\n(AX특공대 불필요)', '웹앱',
'SAP 연동\n모바일 웹앱'],
['3', 'CPS 지출보고\n증빙 검토·승인 자동화',
'대웅제약\n영업기획실\n영업지원팀', '김지숙', '2.19',
'하루 4시간 이상\n(적극 참여)', 'Excel/CSV\n이미지/스캔',
'OCR · LLM\n이상탐지 자동화'],
['4', 'ETC 로컬 스타\n산출 자동화',
'대웅제약\n영업기획실\n영업지원팀', '박지현', '2.19',
'하루 2~3시간\n(제한적 참여)', 'Excel / CSV',
'엑셀 자동화\nVLOOKUP 대체'],
['5', 'Emma 메일링\n업그레이드',
'엠서클\n하이닥사업부\n하이닥팀', '김진우\n(정신영)', '2.20',
'팀장 논의 후\n시간 조정 예정', 'Excel/CSV\n텍스트/정형DB',
'LLM 기사선별\n크롤링·메일링'],
['6', '최신연구 논문\n기사 제작 자동화',
'엠서클\n하이닥사업부\n하이닥팀', '김진우\n(정신영)', '2.20',
'팀장 논의 후\n시간 조정 예정', '텍스트\n정형 DB',
'LLM 기사작성\n논문 크롤링'],
['7', '처방마감자료 생성\n및 메일 발송 자동화',
'대웅제약\n영업기획실\n영업지원팀', '이승민', '2.20',
'하루 2~3시간\n(제한적 참여)', 'Excel/CSV\n사내시스템',
'대용량 매핑\n메일 자동발송'],
['8', '매출 대시보드 제작\n(통합 데이터 시각화)',
'디엔컴퍼니\n재무기획실\n전략기획팀', '백송이', '2.20',
'하루 4시간 이상\n(적극 참여)', 'Excel / CSV',
'BI 대시보드\n데이터 통합'],
]
for ri, row in enumerate(data, 1):
for ci, val in enumerate(row):
c = sum_tbl.rows[ri].cells[ci]
c.text = ''
p = c.paragraphs[0]
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER if ci in (0, 3, 4) else WD_ALIGN_PARAGRAPH.LEFT
c.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
r = p.add_run(val)
r.font.size = Pt(8)
if ci == 0:
r.bold = True
if ri % 2 == 0:
shade(c, GRAY_BG)
doc.add_paragraph()
# 접수 현황 요약 박스
box_tbl = doc.add_table(rows=1, cols=4)
box_tbl.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
labels = ['총 신청 과제', '신청 조직', '접수 기간', '데이터 즉시 가능']
values = ['8건', '4개 조직', '2.19 ~ 2.20', '8건 (100%)']
colors = [ACCENT, '27AE60', 'E67E22', '8E44AD']
for i in range(4):
c = box_tbl.rows[0].cells[i]
c.text = ''
shade(c, colors[i])
p = c.paragraphs[0]
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
styled_run(p, labels[i] + '\n', size=9, bold=True, color=WHITE)
styled_run(p, values[i], size=16, bold=True, color=WHITE)
# ============================================================
# CHAPTER 2 — 신청 과제 상세 (8 projects × 2 sub-sections each)
# ============================================================
projects = [
{
'num': 1,
'title': 'ETC마케팅본부 목표 달성 DashBoard',
'dept': '대웅제약 ETC마케팅본부 마케팅기획팀',
'applicant': '박미경',
'empno': '2190270',
'date': '2026.02.19',
'avail': '하루 4시간 이상 (적극 참여)',
'time_spent': '주 3~5시간 (데이터 검수시간 포함)',
'collab': 'SF CRM팀 (데이터 자동화 연계 시)',
'data_type': 'Excel / CSV',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '1개 파일, 10개 이상 시트 연동',
'privacy': '미포함',
'asis': (
'마케팅 PM의 본질업무인 \'사업기 목표달성, MBO시스템, 성공모델 확산/파생사례, 검증4단계\' 4가지 항목을 '
'주 1회(주차별/월 마감 시) 데이터를 수기로 업데이트하고, '
'사업팀/품목/PM별 필터링이 가능한 엑셀 대시보드 형태로 공유하고 있음.'
),
'pain': (
'① 데이터 RAW 수기 업데이트·검수에 주 1회 2~3시간 소요, 수치 불일치 시 추가 검토 시간 발생\n'
'② 사업부장/사업팀장/PM이 수기로 목표 달성 현황을 작성하여 보고 편의성 부족\n'
'③ 수년간 누적 데이터로 용량 방대, 대시보드 로딩시간 3~5초 소요'
),
'tobe': (
'- 사업부/사업팀/품목/PM 선택 시 결산보고를 AI가 자동으로 작성\n'
'- 집중품목 자동 선별, 핵심 성과 상단 자동 정리\n'
'- 데이터 각 사이트별 자동 연동으로 수기 업데이트 자동화\n'
'- 선택한 데이터 내 순위(사업팀/PM/품목) 자동 제공'
),
'result_form': '대시보드, 챗봇',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '✓ 명확',
'사업기 목표달성 등 4가지 항목의 데이터를 주 1회 업데이트하고 사업팀/품목/PM별 필터링하여 '
'대시보드로 공유하는 명확한 프로세스가 존재함.'),
('② 현업 참여 의지', '✓ 적극 참여',
'하루 4시간 이상 적극 참여 가능. 선정 기준(매일 6시간)에 다소 부족하나 적극적 의지 확인됨.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV 형태 보유. 즉시 제공 가능. 다만 SF CRM 데이터 연계 시 타부서 협업 필요.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ BI 대시보드 ☑ LLM (결산 자동 작성) ☑ 노코드 워크플로우 n8n (데이터 자동 업데이트)'),
('⑤ 목표 달성 기준', '✓ 명확',
'주 3~5시간 수기 작업 → 자동화 단축 / 대시보드 로딩 3~5초 → 개선 / AI 결산 자동 작성'),
('⑥ 예상 효과', '높음',
'[정량] 주 3~5시간 수작업 절감, 데이터 검수 시간 단축\n'
'[정성] 데이터 정확성 향상, 보고 편의성 대폭 개선, 의사결정 속도 향상'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☑ 외부 시스템 연동: SF CRM팀 협업·권한 조율 필요\n'
'☐ 누적 데이터 용량으로 인한 성능 이슈 가능'),
]
},
{
'num': 2,
'title': 'MR 거래처 채권현황 실시간 조회 웹앱',
'dept': '한올 마케팅기획본부 영업관리팀',
'applicant': '김희영',
'empno': '200056',
'date': '2026.02.19',
'avail': '본부내 자체적으로 진행 (AX특공대 불필요)',
'time_spent': '건당 10분, 매일 평균 5건(50분), 주 250분',
'collab': '없음',
'data_type': '웹앱',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '건당 처리',
'privacy': '미포함',
'asis': (
'MR의 거래처 채권현황(회전일 150일 이상)에 대한 실시간 문의가 발생하면, '
'유관부서에서 SAP 확인을 통해 실시간 응대하는 구조.'
),
'pain': (
'MR이 영업현장에서 필요한 실시간 데이터를 유관부서를 통해야만 확인 가능\n'
'(영업부 SAP 사용 불가, 현장 PC 사용 곤란)\n'
'→ 내근/외근 모두 본질업무 집중 환경 부재, 업무효율성 저하'
),
'tobe': (
'개발된 웹앱을 통해 MR이 영업현장에서 직접 모바일로 '
'간편하게 본인 거래처에 대한 채권 확인이 가능하도록 전환'
),
'result_form': '웹앱',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '✓ 명확',
'SAP 데이터 기반 채권현황(회전일 150일 이상) 조회 → 웹앱으로 MR에게 제공하는 명확한 요구사항.'),
('② 현업 참여 의지', '✗ 불확실',
'"본부내 자체 진행(AX특공대 불필요)" 선택. AX팀과의 적극적 소통·검증 참여 의지 불확실.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'웹앱 형태 요청. 즉시 제공 가능. 단, SAP 시스템 접근·연동이 핵심 전제조건.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ 웹앱 개발 (모바일) ☑ 상용 API / 사내 서버 (SAP 연동)\n'
'※ AI 요소보다 IT 시스템 개발·연동 성격이 강함'),
('⑤ 목표 달성 기준', '✓ 명확',
'건당 10분 문의 → 모바일 즉시 조회 전환, 주 250분 절감'),
('⑥ 예상 효과', '중간',
'[정량] 주 250분(약 4.2시간) 절감, 유관부서 문의 건수 제로화\n'
'[정성] MR 현장 편의성 향상, 본질업무 집중도 개선'),
('⑦ 리스크·제약사항', '✗ 높음',
'☑ 외부 시스템 연동: SAP 연동 필수이나 영업부 SAP 사용 불가 환경\n'
'☑ AI 활용 요소 미약 → IT 개발 과제 성격\n'
'☐ 참여 의지 불확실로 과제 진행 리스크'),
]
},
{
'num': 3,
'title': 'CPS 지출보고 증빙 검토·승인 자동화',
'dept': '대웅제약 영업기획실 영업지원팀',
'applicant': '김지숙',
'empno': '2190153',
'date': '2026.02.19',
'avail': '하루 4시간 이상 (적극 참여)',
'time_spent': '매일 7시간, 주 35시간 (비주기적)',
'collab': '없음',
'data_type': 'Excel / CSV, 이미지 / 스캔 파일',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '일 평균 1,500건, 월 30,000건 이상 (건당 이미지 1~3개)',
'privacy': '포함 (주의 필요)',
'asis': (
'26년 2월 말부터 CPS 지출보고 시스템 내 영업부 법인카드(방문디테일) 사용내역 최종 검토·승인 역할 신규 수행 예정.\n'
'영업부 상신 문서에 대해 증빙 적정성 및 CP 규정 준수 여부 확인 후 승인/반려 처리.\n'
'(CPS 접속 → 결재요구함 → 상신문서 조회 → JPG 증빙파일 다운로드·확인 → 승인/반려)'
),
'pain': (
'① 수작업 기반 검수: 문서당 증빙 이미지(1~3개) 건별 다운로드 후 개별 확인, 미리보기·자동 판독 기능 부재\n'
'② 업무 시간 과다: 단순 다운로드/확인에 검수 시간 대부분 소모, 승인 지연 시 영업 지급 일정 영향\n'
'③ 오류 탐지 효율 저하: 촬영일자 불일치, 참석인원 대비 수량 과다/미달, 간이영수증 미확인 등'
),
'tobe': (
'- 수작업 중심 → 자동화 구조로 전환\n'
'- 증빙 이미지 인식(OCR)으로 일괄 확인, 다운로드 작업 최소화\n'
'- 이상 문서 자동 선별 → 검수 집중도 향상 및 승인 처리 속도 개선'
),
'result_form': '파일 형태: Excel, CSV, Word 등',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '✓ 매우 명확',
'증빙 적정성·CP 규정 준수 확인의 명확한 검토 프로세스. '
'오류 판단 기준(촬영일자, 참석인원 대비 수량, 간이영수증 등)도 구체적.'),
('② 현업 참여 의지', '✓ 적극 참여',
'하루 4시간 이상 적극 참여 가능. 매일 7시간 해당 업무 투입 중으로 높은 참여 동기.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV 및 이미지/스캔 파일 형태. 즉시 제공 가능.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ OCR (증빙 이미지 인식·판독) ☑ LLM (이상 문서 자동 선별·규정 검증)\n'
'☑ 노코드 워크플로우 n8n (일괄 처리 자동화)'),
('⑤ 목표 달성 기준', '✓ 명확',
'일 1,500건 × 건당 3분 → 자동 인식·선별로 대폭 단축\n'
'매일 7시간 → 이상 문서만 집중 검토로 80%+ 절감 기대'),
('⑥ 예상 효과', '매우 높음',
'[정량] 일 7시간 → 1~2시간 (70~85% 절감), 월 30,000건 처리속도 대폭 향상\n'
'[정성] 오류 탐지 정확도 향상, 승인 지연 리스크 감소, 지급 일정 안정화'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☑ 개인정보 규제: 민감 개인정보 포함\n'
'☑ 외부 시스템 연동: CPS 시스템 연동 필요 가능\n'
'☐ 증빙 이미지 품질에 따른 OCR 정확도 변동'),
]
},
{
'num': 4,
'title': 'ETC 로컬 스타 산출 자동화',
'dept': '대웅제약 영업기획실 영업지원팀',
'applicant': '박지현',
'empno': '2230551',
'date': '2026.02.19',
'avail': '하루 2~3시간 (다른 업무 병행, 제한적 참여)',
'time_spent': '1일 기준 8시간 소요',
'collab': '인사팀 (영업부 담당자별 배치일자 확인)',
'data_type': 'Excel / CSV',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '1파일 당 10,237여개 데이터 (로컬부 한정)',
'privacy': '영업부 담당자별 배치일자 확인 필요',
'asis': (
'매월 약 10개 엑셀 파일을 활용하여 ETC 로컬 스타를 산출하는 반복 작업 수행.\n'
'4단계 프로세스: ①실적 데이터 기초 작업(필터링·제외) → ②스타 파일 반영·검증(VLOOKUP/SUMIFS) → '
'③예외·소급 금액 반영 → ④대상자 확정·최종 리스트업'
),
'pain': (
'당월 스타 산출 시 직전 3개월 \'최종실적\' 각 파일에 동일한 작업을 수행해야 하므로 불필요한 수작업 발생.\n'
'1일 기준 8시간이 소요되는 반복 작업.'
),
'tobe': (
'원클릭 자동화를 통해 각 파일별 수작업 시간을 획기적으로 축소'
),
'result_form': '파일 형태: Excel, CSV, Word 등',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '✓ 매우 명확',
'4단계 프로세스가 매우 구체적. VLOOKUP/SUMIFS 등 엑셀 함수 기반 로직이 명확히 정의됨.'),
('② 현업 참여 의지', '△ 제한적',
'하루 2~3시간, 제한적 참여. 선정 기준(매일 6시간)에 크게 미달. 참여 시간 확대 협의 필요.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV 형태. 즉시 제공 가능. 인사팀(배치일자) 협업 필요.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ 노코드 워크플로우 n8n (엑셀 자동 가공·매핑)\n'
'※ AI보다 RPA/자동화 성격이 강함'),
('⑤ 목표 달성 기준', '✓ 명확',
'1일 8시간 수작업 → 원클릭 자동화로 획기적 단축, 3개월 반복 작업 제거'),
('⑥ 예상 효과', '높음',
'[정량] 월 8시간+ 수작업 절감, 파일 간 반복 작업 제거\n'
'[정성] 수기 작업 오류 감소, 담당자 변경 시 업무 연속성 확보'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☑ 타부서 협업: 인사팀 데이터 필요\n'
'☐ 참여 시간 제한(2~3시간)으로 일정 지연 리스크'),
]
},
{
'num': 5,
'title': 'Emma 메일링 업그레이드 (해외 매체 기사 솔팅·발송)',
'dept': '엠서클 하이닥사업부 하이닥팀',
'applicant': '김진우(정신영)',
'empno': '01534',
'date': '2026.02.20',
'avail': '진행 상황에 따라 팀장님과 논의 후 시간 조정 예정',
'time_spent': '각 기자당 약 30분 (메일링 발송 시 5분 이내 기대)',
'collab': 'IT 추진팀 (기존 emma 개발팀)',
'data_type': 'Excel/CSV, 텍스트, 정형 DB',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '기사 스크롤링 약 1,000여개 예상',
'privacy': '미포함',
'asis': (
'Emma 메일링 시스템을 통해 해외 매체 약 20여개 기사를 솔팅 후 이메일 발송하는 업무.'
),
'pain': (
'① 주요 매체 추가 필요\n'
'② 현재 단순 크롤링 방식 → 선정 기준에 따른 기사 선별·UI 개편·기사 요약 기능 부재'
),
'tobe': (
'선정 기준에 따른 기사 선별 후 발송 / UI 개편 / 기사 요약 기능 추가.\n'
'닥터빌 홈페이지 내 페이지 제작도 고려 중.'
),
'result_form': '파일 형태: Excel/CSV/Word, 메일링/닥터빌 내 페이지',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '△ 일부 애매',
'기사 솔팅·발송이라는 큰 틀은 있으나, "선정 기준에 따른 기사 선별" 기준이 구체적이지 않음.'),
('② 현업 참여 의지', '△ 불확실',
'"팀장님과 논의 후 시간 조정 예정" 기재. 선정 기준(매일 6시간) 충족 가능성 불확실.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV, 텍스트, 정형 DB 형태. 즉시 제공 가능.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ LLM (기사 선별·요약) ☑ 노코드 워크플로우 n8n (크롤링·메일링)\n'
'☑ 상용 API (크롤링, 이메일 발송)'),
('⑤ 목표 달성 기준', '✓ 명확',
'기자당 30분 → 5분 이내 (약 83% 단축), 기사 1,000여개 자동 처리'),
('⑥ 예상 효과', '중간',
'[정량] 기자당 25분 절감, 1,000여개 기사 자동 스크리닝\n'
'[정성] 기사 선별 품질 향상, UI 개편으로 사용자 경험 개선'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☑ 외부 시스템 연동: 기존 emma 시스템(IT 추진팀) 연동·개편 필요\n'
'☐ 기사 선별 기준 명확화 필요, 범위 확대 리스크'),
]
},
{
'num': 6,
'title': '최신연구 논문 기사 제작 자동화',
'dept': '엠서클 하이닥사업부 하이닥팀',
'applicant': '김진우(정신영)',
'empno': '01534',
'date': '2026.02.20',
'avail': '진행사항 확인 후 팀장님과 논의하여 시간 조정 예정',
'time_spent': '기사 1건당 약 4시간 → AI 툴 시 1시간 이내 예상',
'collab': '없음',
'data_type': '텍스트, 정형 DB',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '최신연구 논문 최근 1주일 내 100여개 이상 크롤링',
'privacy': '미포함',
'asis': (
'최신연구 논문을 기반으로 기사를 제작하는 업무.\n'
'과거 1차 제작 후 사용하다가 업그레이드 추진 중 관련 AI 추진팀 담당자 퇴사로 홀딩 상태.'
),
'pain': (
'기사 한 건 당 약 4시간 소요.\n'
'기존 시스템 담당자 퇴사로 업그레이드가 중단된 상태.'
),
'tobe': (
'최신연구 논문 기사 발행 자동화.\n'
'하이닥 CMS 내 기사 발행 연동.'
