ISSUE1
NEXEN NEWS
생산성 강화와 업무 혁신을 위한 프로젝트
경영지원본부 AI 에이전트 교육 & 데모데이 개최
Text. 인재개발팀
늘 한 발 앞서 새로운 가능성을 탐색해온 넥센타이어가 AI 에이전트를 활용한 일하는 방식의 변화에도 적극적으로 나섰다. 그 시작으로 경영지원본부를 대상으로 한 AI 에이전트 파일럿 교육을 진행했다.
새로운 일의 방식을 만든 4주의 도전!
경영지원본부, AI 에이전트와 동고동락
지난 7월 15일 열린 AI 에이전트 교육 설명회를 시작으로 7월 30일부터 8월 30일까지 매주 목요일 총 4회에 걸쳐 교육이 진행됐다. 이번 교육은 PBL(Project Based Learning) 방식으로 진행했으며, 현업 과제에 AI 에이전트를 활용해 업무를 자동화하고 프로세스를 개선하는 실습을 진행했다.
MINI INTERVIEW
“일하는 방식의 변화에서 조직의 문화로!”
인재개발팀 정연찬 책임
Q1. 이번 AI 에이전트 교육을 추진하게 된 배경은 무엇인가요?
최근 AI는 정보 검색·문서 작성을 넘어 실제 업무를 수행·자동화하는 AI 에이전트로 발전하고 있습니다. 이에 경영지원본부를 파일럿 대상으로 선정해 구성원들이 AI 에이전트로 업무 혁신 가능성을 경험하는 데 중점을 두고 교육을 진행했습니다.
Q2. 교육생들이 가장 배우고 경험하기를 바랐던 부분은 무엇인가요?
실제 업무에 AI를 활용하려면 내 업무를 단계별로 나누고, 어디까지 AI에게 맡기고 어디에서 사람의 판단이 필요한지 구분해 설계하는 힘이 중요합니다. AI 에이전트로 직접 구현해보며 “이 업무도 AI로 바꿀 수 있겠구나”라는 문제해결 방식의 변화와 경험하는 것이 이번 교육의 목표였습니다.
Q3. 가장 기억에 남는 순간이나 뿌듯했던 순간이 있을까요?
교육이 진행될수록 업무에서 아이디어를 찾고 직접 구현해 나가는 모습이 인상적이었습니다. 특히 데모데이에서 직접 만든 AI 에이전트와 실제 업무 활용 방안을 공유하는 모습을 보며 가장 뿌듯했고, 이번 교육의 가치를 재확인할 수 있었습니다.
Q4. 5년 뒤 넥센타이어의 일하는 방식은 어떤 모습으로 변화해 있을 것으로 기대하시나요?
AI가 지금처럼 별도의 ‘새로운 도구’가 아니라 Excel이나 PPT처럼 자연스럽게 사용하는 기본 업무 환경이 되어 있을 것이라 생각합니다. 역설적으로 AI가 할 수 있는 일이 많아질수록 사람의 판단력과 안목은 더욱 중요해질 것입니다. 이 역량이 개인에게만 머물지 않고, 조직 전체가 AI를 활용해 일하는 방식을 지속적으로 개선하는 문화로 이어지기를 기대합니다.
Q5. 전사적인 AI 역량 강화를 위한 교육 현황과 앞으로의 확대 계획을 소개해 주세요.
현재 AI 교육은 ‘AX Academy’라는 이름으로 기초·중급·심화 3단계로 운영하고 있습니다. 앞으로 각 본부와 직무에 맞는 AI 활용 과제를 발굴해 교육과 연계하고, 우수 사례와 활용 경험을 공유해 누구나 업무에 AI를 자연스럽게 활용하는 문화를 만들어갈 계획입니다.
AX Academy
STEP 1 기초
전 구성원 대상 AI 리터러시 과정
STEP 2 중급
직무별 LLM 및 AI 에이전트
업무 맞춤형 AI 에이전트 활용 과정
STEP 3 심화
AI 에이전트 실제 업무 활용 과정
경영지원본부 파일럿 → 전사 확산 추진
AI 에이전트 프로젝트 데모데이
데모데이 수상작
채권 현황 분석 에이전트
주요 기능
• 법인별·거래선별 리스크 및 회전일수 비교
• 연체 사유 및 외부 신용평가 정보 자동 반영
MINI INTERVIEW
“반복 업무는 줄이고, 리스크 분석은 깊게!”
자금팀 이다희 선임
Q1. 해당 프로젝트를 선정한 이유와 목표를 소개해 주세요.
매월 전사 자금현황을 작성하며 채권 잔액 증가 원인과 연체 여부를 확인하는 데 많은 시간과 노력이 필요했습니다. 이에 반복 업무를 AI로 자동화해 분석에 집중하고자 이 프로젝트를 선정했습니다. 채권 증가 요인과 연체 사유, 여신한도 초과 여부를 자동 분석하고 오픈 데이터까지 연계해 거래선의 위험 신호를 사전에 포착하는 전사 채권 관리 시스템 구축을 목표로 했습니다.
Q2. 이번 교육과 프로젝트 진행을 통해 느낀 점은 무엇인가요?
불완전한 기준 정보 속에서도 AI 에이전트가 필요한 데이터를 스스로 연결하고, 과거 엑셀 매크로로 일일이 처리해야 했던 작업을 눈 깜짝할 사이에 수행하는 모습을 보며 신선한 충격과 놀라움을 느꼈습니다. AI가 단순한 업무 보조를 넘어 복잡한 업무 프로세스 자체를 바꿀 수 있다는 가능성을 체감할 수 있었습니다.
Q3. 구현한 AI 에이전트의 주요 기능을 소개해 주세요.
크게 두 가지를 꼽을 수 있습니다. 첫째, 각 법인의 연체채권 위험도를 파악하고, 법인별·거래선별로 회전일수와 실제 결제조건을 비교·분석할 수 있도록 했습니다. SAP Raw 데이터를 기반으로 클로드 오케스트라 기능을 활용해 역할별 AI 에이전트를 구성하고, 엑셀 데이터 가공부터 최종 보고서 작성까지 전체 과정을 자동으로 처리할 수 있도록 구현했습니다. 둘째, 연체 사유와 외부 신용평가 정보를 자동으로 반영해 거래선의 신용 위험 신호를 분석하고 보고서까지 업데이트할 수 있도록 했습니다.
Q4. 앞으로 AI 에이전트를 어떻게 활용해 나갈 계획인가요?
반복 작업을 줄이고 업무 시간을 단축하는 효과를 직접 체감할 수 있어 더욱 뜻깊었습니다. 이번 경험을 계기로 다른 리포팅 업무까지 AI 에이전트의 활용 범위를 넓히고, 반복 작업은 줄이는 대신 데이터 분석과 업무의 깊이를 더하는 데 집중하고 싶습니다.

*이외 데모데이 수상작들은 넥센유니버스 조직문화 플랫폼에서 확인하실 수 있습니다.