한 줄 요약
사람을 더 뽑아도 못 따라잡습니다. 인원은 4.33배 느는데 일은 5배 늘어납니다
임직원
4.33배
150명 → 650명
업무 부하
5.00배
지수 20 → 100
한 사람이 지는 몫
+15.4%
0.133 → 0.154
그래서 무엇을 하자는 것인가
자산·라이선스를 자동으로 본다
만료 7일 전과 미반납 자산을 색으로 띄워 안 써도 될 돈을 막습니다
1차 문의는 챗봇이 받는다
두 번 안에 못 풀면 사람에게 넘기고, 상담원 연결 길도 늘 열어 둡니다
장애 때 알릴 순서를 정해 둔다
누구에게 무엇을 언제 알릴지 미리 적어 둡니다
총무·경영지원은 임직원에게 준 장비와 소프트웨어 사용권을 관리하고 사내 문의를 1차로 처리하는 조직입니다.
뷰티 브랜드 기업 총무 관리 체계 고도화 제안서
대규모 게임 라이브 운영 프로세스의 경영분석 직무 적용 방안
하드웨어 대장 관리에 머무는 총무 업무를 자산 데이터 자동화와 AI 1차 응대로 옮기는 안입니다.
게임 서비스를 운영하며 쓰던 방식을 사내 자산과 인프라 관리에 그대로 적용했습니다.
단순 반복이 만드는 병목을 걷어내고, 자산 운용과 비용 절감에 시간을 쓰게 하는 것이 목적입니다.
직무 범위
총무·경영지원은 임직원 지급 자산과 소프트웨어 라이선스를 관리하고 사내 문의를 1차 처리하는 조직입니다.
인원이 빠르게 늘면 수작업 자산 대장이 현황을 따라가지 못해,
미반납 장비 누락과 미사용 라이선스 비용이 발생합니다.
1. 리서치 배경 및 문제 정의
조직 규모 확장에 따른 관리의 복잡도 증가
성장기에 들어선 뷰티 브랜드 기업은 매출이 빠르게 늘면서 임직원 수도 함께 가파르게 증가합니다.
조직이 스케일업하는 단계에서는 기존의 수작업 방식이 한계에 부딪히며,
경영지원 파트에 다음과 같은 두 가지 주요 병목 현상이 발생합니다.
📈 인원 증가와 단순 문의 부하량의 상관관계
사내 자산 추적의 어려움
임직원의 입·퇴사와 부서 이동에 따른 PC·소프트웨어 지급 현황을 수작업으로 관리하면 기록 누락이 생깁니다.
쓰지 않는 라이선스 비용도 그대로 나가면서 손실로 이어집니다.
IT 문의 대응의 비효율성
"프로그램 권한이 없다고 뜹니다", "복지 신청은 어디서 하나요?"와 같은 단순 반복 문의가 쏟아집니다.
담당자가 일일이 응대하는 것은 핵심 기획 업무의 몰입을 방해하는 가장 큰 요인입니다.
2. [전략 1] 자산 및 보안 데이터 자동화
📊 강점 적용: 대규모 데이터 정제 및 엑셀 자동화
수만 건의 유저 결제 정보 및 로그 데이터를 다루던 게임 운영 경험은, 사내 임직원의 '보안 서약서 및 자산 데이터'를 다루는 꼼꼼함과 본질적으로 같습니다.
수작업에 의존하던 자산 대장을 엑셀 복합 함수 기반의 자동 매핑 체계로 전환합니다.
- 데이터 통합 자동화: 인사팀의 입퇴사자 명단과 총무팀의 자산 대장을 VLOOKUP과 INDEX/MATCH 함수로 연동하여 하나의 마스터 문서로 구축합니다.
-
시각적 알림 및 비용 방어:
조건부 서식을 적용하여 고가의 라이선스 만료 7일 전,
미반납 자산 등을 붉은색으로 자동 강조하여 불필요한 결제를 사전 차단합니다. - 오류 차단: 데이터 유효성 검사를 통해 자산 일련번호의 중복 입력이나 오타를 입력 단계에서 막아, 대장을 신뢰할 수 있는 상태로 유지합니다.
3. [전략 2] 업무 분리를 위한 사내 헬프데스크 도입
🤖 약점 극복: 시스템을 통한 효율적인 1차 대응
모든 PC 하드웨어 장애를 내부에서 직접 고치는 것은 효율적이지 않습니다.
문의의 대부분을 차지하는 단순 설정 및 권한 문의는 AI 챗봇이 즉각 해결하고, 실제 기기 고장처럼 사람이 가야 하는 건은 전담 파트너사로 자동 연결되도록 대응 단계를 분리합니다.