),
'result_form': '대시보드, 하이닥 CMS 내 기사 발행',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '△ 일부 애매',
'과거 1차 제작 경험이 있으나 담당자 퇴사로 홀딩. 업그레이드 요건이 구체적이지 않음.'),
('② 현업 참여 의지', '△ 불확실',
'"팀장님과 논의하여 시간 조정 예정" 기재. 선정 기준(매일 6시간) 충족 가능성 불확실.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'텍스트, 정형 DB 형태. 논문 크롤링 데이터 100여개 이상. 즉시 제공 가능.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ LLM (논문 요약·기사 작성) ☑ 상용 API (논문 크롤링)'),
('⑤ 목표 달성 기준', '✓ 명확',
'기사 1건당 4시간 → 1시간 이내 (75% 단축), 1주일 내 100여개 논문 자동 크롤링·선별'),
('⑥ 예상 효과', '중간',
'[정량] 건당 3시간 절감, 기사 발행 속도·발행량 증가\n'
'[정성] 최신 연구 트렌드 신속 반영, 기사 품질 일관성 확보'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☑ 기존 담당자 퇴사로 기술 인수인계 이슈\n'
'☑ 하이닥 CMS 연동 필요\n'
'☐ AI 생성 기사의 의료정보 정확성 검증 체계 필요'),
]
},
{
'num': 7,
'title': '처방마감자료 생성 및 메일 발송 자동화',
'dept': '대웅제약 영업기획실 영업지원팀',
'applicant': '이승민',
'empno': '2240556',
'date': '2026.02.20',
'avail': '하루 2~3시간 (다른 업무 병행, 제한적 참여)',
'time_spent': '월 1회, 약 4시간 이상',
'collab': '없음',
'data_type': 'Excel / CSV, 사내 시스템',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '처방마감자료 25만행+, 회전관리장 20만행 이하',
'privacy': '개인정보 포함 (MR 사번)',
'asis': (
'[처방마감자료 생성] ①영업 DCM 데이터 다운로드·검증 → ②처방약호 기준 약가목록집 VLOOKUP(3단계) → '
'③KEY 기준 회전관리장 조직 VLOOKUP → ④N/A 건 정리·신규처 요청 메일 → ⑤재매핑 → ⑥자동 메일 발송\n'
'[BIO 중복제외리스트] 처방마감자료 완성 후 특정 품목 파일 생성 → BIO 담당자 메일 발송'
),
'pain': (
'① 대용량 VLOOKUP 매핑에 최소 1시간+, PC 자원 점유로 다른 업무 병행 불가\n'
'② 신규 거래처 반영 후 재매핑 포함 시 2시간+ 소요\n'
'③ 처방마감·DCM 마감 동시 시 병목 발생, 양쪽 일정 지연 가능'
),
'tobe': (
'처방마감자료에 영업부 조직·기준품명·단가를 자동 매핑하고, '
'담당자들에게 자동 메일 발송'
),
'result_form': '파일 형태: Excel, CSV, Word 등',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '✓ 매우 명확',
'6단계 프로세스가 상세하게 기술됨. VLOOKUP 3단계, KEY 기준 매핑, 메일 발송까지 모두 명확.'),
('② 현업 참여 의지', '△ 제한적',
'하루 2~3시간, 제한적 참여. 월 1회 업무이므로 집중 기간 조율 가능성은 있음.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV, 사내 시스템 데이터. 25만행+ 대용량. 즉시 제공 가능.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ 노코드 워크플로우 n8n (데이터 매핑·메일 발송)\n'
'※ AI보다 RPA/자동화 성격이 강함, 대용량 처리 서버 필요 가능'),
('⑤ 목표 달성 기준', '✓ 명확',
'월 4시간+ → 자동 매핑·메일 발송 단축, VLOOKUP 1시간+ → 수분 이내'),
('⑥ 예상 효과', '높음',
'[정량] 월 4시간+ 절감, 매핑 시간 90%+ 단축, PC 자원 점유 해소\n'
'[정성] 처방마감 정확성 확보, 마감 병목 해소, 재작업 최소화'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☑ 개인정보 규제: MR 사번 포함\n'
'☑ 사내 시스템 연동: DCM, 약가목록집, 회전관리장 접근 필요\n'
'☐ 참여 시간 제한(2~3시간) 일정 지연 가능'),
]
},
{
'num': 8,
'title': '매출 대시보드 제작 (통합 데이터 시각화)',
'dept': '디엔컴퍼니 재무기획실 전략기획팀',
'applicant': '백송이',
'empno': '2500685',
'date': '2026.02.20',
'avail': '하루 4시간 이상 (적극 참여)',
'time_spent': '주 약 12시간, 일 평균 2.5시간',
'collab': '영업부, ME팀 등 다부서',
'data_type': 'Excel / CSV',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '다부서 데이터 통합',
'privacy': '미포함',
'asis': (
'매출·마케팅 관련 자료를 영업부, ME팀, 전략기획팀에서 개별 관리 중.\n'
'조직별 관리 목적·포맷이 상이하여 통합 대시보드 구조가 없는 상태.\n'
'각 팀 자료 개별 수령 후 매월 재정렬·재가공하여 차트·테이블 생성.'
),
'pain': (
'① 데이터 취합·정합성 검증에 과도한 시간: 조직별 포맷·기준 상이, 매월 수작업 재가공\n'
'② 지표 정의 일관성 부족: 네트워크 진입률, 신규처 기준, D2D 성장률 등 매월 재정의 필요\n'
'③ 반복 업무 구조적 고착화: 동일 취합·정리·차트 작성 반복, 담당자 의존적'
),
'tobe': (
'AI가 자동으로 취합·정합성 검증·지표 산출·시각화까지 수행하는 '
'통합 매출 대시보드 체계 구축'
),
'result_form': '파일 형태: Excel/CSV/Word, 대시보드',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '△ 일부 애매',
'"아직 정형화된 틀이 없는 상태, 신규 구축 계획". 방향성은 있으나 지표 정의·구조 등 구체화 필요.'),
('② 현업 참여 의지', '✓ 적극 참여',
'하루 4시간 이상 적극 참여 가능. 주 12시간 업무 투입 중으로 높은 참여 동기.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV 형태. 제공 가능. 다만 조직별 포맷 상이로 데이터 표준화 선행 필요.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ BI 대시보드 (매출 시각화) ☑ LLM (정합성 검증·지표 산출)\n'
'☑ 노코드 워크플로우 n8n (데이터 자동 취합·가공)'),
('⑤ 목표 달성 기준', '△ 구체화 필요',
'주 12시간 → 자동화 단축 (구체적 목표 수치 미기재). 신규 구축으로 단계적 목표 설정 필요.'),
('⑥ 예상 효과', '높음',
'[정량] 주 12시간 취합·가공 시간 절감, 보고 속도 단축\n'
'[정성] 지표 일관성 확보, 담당자 의존도 감소, 통합 데이터 의사결정 체계'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☐ 다부서 데이터 통합 필요 (조직별 포맷 상이)\n'
'☐ 요구사항 미확정 → 범위 확대(scope creep) 리스크\n'
'☐ 신규 구축으로 기대 수준 조율 필요'),
]
},
]
for proj in projects:
add_section_break(doc)
# Chapter 2 header
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '2', size=20, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, f'.{proj["num"]}', size=20, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, f' {proj["title"]}', size=20, bold=True, color=NAVY)
# ── 2.x.1 기본정보, As-Is, To-Be ──
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, f'2.{proj["num"]}.1 ', size=12, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, '과제 기본정보 · 현재 업무 · 희망 결과', size=12, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
# -- 기본정보 테이블 (2 cols layout) --
info_tbl = doc.add_table(rows=5, cols=4)
info_tbl.style = 'Table Grid'
info_tbl.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
info_items = [
('소속', proj['dept'], '신청자 / 사번', f'{proj["applicant"]} / {proj["empno"]}'),
('접수일', proj['date'], '참여 가능 시간', proj['avail']),
('현재 업무 소요시간', proj['time_spent'], '협업 부서', proj['collab']),
('데이터 형태', proj['data_type'], '데이터 준비 상태', proj['data_ready']),
('데이터 처리 규모', proj['data_volume'], '개인정보 포함', proj['privacy']),
]
for ri, (l1, v1, l2, v2) in enumerate(info_items):
for ci, (label, val) in enumerate([(l1, v1), (l2, v2)]):
lc = info_tbl.rows[ri].cells[ci * 2]
vc = info_tbl.rows[ri].cells[ci * 2 + 1]
lc.text = ''
vc.text = ''
shade(lc, LIGHT_ACCENT)
lc.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
vc.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
rl = lc.paragraphs[0].add_run(label)
rl.bold = True
rl.font.size = Pt(8)
rv = vc.paragraphs[0].add_run(val)
rv.font.size = Pt(8)
doc.add_paragraph()
# -- As-Is / Pain / To-Be 3 column layout --
apt_tbl = doc.add_table(rows=2, cols=3)
apt_tbl.style = 'Table Grid'
apt_tbl.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
for ci, title in enumerate(['As-Is : 현재 업무', 'Pain Point : 문제점', 'To-Be : 희망 결과']):
make_header_cell(apt_tbl.rows[0].cells[ci], title, 9)
contents = [proj['asis'], proj['pain'], proj['tobe']]
for ci, txt in enumerate(contents):
c = apt_tbl.rows[1].cells[ci]
c.text = ''
c.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.TOP
p = c.paragraphs[0]
r = p.add_run(txt)
r.font.size = Pt(8)
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '결과 형태: ', size=8, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, proj['result_form'], size=8)
doc.add_paragraph()
# ── 2.x.2 과제 선정 기준 체크리스트 평가 ──
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, f'2.{proj["num"]}.2 ', size=12, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, '과제 선정 기준 체크리스트 평가', size=12, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
eval_tbl = doc.add_table(rows=len(proj['eval']) + 1, cols=3)
eval_tbl.style = 'Table Grid'
eval_tbl.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
make_header_cell(eval_tbl.rows[0].cells[0], '선정 기준', 9)
make_header_cell(eval_tbl.rows[0].cells[1], '판정', 9)
make_header_cell(eval_tbl.rows[0].cells[2], '평가 내용', 9)
for ri, (criteria, status, detail) in enumerate(proj['eval'], 1):
c0 = eval_tbl.rows[ri].cells[0]
c1 = eval_tbl.rows[ri].cells[1]
c2 = eval_tbl.rows[ri].cells[2]
c0.text = ''
c0.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
r0 = c0.paragraphs[0].add_run(criteria)
r0.font.size = Pt(8)
r0.bold = True
c1.text = ''
c1.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
c1.paragraphs[0].alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
r1 = c1.paragraphs[0].add_run(status)
r1.font.size = Pt(9)
r1.bold = True
if '✓' in status or '매우' in status:
shade(c1, GREEN_BG)
elif '△' in status or status == '해당' or '중간' in status:
shade(c1, YELLOW_BG)
elif '✗' in status:
shade(c1, RED_BG)
elif '높음' in status:
shade(c1, GREEN_BG)
c2.text = ''
c2.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.TOP
r2 = c2.paragraphs[0].add_run(detail)
r2.font.size = Pt(8)
# ============================================================
# CHAPTER 3 — 선정 적합도 순위
# ============================================================
add_section_break(doc)
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '3', size=22, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, ' 선정 적합도 순위 및 최종 정리', size=22, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
# -- 종합 평가 매트릭스 --
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '■ 종합 평가 매트릭스', size=12, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
mx = doc.add_table(rows=9, cols=9)
mx.style = 'Table Grid'
mx.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
mh = ['과제', '① 규칙\n명확성', '② 참여\n의지', '③ 데이터\n준비', '④ AI\nTool', '⑤ 목표\n기준', '⑥ 예상\n효과', '⑦ 리스크', '종합\n적합도']
for i, t in enumerate(mh):
make_header_cell(mx.rows[0].cells[i], t, 8)
mx_data = [
['3. 김지숙\nCPS 증빙 검토 자동화', '✓', '✓', '✓', 'OCR/LLM\nn8n', '✓', '매우 높음', '△', '★★★★★'],
['1. 박미경\n목표 달성 DashBoard', '✓', '✓', '✓', 'BI/LLM\nn8n', '✓', '높음', '△', '★★★★☆'],
['4. 박지현\n로컬 스타 산출', '✓', '△', '✓', 'n8n\nRPA', '✓', '높음', '△', '★★★★☆'],
['7. 이승민\n처방마감자료 자동화', '✓', '△', '✓', 'n8n\nRPA', '✓', '높음', '△', '★★★★☆'],
['8. 백송이\n매출 대시보드', '△', '✓', '✓', 'BI/LLM\nn8n', '△', '높음', '△', '★★★☆☆'],
['5. 김진우\nEmma 메일링', '△', '△', '✓', 'LLM/n8n\nAPI', '✓', '중간', '△', '★★★☆☆'],
['6. 김진우\n논문 기사 자동화', '△', '△', '✓', 'LLM\nAPI', '✓', '중간', '△', '★★★☆☆'],
['2. 김희영\n채권현황 조회', '✓', '✗', '✓', '웹앱\nAPI', '✓', '중간', '✗', '★★☆☆☆'],
]
for ri, row in enumerate(mx_data, 1):
for ci, val in enumerate(row):
c = mx.rows[ri].cells[ci]
c.text = ''
c.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
p = c.paragraphs[0]
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
r = p.add_run(val)
r.font.size = Pt(8)
if ci == 0:
r.bold = True
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.LEFT
elif ci == 8:
r.bold = True
r.font.color.rgb = RGBColor.from_string(ACCENT)
else:
if val in ('✓', '매우 높음'):
shade(c, GREEN_BG)
elif val in ('△', '중간', '해당'):
shade(c, YELLOW_BG)
elif val == '✗':
shade(c, RED_BG)
elif '높음' in val:
shade(c, GREEN_BG)
if ri <= 1:
for ci in range(9):
c = mx.rows[ri].cells[ci]
existing = c._tc.get_or_add_tcPr()
doc.add_paragraph()
doc.add_paragraph()
# -- 선정 적합도 순위 상세 --
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '■ 선정 적합도 순위 (상세 의견)', size=12, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
rankings = [
('1순위', '★★★★★', '과제 3', 'CPS 지출보고 증빙 검토·승인 자동화 (김지숙)',
'선정 강력 권장',
'가장 높은 선정 적합도. 업무 규칙이 매우 명확하고, 신청자의 적극적 참여 의지가 확인됨. '
'OCR과 LLM을 결합한 AI 활용 가치가 매우 높으며, 일 1,500건/월 30,000건의 대량 처리로 '
'자동화 효과가 극대화됨. 개인정보 포함 데이터에 대한 보안 대책 수립이 선행 필요.',
GREEN_BG),
('2순위', '★★★★☆', '과제 1', 'ETC마케팅본부 목표 달성 DashBoard (박미경)',
'선정 권장',
'명확한 프로세스와 적극적 참여 의지. BI 대시보드 + LLM 결산 자동 작성의 조합으로 '
'AI 활용 가치가 높음. SF CRM 연동 범위를 사전에 확정하여 착수 시 지연을 방지할 필요가 있음.',
GREEN_BG),
('3순위', '★★★★☆', '과제 4 / 과제 7',
'로컬 스타 산출 (박지현) / 처방마감자료 자동화 (이승민)',
'조건부 선정 (참여 시간 확대 협의 필요)',
'두 과제 모두 업무 로직이 매우 명확하여 자동화에 매우 적합함. '
'다만 참여 시간(2~3시간)이 기준(6시간)에 크게 미달하므로, 참여 시간 확대를 협의한 후 선정을 권장. '
'과제 7은 개인정보(MR 사번) 보안 대책 수립 필요.',
YELLOW_BG),
('4순위', '★★★☆☆', '과제 8', '매출 대시보드 제작 (백송이)',
'요건 정의 후 선정',
'적극적 참여 의지와 높은 효과가 기대되나, 요구사항이 아직 미확정 상태. '
'신규 구축 특성상 범위 관리가 매우 중요하므로, 요건 정의 워크숍을 선행한 후 착수할 것을 권장.',
YELLOW_BG),
('5순위', '★★★☆☆', '과제 5 / 과제 6',
'Emma 메일링 업그레이드 / 논문 기사 자동화 (김진우)',
'재검토 필요',
'두 과제 모두 LLM 활용 가치는 있으나, 참여 의지가 불확실하고 요구사항 구체화가 필요. '
'과제 6은 기존 시스템 상태 파악이 선행되어야 함. 참여 시간·요건 확정 후 재검토를 권장.',
YELLOW_BG),
('6순위', '★★☆☆☆', '과제 2', 'MR 거래처 채권현황 실시간 조회 (김희영)',
'AX 과제 부적합 → IT 개발 과제로 검토',
'참여 의지가 불확실(AX특공대 불필요 기재)하고, AI 활용 요소가 미약하며(IT 시스템 개발 성격), '
'SAP 연동 제약 등으로 AX 과제 선정에 부적합. IT 개발 과제로 별도 검토할 것을 권장.',
RED_BG),
]
rank_tbl = doc.add_table(rows=len(rankings) + 1, cols=6)
rank_tbl.style = 'Table Grid'
rank_tbl.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
rh = ['순위', '과제', '과제명', '판정', '종합 의견', '']
rh_actual = ['순위', '과제', '과제명', '판정', '종합 의견']
for i in range(5):
make_header_cell(rank_tbl.rows[0].cells[i], rh_actual[i], 9)
make_header_cell(rank_tbl.rows[0].cells[5], '', 9)
# merge last two cols header
rank_tbl.rows[0].cells[4].merge(rank_tbl.rows[0].cells[5])
for ri, (rank, stars, pno, pname, verdict, opinion, bg) in enumerate(rankings, 1):
c0 = rank_tbl.rows[ri].cells[0]
c1 = rank_tbl.rows[ri].cells[1]
c2 = rank_tbl.rows[ri].cells[2]
c3 = rank_tbl.rows[ri].cells[3]
c45 = rank_tbl.rows[ri].cells[4]
c45.merge(rank_tbl.rows[ri].cells[5])
for c in [c0, c1, c2, c3, c45]:
c.text = ''
c.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
c0.paragraphs[0].alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
r = c0.paragraphs[0].add_run(f'{rank}\n{stars}')
r.font.size = Pt(8)
r.bold = True
shade(c0, bg)
c1.paragraphs[0].alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
r = c1.paragraphs[0].add_run(pno)
r.font.size = Pt(8)
r.bold = True
r = c2.paragraphs[0].add_run(pname)
r.font.size = Pt(8)
c3.paragraphs[0].alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
r = c3.paragraphs[0].add_run(verdict)
r.font.size = Pt(8)
r.bold = True
if '강력' in verdict:
r.font.color.rgb = RGBColor.from_string('27AE60')
elif '권장' in verdict and '부적합' not in verdict:
r.font.color.rgb = RGBColor.from_string(ACCENT)
elif '부적합' in verdict:
r.font.color.rgb = RGBColor.from_string('E74C3C')
r = c45.paragraphs[0].add_run(opinion)
r.font.size = Pt(8)
doc.add_paragraph()
doc.add_paragraph()
