배경

자금이 집행될 때마다 파일을 8개씩 열어야 했습니다. 금액 확인, 계좌 대조, 분류 작업까지 전부 수기. 실무 담당자가 9시간, 승인권자가 5시간 — 한 건에 총 14시간이 걸리는 구조였습니다.

자금 집행을 위해 필요한 파일 목록

한 번 자금이 집행될 때 마다 8개가 넘는 파일을 수기 검토

복잡한 수기 검토 과정

해결 방법

Claude Code와 함께 자금 집행 시스템을 직접 만들기로 했습니다.

AI 협업 - Claude Code

먼저 업무 로직과 정책을 문서로 정리하고, 그걸 기반으로 시스템을 설계했습니다.

사전 작업 - 로직, 정책, 업무순서 작성

시스템 설계 - 5단계 자동화 파이프라인

Supabase로 DB를, Vercel로 배포를 구성해 웹 기반 자금집행 시스템을 완성했습니다.

시스템 배포 과정

자금집행 시스템 로그인 화면

주요 개선 항목

가장 개선하고 싶었던 것

1. 정기 집행 자동화 — 운동비, 통신비 등 정기적으로 발생하는 집행 건을 자동 처리

정기 집행 자동화 - 파일 업로드 및 자동 분류

2. 계좌번호 매핑 자동화 — 수기로 매핑하던 계좌번호를 거래처명 기반으로 자동 연결

계좌번호 매핑 자동화 - 마스터 데이터 관리

3. 집계 오류 개선 — 함수 오기입으로 인한 집계 오류를 원천 제거

집계 오류 개선 - 대시보드

4. 집행 건 분류 자동화 — 건별 분류 작업의 문제점 분석 및 개선 방향 도출

집행 건 분류 - 현재 흐름 및 문제 구간

효과

Before vs After 비교

업무 시간 절감 결과

배운 점

Claude Code와 함께 만들면서 배운 점을 정리했습니다.

AI 협업 개발을 통해 배운 점

눈여겨볼 점

  • 개발자가 아닌 경영지원 담당자가 직접 만든 시스템입니다. 업무 로직을 먼저 문서로 정리하고, 그 문서를 기반으로 Claude Code와 함께 설계를 진행한 과정이 인상적입니다.
  • 가장 시간을 잡아먹던 4가지를 정확히 짚었습니다. 정기 집행, 계좌 매핑, 집계 오류, 분류 — 각각에 자동화를 적용해 14시간을 2시간으로 줄였습니다.
  • 숫자보다 중요한 건, 수기 작업에서 생기던 실수 가능성까지 함께 없앴다는 점입니다. 계좌 매핑 오류, 함수 오기입 같은 문제가 시스템 단에서 원천 차단됩니다.