안녕하세요. 15년 차 SCM 및 워크플로우 자동화 전문가 에이드네(Aidne)입니다.

“김 대리님, A사 주문 건 출고 진행 상황 어떻게 되나요?”
하루에도 수십 번씩 사내 슬랙(Slack)으로 날아오는 영업팀의 주문 조회 요청. 이때마다 실무자는 하던 핵심 업무를 멈추고, 무겁고 느린 ERP 시스템에 로그인하여 주문 번호를 검색합니다. 그리고 화면에 뜬 배송 상태를 복사해 다시 슬랙에 붙여넣습니다.

마치 멈추지 않는 컨베이어 벨트 앞에서 부품을 조립하듯 반복되는 이 ‘김 대리의 엑셀 노가다’, 언제까지 방치하실 건가요? 오늘은 단순 반복 업무에 갇힌 실무자를 구원하고, 기업의 업무 생산성을 극대화하는 ERP 시스템과 사내 슬랙 간의 챗봇 연동(주문 조회 자동화) 방법에 대해 깊이 있게 다뤄보겠습니다.

ERP 시스템과 사내 메신저 단절이 만드는 업무 병목 현상

수천만 원에서 수억 원을 호가하는 ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템을 도입했음에도 현업의 불만이 끊이지 않는 이유는 무엇일까요? 바로 ‘데이터의 접근성’ 때문입니다. 영업, CS, 마케팅 부서는 고객의 요청에 실시간으로 대응해야 하지만, ERP는 보안과 복잡한 UI 탓에 특정 담당자만 접근할 수 있는 거대한 금고와 같습니다.

결국 데이터를 조회하기 위해 메신저로 요청하고, 담당자가 수동으로 응답하는 과정에서 심각한 업무 병목 현상(Bottleneck)이 발생합니다. 이는 실무자의 귀중한 시간을 빼앗을 뿐만 아니라, 고객 응대 지연으로 이어져 비즈니스 경쟁력을 갉아먹습니다. 해결책은 간단합니다. 누구나 사용하는 사내 메신저인 슬랙(Slack)을 ERP의 프론트엔드(Front-end)로 만들어버리는 것입니다.

Make를 활용한 슬랙-ERP 주문 조회 챗봇 구축 워크플로우

수박 겉핥기식의 툴 소개는 접어두고, 실제 현업에서 노코드 통합 플랫폼인 Make(구 Integromat)나 Zapier를 활용해 어떻게 자동화 파이프라인을 구축하는지 구체적인 워크플로우를 살펴보겠습니다.

[1단계: Slack 트리거 설정 및 슬래시 명령어 수신]

첫 번째 단계는 슬랙에서 사용자의 요청을 감지하는 트리거(Trigger)를 만드는 것입니다. 슬랙 API를 활용해 사용자 정의 슬래시 명령어(예: /주문조회 [주문번호])를 생성합니다. 영업 담당자가 슬랙 채널에 /주문조회 ORD-20231015를 입력하면, 이 이벤트가 Make의 웹훅(Webhook) 모듈로 즉각 전송됩니다.

[2단계: 데이터 파싱 및 ERP API 호출 (GET)]

Make로 전달된 데이터 페이로드(Payload)에서 텍스트 파싱을 통해 순수한 ‘주문번호(ORD-20231015)’만 추출합니다. 이후 HTTP 모듈을 사용하여 사내 ERP 시스템(예: SAP, 더존, 혹은 자체 구축 DB)의 API 엔드포인트로 GET 요청을 보냅니다. 이때 보안을 위해 API Key나 Bearer Token 인증을 헤더에 반드시 포함해야 합니다.

[3단계: 데이터 필터링 및 Slack 메시지 포맷팅]

ERP에서 반환된 날것의 JSON 데이터(예: 고객명, 상품명, 결제상태, 운송장번호, 출고예정일 등)를 실무자가 읽기 편한 형태로 가공합니다. 불필요한 시스템 코드는 제외하고, 슬랙의 Block Kit Builder를 활용해 가독성 높은 UI 템플릿으로 데이터를 매핑(Mapping)합니다.

[4단계: Slack 자동 응답 전송 (Action)]

마지막으로 Make의 Slack ‘Create a Message’ 모듈을 통해 포맷팅된 결과값을 처음 명령어를 입력한 채널이나 사용자에게 다이렉트 메시지(DM)로 전송합니다. 이 모든 과정은 영업사원이 엔터를 치는 순간 3초 이내에 완료됩니다. 더 이상 김 대리를 호출할 필요가 없어지는 것이죠.

단순 조회를 넘어선 전사적 AI 워크플로우 도입의 필요성

이러한 챗봇 연동은 개인의 생산성을 높이는 것을 넘어, 전사적인 AI 워크플로우와 시스템 자동화를 기획하는 B2B 의사결정권자들에게 시사하는 바가 큽니다. 주문 조회가 자동화되었다면, 다음 스텝은 재고 부족 시 구매팀에 자동으로 알림을 보내거나, AI가 과거 데이터를 분석해 최적의 발주 시점을 슬랙으로 제안하는 수준으로 고도화할 수 있습니다.

파편화된 시스템들을 API로 연결하고 자동화하는 데이터 파이프라인 구축은 이제 선택이 아닌 생존의 문제입니다. 고단가 AI 자동화 솔루션 도입을 망설이고 계신다면, 가장 작고 빈번한 페인 포인트인 ‘메신저 조회 업무’부터 혁신해 보시길 권장합니다.