# -- 핵심 메시지 --
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '■ 핵심 요약', size=12, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
key_tbl = doc.add_table(rows=1, cols=1)
key_tbl.style = 'Table Grid'
key_tbl.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
kc = key_tbl.rows[0].cells[0]
kc.text = ''
shade(kc, LIGHT_ACCENT)
lines = [
('총 접수 과제: ', '4개 조직, 8건 (2026.02.19~20 접수)'),
('즉시 착수 가능: ', '8건 모두 데이터 디지털화 완료 (100%)'),
('선정 강력 권장: ', '과제 3 (CPS 증빙 검토 자동화) — OCR·LLM 활용, 일 1,500건 대량 처리, 70~85% 시간 절감 기대'),
('선정 권장: ', '과제 1 (DashBoard) — BI+LLM 조합, 높은 AI 활용 가치'),
('조건부 선정: ', '과제 4, 7 (참여 시간 확대 협의 필요) / 과제 8 (요건 정의 선행 필요)'),
('재검토 필요: ', '과제 5, 6 (참여 의지·요건 구체화 필요)'),
('AX 부적합: ', '과제 2 (IT 개발 과제 성격, 별도 검토 권장)'),
]
for label, value in lines:
p = kc.add_paragraph()
p.paragraph_format.space_before = Pt(2)
p.paragraph_format.space_after = Pt(2)
styled_run(p, f' ▸ {label}', size=10, bold=True, color=NAVY)
styled_run(p, value, size=10)
# ── Save ──
base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
output_path = os.path.join(base_dir, 'outputs', '20260223_report.doc')
os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True)
doc.save(output_path)
print(f'Report saved: {output_path}')

969
과제 평가 방법/generate_chairman_report_10.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,969 @@
from docx import Document
from docx.shared import Pt, Cm, RGBColor, Emu
from docx.enum.text import WD_ALIGN_PARAGRAPH
from docx.enum.table import WD_TABLE_ALIGNMENT, WD_ALIGN_VERTICAL
from docx.enum.section import WD_ORIENT
from docx.oxml.ns import qn, nsdecls
from docx.oxml import parse_xml
import os
doc = Document()
for section in doc.sections:
section.orientation = WD_ORIENT.LANDSCAPE
section.page_width = Cm(42.0)
section.page_height = Cm(29.7)
section.top_margin = Cm(1.5)
section.bottom_margin = Cm(1.5)
section.left_margin = Cm(2.0)
section.right_margin = Cm(2.0)
style = doc.styles['Normal']
font = style.font
font.name = '맑은 고딕'
font.size = Pt(9)
style.element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), '맑은 고딕')
style.paragraph_format.space_after = Pt(3)
style.paragraph_format.space_before = Pt(1)
NAVY = '1B3A5C'
ACCENT = '2E75B6'
LIGHT_ACCENT = 'D6E4F0'
GREEN_BG = 'E2EFDA'
YELLOW_BG = 'FFF2CC'
RED_BG = 'FCE4EC'
GRAY_BG = 'F2F2F2'
WHITE = 'FFFFFF'
def shade(cell, color):
cell._tc.get_or_add_tcPr().append(
parse_xml(f'<w:shd {nsdecls("w")} w:fill="{color}"/>'))
def styled_run(para, text, size=9, bold=False, color=None, font_name=None):
r = para.add_run(text)
r.font.size = Pt(size)
r.bold = bold
if color:
r.font.color.rgb = RGBColor.from_string(color)
if font_name:
r.font.name = font_name
r.element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), font_name)
return r
def add_section_break(doc):
from docx.oxml import OxmlElement
p = doc.add_paragraph()
run = p.add_run()
br = OxmlElement('w:br')
br.set(qn('w:type'), 'page')
run._element.append(br)
def make_header_cell(cell, text, sz=9):
cell.text = ''
shade(cell, ACCENT)
p = cell.paragraphs[0]
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
cell.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
r = p.add_run(text)
r.bold = True
r.font.size = Pt(sz)
r.font.color.rgb = RGBColor(0xFF, 0xFF, 0xFF)
# ============================================================
# COVER
# ============================================================
for _ in range(4):
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
styled_run(p, 'AX 과제 신청 현황 및 선정 평가 보고', size=28, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
styled_run(p, '2026년 2월 23일', size=14, color='666666')
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
styled_run(p, 'AX추진팀', size=14, color=ACCENT)
for _ in range(6):
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
styled_run(p, '본 보고서는 2026년 2월 19~23일 접수된 10건의 AX 과제 신청에 대해\n'
'과제 선정 기준 체크리스트(7개 항목) 기반으로 평가한 결과를 정리한 것입니다.',
size=11, color='888888')
# ============================================================
# CHAPTER 1 — 신청 과제 요약
# ============================================================
add_section_break(doc)
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '1', size=22, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, ' 신청 과제 요약', size=22, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '2026년 2월 19~23일 접수 기간 동안 총 ', size=10)
styled_run(p, '5개 조직', size=10, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, '에서 ', size=10)
styled_run(p, '10건', size=10, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, '의 AX 전환 과제가 신청되었습니다. '
'신청 과제는 대시보드 구축, 데이터 자동화, 증빙 검토, 기사 제작, 영업 인사이트 자동 생성 등 '
'다양한 영역에 걸쳐 있으며, 대부분 반복적 수작업 업무의 자동화·효율화를 목표로 하고 있습니다.', size=10)
doc.add_paragraph()
sum_tbl = doc.add_table(rows=11, cols=8)
sum_tbl.style = 'Table Grid'
sum_tbl.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
h = ['No.', '과제명', '소속', '신청자', '접수일', '참여 가능 시간', '데이터 형태', '핵심 키워드']
for i, t in enumerate(h):
make_header_cell(sum_tbl.rows[0].cells[i], t, 8)
data = [
['1', 'ETC마케팅본부\n목표 달성 DashBoard',
'대웅제약\nETC마케팅본부\n마케팅기획팀', '박미경', '2.19',
'하루 4시간 이상\n(적극 참여)', 'Excel / CSV',
'BI 대시보드\nLLM 결산 자동작성'],
['2', 'MR 거래처 채권현황\n실시간 조회 웹앱',
'한올\n마케팅기획본부\n영업관리팀', '김희영', '2.19',
'본부내 자체 진행\n(AX특공대 불필요)', '웹앱',
'SAP 연동\n모바일 웹앱'],
['3', 'CPS 지출보고\n증빙 검토·승인 자동화',
'대웅제약\n영업기획실\n영업지원팀', '김지숙', '2.19',
'하루 4시간 이상\n(적극 참여)', 'Excel/CSV\n이미지/스캔',
'OCR · LLM\n이상탐지 자동화'],
['4', 'ETC 로컬 스타\n산출 자동화',
'대웅제약\n영업기획실\n영업지원팀', '박지현', '2.19',
'하루 2~3시간\n(제한적 참여)', 'Excel / CSV',
'엑셀 자동화\nVLOOKUP 대체'],
['5', 'Emma 메일링\n업그레이드',
'엠서클\n하이닥사업부\n하이닥팀', '김진우\n(정신영)', '2.20',
'팀장 논의 후\n시간 조정 예정', 'Excel/CSV\n텍스트/정형DB',
'LLM 기사선별\n크롤링·메일링'],
['6', '최신연구 논문\n기사 제작 자동화',
'엠서클\n하이닥사업부\n하이닥팀', '김진우\n(정신영)', '2.20',
'팀장 논의 후\n시간 조정 예정', '텍스트\n정형 DB',
'LLM 기사작성\n논문 크롤링'],
['7', '처방마감자료 생성\n및 메일 발송 자동화',
'대웅제약\n영업기획실\n영업지원팀', '이승민', '2.20',
'하루 2~3시간\n(제한적 참여)', 'Excel/CSV\n사내시스템',
'대용량 매핑\n메일 자동발송'],
['8', '매출 대시보드 제작\n(통합 데이터 시각화)',
'디엔컴퍼니\n재무기획실\n전략기획팀', '백송이', '2.20',
'하루 4시간 이상\n(적극 참여)', 'Excel / CSV',
'BI 대시보드\n데이터 통합'],
['9', 'ETC병원본부 영업 데이터\n자동 취합·인사이트 리포트',
'대웅\nETC병원본부', '금예빈', '2.23',
'대리 신청 건', 'Excel/CSV\n텍스트',
'LLM 인사이트\n데이터 자동취합'],
['10', '정책·업계 시황 기반\n영업 실행 인사이트 자동 생성',
'대웅\nETC병원본부', '금예빈', '2.23',
'대리 신청 건', 'Excel/CSV\n텍스트',
'LLM 기사수집\n전략 인사이트'],
]
for ri, row in enumerate(data, 1):
for ci, val in enumerate(row):
c = sum_tbl.rows[ri].cells[ci]
c.text = ''
p = c.paragraphs[0]
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER if ci in (0, 3, 4) else WD_ALIGN_PARAGRAPH.LEFT
c.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
r = p.add_run(val)
r.font.size = Pt(8)
if ci == 0:
r.bold = True
if ri % 2 == 0:
shade(c, GRAY_BG)
doc.add_paragraph()
box_tbl = doc.add_table(rows=1, cols=4)
box_tbl.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
labels = ['총 신청 과제', '신청 조직', '접수 기간', '데이터 즉시 가능']
values = ['10건', '5개 조직', '2.19 ~ 2.23', '10건 (100%)']
colors = [ACCENT, '27AE60', 'E67E22', '8E44AD']
for i in range(4):
c = box_tbl.rows[0].cells[i]
c.text = ''
shade(c, colors[i])
p = c.paragraphs[0]
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
styled_run(p, labels[i] + '\n', size=9, bold=True, color=WHITE)
styled_run(p, values[i], size=16, bold=True, color=WHITE)
# ============================================================
# CHAPTER 2 — 신청 과제 상세 (10 projects)
# ============================================================
projects = [
{
'num': 1,
'title': 'ETC마케팅본부 목표 달성 DashBoard',
'dept': '대웅제약 ETC마케팅본부 마케팅기획팀',
'applicant': '박미경',
'empno': '2190270',
'date': '2026.02.19',
'avail': '하루 4시간 이상 (적극 참여)',
'time_spent': '주 3~5시간 (데이터 검수시간 포함)',
'collab': 'SF CRM팀 (데이터 자동화 연계 시)',
'data_type': 'Excel / CSV',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '1개 파일, 10개 이상 시트 연동',
'privacy': '미포함',
'asis': (
'마케팅 PM의 본질업무인 \'사업기 목표달성, MBO시스템, 성공모델 확산/파생사례, 검증4단계\' 4가지 항목을 '
'주 1회(주차별/월 마감 시) 데이터를 수기로 업데이트하고, '
'사업팀/품목/PM별 필터링이 가능한 엑셀 대시보드 형태로 공유하고 있음.'
),
'pain': (
'① 데이터 RAW 수기 업데이트·검수에 주 1회 2~3시간 소요, 수치 불일치 시 추가 검토 시간 발생\n'
'② 사업부장/사업팀장/PM이 수기로 목표 달성 현황을 작성하여 보고 편의성 부족\n'
'③ 수년간 누적 데이터로 용량 방대, 대시보드 로딩시간 3~5초 소요'
),
'tobe': (
'- 사업부/사업팀/품목/PM 선택 시 결산보고를 AI가 자동으로 작성\n'
'- 집중품목 자동 선별, 핵심 성과 상단 자동 정리\n'
'- 데이터 각 사이트별 자동 연동으로 수기 업데이트 자동화\n'
'- 선택한 데이터 내 순위(사업팀/PM/품목) 자동 제공'
),
'result_form': '대시보드, 챗봇',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '✓ 명확',
'사업기 목표달성 등 4가지 항목의 데이터를 주 1회 업데이트하고 사업팀/품목/PM별 필터링하여 '
'대시보드로 공유하는 명확한 프로세스가 존재함.'),
('② 현업 참여 의지', '✓ 적극 참여',
'하루 4시간 이상 적극 참여 가능. 선정 기준(매일 6시간)에 다소 부족하나 적극적 의지 확인됨.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV 형태 보유. 즉시 제공 가능. 다만 SF CRM 데이터 연계 시 타부서 협업 필요.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ BI 대시보드 ☑ LLM (결산 자동 작성) ☑ 노코드 워크플로우 n8n (데이터 자동 업데이트)'),
('⑤ 목표 달성 기준', '✓ 명확',
'주 3~5시간 수기 작업 → 자동화 단축 / 대시보드 로딩 3~5초 → 개선 / AI 결산 자동 작성'),
('⑥ 예상 효과', '높음',
'[정량] 주 3~5시간 수작업 절감, 데이터 검수 시간 단축\n'
'[정성] 데이터 정확성 향상, 보고 편의성 대폭 개선, 의사결정 속도 향상'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☑ 외부 시스템 연동: SF CRM팀 협업·권한 조율 필요\n'
'☐ 누적 데이터 용량으로 인한 성능 이슈 가능'),
]
},
{
'num': 2,
'title': 'MR 거래처 채권현황 실시간 조회 웹앱',
'dept': '한올 마케팅기획본부 영업관리팀',
'applicant': '김희영',
'empno': '200056',
'date': '2026.02.19',
'avail': '본부내 자체적으로 진행 (AX특공대 불필요)',
'time_spent': '건당 10분, 매일 평균 5건(50분), 주 250분',
'collab': '없음',
'data_type': '웹앱',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '건당 처리',
'privacy': '미포함',
'asis': 'MR의 거래처 채권현황(회전일 150일 이상)에 대한 실시간 문의가 발생하면, 유관부서에서 SAP 확인을 통해 실시간 응대하는 구조.',
'pain': 'MR이 영업현장에서 필요한 실시간 데이터를 유관부서를 통해야만 확인 가능\n(영업부 SAP 사용 불가, 현장 PC 사용 곤란)\n→ 내근/외근 모두 본질업무 집중 환경 부재, 업무효율성 저하',
'tobe': '개발된 웹앱을 통해 MR이 영업현장에서 직접 모바일로 간편하게 본인 거래처에 대한 채권 확인이 가능하도록 전환',
'result_form': '웹앱',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '✓ 명확',
'SAP 데이터 기반 채권현황(회전일 150일 이상) 조회 → 웹앱으로 MR에게 제공하는 명확한 요구사항.'),
('② 현업 참여 의지', '✗ 불확실',
'"본부내 자체 진행(AX특공대 불필요)" 선택. AX팀과의 적극적 소통·검증 참여 의지 불확실.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'웹앱 형태 요청. 즉시 제공 가능. 단, SAP 시스템 접근·연동이 핵심 전제조건.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ 웹앱 개발 (모바일) ☑ 상용 API / 사내 서버 (SAP 연동)\n※ AI 요소보다 IT 시스템 개발·연동 성격이 강함'),
('⑤ 목표 달성 기준', '✓ 명확',
'건당 10분 문의 → 모바일 즉시 조회 전환, 주 250분 절감'),
('⑥ 예상 효과', '중간',
'[정량] 주 250분(약 4.2시간) 절감, 유관부서 문의 건수 제로화\n[정성] MR 현장 편의성 향상, 본질업무 집중도 개선'),
('⑦ 리스크·제약사항', '✗ 높음',
'☑ 외부 시스템 연동: SAP 연동 필수이나 영업부 SAP 사용 불가 환경\n☑ AI 활용 요소 미약 → IT 개발 과제 성격\n☐ 참여 의지 불확실로 과제 진행 리스크'),
]
},
{
'num': 3,
'title': 'CPS 지출보고 증빙 검토·승인 자동화',
'dept': '대웅제약 영업기획실 영업지원팀',
'applicant': '김지숙',
'empno': '2190153',
'date': '2026.02.19',
'avail': '하루 4시간 이상 (적극 참여)',
'time_spent': '매일 7시간, 주 35시간 (비주기적)',
'collab': '없음',
'data_type': 'Excel / CSV, 이미지 / 스캔 파일',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '일 평균 1,500건, 월 30,000건 이상 (건당 이미지 1~3개)',
'privacy': '포함 (주의 필요)',
'asis': '26년 2월 말부터 CPS 지출보고 시스템 내 영업부 법인카드(방문디테일) 사용내역 최종 검토·승인 역할 신규 수행 예정.\n영업부 상신 문서에 대해 증빙 적정성 및 CP 규정 준수 여부 확인 후 승인/반려 처리.\n(CPS 접속 → 결재요구함 → 상신문서 조회 → JPG 증빙파일 다운로드·확인 → 승인/반려)',
'pain': '① 수작업 기반 검수: 문서당 증빙 이미지(1~3개) 건별 다운로드 후 개별 확인, 미리보기·자동 판독 기능 부재\n② 업무 시간 과다: 단순 다운로드/확인에 검수 시간 대부분 소모, 승인 지연 시 영업 지급 일정 영향\n③ 오류 탐지 효율 저하: 촬영일자 불일치, 참석인원 대비 수량 과다/미달, 간이영수증 미확인 등',
'tobe': '- 수작업 중심 → 자동화 구조로 전환\n- 증빙 이미지 인식(OCR)으로 일괄 확인, 다운로드 작업 최소화\n- 이상 문서 자동 선별 → 검수 집중도 향상 및 승인 처리 속도 개선',
'result_form': '파일 형태: Excel, CSV, Word 등',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '✓ 매우 명확',
'증빙 적정성·CP 규정 준수 확인의 명확한 검토 프로세스. 오류 판단 기준(촬영일자, 참석인원 대비 수량, 간이영수증 등)도 구체적.'),
('② 현업 참여 의지', '✓ 적극 참여',
'하루 4시간 이상 적극 참여 가능. 매일 7시간 해당 업무 투입 중으로 높은 참여 동기.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV 및 이미지/스캔 파일 형태. 즉시 제공 가능.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ OCR (증빙 이미지 인식·판독) ☑ LLM (이상 문서 자동 선별·규정 검증)\n☑ 노코드 워크플로우 n8n (일괄 처리 자동화)'),
('⑤ 목표 달성 기준', '✓ 명확',
'일 1,500건 × 건당 3분 → 자동 인식·선별로 대폭 단축\n매일 7시간 → 이상 문서만 집중 검토로 80%+ 절감 기대'),
('⑥ 예상 효과', '매우 높음',
'[정량] 일 7시간 → 1~2시간 (70~85% 절감), 월 30,000건 처리속도 대폭 향상\n[정성] 오류 탐지 정확도 향상, 승인 지연 리스크 감소, 지급 일정 안정화'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☑ 개인정보 규제: 민감 개인정보 포함\n☑ 외부 시스템 연동: CPS 시스템 연동 필요 가능\n☐ 증빙 이미지 품질에 따른 OCR 정확도 변동'),
]
},
{
'num': 4,
'title': 'ETC 로컬 스타 산출 자동화',
'dept': '대웅제약 영업기획실 영업지원팀',
'applicant': '박지현',
'empno': '2230551',
'date': '2026.02.19',
'avail': '하루 2~3시간 (다른 업무 병행, 제한적 참여)',
'time_spent': '1일 기준 8시간 소요',
'collab': '인사팀 (영업부 담당자별 배치일자 확인)',
'data_type': 'Excel / CSV',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '1파일 당 10,237여개 데이터 (로컬부 한정)',
'privacy': '영업부 담당자별 배치일자 확인 필요',
'asis': '매월 약 10개 엑셀 파일을 활용하여 ETC 로컬 스타를 산출하는 반복 작업 수행.\n4단계 프로세스: ①실적 데이터 기초 작업(필터링·제외) → ②스타 파일 반영·검증(VLOOKUP/SUMIFS) → ③예외·소급 금액 반영 → ④대상자 확정·최종 리스트업',
'pain': '당월 스타 산출 시 직전 3개월 \'최종실적\' 각 파일에 동일한 작업을 수행해야 하므로 불필요한 수작업 발생.\n1일 기준 8시간이 소요되는 반복 작업.',
'tobe': '원클릭 자동화를 통해 각 파일별 수작업 시간을 획기적으로 축소',
'result_form': '파일 형태: Excel, CSV, Word 등',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '✓ 매우 명확',
'4단계 프로세스가 매우 구체적. VLOOKUP/SUMIFS 등 엑셀 함수 기반 로직이 명확히 정의됨.'),
('② 현업 참여 의지', '△ 제한적',
'하루 2~3시간, 제한적 참여. 선정 기준(매일 6시간)에 크게 미달. 참여 시간 확대 협의 필요.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV 형태. 즉시 제공 가능. 인사팀(배치일자) 협업 필요.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ 노코드 워크플로우 n8n (엑셀 자동 가공·매핑)\n※ AI보다 RPA/자동화 성격이 강함'),