복잡한 신규 게임 시스템과 콘텐츠를 유저가 직관적으로 이해할 수 있도록 '사용자 맞춤형 콘텐츠 가이드'를 기획했던 노하우를 사내로 가져옵니다.
사내망 설정법과 복잡한 복지 신청 절차를 임직원 누구나 따라 하기 쉽게 규격화하고, 이를 사내 메신저 연동 AI에 학습시켜 총무팀의 단순 응대 리소스를 크게 감축합니다.
1차 해결책을 안내해 드립니다.
1. 사내 포털 접속 후 우측 상단의 [임시 권한 부여] 버튼을 클릭하세요.
2. 사유 입력 후 10분간 관리자 권한이 자동 부여됩니다.
위 방법으로 해결되지 않거나 기기 고장인 경우, 아래 버튼을 눌러 [IT 유지보수 파트너사]에 방문 수리를 접수해 주세요.
AI 헬프데스크 안내입니다.
1. 전자결재 시스템에서 [소프트웨어 신청서]를 작성하여 부서장 승인을 받아주세요.
2. 결재 완료 시, 총무팀 자동화 시스템에 의해 매일 오후 4시에 라이선스가 일괄 할당되며 사내 메신저로 알림이 발송됩니다.
4. [전략 3] 사내 인프라 위기 대응 체계 구축
🛡️ 관리자적 시각: 빠른 원인 파악과 정확한 전파
전사 네트워크 마비나 랜섬웨어 감염 시, 실무자가 인터넷 선을 만지며 시간을 허비해서는 안 됩니다.
가장 빠르게 상황을 전파하고, 전문 인력을 즉각 투입하여 피해 확산을 막는 비상 룰셋을 확립하는 것이 핵심 역량입니다.
게임 서버 장애 발생 시 유저 공지와 개발팀 핫라인을 가동하던 위기 대응 경험을 적용합니다.
증상별로 장애 등급을 분류하고, 외부 IT 유지보수 업체와의 협약(SLA)에 기반한 확고한 대응 프로세스를 구축합니다.
사내 네트워크 단절 및 악성코드 의심 접수
AI 헬프데스크에 특정 층의 접속 불량 문의가 연속 3건 이상 발생 시 관리자 자동 알림
사전 설정된 행동 지침 전사 발송
"해당 층 임직원 전원 의심 PC 랜선 즉시 분리 후 대기" - 골든타임 내 피해 확산 방지
핫라인 가동 및 경영진 상황 보고
외부 IT 전문 인력 긴급 호출 및 예상 복구 시간(ETA) 경영진 실시간 보고 체계 가동
[분석] 인원보다 부하가 빠르게 늘어납니다
1번의 차트는 임직원 수와 업무 부하량을 나란히 보여줍니다.
두 선을 나눠 보면 이 제안의 근거가 더 분명해집니다.
단순히 ‘사람이 늘어 힘들다’가 아니라, 증원으로는 따라잡을 수 없는 구조라는 점이 드러납니다.
임직원 증가
4.33배
150명 → 650명
업무 부하 증가
5.00배
지수 20 → 100
1인당 부하
+15.4%
0.133 → 0.154
| 연도 | 임직원 수 | 부하 지수 | 1인당 부하 |
|---|---|---|---|
| 2021 | 150명 | 20 | 0.133 |
| 2022 | 220명 | 35 | 0.159 |
| 2023 | 380명 | 60 | 0.158 |
| 2024(예상) | 500명 | 85 | 0.170 |
| 2025(목표) | 650명 | 100 | 0.154 |
이 차이가 의미하는 것
인원이 4.33배 늘었는데 부하는 5.00배 늘었습니다.
1인당 부하가 함께 증가한다는 뜻입니다.
조직이 커지면 관리 대상이 인원 수만큼 늘어나는 것이 아니라, 부서 이동 · 자산 이력 · 권한 조합처럼 관계의 수만큼 늘어나기 때문입니다.
그래서 담당 인원을 비례해서 늘려도 부하를 따라잡지 못합니다.
이것이 증원이 아니라 자동화가 답이 되는 이유이고, 1번에서 정의한 문제의 정확한 형태입니다.
전략 1의 효과를 연간으로 환산하면
일 절감
3시간
4시간 → 1시간
절감률
75%
자산 대장 업무 기준
연 환산
약 750시간
영업일 250일 가정
전제: 4시간과 1시간은 자동화 전후 비교를 위한 추정값이며 계측된 실적이 아닙니다.
연 환산은 영업일 250일을 가정한 산술 결과이므로,
실제 도입 시에는 도입 전 2~4주간 실측한 값으로 다시 계산해야 합니다.
