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

영업팀이나 CS팀에서 하루에도 수십 번씩 묻는 질문이 있습니다. “김 대리님, 이 주문건 출고됐나요? 송장 번호 좀 확인해 주세요.” 그러면 담당자는 하던 핵심 업무를 멈추고 무거운 ERP 시스템에 로그인해, 복잡한 메뉴 트리를 뚫고 들어가 주문 번호를 검색합니다. 그리고 그 결과를 캡처하거나 엑셀로 복사해 다시 사내 메신저로 답변하죠. 이것은 마치 최첨단 공장에 구멍 난 컨베이어 벨트를 깔아둔 것과 같은 심각한 병목 현상입니다.

수억 원을 들여 도입한 ERP가 단순 데이터 보관용 금고로 전락하는 순간입니다. 오늘은 이 지긋지긋한 ‘엑셀 노가다’와 시스템 화면 전환의 피로를 멈추고, 사내 메신저인 슬랙(Slack)에서 명령어 한 줄로 10초 만에 ERP 주문 조회를 끝내는 챗봇 연동 자동화 워크플로우를 실무 관점에서 깊이 있게 파헤쳐 보겠습니다.

ERP 시스템 한계 극복: 왜 슬랙(Slack)에서 주문을 조회해야 할까?

대부분의 레거시 ERP 시스템은 ‘데이터의 무결성’을 위해 설계되었지, ‘빠른 소통’을 위해 만들어지지 않았습니다. 보안을 이유로 VPN을 켜야 하거나, 모바일에서는 접속조차 힘든 경우가 허다합니다. 반면 실무자들의 업무 90%는 슬랙과 같은 사내 메신저 위에서 이루어집니다.

사용자가 일하는 공간(Slack)과 데이터가 있는 공간(ERP)을 API로 연결해 주지 않으면, 그 사이를 인간이 수동으로 옮겨야 합니다. 이를 자동화하면 담당자는 하루 평균 1~2시간의 단순 반복 조회 업무에서 해방되며, 질문을 던진 영업/CS 담당자 역시 실시간으로 고객에게 피드백을 줄 수 있어 전사적인 리드 타임이 획기적으로 단축됩니다.

노코드 툴(Make) 기반 슬랙-ERP 챗봇 연동 실무 워크플로우

그렇다면 개발팀의 리소스를 빌리지 않고 어떻게 이 파이프라인을 구축할까요? Make(구 Integromat)나 Zapier 같은 노코드/로우코드 툴을 활용하면 실무자도 충분히 강력한 챗봇 디스패처를 만들 수 있습니다. 실제 현업에서 적용하는 3단계 핵심 워크플로우를 공개합니다.

1단계: 슬랙(Slack) 슬래시 명령어(/주문조회) 트리거 구축

가장 먼저 슬랙 워크스페이스에 커스텀 앱을 생성하고 ‘Slash Commands’ 기능을 활성화합니다. 예를 들어 사용자가 /주문조회 ORD-20231001이라고 입력했을 때 작동하도록 명령어를 세팅합니다. 이때 슬랙은 해당 텍스트 데이터를 외부로 보낼 ‘Request URL’을 요구하는데, 여기에 Make에서 생성한 Webhook URL을 입력해 줍니다. 이제 누군가 슬랙에서 명령어를 치면, 그 즉시 Make로 주문 번호 데이터가 쏘아집니다.

2단계: Make 웹훅 수신 및 ERP API 데이터 호출

Make의 첫 번째 모듈(Webhooks)이 슬랙이 보낸 Payload(주문번호 등)를 낚아챕니다. 그다음 HTTP 모듈을 연결하여 사내 ERP(SAP, 더존, 혹은 자체 구축 시스템 등)의 주문 조회 API 엔드포인트로 GET 또는 POST 요청을 보냅니다. 이때 Header에 ERP 접근을 위한 API Key나 Bearer Token을 안전하게 매핑하고, 파라미터 값에 1단계에서 추출한 ‘주문번호’ 변수를 동적으로 삽입합니다.

3단계: JSON 데이터 파싱 및 슬랙 블록 키트(Block Kit) 자동 응답

ERP에서 성공적으로 응답을 주면, Make는 길고 복잡한 JSON 데이터를 뱉어냅니다. 여기서 우리가 필요한 알맹이인 ‘주문 상태(출고완료)’, ‘택배사(CJ대한통운)’, ‘운송장 번호’만 파싱(Parsing)하여 추출합니다. 마지막으로 슬랙의 ‘Create a Message’ 모듈을 연결합니다. 단순히 텍스트만 보내면 가독성이 떨어지므로, 슬랙의 Block Kit 형식을 활용해 예쁜 표나 버튼 형태로 디자인된 메시지가 질문자에게 10초 만에 다이렉트 메시지(DM)로 전송되도록 세팅합니다.

단순 반복 업무를 넘어 전사적 AI 워크플로우 도입으로

이러한 챗봇 연동은 단순한 ‘조회 봇’에 그치지 않습니다. B2B 의사결정권자라면 이 작은 성공 사례를 주목해야 합니다. 슬랙과 ERP가 연결되었다는 것은, 향후 LLM(대형 언어 모델)을 중간에 끼워 넣어 “이번 달 A제품군 재고 부족 예상 시점 알려줘“ 같은 복잡한 자연어 질의응답이 가능한 AI 워크플로우로 확장할 수 있다는 뜻이기 때문입니다.

수작업 컨베이어 벨트를 걷어내고, 데이터가 물 흐르듯 자동화되는 SCM 파이프라인을 구축하는 것. 그것이 바로 경쟁력을 가르는 핵심 무기가 될 것입니다.