('⑤ 목표 달성 기준', '✓ 명확',
'1일 8시간 수작업 → 원클릭 자동화로 획기적 단축, 3개월 반복 작업 제거'),
('⑥ 예상 효과', '높음',
'[정량] 월 8시간+ 수작업 절감, 파일 간 반복 작업 제거\n[정성] 수기 작업 오류 감소, 담당자 변경 시 업무 연속성 확보'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☑ 타부서 협업: 인사팀 데이터 필요\n☐ 참여 시간 제한(2~3시간)으로 일정 지연 리스크'),
]
},
{
'num': 5,
'title': 'Emma 메일링 업그레이드 (해외 매체 기사 솔팅·발송)',
'dept': '엠서클 하이닥사업부 하이닥팀',
'applicant': '김진우(정신영)',
'empno': '01534',
'date': '2026.02.20',
'avail': '진행 상황에 따라 팀장님과 논의 후 시간 조정 예정',
'time_spent': '각 기자당 약 30분 (메일링 발송 시 5분 이내 기대)',
'collab': 'IT 추진팀 (기존 emma 개발팀)',
'data_type': 'Excel/CSV, 텍스트, 정형 DB',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '기사 스크롤링 약 1,000여개 예상',
'privacy': '미포함',
'asis': 'Emma 메일링 시스템을 통해 해외 매체 약 20여개 기사를 솔팅 후 이메일 발송하는 업무.',
'pain': '① 주요 매체 추가 필요\n② 현재 단순 크롤링 방식 → 선정 기준에 따른 기사 선별·UI 개편·기사 요약 기능 부재',
'tobe': '선정 기준에 따른 기사 선별 후 발송 / UI 개편 / 기사 요약 기능 추가.\n닥터빌 홈페이지 내 페이지 제작도 고려 중.',
'result_form': '파일 형태: Excel/CSV/Word, 메일링/닥터빌 내 페이지',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '△ 일부 애매',
'기사 솔팅·발송이라는 큰 틀은 있으나, "선정 기준에 따른 기사 선별" 기준이 구체적이지 않음.'),
('② 현업 참여 의지', '△ 불확실',
'"팀장님과 논의 후 시간 조정 예정" 기재. 선정 기준(매일 6시간) 충족 가능성 불확실.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV, 텍스트, 정형 DB 형태. 즉시 제공 가능.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ LLM (기사 선별·요약) ☑ 노코드 워크플로우 n8n (크롤링·메일링)\n☑ 상용 API (크롤링, 이메일 발송)'),
('⑤ 목표 달성 기준', '✓ 명확',
'기자당 30분 → 5분 이내 (약 83% 단축), 기사 1,000여개 자동 처리'),
('⑥ 예상 효과', '중간',
'[정량] 기자당 25분 절감, 1,000여개 기사 자동 스크리닝\n[정성] 기사 선별 품질 향상, UI 개편으로 사용자 경험 개선'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☑ 외부 시스템 연동: 기존 emma 시스템(IT 추진팀) 연동·개편 필요\n☐ 기사 선별 기준 명확화 필요, 범위 확대 리스크'),
]
},
{
'num': 6,
'title': '최신연구 논문 기사 제작 자동화',
'dept': '엠서클 하이닥사업부 하이닥팀',
'applicant': '김진우(정신영)',
'empno': '01534',
'date': '2026.02.20',
'avail': '진행사항 확인 후 팀장님과 논의하여 시간 조정 예정',
'time_spent': '기사 1건당 약 4시간 → AI 툴 시 1시간 이내 예상',
'collab': '없음',
'data_type': '텍스트, 정형 DB',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '최신연구 논문 최근 1주일 내 100여개 이상 크롤링',
'privacy': '미포함',
'asis': '최신연구 논문을 기반으로 기사를 제작하는 업무.\n과거 1차 제작 후 사용하다가 업그레이드 추진 중 관련 AI 추진팀 담당자 퇴사로 홀딩 상태.',
'pain': '기사 한 건 당 약 4시간 소요.\n기존 시스템 담당자 퇴사로 업그레이드가 중단된 상태.',
'tobe': '최신연구 논문 기사 발행 자동화.\n하이닥 CMS 내 기사 발행 연동.',
'result_form': '대시보드, 하이닥 CMS 내 기사 발행',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '△ 일부 애매',
'과거 1차 제작 경험이 있으나 담당자 퇴사로 홀딩. 업그레이드 요건이 구체적이지 않음.'),
('② 현업 참여 의지', '△ 불확실',
'"팀장님과 논의하여 시간 조정 예정" 기재. 선정 기준(매일 6시간) 충족 가능성 불확실.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'텍스트, 정형 DB 형태. 논문 크롤링 데이터 100여개 이상. 즉시 제공 가능.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ LLM (논문 요약·기사 작성) ☑ 상용 API (논문 크롤링)'),
('⑤ 목표 달성 기준', '✓ 명확',
'기사 1건당 4시간 → 1시간 이내 (75% 단축), 1주일 내 100여개 논문 자동 크롤링·선별'),
('⑥ 예상 효과', '중간',
'[정량] 건당 3시간 절감, 기사 발행 속도·발행량 증가\n[정성] 최신 연구 트렌드 신속 반영, 기사 품질 일관성 확보'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☑ 기존 담당자 퇴사로 기술 인수인계 이슈\n☑ 하이닥 CMS 연동 필요\n☐ AI 생성 기사의 의료정보 정확성 검증 체계 필요'),
]
},
{
'num': 7,
'title': '처방마감자료 생성 및 메일 발송 자동화',
'dept': '대웅제약 영업기획실 영업지원팀',
'applicant': '이승민',
'empno': '2240556',
'date': '2026.02.20',
'avail': '하루 2~3시간 (다른 업무 병행, 제한적 참여)',
'time_spent': '월 1회, 약 4시간 이상',
'collab': '없음',
'data_type': 'Excel / CSV, 사내 시스템',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '처방마감자료 25만행+, 회전관리장 20만행 이하',
'privacy': '개인정보 포함 (MR 사번)',
'asis': '[처방마감자료 생성] ①영업 DCM 데이터 다운로드·검증 → ②처방약호 기준 약가목록집 VLOOKUP(3단계) → ③KEY 기준 회전관리장 조직 VLOOKUP → ④N/A 건 정리·신규처 요청 메일 → ⑤재매핑 → ⑥자동 메일 발송\n[BIO 중복제외리스트] 처방마감자료 완성 후 특정 품목 파일 생성 → BIO 담당자 메일 발송',
'pain': '① 대용량 VLOOKUP 매핑에 최소 1시간+, PC 자원 점유로 다른 업무 병행 불가\n② 신규 거래처 반영 후 재매핑 포함 시 2시간+ 소요\n③ 처방마감·DCM 마감 동시 시 병목 발생, 양쪽 일정 지연 가능',
'tobe': '처방마감자료에 영업부 조직·기준품명·단가를 자동 매핑하고, 담당자들에게 자동 메일 발송',
'result_form': '파일 형태: Excel, CSV, Word 등',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '✓ 매우 명확',
'6단계 프로세스가 상세하게 기술됨. VLOOKUP 3단계, KEY 기준 매핑, 메일 발송까지 모두 명확.'),
('② 현업 참여 의지', '△ 제한적',
'하루 2~3시간, 제한적 참여. 월 1회 업무이므로 집중 기간 조율 가능성은 있음.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV, 사내 시스템 데이터. 25만행+ 대용량. 즉시 제공 가능.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ 노코드 워크플로우 n8n (데이터 매핑·메일 발송)\n※ AI보다 RPA/자동화 성격이 강함, 대용량 처리 서버 필요 가능'),
('⑤ 목표 달성 기준', '✓ 명확',
'월 4시간+ → 자동 매핑·메일 발송 단축, VLOOKUP 1시간+ → 수분 이내'),
('⑥ 예상 효과', '높음',
'[정량] 월 4시간+ 절감, 매핑 시간 90%+ 단축, PC 자원 점유 해소\n[정성] 처방마감 정확성 확보, 마감 병목 해소, 재작업 최소화'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☑ 개인정보 규제: MR 사번 포함\n☑ 사내 시스템 연동: DCM, 약가목록집, 회전관리장 접근 필요\n☐ 참여 시간 제한(2~3시간) 일정 지연 가능'),
]
},
{
'num': 8,
'title': '매출 대시보드 제작 (통합 데이터 시각화)',
'dept': '디엔컴퍼니 재무기획실 전략기획팀',
'applicant': '백송이',
'empno': '2500685',
'date': '2026.02.20',
'avail': '하루 4시간 이상 (적극 참여)',
'time_spent': '주 약 12시간, 일 평균 2.5시간',
'collab': '영업부, ME팀 등 다부서',
'data_type': 'Excel / CSV',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '다부서 데이터 통합',
'privacy': '미포함',
'asis': '매출·마케팅 관련 자료를 영업부, ME팀, 전략기획팀에서 개별 관리 중.\n조직별 관리 목적·포맷이 상이하여 통합 대시보드 구조가 없는 상태.\n각 팀 자료 개별 수령 후 매월 재정렬·재가공하여 차트·테이블 생성.',
'pain': '① 데이터 취합·정합성 검증에 과도한 시간: 조직별 포맷·기준 상이, 매월 수작업 재가공\n② 지표 정의 일관성 부족: 네트워크 진입률, 신규처 기준, D2D 성장률 등 매월 재정의 필요\n③ 반복 업무 구조적 고착화: 동일 취합·정리·차트 작성 반복, 담당자 의존적',
'tobe': 'AI가 자동으로 취합·정합성 검증·지표 산출·시각화까지 수행하는 통합 매출 대시보드 체계 구축',
'result_form': '파일 형태: Excel/CSV/Word, 대시보드',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '△ 일부 애매',
'"아직 정형화된 틀이 없는 상태, 신규 구축 계획". 방향성은 있으나 지표 정의·구조 등 구체화 필요.'),
('② 현업 참여 의지', '✓ 적극 참여',
'하루 4시간 이상 적극 참여 가능. 주 12시간 업무 투입 중으로 높은 참여 동기.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV 형태. 제공 가능. 다만 조직별 포맷 상이로 데이터 표준화 선행 필요.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ BI 대시보드 (매출 시각화) ☑ LLM (정합성 검증·지표 산출)\n☑ 노코드 워크플로우 n8n (데이터 자동 취합·가공)'),
('⑤ 목표 달성 기준', '△ 구체화 필요',
'주 12시간 → 자동화 단축 (구체적 목표 수치 미기재). 신규 구축으로 단계적 목표 설정 필요.'),
('⑥ 예상 효과', '높음',
'[정량] 주 12시간 취합·가공 시간 절감, 보고 속도 단축\n[정성] 지표 일관성 확보, 담당자 의존도 감소, 통합 데이터 의사결정 체계'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☐ 다부서 데이터 통합 필요 (조직별 포맷 상이)\n☐ 요구사항 미확정 → 범위 확대(scope creep) 리스크\n☐ 신규 구축으로 기대 수준 조율 필요'),
]
},
# ── 신규 과제 9 ──
{
'num': 9,
'title': 'ETC병원본부 영업 데이터 자동 취합·인사이트 리포트 생성',
'dept': '대웅 ETC병원본부',
'applicant': '금예빈',
'empno': '2025013',
'date': '2026.02.23',
'avail': '대리 신청 건',
'time_spent': '구체적 시간 정보 미제공',
'collab': '직책자 보고 체계 (소장/사업부장 단위)',
'data_type': 'Excel / CSV, 텍스트',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '사무소별 Google Sheets + Salesforce 데이터',
'privacy': '확인 필요',
'asis': (
'ETC병원본부에서 사업부 관리·목표 설정, 영업 활동 데이터 확인, 사무소 단위 현황 관리, '
'정기 리포트 작성, 직책자 대상 주간/월간 보고 수행 중.\n'
'Salesforce에 동일 형식으로 데이터 입력되나, 실제 라이브 운영·추가 관리 데이터는 '
'Google Sheets 등 별도 자료로 분산 관리. 일부 사무소는 LLM/Genspark 등 자체 활용 중.'
),
'pain': (
'① 사무소별 데이터 관리 방식 비표준화 → 동일 데이터가 서로 다른 방식으로 관리\n'
'② 보고 자료가 여러 소스에 분산 → 취합 번거로움\n'
'③ 직책자가 핵심 변화를 한눈에 파악하기 어려움\n'
'④ "무엇이 중요한 변화인지", "한 일/할 일" 빠르게 확인 곤란\n'
'⑤ 데이터 확인·요약이 수동, 보고 자료의 양과 범위가 방대함'
),
'tobe': (
'- 사무소별 Google Sheets 데이터를 자동으로 취합·표준화\n'
'- 주간 영업 데이터를 자동 요약하여 직책자 관점 인사이트 리포트 생성\n'
'- "한 일 / 할 일 / 주요 변화 / 리스크" 자동 구조화\n'
'- 사업부/사무소 단위 성과 비교·이상 징후 자동 감지\n'
'- 수동 취합 없이 보고용 자료 자동 생성\n'
'- 향후 Salesforce 데이터와 연계 가능성 확보'
),
'result_form': '파일(Excel/CSV/Word), 대시보드, 직책자용 주간 인사이트 리포트',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '△ 일부 애매',
'"대리 신청 건"으로, 과제 수행 주체와 세부 업무 프로세스가 명확히 기술되지 않음. '
'방향성(데이터 취합→요약→인사이트→보고서)은 존재하나, 구체적 데이터 가공 규칙·인사이트 판단 기준은 추가 정의 필요.'),
('② 현업 참여 의지', '△ 불확실',
'"대리 신청 건"으로 기재. 실제 과제 수행 담당자의 참여 의지·가용 시간이 불확실. '
'선정 기준(매일 6시간) 충족 여부 확인 필요.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV, 텍스트 형태. Salesforce + Google Sheets에 데이터 존재. 즉시 제공 가능.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ LLM (데이터 요약·인사이트 생성) ☑ BI 대시보드 (성과 시각화)\n'
'☑ 노코드 워크플로우 n8n (Google Sheets 자동 취합·표준화)'),
('⑤ 목표 달성 기준', '△ 구체화 필요',
'구체적 시간·수치 미기재. 현재 업무 소요 시간 정보도 없어 정량적 개선 목표 설정이 어려움.'),
('⑥ 예상 효과', '중간',
'[정량] 수동 데이터 취합·정리 시간 절감 (구체적 수치 미확인)\n'
'[정성] 직책자 보고 품질 향상, 사무소 간 데이터 표준화, 이상 징후 조기 감지'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☑ 개인정보 규제: 확인 필요 (영업 활동 데이터 내 개인정보 여부)\n'
'☑ 외부 시스템 연동: Salesforce·Google Sheets 연동 필요\n'
'☐ 사무소별 비표준 데이터 구조 → 표준화 작업 선행 필요\n'
'☐ 대리 신청으로 실제 수행 주체 확인 필요'),
]
},
# ── 신규 과제 10 ──
{
'num': 10,
'title': '정책·업계 시황 기반 영업 실행 인사이트 자동 생성',
'dept': '대웅 ETC병원본부',
'applicant': '금예빈',
'empno': '2025013',
'date': '2026.02.23',
'avail': '대리 신청 건',
'time_spent': '구체적 시간 정보 미제공',
'collab': '본부장/사업부장/팀장 단위 니즈 존재',
'data_type': 'Excel / CSV, 텍스트',
'data_ready': '예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능)',
'data_volume': '외부 정책·업계 기사 (규모 미상)',
'privacy': '확인 필요',
'asis': (
'영업 전략 방향 설정, 정책·업계 시황 모니터링, 영업 조직 가이드 제공 업무.\n'
'현재 업무 흐름: 정책·업계 기사 확인 → 외부 환경 변화 정리 → 내부 영업 조직에 가이드 전달.\n'
'(기사 확인 도구, 정리 방식 등 구체 정보 없음)'
),
'pain': (
'① 정책/업계 시황 정보를 영업 실행과 연결하기 어려움\n'
'② 외부 정보를 실무 관점으로 해석하는 데 시간 소요\n'
'③ 조직 차원의 기준으로 정리된 가이드 형태의 인사이트 부족\n'
'④ 영업 관점에서 실행 가능한 인사이트 체계 부재'
),
'tobe': (
'- 정책/업계 기사 자동 수집 및 요약\n'
'- 단순 요약이 아닌 "영업 관점 실행 인사이트" 자동 생성\n'
'- 대웅 내부 기준과 연결된 해석 제공\n'
'- 정책 변화 → 영향 영역 → 대응 전략까지 구조화\n'
'→ 외부 정보 → 내부 전략 연결 → 실행 가이드 자동 생성 체계'
),
'result_form': '파일(Excel/CSV/Word), 대시보드',
'eval': [
('① 업무 규칙·요구사항 명확성', '✗ 애매',
'"대리 신청 건"이며, 기사 확인 도구·정리 방식 등 구체 정보 없음. '
'외부 정보를 "영업 관점 실행 인사이트"로 변환하는 과정은 담당자의 "감"과 노하우에 크게 의존하는 영역. '
'명확한 규칙 기반 개발보다 AI 모델 학습이 필요한 유형.'),
('② 현업 참여 의지', '△ 불확실',
'"대리 신청 건"으로 기재. 실제 수행자의 참여 의지·가용 시간 불확실. '
'본부장/사업부장/팀장 단위 니즈가 있으나 실무 참여자 특정 안됨.'),
('③ 데이터 디지털화', '✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV, 텍스트 형태. 외부 기사·정책 데이터는 크롤링으로 확보 가능.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라', '해당',
'☑ LLM (기사 수집·요약·인사이트 생성) ☑ 상용 API (뉴스 크롤링)\n'
'☑ 노코드 워크플로우 n8n (자동 수집·발송)'),
('⑤ 목표 달성 기준', '✗ 불명확',
'구체적 시간·수치 정보 전혀 없음. 현재 업무 소요 시간도 미제공. '
'정량적 개선 목표 수립이 현 단계에서 불가.'),
('⑥ 예상 효과', '중간',
'[정량] 기사 수집·정리 시간 절감 (구체적 수치 미확인)\n'
'[정성] 외부 환경 변화 대응 속도 향상, 영업 조직 가이드 품질 일관성 확보'),
('⑦ 리스크·제약사항', '△ 일부',
'☑ 업무 규칙 불명확: "영업 관점 실행 인사이트"의 판단 기준이 담당자 노하우에 의존\n'
'☐ 대리 신청으로 실제 수행 주체 확인 필요\n'
'☐ AI 생성 인사이트의 품질 검증 체계 구축 필요\n'
'☐ 내부 전략과의 연결은 구조화가 매우 어려운 영역'),
]
},
]
for proj in projects:
add_section_break(doc)
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '2', size=20, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, f'.{proj["num"]}', size=20, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, f' {proj["title"]}', size=20, bold=True, color=NAVY)
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, f'2.{proj["num"]}.1 ', size=12, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, '과제 기본정보 · 현재 업무 · 희망 결과', size=12, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
info_tbl = doc.add_table(rows=5, cols=4)
info_tbl.style = 'Table Grid'
info_tbl.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
info_items = [
('소속', proj['dept'], '신청자 / 사번', f'{proj["applicant"]} / {proj["empno"]}'),
('접수일', proj['date'], '참여 가능 시간', proj['avail']),
('현재 업무 소요시간', proj['time_spent'], '협업 부서', proj['collab']),
('데이터 형태', proj['data_type'], '데이터 준비 상태', proj['data_ready']),
('데이터 처리 규모', proj['data_volume'], '개인정보 포함', proj['privacy']),
]
for ri, (l1, v1, l2, v2) in enumerate(info_items):
for ci, (label, val) in enumerate([(l1, v1), (l2, v2)]):
lc = info_tbl.rows[ri].cells[ci * 2]
vc = info_tbl.rows[ri].cells[ci * 2 + 1]
lc.text = ''
vc.text = ''
shade(lc, LIGHT_ACCENT)
lc.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
vc.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
rl = lc.paragraphs[0].add_run(label)
rl.bold = True
rl.font.size = Pt(8)
rv = vc.paragraphs[0].add_run(val)
rv.font.size = Pt(8)
doc.add_paragraph()
apt_tbl = doc.add_table(rows=2, cols=3)
apt_tbl.style = 'Table Grid'
apt_tbl.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
for ci, title in enumerate(['As-Is : 현재 업무', 'Pain Point : 문제점', 'To-Be : 희망 결과']):
make_header_cell(apt_tbl.rows[0].cells[ci], title, 9)
contents = [proj['asis'], proj['pain'], proj['tobe']]
for ci, txt in enumerate(contents):
c = apt_tbl.rows[1].cells[ci]
c.text = ''
c.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.TOP
p = c.paragraphs[0]
r = p.add_run(txt)
r.font.size = Pt(8)
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '결과 형태: ', size=8, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, proj['result_form'], size=8)
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, f'2.{proj["num"]}.2 ', size=12, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, '과제 선정 기준 체크리스트 평가', size=12, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
eval_tbl = doc.add_table(rows=len(proj['eval']) + 1, cols=3)
eval_tbl.style = 'Table Grid'
eval_tbl.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
make_header_cell(eval_tbl.rows[0].cells[0], '선정 기준', 9)
make_header_cell(eval_tbl.rows[0].cells[1], '판정', 9)
make_header_cell(eval_tbl.rows[0].cells[2], '평가 내용', 9)
for ri, (criteria, status, detail) in enumerate(proj['eval'], 1):
c0 = eval_tbl.rows[ri].cells[0]
c1 = eval_tbl.rows[ri].cells[1]
c2 = eval_tbl.rows[ri].cells[2]
c0.text = ''
c0.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
r0 = c0.paragraphs[0].add_run(criteria)
r0.font.size = Pt(8)
r0.bold = True
c1.text = ''