[검토] 도입 조건과 이 제안의 한계
세 전략은 모두 실행 가능하지만, 각각 선행 조건이 있습니다.
조건을 명시하지 않으면 도입 후에 막힙니다.
VLOOKUP · INDEX/MATCH · 조건부 서식은 추가 예산 없이 즉시 효과를 내는 현실적인 선택입니다.
다만 650명 규모에서 계속 쓰기에는 구조적 제약이 따라옵니다.
담당자 의존
수식으로 짜인 대장은 만든 사람이 없으면 유지·수정이 어렵습니다.
담당자 교체가 잦은 직무에서는 도입 자체가 리스크가 됩니다.
파일 기반의 한계
동시 편집 충돌과 버전 분기가 생기고, 인사 데이터가 담긴 파일이 개별 단말에 산재합니다.
보안 관점에서 별도 관리가 필요합니다.
그래서 다음 단계를 함께 제시해야 합니다
엑셀 단계에서 어떤 항목을 관리해야 하는지 확정한 뒤,
그 정의를 그대로 전용 자산관리 도구로 이관하는 경로를 로드맵에 넣습니다.
이렇게 제시하면 엑셀 자동화가 임시방편이 아니라 요구사항을 검증하는 1단계로 읽힙니다.
티어링은 옳은 방향이지만, 1차 대응을 챗봇에 맡기면 챗봇이 해결하지 못한 문의가 담당자에게 늦게 도달합니다.
급한 건이 챗봇 단계에서 시간을 소모하면 도입 전보다 나빠집니다.
- • 에스컬레이션 상한: 챗봇 응대 2회 내 미해결이면 자동으로 담당자에게 넘깁니다. 유저가 ‘상담원 연결’을 즉시 고를 수 있는 경로도 항상 열어 둡니다.
- • 긴급 우회: 네트워크 단절처럼 업무 중단급 사안은 챗봇을 건너뛰는 별도 채널을 둡니다.
- • 지식 갱신: 복지 절차나 포털 메뉴가 바뀌면 챗봇은 옛 안내를 자신 있게 반복합니다. 절차 변경 시 챗봇 지식 갱신을 필수 단계로 넣어야 합니다.
임계값 근거: 4번의 ‘연속 3건’ 자동 알림은 실용적인 규칙입니다.
다만 층별 인원이 적으면 3건이 모이기 전에 이미 확산되고, 인원이 많으면 오탐이 잦습니다.
층별 인원 대비 비율로 두거나 도입 후 실제 문의 분포를 보고 조정하는 편이 안전합니다.
“해당 층 임직원 전원 랜선 즉시 분리”는 확산 방지에 효과적이지만, 오탐이면 해당 층의 업무가 전면 중단됩니다.
빠른 발동과 오탐 비용이 정면으로 상충하므로 사전에 정해야 할 것이 있습니다.
발동 권한
누가 승인 없이 발송할 수 있는지. 승인을 거치면 골든타임을 놓치고, 안 거치면 오탐 책임이 모호해집니다.
해제 절차
발동보다 해제 기준이 더 자주 빠집니다.
언제 정상 복귀를 알릴지 함께 정의해야 합니다.
SLA 선행
파트너사 핫라인은 계약이 있어야 작동합니다.
협약 체결과 대응 시간 명문화가 프로세스보다 먼저입니다.
도입 후 측정할 지표
- • 순 절감 시간: 자산 대장 절감분에서 대장 유지·챗봇 지식 갱신 시간을 차감한 값
- • 라이선스 비용 절감: 미사용 라이선스 수 × 단가 × 방치 기간 — 만료 알림 도입 전후 비교
- • 자산 대장 정확도: 실물 재고 조사와 대장의 불일치 건수
- • 챗봇 해결률과 지연: 1차 해결 비율,
그리고 에스컬레이션 건의 총 소요 시간 - • 오탐률: 위기 대응 발동 중 실제 장애가 아닌 비율
이 제안서의 한계
- • 임직원 수와 부하 지수는 성장 추세를 표현한 모델값이며 특정 기업의 실측 데이터가 아닙니다. 2024는 예상,
2025는 목표로 표기된 값입니다. - • 부하 지수는 단위가 정의되지 않은 상대 지표입니다. 실제 도입 시에는 문의 건수 · 처리 시간처럼 셀 수 있는 값으로 대체해야 합니다.
- • 4시간 → 1시간은 추정값이며,
자산 규모와 데이터 상태에 따라 크게 달라집니다. - • 챗봇 · 메신저 연동 가능 여부는 사용 중인 도구와 계약에 종속됩니다.
- • 게임 운영 경험의 적용 가능성은 업무 구조의 유사성에 근거한 판단이며, 성과로 증명된 것은 아닙니다.