c1.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
c1.paragraphs[0].alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
r1 = c1.paragraphs[0].add_run(status)
r1.font.size = Pt(9)
r1.bold = True
if '✓' in status or '매우' in status:
shade(c1, GREEN_BG)
elif '△' in status or status == '해당' or '중간' in status:
shade(c1, YELLOW_BG)
elif '✗' in status:
shade(c1, RED_BG)
elif '높음' in status:
shade(c1, GREEN_BG)
c2.text = ''
c2.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.TOP
r2 = c2.paragraphs[0].add_run(detail)
r2.font.size = Pt(8)
# ============================================================
# CHAPTER 3 — 선정 적합도 순위
# ============================================================
add_section_break(doc)
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '3', size=22, bold=True, color=ACCENT)
styled_run(p, ' 선정 적합도 순위 및 최종 정리', size=22, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '■ 종합 평가 매트릭스', size=12, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
mx = doc.add_table(rows=11, cols=9)
mx.style = 'Table Grid'
mx.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
mh = ['과제', '① 규칙\n명확성', '② 참여\n의지', '③ 데이터\n준비', '④ AI\nTool', '⑤ 목표\n기준', '⑥ 예상\n효과', '⑦ 리스크', '종합\n적합도']
for i, t in enumerate(mh):
make_header_cell(mx.rows[0].cells[i], t, 8)
mx_data = [
['3. 김지숙\nCPS 증빙 검토 자동화', '✓', '✓', '✓', 'OCR/LLM\nn8n', '✓', '매우 높음', '△', '★★★★★'],
['1. 박미경\n목표 달성 DashBoard', '✓', '✓', '✓', 'BI/LLM\nn8n', '✓', '높음', '△', '★★★★☆'],
['4. 박지현\n로컬 스타 산출', '✓', '△', '✓', 'n8n\nRPA', '✓', '높음', '△', '★★★★☆'],
['7. 이승민\n처방마감자료 자동화', '✓', '△', '✓', 'n8n\nRPA', '✓', '높음', '△', '★★★★☆'],
['8. 백송이\n매출 대시보드', '△', '✓', '✓', 'BI/LLM\nn8n', '△', '높음', '△', '★★★☆☆'],
['9. 금예빈\n영업 인사이트 리포트', '△', '△', '✓', 'LLM/BI\nn8n', '△', '중간', '△', '★★★☆☆'],
['5. 김진우\nEmma 메일링', '△', '△', '✓', 'LLM/n8n\nAPI', '✓', '중간', '△', '★★★☆☆'],
['6. 김진우\n논문 기사 자동화', '△', '△', '✓', 'LLM\nAPI', '✓', '중간', '△', '★★★☆☆'],
['10. 금예빈\n정책 인사이트 생성', '✗', '△', '✓', 'LLM\nAPI', '✗', '중간', '△', '★★☆☆☆'],
['2. 김희영\n채권현황 조회', '✓', '✗', '✓', '웹앱\nAPI', '✓', '중간', '✗', '★★☆☆☆'],
]
for ri, row in enumerate(mx_data, 1):
for ci, val in enumerate(row):
c = mx.rows[ri].cells[ci]
c.text = ''
c.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
p = c.paragraphs[0]
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
r = p.add_run(val)
r.font.size = Pt(8)
if ci == 0:
r.bold = True
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.LEFT
elif ci == 8:
r.bold = True
r.font.color.rgb = RGBColor.from_string(ACCENT)
else:
if val in ('✓', '매우 높음'):
shade(c, GREEN_BG)
elif val in ('△', '중간', '해당'):
shade(c, YELLOW_BG)
elif val == '✗':
shade(c, RED_BG)
elif '높음' in val:
shade(c, GREEN_BG)
doc.add_paragraph()
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '■ 선정 적합도 순위 (상세 의견)', size=12, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
rankings = [
('1순위', '★★★★★', '과제 3', 'CPS 지출보고 증빙 검토·승인 자동화 (김지숙)',
'선정 강력 권장',
'가장 높은 선정 적합도. 업무 규칙이 매우 명확하고, 신청자의 적극적 참여 의지가 확인됨. '
'OCR과 LLM을 결합한 AI 활용 가치가 매우 높으며, 일 1,500건/월 30,000건의 대량 처리로 '
'자동화 효과가 극대화됨. 개인정보 포함 데이터에 대한 보안 대책 수립이 선행 필요.',
GREEN_BG),
('2순위', '★★★★☆', '과제 1', 'ETC마케팅본부 목표 달성 DashBoard (박미경)',
'선정 권장',
'명확한 프로세스와 적극적 참여 의지. BI 대시보드 + LLM 결산 자동 작성의 조합으로 '
'AI 활용 가치가 높음. SF CRM 연동 범위를 사전에 확정하여 착수 시 지연을 방지할 필요가 있음.',
GREEN_BG),
('3순위', '★★★★☆', '과제 4', 'ETC 로컬 스타 산출 자동화 (박지현)',
'조건부 선정\n(참여 시간 확대 협의)',
'4단계 프로세스(VLOOKUP/SUMIFS 기반)가 매우 구체적으로 정의되어 자동화에 매우 적합함. '
'다만 참여 시간(2~3시간)이 기준(6시간)에 크게 미달하므로, 참여 시간 확대를 협의한 후 선정을 권장. '
'인사팀(배치일자) 협업도 사전 조율 필요.',
YELLOW_BG),
('4순위', '★★★★☆', '과제 7', '처방마감자료 생성 및 메일 발송 자동화 (이승민)',
'조건부 선정\n(참여 시간 확대 협의)',
'6단계 프로세스가 상세하게 기술되어 자동화에 매우 적합함. 25만행+ 대용량 VLOOKUP 매핑의 자동화 효과가 큼. '
'참여 시간(2~3시간)이 기준 미달이나, 월 1회 업무이므로 집중 기간 조율 가능. '
'개인정보(MR 사번) 보안 대책 수립 필요.',
YELLOW_BG),
('5순위', '★★★☆☆', '과제 8', '매출 대시보드 제작 (백송이)',
'요건 정의 후 선정',
'적극적 참여 의지와 높은 효과가 기대되나, 요구사항이 아직 미확정 상태("정형화된 틀이 없는 신규 구축"). '
'신규 구축 특성상 범위 관리가 매우 중요하므로, 요건 정의 워크숍을 선행한 후 착수할 것을 권장.',
YELLOW_BG),
('6순위', '★★★☆☆', '과제 9', 'ETC병원본부 영업 데이터 인사이트 리포트 (금예빈)',
'요건 정의·수행 주체\n확인 후 검토',
'"대리 신청 건"으로 실제 수행 주체와 참여 시간이 불확실. LLM 기반 데이터 자동 요약·인사이트 생성은 '
'AI 활용 가치가 있으나, 사무소별 비표준 데이터 구조 표준화 및 Salesforce 연동이 선행 필요. '
'실제 수행 담당자 확정 및 요건 구체화 후 재검토 권장.',
YELLOW_BG),
('7순위', '★★★☆☆', '과제 5', 'Emma 메일링 업그레이드 (김진우/정신영)',
'재검토 필요',
'LLM 기반 기사 선별·요약 기능의 AI 활용 가치는 있으나, 참여 의지가 불확실하고 '
'"선정 기준에 따른 기사 선별" 기준이 구체적이지 않음. IT 추진팀(기존 emma 개발팀) 연동·개편이 필요. '
'참여 시간·요건 확정 후 재검토를 권장.',
YELLOW_BG),
('8순위', '★★★☆☆', '과제 6', '최신연구 논문 기사 제작 자동화 (김진우/정신영)',
'재검토 필요',
'과거 1차 제작 경험이 있어 기술적 기반은 있으나, 담당자 퇴사로 홀딩된 상태로 기존 시스템 파악이 선행 필요. '
'참여 의지가 불확실하고 업그레이드 요건이 구체적이지 않음. '
'AI 생성 기사의 의료정보 정확성 검증 체계도 필요. 참여 시간·요건 확정 후 재검토를 권장.',
YELLOW_BG),
('9순위', '★★☆☆☆', '과제 10', '정책·업계 시황 인사이트 자동 생성 (금예빈)',
'AX 과제 부적합\n→ AI 모델 학습 검토',
'"대리 신청 건"이며, 외부 정보를 영업 실행 인사이트로 변환하는 과정은 담당자의 "감"과 노하우에 '
'크게 의존하는 영역으로, 명확한 규칙 기반 개발이 어려움. 구체적 시간·수치 정보도 전혀 없어 '
'목표 설정이 불가. AI 모델 학습(RAG 등) 관점에서 별도 검토 필요.',
RED_BG),
('10순위', '★★☆☆☆', '과제 2', 'MR 거래처 채권현황 실시간 조회 (김희영)',
'AX 과제 부적합\n→ IT 개발 과제 검토',
'참여 의지가 불확실(AX특공대 불필요 기재)하고, AI 활용 요소가 미약하며(IT 시스템 개발 성격), '
'SAP 연동 제약 등으로 AX 과제 선정에 부적합. IT 개발 과제로 별도 검토할 것을 권장.',
RED_BG),
]
rank_tbl = doc.add_table(rows=len(rankings) + 1, cols=6)
rank_tbl.style = 'Table Grid'
rank_tbl.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
rh_actual = ['순위', '과제', '과제명', '판정', '종합 의견']
for i in range(5):
make_header_cell(rank_tbl.rows[0].cells[i], rh_actual[i], 9)
make_header_cell(rank_tbl.rows[0].cells[5], '', 9)
rank_tbl.rows[0].cells[4].merge(rank_tbl.rows[0].cells[5])
for ri, (rank, stars, pno, pname, verdict, opinion, bg) in enumerate(rankings, 1):
c0 = rank_tbl.rows[ri].cells[0]
c1 = rank_tbl.rows[ri].cells[1]
c2 = rank_tbl.rows[ri].cells[2]
c3 = rank_tbl.rows[ri].cells[3]
c45 = rank_tbl.rows[ri].cells[4]
c45.merge(rank_tbl.rows[ri].cells[5])
for c in [c0, c1, c2, c3, c45]:
c.text = ''
c.vertical_alignment = WD_ALIGN_VERTICAL.CENTER
c0.paragraphs[0].alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
r = c0.paragraphs[0].add_run(f'{rank}\n{stars}')
r.font.size = Pt(8)
r.bold = True
shade(c0, bg)
c1.paragraphs[0].alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
r = c1.paragraphs[0].add_run(pno)
r.font.size = Pt(8)
r.bold = True
r = c2.paragraphs[0].add_run(pname)
r.font.size = Pt(8)
c3.paragraphs[0].alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
r = c3.paragraphs[0].add_run(verdict)
r.font.size = Pt(8)
r.bold = True
if '강력' in verdict:
r.font.color.rgb = RGBColor.from_string('27AE60')
elif '권장' in verdict and '부적합' not in verdict:
r.font.color.rgb = RGBColor.from_string(ACCENT)
elif '부적합' in verdict:
r.font.color.rgb = RGBColor.from_string('E74C3C')
r = c45.paragraphs[0].add_run(opinion)
r.font.size = Pt(8)
doc.add_paragraph()
doc.add_paragraph()
p = doc.add_paragraph()
styled_run(p, '■ 핵심 요약', size=12, bold=True, color=NAVY)
doc.add_paragraph()
key_tbl = doc.add_table(rows=1, cols=1)
key_tbl.style = 'Table Grid'
key_tbl.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
kc = key_tbl.rows[0].cells[0]
kc.text = ''
shade(kc, LIGHT_ACCENT)
lines = [
('총 접수 과제: ', '5개 조직, 10건 (2026.02.19~23 접수)'),
('즉시 착수 가능: ', '10건 모두 데이터 디지털화 완료 (100%)'),
('선정 강력 권장: ', '과제 3 (CPS 증빙 검토 자동화) — OCR·LLM 활용, 일 1,500건 대량 처리, 70~85% 시간 절감 기대'),
('선정 권장: ', '과제 1 (DashBoard) — BI+LLM 조합, 높은 AI 활용 가치'),
('조건부 선정: ', '과제 4, 7 (참여 시간 확대 협의 필요) / 과제 8 (요건 정의 선행 필요)'),
('요건 정의 후 검토: ', '과제 9 (대리 신청, 수행 주체·요건 확정 필요)'),
('재검토 필요: ', '과제 5, 6 (참여 의지·요건 구체화 필요)'),
('AX 부적합: ', '과제 10 (규칙 불명확, AI 모델 학습 관점 별도 검토) / 과제 2 (IT 개발 과제 성격, 별도 검토 권장)'),
]
for label, value in lines:
p = kc.add_paragraph()
p.paragraph_format.space_before = Pt(2)
p.paragraph_format.space_after = Pt(2)
styled_run(p, f' ▸ {label}', size=10, bold=True, color=NAVY)
styled_run(p, value, size=10)
base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
output_path = os.path.join(base_dir, 'outputs', '20260223_report_10.doc')
os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True)
doc.save(output_path)
print(f'Report saved: {output_path}')

540
과제 평가 방법/generate_report.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,540 @@
from docx import Document
from docx.shared import Pt, Inches, Cm, RGBColor
from docx.enum.text import WD_ALIGN_PARAGRAPH
from docx.enum.table import WD_TABLE_ALIGNMENT
from docx.oxml.ns import qn, nsdecls
from docx.oxml import parse_xml
import os
doc = Document()
style = doc.styles['Normal']
font = style.font
font.name = '맑은 고딕'
font.size = Pt(10)
style.element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), '맑은 고딕')
sections = doc.sections
for section in sections:
section.top_margin = Cm(2)
section.bottom_margin = Cm(2)
section.left_margin = Cm(2)
section.right_margin = Cm(2)
# ── Title ──
title = doc.add_heading('AX 과제 선정 기준 체크리스트 평가 보고서', level=0)
title.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
p = doc.add_paragraph()
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.RIGHT
run = p.add_run('평가일: 2026년 2월 23일')
run.font.size = Pt(9)
run.font.color.rgb = RGBColor(0x66, 0x66, 0x66)
doc.add_paragraph()
def set_cell_shading(cell, color):
shading = parse_xml(f'<w:shd {nsdecls("w")} w:fill="{color}"/>')
cell._tc.get_or_add_tcPr().append(shading)
def add_eval_section(doc, num, title_text, dept, applicant, empno, summary, evaluations):
"""evaluations: list of (criteria_title, status_icon, detail_text)"""
heading = doc.add_heading(f'과제 {num}. {title_text}', level=1)
info_table = doc.add_table(rows=1, cols=4)
info_table.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.LEFT
info_table.style = 'Light Grid Accent 1'
headers = ['소속', '신청자', '사번', '참여 가능 시간']
values = [dept, applicant, empno, summary]
for i, (h, v) in enumerate(zip(headers, values)):
cell = info_table.rows[0].cells[i]
cell.text = ''
p = cell.paragraphs[0]
run_h = p.add_run(f'{h}: ')
run_h.bold = True
run_h.font.size = Pt(9)
run_v = p.add_run(v)
run_v.font.size = Pt(9)
doc.add_paragraph()
eval_table = doc.add_table(rows=len(evaluations) + 1, cols=3)
eval_table.style = 'Light Grid Accent 1'
eval_table.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.LEFT
hdr_cells = eval_table.rows[0].cells
hdr_texts = ['선정 기준', '판정', '평가 내용']
col_widths = [Cm(5), Cm(2), Cm(10)]
for i, (txt, w) in enumerate(zip(hdr_texts, col_widths)):
hdr_cells[i].text = ''
hdr_cells[i].width = w
p = hdr_cells[i].paragraphs[0]
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
run = p.add_run(txt)
run.bold = True
run.font.size = Pt(9)
set_cell_shading(hdr_cells[i], '2E75B6')
run.font.color.rgb = RGBColor(0xFF, 0xFF, 0xFF)
for row_idx, (criteria, status, detail) in enumerate(evaluations, 1):
cells = eval_table.rows[row_idx].cells
cells[0].width = col_widths[0]
cells[1].width = col_widths[1]
cells[2].width = col_widths[2]
p0 = cells[0].paragraphs[0]
r0 = p0.add_run(criteria)
r0.font.size = Pt(9)
r0.bold = True
p1 = cells[1].paragraphs[0]
p1.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
r1 = p1.add_run(status)
r1.font.size = Pt(10)
r1.bold = True
if '✓' in status:
set_cell_shading(cells[1], 'E2EFDA')
elif '△' in status:
set_cell_shading(cells[1], 'FFF2CC')
elif '✗' in status:
set_cell_shading(cells[1], 'FCE4EC')
p2 = cells[2].paragraphs[0]
r2 = p2.add_run(detail)
r2.font.size = Pt(9)
doc.add_paragraph()
# ─────────────────────────────────────────────
# 과제 1: 박미경
# ─────────────────────────────────────────────
add_eval_section(
doc, 1,
'ETC마케팅본부 목표 달성 DashBoard',
'대웅제약_ETC마케팅본부_마케팅기획팀', '박미경', '2190270',
'하루 4시간 이상 (적극 참여)',
[
('① 업무 규칙·요구사항 명확성',
'✓ 명확',
'사업기 목표달성, MBO시스템, 성공모델 확산/파생사례, 검증4단계 등 4가지 항목의 데이터를 주 1회 업데이트하고 '
'사업팀/품목/PM별 필터링하여 대시보드로 공유하는 명확한 프로세스가 존재함.'),
('② 현업 참여 의지',
'✓ 적극',
'하루 4시간 이상 적극 참여 가능으로 선택. 선정 기준(1주일 매일 6시간)에는 다소 부족하나, 적극적 의지 확인됨.'),
('③ 데이터 디지털화 여부',
'✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV 형태로 데이터 보유. 과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능. '
'다만 SF CRM 데이터 자동 연계 시 SF CRM팀과의 협업 필요.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라',
'—',
'☑ BI 대시보드 (시각화 대시보드 구현)\n'
'☑ LLM (결산 보고서 자동 작성)\n'
'☑ 노코드 워크플로우 n8n (데이터 자동 업데이트)\n'
'☐ SF CRM 연동 시 사내 서버/클라우드 필요 가능'),
('⑤ 목표 달성 기준',
'✓ 명확',
'- 주 3~5시간 수기 업데이트·검수 시간 → 자동화로 대폭 단축\n'
'- 대시보드 로딩시간 3~5초 → 개선\n'
'- AI 기반 결산 자동 작성으로 보고 편의성 증대'),
('⑥ 예상 효과',
'—',
'[정량적] 주 3~5시간 수작업 절감, 데이터 검수 시간 단축\n'
'[정성적] 데이터 정확성 향상, 사업부장/사업팀장/PM 보고 편의성 대폭 개선, 의사결정 속도 향상'),
('⑦ 리스크·제약사항',
'△ 일부',
'☑ 외부 시스템 연동 제한: SF CRM 데이터 자동 연계 시 SF CRM팀과의 협업 및 권한 조율 필요\n'
'☐ 방대한 누적 데이터 용량으로 인한 성능 이슈 가능'),
]
)
# ─────────────────────────────────────────────
# 과제 2: 김희영
# ─────────────────────────────────────────────
add_eval_section(
doc, 2,
'MR 거래처 채권현황 실시간 조회 웹앱',
'한올_마케팅기획본부_영업관리팀', '김희영', '200056',
'본부내 자체적으로 진행 (AX특공대 불필요)',
[
('① 업무 규칙·요구사항 명확성',
'✓ 명확',
'SAP 데이터 기반 채권현황(회전일 150일 이상) 조회 → 웹앱으로 MR에게 제공하는 명확한 요구사항.'),
('② 현업 참여 의지',
'✗ 불확실',
'"본부내 자체적으로 진행(AX특공대 불필요)"로 선택. '
'AX팀과의 적극적 소통·검증 참여 의지가 불확실함. 선정 기준(1주일 매일 6시간) 충족 어려움.'),
('③ 데이터 디지털화 여부',
'✓ 즉시 가능',
'웹앱 형태 요청. 과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능. '
'다만 SAP 시스템 접근 및 데이터 연동이 핵심 전제조건임.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라',
'—',
'☑ 웹앱 개발 (모바일 대응)\n'
'☑ 상용 API / 사내 서버 필요 (SAP 데이터 연동)\n'
'☐ AI 요소보다 시스템 개발·연동 성격이 강함'),
('⑤ 목표 달성 기준',
'✓ 명확',
'- 건당 10분 유관부서 문의 → 모바일 즉시 조회로 전환\n'
'- 매일 평균 5건 × 10분 = 50분/일, 주 250분 절감\n'
'- MR 및 내근직 본질업무 집중 환경 구축'),
('⑥ 예상 효과',
'—',
'[정량적] 주 250분(약 4.2시간) 업무시간 절감, 유관부서 문의 건수 제로화\n'
'[정성적] MR 영업현장 편의성 대폭 향상, 내근/외근 본질업무 집중도 개선'),
('⑦ 리스크·제약사항',
'✗ 높음',
'☑ 외부 시스템 연동 제한: SAP 시스템 연동이 필수이나, 영업부 SAP 사용 불가 환경\n'
'☑ AX 과제보다 IT 시스템 개발 과제에 가까움 (AI 활용 요소 미약)\n'
'☐ 참여 의지 불확실로 과제 진행 리스크'),
]
)
# ─────────────────────────────────────────────
# 과제 3: 김지숙
# ─────────────────────────────────────────────
add_eval_section(
doc, 3,
'CPS 지출보고 증빙 검토·승인 자동화',
'대웅제약_영업기획실_영업지원팀', '김지숙', '2190153',
'하루 4시간 이상 (적극 참여)',
[
('① 업무 규칙·요구사항 명확성',
'✓ 명확',
'CPS 시스템 내 상신문서 조회 → JPG 증빙파일 다운로드 → 증빙 적정성·CP 규정 준수 확인 → 승인/반려의 '
'명확한 검토 프로세스. 오류 판단 기준(촬영일자, 참석인원 대비 수량, 간이영수증 등)도 구체적.'),
('② 현업 참여 의지',
'✓ 적극',
'하루 4시간 이상 적극 참여 가능. 매일 7시간 해당 업무에 투입 중이므로 높은 참여 동기 확인됨.'),
('③ 데이터 디지털화 여부',
'✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV 및 이미지/스캔 파일 형태. 과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라',
'—',
'☑ OCR (증빙 이미지 인식·판독)\n'
'☑ LLM (이상 문서 자동 선별·규정 준수 검증)\n'
'☑ 노코드 워크플로우 n8n (일괄 처리 자동화)\n'
'☐ CPS 시스템 연동 필요 시 사내 서버 필요'),
('⑤ 목표 달성 기준',
'✓ 명확',
'- 일 1,500건 × 건당 3분 수작업 → 자동 인식·선별로 대폭 단축\n'
'- 매일 7시간 → 이상 문서만 집중 검토로 업무시간 80%+ 절감 기대\n'
'- 오류 탐지율 향상 (사람 육안 → AI 자동 탐지)'),
('⑥ 예상 효과',
'—',
'[정량적] 일 7시간 → 1~2시간으로 단축 (약 70~85% 절감), 월 30,000건 처리 속도 대폭 향상\n'
'[정성적] 오류 탐지 정확도 향상, 승인 지연 리스크 감소, 영업현장 지급 일정 안정화'),
('⑦ 리스크·제약사항',
'△ 일부',
'☑ 개인정보 규제: 민감한 개인정보 포함 데이터 (주의 필요)\n'
'☑ 외부 시스템 연동 제한: CPS 시스템과의 연동이 필요할 수 있음\n'
'☐ 증빙 이미지 품질에 따른 OCR 정확도 변동 가능'),
]
)
# ─────────────────────────────────────────────
# 과제 4: 박지현
# ─────────────────────────────────────────────
add_eval_section(
doc, 4,
'ETC 로컬 스타 산출 자동화',
'대웅제약_영업기획실_영업지원팀', '박지현', '2230551',
'하루 2~3시간 (다른 업무 병행, 제한적 참여)',
[
('① 업무 규칙·요구사항 명확성',
'✓ 매우 명확',
'4단계 프로세스(실적 데이터 기초 작업 → 스타 파일 반영·검증 → 예외·소급 금액 반영 → 대상자 확정·리스트업)가 '
'매우 구체적. VLOOKUP/SUMIFS 등 엑셀 함수 기반 로직이 명확하게 정의되어 있음.'),
('② 현업 참여 의지',
'△ 제한적',
'"하루 2~3시간, 다른 업무 병행, 제한적 참여" 선택. '
'선정 기준(1주일 매일 6시간)에 크게 미달. 과제 진행 시 소통 시간 확보 협의 필요.'),
('③ 데이터 디지털화 여부',
'✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV 형태. 과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능. '
'다만 인사팀(영업부 담당자별 배치일자)과의 협업 필요.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라',
'—',
'☑ 노코드 워크플로우 n8n (엑셀 자동 가공·매핑)\n'
'☐ AI 요소보다 RPA/자동화 성격이 강함\n'
'☐ 복잡한 엑셀 로직의 프로그래밍 전환 필요'),
('⑤ 목표 달성 기준',
'✓ 명확',
'- 1일 8시간 수작업 → 원클릭 자동화로 획기적 단축\n'
'- 직전 3개월 파일 반복 작업 제거\n'
'- 10개 엑셀 파일 연동 자동화'),
('⑥ 예상 효과',
'—',
'[정량적] 월 8시간+ 수작업 시간 절감, 파일 간 반복 작업 제거\n'
'[정성적] 수기 작업 오류 감소, 담당자 변경 시 업무 연속성 확보'),
('⑦ 리스크·제약사항',
'△ 일부',
'☑ 타부서 협업: 인사팀 데이터(영업부 담당자별 배치일자) 확인 필요\n'
'☐ 참여 시간 제한적(2~3시간)으로 과제 일정 지연 리스크\n'
'☐ 복잡한 엑셀 로직 자동화 시 예외 케이스 처리 필요'),
]
)
# ─────────────────────────────────────────────
# 과제 5: 김진우(정신영) - Emma 메일링
# ─────────────────────────────────────────────
add_eval_section(
doc, 5,
'Emma 메일링 업그레이드 (해외 매체 기사 솔팅·발송)',
'엠서클_하이닥사업부_하이닥팀', '김진우(정신영)', '01534',
'진행 상황에 따라 팀장님과 논의 후 시간 조정 예정',
[
('① 업무 규칙·요구사항 명확성',
'△ 일부 애매',
'해외 매체 약 20여개 기사 솔팅 후 이메일 발송이라는 큰 틀은 있으나, '
'"선정 기준에 따른 기사 선별" 기준이 구체적이지 않음. 기사 선별 기준, UI 개편 범위 등 추가 정의 필요.'),
('② 현업 참여 의지',
'△ 불확실',
'"진행 상황에 따라 팀장님과 논의 후 시간 조정 예정"으로 기재. '
'선정 기준(1주일 매일 6시간) 충족 가능성 불확실. 사전에 AI팀 팀장님께 공유한 점은 긍정적.'),
('③ 데이터 디지털화 여부',
'✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV, 텍스트, 정형 DB 형태. 과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라',
'—',
'☑ LLM (기사 선별·요약·번역)\n'
'☑ 노코드 워크플로우 n8n (크롤링·메일링 자동화)\n'
'☑ 상용 API (크롤링, 이메일 발송)\n'
'☐ IT 추진팀(기존 emma 개발팀) 협업 필요'),
('⑤ 목표 달성 기준',
'✓ 명확',
'- 기자당 약 30분 → 메일링 발송 시 5분 이내 (약 83% 단축)\n'
'- 기사 스크롤링 약 1,000여개 자동 처리'),
('⑥ 예상 효과',
'—',
'[정량적] 기자당 25분 절감, 기사 1,000여개 자동 스크리닝·솔팅\n'
'[정성적] 기사 선별 품질 향상, UI 개편으로 사용자 경험 개선'),
('⑦ 리스크·제약사항',
'△ 일부',
'☑ 외부 시스템 연동 제한: 기존 emma 시스템(IT 추진팀 개발)과의 연동·개편 필요\n'
'☐ 기사 선별 기준의 명확한 정의 필요 (담당자 "감"에 의존 가능성)\n'
'☐ 닥터빌 홈페이지 내 페이지 제작 옵션 → 범위 확대 리스크'),
]
)
# ─────────────────────────────────────────────
# 과제 6: 김진우(정신영) - 논문 기사 자동화
# ─────────────────────────────────────────────
add_eval_section(
doc, 6,
'최신연구 논문 기사 제작 자동화',
'엠서클_하이닥사업부_하이닥팀', '김진우(정신영)', '01534',
'진행사항 확인 후 팀장님과 논의하여 시간 조정 예정',
[
('① 업무 규칙·요구사항 명확성',
'△ 일부 애매',
'과거 1차 제작 경험이 있으나, 담당자 퇴사로 홀딩 상태. '
'업그레이드 요건이 구체적이지 않으며, 기존 시스템 상태 파악이 선행되어야 함.'),
('② 현업 참여 의지',
'△ 불확실',
'"진행사항 확인 후 팀장님과 논의하여 시간 조정 예정"으로 기재. '
'선정 기준(1주일 매일 6시간) 충족 가능성 불확실.'),
('③ 데이터 디지털화 여부',
'✓ 즉시 가능',
'텍스트, 정형 DB 형태. 과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능. 논문 크롤링 데이터 100여개 이상.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라',
'—',
'☑ LLM (논문 요약·기사 작성)\n'
'☑ 상용 API (논문 크롤링)\n'
'☐ 하이닥 CMS 연동 필요'),
('⑤ 목표 달성 기준',
'✓ 명확',
'- 기사 1건당 4시간 → 1시간 이내 (75% 단축)\n'
'- 최신연구 논문 최근 1주일 내 100여개 이상 자동 크롤링·선별'),
('⑥ 예상 효과',
'—',
'[정량적] 건당 3시간 절감, 기사 발행 속도 및 발행량 대폭 증가\n'
'[정성적] 최신 연구 트렌드 신속 반영, 기사 품질 일관성 확보'),
('⑦ 리스크·제약사항',
'△ 일부',
'☑ 기존 담당자 퇴사로 기술 인수인계 이슈 (기존 시스템 상태 파악 필요)\n'
'☑ 외부 시스템 연동: 하이닥 CMS 내 기사 발행 연동 필요\n'
'☐ AI 생성 기사의 의료 정보 정확성 검증 체계 필요'),
]
)
# ─────────────────────────────────────────────
# 과제 7: 이승민
# ─────────────────────────────────────────────
add_eval_section(
doc, 7,
'처방마감자료 생성 및 메일 발송 자동화',
'대웅제약_영업기획실_영업지원팀', '이승민', '2240556',
'하루 2~3시간 (다른 업무 병행, 제한적 참여)',
[
('① 업무 규칙·요구사항 명확성',
'✓ 매우 명확',
'6단계 프로세스가 상세하게 기술됨: DCM 데이터 다운로드·검증 → 약가목록집 VLOOKUP(3차) → '
'회전관리장 조직 VLOOKUP → N/A 건 정리·메일 발송 → 재매핑 → 자동 메일 발송. '
'BIO 중복제외리스트 생성도 명확.'),
('② 현업 참여 의지',
'△ 제한적',
'"하루 2~3시간, 다른 업무 병행, 제한적 참여" 선택. '
'선정 기준(1주일 매일 6시간)에 크게 미달. 월 1회 업무이므로 집중 참여 기간 조율 가능성은 있음.'),
('③ 데이터 디지털화 여부',
'✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV, 사내 시스템 데이터. 과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 가능. '
'처방마감자료 25만행+, 회전관리장 20만행 이하의 대용량 데이터.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라',
'—',
'☑ 노코드 워크플로우 n8n (데이터 매핑·메일 발송 자동화)\n'
'☐ AI 요소보다 RPA/자동화 성격이 강함 (VLOOKUP 자동화, 메일 발송)\n'
'☐ 대용량 데이터 처리를 위한 서버 필요 가능'),
('⑤ 목표 달성 기준',
'✓ 명확',
'- 월 4시간+ 수작업 → 자동 매핑·메일 발송으로 대폭 단축\n'
'- VLOOKUP 1시간+ → 자동 매핑으로 수분 이내 처리\n'
'- 신규처 요청 메일 자동화, BIO 중복제외리스트 자동 생성'),
('⑥ 예상 효과',
'—',
'[정량적] 월 4시간+ 절감, VLOOKUP 매핑 시간 90%+ 단축, PC 자원 점유 해소\n'
'[정성적] 처방마감자료 정확성 확보, 처방·DCM 마감 동시 진행 시 병목 해소, 재작업 최소화'),
('⑦ 리스크·제약사항',
'△ 일부',
'☑ 개인정보 규제: MR 사번 등 개인정보 포함\n'
'☑ 사내 시스템 연동: 영업 DCM, 약가목록집, 회전관리장 등 사내 시스템 데이터 접근 필요\n'
'☐ 참여 시간 제한적(2~3시간)으로 과제 일정 지연 가능'),
]
)
# ─────────────────────────────────────────────
# 과제 8: 백송이
# ─────────────────────────────────────────────
add_eval_section(
doc, 8,
'매출 대시보드 제작 (통합 데이터 시각화)',
'디엔컴퍼니_재무기획실_전략기획팀', '백송이', '2500685',
'하루 4시간 이상 (적극 참여)',
[
('① 업무 규칙·요구사항 명확성',
'△ 일부 애매',
'"아직 정형화된 틀이 없는 상태로 신규 구축을 계획"이라고 명시. '
'각 팀(전략기획팀, RPM, ME)의 데이터 취합·시각화라는 방향은 있으나, '
'지표 정의·대시보드 구조 등 구체적 요구사항 정의가 선행되어야 함.'),
('② 현업 참여 의지',
'✓ 적극',
'하루 4시간 이상 적극 참여 가능. 주 12시간을 해당 업무에 투입 중이므로 높은 참여 동기 확인됨.'),
('③ 데이터 디지털화 여부',
'✓ 즉시 가능',
'Excel/CSV 형태. 과제 선발 후 관리 파일 및 예상 결과 폼 공유 예정. '
'다만 조직별 포맷·기준이 상이하여 데이터 표준화 작업이 선행 필요.'),
('④ 예상 AI Tool·인프라',
'—',
'☑ BI 대시보드 (매출 데이터 시각화)\n'
'☑ LLM (데이터 정합성 검증·지표 자동 산출)\n'
'☑ 노코드 워크플로우 n8n (데이터 자동 취합·가공)'),
('⑤ 목표 달성 기준',
'△ 구체화 필요',
'- 주 12시간 수작업 취합·가공 → 자동화로 단축 (구체적 목표 수치 미기재)\n'
'- 지표 정의 일관성 확보\n'
'- 신규 구축이므로 단계적 목표 설정 필요'),
('⑥ 예상 효과',
'—',
'[정량적] 주 12시간 데이터 취합·가공 시간 절감, 보고 속도 단축\n'
'[정성적] 지표 일관성 확보, 담당자 의존도 감소, 실행 전환 속도 향상, 통합 데이터 기반 의사결정 체계 구축'),
('⑦ 리스크·제약사항',
'△ 일부',
'☐ 다부서 데이터 통합 필요 (영업부, ME팀, 전략기획팀 등 조직별 포맷 상이)\n'
'☐ 요구사항 미확정 상태에서 범위 확대 리스크 (scope creep)\n'
'☐ 신규 구축이므로 기대 수준 조율 필요'),
]
)
# ── 종합 요약 테이블 ──
doc.add_page_break()
doc.add_heading('종합 평가 요약', level=1)
summary_table = doc.add_table(rows=9, cols=9)
summary_table.style = 'Light Grid Accent 1'
summary_table.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
headers = ['과제', '① 규칙 명확성', '② 참여 의지', '③ 데이터 준비', '④ AI Tool', '⑤ 목표 기준', '⑥ 예상 효과', '⑦ 리스크']
for i, h in enumerate(headers):
cell = summary_table.rows[0].cells[i]
cell.text = ''
p = cell.paragraphs[0]
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
run = p.add_run(h)
run.bold = True
run.font.size = Pt(8)
set_cell_shading(cell, '2E75B6')
run.font.color.rgb = RGBColor(0xFF, 0xFF, 0xFF)
summary_data = [
['1. 박미경\nDashBoard', '✓', '✓', '✓', 'BI/LLM/n8n', '✓', '높음', '△'],
['2. 김희영\n채권조회', '✓', '✗', '✓', '웹앱/API', '✓', '중간', '✗'],
['3. 김지숙\n증빙검토', '✓', '✓', '✓', 'OCR/LLM/n8n', '✓', '매우 높음', '△'],
['4. 박지현\n스타산출', '✓', '△', '✓', 'n8n/RPA', '✓', '높음', '△'],
['5. 김진우\n메일링', '△', '△', '✓', 'LLM/n8n/API', '✓', '중간', '△'],
['6. 김진우\n논문기사', '△', '△', '✓', 'LLM/API', '✓', '중간', '△'],
['7. 이승민\n처방마감', '✓', '△', '✓', 'n8n/RPA', '✓', '높음', '△'],
['8. 백송이\n매출대시보드', '△', '✓', '✓', 'BI/LLM/n8n', '△', '높음', '△'],
]
for row_idx, row_data in enumerate(summary_data, 1):
for col_idx, val in enumerate(row_data):
cell = summary_table.rows[row_idx].cells[col_idx]
cell.text = ''
p = cell.paragraphs[0]
p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
run = p.add_run(val)
run.font.size = Pt(8)
if col_idx > 0:
if val == '✓' or val == '매우 높음':
set_cell_shading(cell, 'E2EFDA')
elif val in ('△', '중간'):
set_cell_shading(cell, 'FFF2CC')
elif val == '✗':
set_cell_shading(cell, 'FCE4EC')
elif val == '높음':
set_cell_shading(cell, 'E2EFDA')
# ── 종합 의견 ──
doc.add_paragraph()
doc.add_heading('종합 의견', level=2)
opinions = [
('과제 3 (김지숙 - 증빙 검토 자동화)',
'가장 높은 선정 적합도. 업무 규칙 명확, 적극적 참여 의지, OCR·LLM 등 AI 활용도 높음, '
'일 1,500건 대량 처리로 효과가 극대화됨. 개인정보 포함에 대한 보안 대책 수립 필요.'),
('과제 1 (박미경 - 목표 달성 DashBoard)',
'높은 선정 적합도. 명확한 프로세스와 적극적 참여 의지. BI 대시보드 + LLM 결산 자동 작성 조합으로 AI 활용 가치 높음. '
'SF CRM 연동 범위 사전 확정 필요.'),
('과제 4 (박지현 - 로컬 스타 산출)',
'업무 로직이 매우 명확하여 자동화 적합. 다만 참여 시간(2~3시간) 제한적이며, AI보다 RPA 성격이 강함. '
'참여 시간 확대 협의 후 선정 권장.'),
('과제 7 (이승민 - 처방마감자료)',
'업무 로직 매우 명확, 대용량 데이터 처리 자동화 효과 큼. 참여 시간 제한적(2~3시간)이나 월 1회 업무이므로 '
'집중 기간 조율 가능. 개인정보 보안 대책 수립 필요.'),
('과제 8 (백송이 - 매출 대시보드)',
'적극적 참여 의지와 높은 효과 기대. 다만 요구사항이 아직 미확정 상태이므로 '
'요건 정의 워크숍 후 착수 권장. 신규 구축 특성상 범위 관리 중요.'),
('과제 5, 6 (김진우 - 메일링/논문기사)',
'두 과제 모두 LLM 활용 가치는 있으나, 참여 의지가 불확실하고 요구사항 구체화 필요. '
'과제 6은 기존 시스템 상태 파악이 선행되어야 함. 참여 시간·요건 확정 후 재검토 권장.'),
('과제 2 (김희영 - 채권현황 조회)',
'참여 의지 불확실(AX특공대 불필요 기재), AI 활용 요소 미약(IT 시스템 개발 성격), '
'SAP 연동 제약 등으로 AX 과제 선정 부적합. IT 개발 과제로 별도 검토 권장.'),
]
for title, opinion in opinions:
p = doc.add_paragraph()
run_t = p.add_run(f'■ {title}: ')
run_t.bold = True
run_t.font.size = Pt(10)
run_o = p.add_run(opinion)
run_o.font.size = Pt(10)
base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
output_path = os.path.join(base_dir, 'outputs', '20260223.doc')
os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True)
doc.save(output_path)
print(f'Report saved: {output_path}')

BIN
과제 평가 방법/outputs/20260223.doc Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
과제 평가 방법/outputs/20260223_report.doc Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
과제 평가 방법/outputs/20260223_report_10.doc Normal file
View File

Binary file not shown.

BIN
과제 평가 방법/outputs/20260223_report_10.docx Normal file
View File

Binary file not shown.

60
과제 평가 방법/prompt/PROMPT_20260223 Normal file
View File

@@ -0,0 +1,60 @@
## **4) 과제 선정 기준 체크리스트**
접수된 과제는 아래 7가지 기준으로 선정 여부를 판단합니다.
### **① 업무 규칙과 요구사항이 명확한가?**
**✓ 명확함 :** 명확한 로직이 있어 개발 가능
**✗ 애매함 :** 담당자의 "감"이나 노하우가 중요함 (반려 또는 AI 모델 학습 필요)
### **② 현업의 참여 의지가 있는가?**
※ 선정 시 1주일간 매일 6시간 이상 AX팀과 소통하며 결과물을 함께 검증해야 합니다.
**✓ 적극 참여 가능**   /   **✗ 적극 참여 불가능**
### **③ 데이터가 디지털화되어 있어 즉시 착수 가능한가?**
**✓ 예 :** 데이터 바로 사용 가능
**✗ 아니요 :** 데이터 보안, 접근 권한 등의 문제로 타부서와 소통 필요 및 시간 지연
### **④ 예상되는 사용 AI Tool · 인프라는 무엇인가?**
☐ 노코드 워크플로우 (n8n)       ☐ NotebookLM
☐ 상용 API 사용                     ☐ LLM
☐ OCR                                 ☐ 음성인식
☐ 예측 모델                          ☐ BI 대시보드
☐ 클라우드 필요                     ☐ 사내 서버 필요
### **⑤ AX 전환 후 목표 달성 기준이 명확한가?**
**예시 수치 :**
- 업무시간 30% 단축
- 오류율 10% → 3% 감소
- 월 처리량 2배 증가
- 비용 30% 감소
- 응답시간 2분 → 30초
### **⑥ 성공 시 예상되는 효과 (정량 · 정성적)는 무엇인가?**
| **구분** | **항목** |
| --- | --- |
| **정량적 효과** | 연간 절감 비용 (원 단위) / 인력 대체 시간 / 매출 증가 예상 |
| **정성적 효과** | 고객 만족도 향상 / 내부 만족도 개선 / 리스크 감소 / 컴플라이언스 대응 |
### **⑦ 리스크 및 제약사항이 있는가?**
☐ 개인정보 규제
☐ 법적 이슈
☐ 외부 시스템 연동 제한
☐ 예산 제한

172
과제 평가 방법/resources/inputs/20260223.csv Normal file
View File

@@ -0,0 +1,172 @@
타임스탬프,소속,신청자 이름,사번,과제 수행 기간 중 할애 가능한 시간을 선택해주세요.,(As-Is) 해결하고자 하는 현재 업무에 대해 설명해주세요. ,현재 업무에서 문제점(Pain Point)은 무엇인가요?,하루 평균 할애하는 소요 시간을 알려주세요.,업무 진행 중 협업이 필요한 부서가 있나요? (선택사항),필요한 데이터는 어떤 형태인가요?,필요한 데이터가 준비되어 있는지 선택해주세요.,샘플 데이터가 있다면 파일을 첨부해주세요. (선택사항) ,1회 작업 시 처리되는 데이터 건수를 작성해주세요.,활용할 데이터에 민감한 개인정보가 포함되어 있나요?,(To-Be) AX 전환 후 희망하는 결과를 작성해주세요.,결과의 원하는 형태를 선택해주세요.,예상 결과에 대해 화면 제공이 가능한 경우는 파일을 첨부해주세요. (선택사항),추가로 요청하고 싶은 사항이 있다면 자유롭게 작성해주세요. (선택사항)
2.19.2026 10:11:08,대웅제약_ETC마케팅본부_마케팅기획팀,박미경,2190270,하루 4시간 이상 (적극 참여),"[ETC마케팅본부 목표 달성 DashBoard]
1. 마케팅 PM의 본질업무자 마케팅의 작동원리인
'사업기 목표달성, MBO시스템, 성공모델 확산/파생사례, 검증4단계(성공모델)' 4가지 항목을
2. 주 1회(주차별/월 마감 시) 데이터 수기 업데이트 중이며,
3. 이를 사업팀/품목/PM별 필터링하여 현황파악하실 수 있도록 엑셀 대시보드 형태로 공유드리고 있습니다.","1. 작업 시간 단축의 필요성
데이터 RAW를 수기로 업데이트하고 검수하다보니 주 1회 2-3시간의 공수가 들고 있습니다.
또한 수기로 확인한 데이터와 대시보드의 수치가 상이할 경우, 이를 검토하는 시간도 추가적으로 소요됩니다.
2. 사용자 보고 편리성 증대
현재는 필요한 데이터를 선택하면, 가공된 양식 틀에 데이터 수치가 반영되는 형태로 조회됩니다.
이를 보고 사업부장/사업팀장/PM이 수기로 목표 달성 현황을 작성중인지라,
AI가 대신 결산을 작성해주는 자동화의 필요성도 느끼고 있습니다.
3. 방대한 데이터 간소화
몇개년치의 데이터를 누적관리중인지라 용량이 상당히 방대합니다.
이에 따라 대시보드 업데이트 시 로딩시간이 3-5초 정도 소요됩니다.",주 3-5시간 (데이터 검수시간 포함),SF CRM 데이터 자동화 연계 시 - SF CRM팀,Excel / CSV,예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능),https://drive.google.com/open?id=1q1zXK4JRDhdhFV4jCgh_zJM6lXloA7Z5,"1개 파일, 10개 이상 시트 연동 (파일 첨부)",미포함,"- 사업부/사업팀/품목(복수선택)/PM 선택 시 결산보고를 자동으로 작성
- 사업부/사업팀 결산 시 집중품목을 자동으로 선별하여 상단에 핵심 성과 자동 정리
- 데이터를 각 사이트별 자동으로 연동하여 수기 업데이트 자동화
- 평가 결과를 종합하여 선택한 데이터 내 순위(사업팀/PM/품목) 제공","대시보드, 챗봇",https://drive.google.com/open?id=1chWZgQB8qk2LVlo7Af8gy3CX-6p6Tjp8,"선택한 데이터의 핵심성과 상단에 도출되고
잘한점/개선할 점이 자동으로 작성되도록,
그 아래에 수치적인 결과들이 시각화되도록 구현하고 싶습니다.."
2.19.2026 14:03:44,한올_마케팅기획본부_영업관리팀,김희영,200056,본부내 자체적으로 진행(AX특공대 불필요)," MR의 거래처 채권현황(회전일 150일이상) 실시간 문의에 대하여
▶ 유관부서에서 SAP확인을 통한 실시간응대","MR이 영업현장에서 필요한 실시간 데이터들을 유관부서를 통해야만 확인이 가능함(영업부는 SAP사용이 불가능하고, 영업현장에서 PC사용이 용이하지 못함) 이로인해 내근/외근 모두 본질업무에 집중할수 있는 환경이 안되어 업무효율성이 떨어짐.","건당 10분, 매일 평균 5건(50분), 1주일 총 250분",없음,웹앱,예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능),,.,미포함,개발된 웹앱을 통하여 MR이 영업현장에서 직접 모바일로 간편하게 본인거래처 들에 대한 채권확인이 가능,웹앱,,
2.19.2026 17:22:41,대웅제약_영업기획실_영업지원팀,김지숙,2190153,하루 4시간 이상 (적극 참여),"26년 2월 말부터 CPS 지출보고 시스템 내
영업부 법인카드(방문디테일) 사용내역 최종 검토·승인 역할을 신규 수행 예정임.
영업부에서 상신한 문서에 대해
증빙 적정성 및 CP 규정 준수 여부를 확인 후 승인 또는 반려 처리함
(CPS 접속 → 결재요구함 → 상신문서 조회 → JPG 증빙파일 다운로드 및 확인 → 승인/반려)
예상 검토 규모는 일 평균 약 1,500건 / 월 평균 약 30,000건 이상이며
문서 1건당 첨부된 증빙 이미지(jpg, 1~3개)를
건별 다운로드 후 개별 확인하는 과정에서 가장 많은 시간이 소요되고 있음. (건당 약 3분 소요)","1.수작업 기반 검수 구조
- 1개 문서당 첨부된 증빙 이미지(jpg, 최소 1~최대 3개)를 건별 다운로드 후 개별 확인
- 시스템 내 미리보기·자동 판독 기능 부재
2. 업무 시간 과다 소요
- 단순 다운로드/확인 작업에 검수 시간 상당 부분 소모
- 승인 지연 시 영업 현장 지급 일정 영향 가능
3. 오류 탐지 효율 저하
- 사람이 일일이 확인하는 구조 → 오류를 자동 탐지하지 못함
▸ 촬영일자 불일치
▸ 참석인원 대비 수량 과다 또는 미달
▸ 세부내역이 확인되지 않는 간이영수증 첨부 여부","매일 7시간, 1주일 총 35시간 소요 (비용 마감일정에 따라 비주기적)",,"Excel / CSV, 이미지 / 스캔 파일",예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능),,1회 처리시 이미자파일 최소 1개-최대3개 ,포함,"- 수작업 중심 구조에서 자동화 구조로 전환
- 증빙 이미지 인식하여 일괄 확인 기능 구현으로 다운로드 작업 최소화
- 이상 문서 자동 선별을 통해 검수 집중도 향상 및 승인 처리 속도 개선","파일 형태: Excel, CSV, Word 등",,
2.19.2026 17:47:00,대웅제약_영업기획실_영업지원팀,박지현,2230551,"하루 2~3시간 (다른 업무 병행, 제한적 참여)","매월 대략 10개 엑셀 파일을 활용하여 같은 작업을 반복적으로 하고 있음.
하기 구체적인 프로세스 공유 드립니다.
<ETC 로컬 스타 산출 단계별 프로세스>
1. 실적 데이터 기초 작업 (필터링 및 제외)
제외 품목 분류: 실적 파일에서 '원내 제외 품목' 및 '구분3(1, 6, 7, 8번 데이터)'을 추출하여 별도 시트 구성.
담당자별/사무소별 제외 품목 합계 산출: 합계: (원내 + 시지/메디웰 + 수금)
최종 실적: 위 합계에서 '원내 제외 품목' 실적을 차감하여 산출 (ex.AG = AE - AF)
과거 데이터 작업: 최근 2개월치 파일도 위와 동일한 방식으로 작업 진행
2. 스타 파일 반영 및 검증
실적 매칭: 사번 기준(VLOOKUP/SUMIFS)으로 당월 및 전월/전전월 최종 실적을 스타 파일에 반영
데이터 검증: 담당자 퇴사 등으로 인한 불일치를 방지하기 위해 사번 기준 합계 금액 재확인
기준점 조정: 원내 제외 품목만큼 기존 '기준점'에서 해당 금액을 차감하여 최종 반영 기준점 확정
3. 예외 및 소급 금액 반영
당월 예외: 처방실적 파일에서 특정 품목(렉사프로, 한올 등) 데이터를 취합 후, '스타 제외 품목'을 걸러낸 순수 간납가 합계를 산출하여 반영
이전월 소급: 과거 예외년월 데이터를 추출하여 동일한 방식으로 제외 품목 필터링 후, 사번별 간납가 합계를 소급분으로 반영
4. 대상자 확정 및 최종 리스트업
대상자 구분: '주요항목관리장'의 로컬 소장 명단과 대조
명단에 있으면 '3.제외', 없으면 '1.대상'으로 분류
데이터 정렬: 대상자 여부 → 순위 → 점수 순으로 정렬 후 제외자는 서식(회색) 처리
최종 결과: 수상이력을 비고란에 반영하고, 상위 5명을 추출하여 [출력] 시트에 작성","예를 들어 당월 스타를 산출하게 될 경우, 직전 3개월 '최종실적' 각 파일에 동일한 작업을 수행해야 하므로, 불필요한 수작업이 발생함.",1일 기준 8시간 소요,인사팀(영업부 담당자별 배치일자 확인 필요),Excel / CSV,예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능),https://drive.google.com/open?id=17V9yzJS6JRBKxQzqqKWkj774uinwxQN0,"로컬부에 한하여, 1파일 당 10,237여개 데이터(ex.거래처별 실적) 활용",영업부 담당자별 배치일자 확인이 필요합니다.,원클릭 자동화를 통해 각 파일별로 수작업 해야 하는 시간을 획기적으로 축소,"파일 형태: Excel, CSV, Word 등",,
2.20.2026 9:00:04,엠서클_하이닥사업부_하이닥팀,김진우(정신영),01534,진행 상황에 따라 팀장님과 논의 후 시간 조정 예정,Emma 메일링 업그레이드: 해외 매체 약 20여개 기사 솔팅 후 이메일 발송,"1. 주요 매체 추가 필요
2. 현재 방식 : 단순 크롤링
개선 방식 : 선정 기준에 따른 기사 선별 후 발송 / UI 개편 / 기사 요약",각 기자당 약 30분(메일링 발송 시 5분 내 종료 기대),IT 추진팀: 기존 emma 개발팀,"Excel / CSV, 텍스트, 정형 DB, 이메일이 아닌 닥터빌 홈페이지 내 페이지 제작으로도 고려 중",예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능),,기사 스크롤링 약 1000여 개 예상,미포함,https://docs.google.com/spreadsheets/d/1P2x7G68q_62icx-rPFbnk0JP2SIMt4MNwxQFw-FvMWc/edit?gid=1273546951#gid=1273546951,"파일 형태: Excel, CSV, Word 등, 메일링/닥터빌 내 페이지",,하이닥 정신영 팀장님이 AI 팀장님 및 박대희님께 사전 공유드린 내용입니다.
2.20.2026 9:16:03,엠서클_하이닥사업부_하이닥팀,김진우(정신영),01534,진행사항 확인 후 팀장님과 논의 하여 시간 조정 예정,최신연구 논문 기사 제작 자동화,"과거 1차 제작 후, 사용하다가 업그레이드 추진 중 관련 AI 추진팀 담당자 퇴사로 홀딩",기사 한 건 당 약 4시간 소요 > AI 툴 제작 시 1시간 이내 예상,,"텍스트, 정형 DB",예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능),https://drive.google.com/open?id=1HVQrUYblzpFpLtOP7L4w9Jz-C6BvzYZU,최신연구 논문 최근 1주일 내 100여 개 이상 크롤링,미포함,최신연구 논문 기사 발행 ,"대시보드, 하이닥 CMS 내 기사 발행",https://drive.google.com/open?id=1FZYmLVDHID0LZJBe3X7VJCNBNK0PCKY3,이미 기존에 진행되었던 내용으로 업그레이드가 필요한 상황입니다. 하이닥 정신영 팀장님이 AI 추진팀 팀장님께 1차로 말씀드렸다고 전달 받았습니다.
2.20.2026 10:44:01,대웅제약_영업기획실_영업지원팀,이승민,2240556,"하루 2~3시간 (다른 업무 병행, 제한적 참여)","[처방마감자료 생성 및 메일 발송]
1. 영업 DCM 데이터 다운로드 후 검증 (검증 방법 명확함)
2. 처방약호 기준으로 약가목록집에서 기준품명과 단가 VLOOKUP (1차: 제약 약가목록집_평가시트 / 2차: BIO 약가목록집 / 3차: 제약 약가목록집_비평가시트)
3. KEY(판매처코드&시퀀스) 기준으로 회전관리장에서 조직 VLOOKUP (구분, 사업부, 사무소, 사번, 담당자, 사업자번호)
* 해당 단계에서 많은 시간 소요 (약 1시간 이상)
4. #N/A 뜨는 건 엑셀 정리하여 회전관리장 담당자에게 신규처 요청 (메일 발송)
5. 최종 회전관리장이 공유되면 다시 3번 작업 수행
* 해당 단계에서 많은 시간 소요 (약 1시간 이상)
6. 자동 메일 발송
[BIO 중복제외리스트 생성 및 메일 발송]
1. 처방마감자료가 완성되면 베아제F 품목과 베아렌, 레보플록사신 품목 각각 파일을 생성
- 처방약호 기준으로 VLOOKUP 하여 각 파일에 붙여넣기
2. BIO 담당자들에게 메일 발송","어렵거나 복잡한 업무는 아니지만 엑셀 가공 과정에서 시간이 과도하게 소요되는 업무입니다.
KEY 기준으로 조직을 매핑하는 과정에서 방대한 데이터를 VLOOKUP으로 처리하다 보니 최소 1시간 이상이 소요되며, 작업이 완료될 때까지 PC 자원이 점유되어 다른 업무를 병행하기 어렵습니다. 또한 신규 거래처 반영 후 재매핑까지 포함하면 전체 소요 시간이 2시간 이상으로 증가합니다.
처방마감자료는 평가자료 및 BIO 실적 반영에 직결되는 핵심 데이터로, 정확성이 반드시 확보되어야 하며 처리 속도 또한 빠를수록 업무 효율 측면에서 유리합니다.
특히 처방마감과 DCM(도매) 마감이 겹치는 경우, 해당 작업이 병목이 되어 두 업무 모두 일정 지연 가능성이 높습니다. 따라서 반복·대량 매핑 업무의 자동화/AI 적용을 통해 처리 시간을 단축하고, 재작업을 최소화할 필요가 있습니다.","월 1회, 약 4시간 이상",,"Excel / CSV, 사내 시스템",예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능),,1. 처방마감자료 : 25만행 이상 / 2. 회전관리장 : 20만행 이하,개인정보 (MR 사번),"처방마감자료에 영업부 조직 및 기준품명, 단가를 자동으로 매핑하고, 담당자들에게 자동 메일 발송","파일 형태: Excel, CSV, Word 등",https://drive.google.com/open?id=1MSrodgYxKSjbARACbHki4uAme5pWYEy7,
2.20.2026 15:49:34,디엔컴퍼니_재무기획실_전략기획팀,백송이,2500685,하루 4시간 이상 (적극 참여),"매출 대시보드 제작과 관련된 업무를 진행하고 싶습니다.
현재 매출 및 마케팅 관련 자료는 영업부, ME팀, 전략기획팀에서 개별적으로 관리하고 있으며,
조직별로 관리 목적과 포맷이 상이하여 통합된 대시보드 구조가 없는 상태입니다.
* 각 팀 관리 자료 개별 수령
- 전략기획팀 : 매출현황, 품목별 매출 현황 분석표, 신규오픈처
- RPM : 매출현황, 소규모 세미나 내역 등
- ME : D2D 유효성 데이터(세미나 전/후 거래처 매출비교), 브랜드별/품목별 구분 재정리","현재는 통합 데이터 구조가 없어 매월 각 팀에서 재정렬 및 재 가공한 후 개별 차트 및 테이블을 생성하는 방식으로 운영되고 있습니다.
1. 데이터 취합 및 정합성 검증에 과도한 시간 소요
- 조직별로 포맷과 기준이 상이하여 매월 수작업 정렬 및 재가공이 필요
- RAW DATA의 양식 기준이 달라 기준 별 재산정 등 반복 검증 발생
2. 지표 정의의 일관성 부족
- 네트워크 진입률, 신규처 기준, D2D 성장률 계산 방식이 파일마다 달라 매월 재정의 및 수동 계산이 필요
- 동일 데이터를 여러 번 가공하는 비효율 구조
3. 반복 업무의 구조적 고착화
- 매월 동일한 데이터 취합·정리·차트 작성 업무가 반복됨
- 업무 숙련도에 의존적이며, 담당자 변경 시 리스크 발생 가능
현재 각 사업부에서 다양한 데이터 기반 관리 요구가 증가하고 있고,
통합 대시보드 및 시각화된 자료의 부재로 매월 매출 분석 시 데이터 취합, 정리, 재가공에 상당한 시간이 소요되고 있습니다.
이에 따라 보고 속도 및 실행 전환 속도를 단축할 수 있는 구조 개선이 시급한 상황입니다.","전략기획팀 기준 1주일 약 12시간, 일 평균 2.5시간 소요",,Excel / CSV,예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능),,,미포함,AX 전환을 통해 각 조직에서 분산 관리 중인 매출·행사·네트워크 데이터를 AI가 자동으로 취합·정합성 검증·지표 산출·시각화까지 수행하는 통합 매출 대시보드 체계를 구축하고자 합니다.,"파일 형태: Excel, CSV, Word 등, 대시보드",,"현재 매출 대시보드를 구축하고자 합니다.
해당 대시보드는 매출 데이터를 기반으로 주요 지표를 시각화하는 레포트 형태이며,
아직 정형화된 틀이 없는 상태로 신규 구축을 계획하고 있습니다.
선정 후 관리되고 있는 파일 및 예상 결과에 대한 폼을 함께 공유드리겠습니다.
감사합니다."
2.23.2026 9:22:34,대웅_ETC병원본부,금예빈,2025013,대리 신청 건,"현재 ETC병원본부에서는 다음과 같은 업무를 수행하고 있음:
- 사업부 관리 및 목표 설정
- 영업 활동 데이터 확인
- 사업부/사무소 단위 현황 관리
- 정기 리포트 작성 및 피드백
- 직책자 대상 정기(주간/월간) 보고
영업 데이터는 Salesforce에 동일한 형식으로 입력되고 있으나,
실제 라이브 운영 상황 및 추가 관리 데이터는 Google Sheets 등 별도 자료로 관리되고 있음.
또한 사무소별로 데이터 관리 방식이 상이하며,
일부 사무소는 LLM/Genspark 등을 활용해 자체 요약본을 제작하여 공유하고 있음.","- 사무소별 데이터 관리 방식이 표준화되어 있지 않음
- 동일 데이터가 서로 다른 방식으로 관리됨
- 일부 사무소는 LLM 등을 활용해 요약하나 표준 체계는 없음
- 보고 자료가 여러 소스에 분산되어 있어 취합이 번거로움
- 직책자가 핵심 변화를 한눈에 파악하기 어려움
- “무엇이 중요한 변화인지”, “한 일/할 일”을 빠르게 확인하기 어려움
- 데이터 확인과 요약이 수동으로 이루어짐
- 보고 자료의 양과 범위가 방대함",제공된 내용에 구체적인 시간 정보는 없음.,"명시적 부서 협업 언급은 없음. 다만 직책자 보고가 포함되어 있으며, 소장/사업부장 단위 보고 체계가 존재함.","Excel / CSV, 텍스트",예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능),,,확인 필요,"- 사무소별로 상이한 Google Sheets 데이터를 자동으로 취합·표준화
- 주간 영업 데이터를 자동 요약하여 직책자 관점 인사이트 리포트 생성
- “한 일 / 할 일 / 주요 변화 / 리스크”를 자동 구조화
- 사업부/사무소 단위 성과 비교 및 이상 징후 자동 감지
- 수동 취합 없이 보고용 자료 자동 생성
- 향후 Salesforce 데이터와 연계 가능성 확보
즉,
데이터 취합 → 요약 → 해석 → 보고 자료 생성까지 자동화된 인사이트 체계 구축","파일 형태: Excel, CSV, Word 등, 대시보드, (보조적으로) 직책자용 주간 인사이트 리포트 자동 생성 파일",,
2.23.2026 9:24:34,ETC병원본부,금예빈,2025013,대리 신청 건,"- 영업 전략 방향 설정
- 정책 및 업계 시황 모니터링
- 영업 조직 가이드 제공
외부 정책 및 업계 기사를 검토하고 이를 내부 영업 실행 전략과 연결하려는 업무임.
현재 업무 흐름은 다음과 같음:
- 정책 및 업계 기사 확인
- 외부 환경 변화 정리
- 내부 영업 조직에 가이드 전달
(기사 확인 도구, 정리 방식 등 구체 정보 없음)","- 정책/업계 시황 정보를 영업 실행과 연결하기 어려움
- 외부 정보를 실무 관점으로 해석하는 데 시간 소요
- 조직 차원의 기준으로 정리된 가이드 형태의 인사이트 부족
- 영업 관점에서 실행 가능한 인사이트 체계 부재",제공된 정보 없음,명확한 협업 부서 언급은 없음. 다만 본부장/사업부장/팀장 단위 니즈가 있었음.,"Excel / CSV, 텍스트",예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능),,,확인 필요,"- 정책/업계 기사 자동 수집 및 요약
- 단순 요약이 아닌 “영업 관점 실행 인사이트” 자동 생성
- 대웅 내부 기준과 연결된 해석 제공
- 정책 변화 → 영향 영역 → 대응 전략까지 구조화
즉,
외부 정보 → 내부 전략 연결 → 실행 가이드 자동 생성 체계","파일 형태: Excel, CSV, Word 등, 대시보드",,
1 타임스탬프 소속 신청자 이름 사번 과제 수행 기간 중 할애 가능한 시간을 선택해주세요. (As-Is) 해결하고자 하는 현재 업무에 대해 설명해주세요. 현재 업무에서 문제점(Pain Point)은 무엇인가요? 하루 평균 할애하는 소요 시간을 알려주세요. 업무 진행 중 협업이 필요한 부서가 있나요? (선택사항) 필요한 데이터는 어떤 형태인가요? 필요한 데이터가 준비되어 있는지 선택해주세요. 샘플 데이터가 있다면 파일을 첨부해주세요. (선택사항) 1회 작업 시 처리되는 데이터 건수를 작성해주세요. 활용할 데이터에 민감한 개인정보가 포함되어 있나요? (To-Be) AX 전환 후 희망하는 결과를 작성해주세요. 결과의 원하는 형태를 선택해주세요. 예상 결과에 대해 화면 제공이 가능한 경우는 파일을 첨부해주세요. (선택사항) 추가로 요청하고 싶은 사항이 있다면 자유롭게 작성해주세요. (선택사항)
2 2.19.2026 10:11:08 대웅제약_ETC마케팅본부_마케팅기획팀 박미경 2190270 하루 4시간 이상 (적극 참여) [ETC마케팅본부 목표 달성 DashBoard] 1. 마케팅 PM의 본질업무자 마케팅의 작동원리인 '사업기 목표달성, MBO시스템, 성공모델 확산/파생사례, 검증4단계(성공모델)' 4가지 항목을 2. 주 1회(주차별/월 마감 시) 데이터 수기 업데이트 중이며, 3. 이를 사업팀/품목/PM별 필터링하여 현황파악하실 수 있도록 엑셀 대시보드 형태로 공유드리고 있습니다. 1. 작업 시간 단축의 필요성 데이터 RAW를 수기로 업데이트하고 검수하다보니 주 1회 2-3시간의 공수가 들고 있습니다. 또한 수기로 확인한 데이터와 대시보드의 수치가 상이할 경우, 이를 검토하는 시간도 추가적으로 소요됩니다. 2. 사용자 보고 편리성 증대 현재는 필요한 데이터를 선택하면, 가공된 양식 틀에 데이터 수치가 반영되는 형태로 조회됩니다. 이를 보고 사업부장/사업팀장/PM이 수기로 목표 달성 현황을 작성중인지라, AI가 대신 결산을 작성해주는 자동화의 필요성도 느끼고 있습니다. 3. 방대한 데이터 간소화 몇개년치의 데이터를 누적관리중인지라 용량이 상당히 방대합니다. 이에 따라 대시보드 업데이트 시 로딩시간이 3-5초 정도 소요됩니다. 주 3-5시간 (데이터 검수시간 포함) SF CRM 데이터 자동화 연계 시 - SF CRM팀 Excel / CSV 예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능) https://drive.google.com/open?id=1q1zXK4JRDhdhFV4jCgh_zJM6lXloA7Z5 1개 파일, 10개 이상 시트 연동 (파일 첨부) 미포함 - 사업부/사업팀/품목(복수선택)/PM 선택 시 결산보고를 자동으로 작성 - 사업부/사업팀 결산 시 집중품목을 자동으로 선별하여 상단에 핵심 성과 자동 정리 - 데이터를 각 사이트별 자동으로 연동하여 수기 업데이트 자동화 - 평가 결과를 종합하여 선택한 데이터 내 순위(사업팀/PM/품목) 제공 대시보드, 챗봇 https://drive.google.com/open?id=1chWZgQB8qk2LVlo7Af8gy3CX-6p6Tjp8 선택한 데이터의 핵심성과 상단에 도출되고 잘한점/개선할 점이 자동으로 작성되도록, 그 아래에 수치적인 결과들이 시각화되도록 구현하고 싶습니다..
3 2.19.2026 14:03:44 한올_마케팅기획본부_영업관리팀 김희영 200056 본부내 자체적으로 진행(AX특공대 불필요) MR의 거래처 채권현황(회전일 150일이상) 실시간 문의에 대하여 ▶ 유관부서에서 SAP확인을 통한 실시간응대 MR이 영업현장에서 필요한 실시간 데이터들을 유관부서를 통해야만 확인이 가능함(영업부는 SAP사용이 불가능하고, 영업현장에서 PC사용이 용이하지 못함) 이로인해 내근/외근 모두 본질업무에 집중할수 있는 환경이 안되어 업무효율성이 떨어짐. 건당 10분, 매일 평균 5건(50분), 1주일 총 250분 없음 웹앱 예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능) . 미포함 개발된 웹앱을 통하여 MR이 영업현장에서 직접 모바일로 간편하게 본인거래처 들에 대한 채권확인이 가능 웹앱
4 2.19.2026 17:22:41 대웅제약_영업기획실_영업지원팀 김지숙 2190153 하루 4시간 이상 (적극 참여) 26년 2월 말부터 CPS 지출보고 시스템 내 영업부 법인카드(방문디테일) 사용내역 최종 검토·승인 역할을 신규 수행 예정임. 영업부에서 상신한 문서에 대해 증빙 적정성 및 CP 규정 준수 여부를 확인 후 승인 또는 반려 처리함 (CPS 접속 → 결재요구함 → 상신문서 조회 → JPG 증빙파일 다운로드 및 확인 → 승인/반려) 예상 검토 규모는 일 평균 약 1,500건 / 월 평균 약 30,000건 이상이며 문서 1건당 첨부된 증빙 이미지(jpg, 1~3개)를 건별 다운로드 후 개별 확인하는 과정에서 가장 많은 시간이 소요되고 있음. (건당 약 3분 소요) 1.수작업 기반 검수 구조 - 1개 문서당 첨부된 증빙 이미지(jpg, 최소 1~최대 3개)를 건별 다운로드 후 개별 확인 - 시스템 내 미리보기·자동 판독 기능 부재 2. 업무 시간 과다 소요 - 단순 다운로드/확인 작업에 검수 시간 상당 부분 소모 - 승인 지연 시 영업 현장 지급 일정 영향 가능 3. 오류 탐지 효율 저하 - 사람이 일일이 확인하는 구조 → 오류를 자동 탐지하지 못함 ▸ 촬영일자 불일치 ▸ 참석인원 대비 수량 과다 또는 미달 ▸ 세부내역이 확인되지 않는 간이영수증 첨부 여부 매일 7시간, 1주일 총 35시간 소요 (비용 마감일정에 따라 비주기적) Excel / CSV, 이미지 / 스캔 파일 예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능) 1회 처리시 이미자파일 최소 1개-최대3개 포함 - 수작업 중심 구조에서 자동화 구조로 전환 - 증빙 이미지 인식하여 일괄 확인 기능 구현으로 다운로드 작업 최소화 - 이상 문서 자동 선별을 통해 검수 집중도 향상 및 승인 처리 속도 개선 파일 형태: Excel, CSV, Word 등
5 2.19.2026 17:47:00 대웅제약_영업기획실_영업지원팀 박지현 2230551 하루 2~3시간 (다른 업무 병행, 제한적 참여) 매월 대략 10개 엑셀 파일을 활용하여 같은 작업을 반복적으로 하고 있음. 하기 구체적인 프로세스 공유 드립니다. <ETC 로컬 스타 산출 단계별 프로세스> 1. 실적 데이터 기초 작업 (필터링 및 제외) 제외 품목 분류: 실적 파일에서 '원내 제외 품목' 및 '구분3(1, 6, 7, 8번 데이터)'을 추출하여 별도 시트 구성. 담당자별/사무소별 제외 품목 합계 산출: 합계: (원내 + 시지/메디웰 + 수금) 최종 실적: 위 합계에서 '원내 제외 품목' 실적을 차감하여 산출 (ex.AG = AE - AF) 과거 데이터 작업: 최근 2개월치 파일도 위와 동일한 방식으로 작업 진행 2. 스타 파일 반영 및 검증 실적 매칭: 사번 기준(VLOOKUP/SUMIFS)으로 당월 및 전월/전전월 최종 실적을 스타 파일에 반영 데이터 검증: 담당자 퇴사 등으로 인한 불일치를 방지하기 위해 사번 기준 합계 금액 재확인 기준점 조정: 원내 제외 품목만큼 기존 '기준점'에서 해당 금액을 차감하여 최종 반영 기준점 확정 3. 예외 및 소급 금액 반영 당월 예외: 처방실적 파일에서 특정 품목(렉사프로, 한올 등) 데이터를 취합 후, '스타 제외 품목'을 걸러낸 순수 간납가 합계를 산출하여 반영 이전월 소급: 과거 예외년월 데이터를 추출하여 동일한 방식으로 제외 품목 필터링 후, 사번별 간납가 합계를 소급분으로 반영 4. 대상자 확정 및 최종 리스트업 대상자 구분: '주요항목관리장'의 로컬 소장 명단과 대조 명단에 있으면 '3.제외', 없으면 '1.대상'으로 분류 데이터 정렬: 대상자 여부 → 순위 → 점수 순으로 정렬 후 제외자는 서식(회색) 처리 최종 결과: 수상이력을 비고란에 반영하고, 상위 5명을 추출하여 [출력] 시트에 작성 예를 들어 당월 스타를 산출하게 될 경우, 직전 3개월 '최종실적' 각 파일에 동일한 작업을 수행해야 하므로, 불필요한 수작업이 발생함. 1일 기준 8시간 소요 인사팀(영업부 담당자별 배치일자 확인 필요) Excel / CSV 예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능) https://drive.google.com/open?id=17V9yzJS6JRBKxQzqqKWkj774uinwxQN0 로컬부에 한하여, 1파일 당 10,237여개 데이터(ex.거래처별 실적) 활용 영업부 담당자별 배치일자 확인이 필요합니다. 원클릭 자동화를 통해 각 파일별로 수작업 해야 하는 시간을 획기적으로 축소 파일 형태: Excel, CSV, Word 등
6 2.20.2026 9:00:04 엠서클_하이닥사업부_하이닥팀 김진우(정신영) 01534 진행 상황에 따라 팀장님과 논의 후 시간 조정 예정 Emma 메일링 업그레이드: 해외 매체 약 20여개 기사 솔팅 후 이메일 발송 1. 주요 매체 추가 필요 2. 현재 방식 : 단순 크롤링 개선 방식 : 선정 기준에 따른 기사 선별 후 발송 / UI 개편 / 기사 요약 각 기자당 약 30분(메일링 발송 시 5분 내 종료 기대) IT 추진팀: 기존 emma 개발팀 Excel / CSV, 텍스트, 정형 DB, 이메일이 아닌 닥터빌 홈페이지 내 페이지 제작으로도 고려 중 예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능) 기사 스크롤링 약 1000여 개 예상 미포함 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1P2x7G68q_62icx-rPFbnk0JP2SIMt4MNwxQFw-FvMWc/edit?gid=1273546951#gid=1273546951 파일 형태: Excel, CSV, Word 등, 메일링/닥터빌 내 페이지 하이닥 정신영 팀장님이 AI 팀장님 및 박대희님께 사전 공유드린 내용입니다.
7 2.20.2026 9:16:03 엠서클_하이닥사업부_하이닥팀 김진우(정신영) 01534 진행사항 확인 후 팀장님과 논의 하여 시간 조정 예정 최신연구 논문 기사 제작 자동화 과거 1차 제작 후, 사용하다가 업그레이드 추진 중 관련 AI 추진팀 담당자 퇴사로 홀딩 기사 한 건 당 약 4시간 소요 > AI 툴 제작 시 1시간 이내 예상 텍스트, 정형 DB 예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능) https://drive.google.com/open?id=1HVQrUYblzpFpLtOP7L4w9Jz-C6BvzYZU 최신연구 논문 최근 1주일 내 100여 개 이상 크롤링 미포함 최신연구 논문 기사 발행 대시보드, 하이닥 CMS 내 기사 발행 https://drive.google.com/open?id=1FZYmLVDHID0LZJBe3X7VJCNBNK0PCKY3 이미 기존에 진행되었던 내용으로 업그레이드가 필요한 상황입니다. 하이닥 정신영 팀장님이 AI 추진팀 팀장님께 1차로 말씀드렸다고 전달 받았습니다.
8 2.20.2026 10:44:01 대웅제약_영업기획실_영업지원팀 이승민 2240556 하루 2~3시간 (다른 업무 병행, 제한적 참여) [처방마감자료 생성 및 메일 발송] 1. 영업 DCM 데이터 다운로드 후 검증 (검증 방법 명확함) 2. 처방약호 기준으로 약가목록집에서 기준품명과 단가 VLOOKUP (1차: 제약 약가목록집_평가시트 / 2차: BIO 약가목록집 / 3차: 제약 약가목록집_비평가시트) 3. KEY(판매처코드&시퀀스) 기준으로 회전관리장에서 조직 VLOOKUP (구분, 사업부, 사무소, 사번, 담당자, 사업자번호) * 해당 단계에서 많은 시간 소요 (약 1시간 이상) 4. #N/A 뜨는 건 엑셀 정리하여 회전관리장 담당자에게 신규처 요청 (메일 발송) 5. 최종 회전관리장이 공유되면 다시 3번 작업 수행 * 해당 단계에서 많은 시간 소요 (약 1시간 이상) 6. 자동 메일 발송 [BIO 중복제외리스트 생성 및 메일 발송] 1. 처방마감자료가 완성되면 베아제F 품목과 베아렌, 레보플록사신 품목 각각 파일을 생성 - 처방약호 기준으로 VLOOKUP 하여 각 파일에 붙여넣기 2. BIO 담당자들에게 메일 발송 어렵거나 복잡한 업무는 아니지만 엑셀 가공 과정에서 시간이 과도하게 소요되는 업무입니다. KEY 기준으로 조직을 매핑하는 과정에서 방대한 데이터를 VLOOKUP으로 처리하다 보니 최소 1시간 이상이 소요되며, 작업이 완료될 때까지 PC 자원이 점유되어 다른 업무를 병행하기 어렵습니다. 또한 신규 거래처 반영 후 재매핑까지 포함하면 전체 소요 시간이 2시간 이상으로 증가합니다. 처방마감자료는 평가자료 및 BIO 실적 반영에 직결되는 핵심 데이터로, 정확성이 반드시 확보되어야 하며 처리 속도 또한 빠를수록 업무 효율 측면에서 유리합니다. 특히 처방마감과 DCM(도매) 마감이 겹치는 경우, 해당 작업이 병목이 되어 두 업무 모두 일정 지연 가능성이 높습니다. 따라서 반복·대량 매핑 업무의 자동화/AI 적용을 통해 처리 시간을 단축하고, 재작업을 최소화할 필요가 있습니다. 월 1회, 약 4시간 이상 Excel / CSV, 사내 시스템 예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능) 1. 처방마감자료 : 25만행 이상 / 2. 회전관리장 : 20만행 이하 개인정보 (MR 사번) 처방마감자료에 영업부 조직 및 기준품명, 단가를 자동으로 매핑하고, 담당자들에게 자동 메일 발송 파일 형태: Excel, CSV, Word 등 https://drive.google.com/open?id=1MSrodgYxKSjbARACbHki4uAme5pWYEy7
9 2.20.2026 15:49:34 디엔컴퍼니_재무기획실_전략기획팀 백송이 2500685 하루 4시간 이상 (적극 참여) 매출 대시보드 제작과 관련된 업무를 진행하고 싶습니다. 현재 매출 및 마케팅 관련 자료는 영업부, ME팀, 전략기획팀에서 개별적으로 관리하고 있으며, 조직별로 관리 목적과 포맷이 상이하여 통합된 대시보드 구조가 없는 상태입니다. * 각 팀 관리 자료 개별 수령 - 전략기획팀 : 매출현황, 품목별 매출 현황 분석표, 신규오픈처 - RPM : 매출현황, 소규모 세미나 내역 등 - ME : D2D 유효성 데이터(세미나 전/후 거래처 매출비교), 브랜드별/품목별 구분 재정리 현재는 통합 데이터 구조가 없어 매월 각 팀에서 재정렬 및 재 가공한 후 개별 차트 및 테이블을 생성하는 방식으로 운영되고 있습니다. 1. 데이터 취합 및 정합성 검증에 과도한 시간 소요 - 조직별로 포맷과 기준이 상이하여 매월 수작업 정렬 및 재가공이 필요 - RAW DATA의 양식 기준이 달라 기준 별 재산정 등 반복 검증 발생 2. 지표 정의의 일관성 부족 - 네트워크 진입률, 신규처 기준, D2D 성장률 계산 방식이 파일마다 달라 매월 재정의 및 수동 계산이 필요 - 동일 데이터를 여러 번 가공하는 비효율 구조 3. 반복 업무의 구조적 고착화 - 매월 동일한 데이터 취합·정리·차트 작성 업무가 반복됨 - 업무 숙련도에 의존적이며, 담당자 변경 시 리스크 발생 가능 현재 각 사업부에서 다양한 데이터 기반 관리 요구가 증가하고 있고, 통합 대시보드 및 시각화된 자료의 부재로 매월 매출 분석 시 데이터 취합, 정리, 재가공에 상당한 시간이 소요되고 있습니다. 이에 따라 보고 속도 및 실행 전환 속도를 단축할 수 있는 구조 개선이 시급한 상황입니다. 전략기획팀 기준 1주일 약 12시간, 일 평균 2.5시간 소요 Excel / CSV 예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능) 미포함 AX 전환을 통해 각 조직에서 분산 관리 중인 매출·행사·네트워크 데이터를 AI가 자동으로 취합·정합성 검증·지표 산출·시각화까지 수행하는 통합 매출 대시보드 체계를 구축하고자 합니다. 파일 형태: Excel, CSV, Word 등, 대시보드 현재 매출 대시보드를 구축하고자 합니다. 해당 대시보드는 매출 데이터를 기반으로 주요 지표를 시각화하는 레포트 형태이며, 아직 정형화된 틀이 없는 상태로 신규 구축을 계획하고 있습니다. 선정 후 관리되고 있는 파일 및 예상 결과에 대한 폼을 함께 공유드리겠습니다. 감사합니다.
10 2.23.2026 9:22:34 대웅_ETC병원본부 금예빈 2025013 대리 신청 건 현재 ETC병원본부에서는 다음과 같은 업무를 수행하고 있음: - 사업부 관리 및 목표 설정 - 영업 활동 데이터 확인 - 사업부/사무소 단위 현황 관리 - 정기 리포트 작성 및 피드백 - 직책자 대상 정기(주간/월간) 보고 영업 데이터는 Salesforce에 동일한 형식으로 입력되고 있으나, 실제 라이브 운영 상황 및 추가 관리 데이터는 Google Sheets 등 별도 자료로 관리되고 있음. 또한 사무소별로 데이터 관리 방식이 상이하며, 일부 사무소는 LLM/Genspark 등을 활용해 자체 요약본을 제작하여 공유하고 있음. - 사무소별 데이터 관리 방식이 표준화되어 있지 않음 - 동일 데이터가 서로 다른 방식으로 관리됨 - 일부 사무소는 LLM 등을 활용해 요약하나 표준 체계는 없음 - 보고 자료가 여러 소스에 분산되어 있어 취합이 번거로움 - 직책자가 핵심 변화를 한눈에 파악하기 어려움 - “무엇이 중요한 변화인지”, “한 일/할 일”을 빠르게 확인하기 어려움 - 데이터 확인과 요약이 수동으로 이루어짐 - 보고 자료의 양과 범위가 방대함 제공된 내용에 구체적인 시간 정보는 없음. 명시적 부서 협업 언급은 없음. 다만 직책자 보고가 포함되어 있으며, 소장/사업부장 단위 보고 체계가 존재함. Excel / CSV, 텍스트 예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능) 확인 필요 - 사무소별로 상이한 Google Sheets 데이터를 자동으로 취합·표준화 - 주간 영업 데이터를 자동 요약하여 직책자 관점 인사이트 리포트 생성 - “한 일 / 할 일 / 주요 변화 / 리스크”를 자동 구조화 - 사업부/사무소 단위 성과 비교 및 이상 징후 자동 감지 - 수동 취합 없이 보고용 자료 자동 생성 - 향후 Salesforce 데이터와 연계 가능성 확보 즉, 데이터 취합 → 요약 → 해석 → 보고 자료 생성까지 자동화된 인사이트 체계 구축 파일 형태: Excel, CSV, Word 등, 대시보드, (보조적으로) 직책자용 주간 인사이트 리포트 자동 생성 파일
11 2.23.2026 9:24:34 ETC병원본부 금예빈 2025013 대리 신청 건 - 영업 전략 방향 설정 - 정책 및 업계 시황 모니터링 - 영업 조직 가이드 제공 외부 정책 및 업계 기사를 검토하고 이를 내부 영업 실행 전략과 연결하려는 업무임. 현재 업무 흐름은 다음과 같음: - 정책 및 업계 기사 확인 - 외부 환경 변화 정리 - 내부 영업 조직에 가이드 전달 (기사 확인 도구, 정리 방식 등 구체 정보 없음) - 정책/업계 시황 정보를 영업 실행과 연결하기 어려움 - 외부 정보를 실무 관점으로 해석하는 데 시간 소요 - 조직 차원의 기준으로 정리된 가이드 형태의 인사이트 부족 - 영업 관점에서 실행 가능한 인사이트 체계 부재 제공된 정보 없음 명확한 협업 부서 언급은 없음. 다만 본부장/사업부장/팀장 단위 니즈가 있었음. Excel / CSV, 텍스트 예 (과제 선발 후 샘플 데이터 즉시 제공 및 활용 가능) 확인 필요 - 정책/업계 기사 자동 수집 및 요약 - 단순 요약이 아닌 “영업 관점 실행 인사이트” 자동 생성 - 대웅 내부 기준과 연결된 해석 제공 - 정책 변화 → 영향 영역 → 대응 전략까지 구조화 즉, 외부 정보 → 내부 전략 연결 → 실행 가이드 자동 생성 체계 파일 형태: Excel, CSV, Word 등, 대시보드