민원·상담 인박스 자동 분류 + 1차 응대 초안

문제 시나리오

"하루 3050건 들어오는 회원·고객 문의를 읽고 분류하고 답변 초안을 내려면 23시간이 소모된다. 반복 질문이 70%인데 매번 처음부터 답한다. 신입이 들어오면 답변 톤이 흐트러져서 고객이 '왜 매번 느낌이 다르냐'고 지적한다. 긴급 건을 놓치는 일도 가끔 발생한다."

회원서비스·상담 부서의 고질적 부담입니다. 문제는 "응대 품질"이 아니라 응대 이전의 분류·초안 작업에 시간이 먹힌다는 점입니다. AI로 분류·초안만 자동화해도 사람은 검토·공감·예외처리에 집중할 수 있습니다.

실습 목표

인박스 폴더에 새 문의 파일이 떨어지면 자동 감지하여:

1. 카테고리 분류 (납부 / 대출 / 급여지급 / 세무신고 / 기타)
2. 긴급도 판정 (일반 / 긴급)
3. 1차 답변 초안 생성 (공식 응대 톤)
4. 담당자에게 전달 (긴급 건은 즉시 알림)

스킬 이름 인박스-분류-응대.

입력 데이터

파일	설명
인박스 폴더	이메일(.eml) · 엑셀(.xlsx) · 텍스트 파일이 수시로 투입됨
categories.yaml	카테고리 정의 + 분류 기준 + 담당자 매핑
faq.md	기존 FAQ 문서 (답변 초안의 근거로 주입)
response_manual.md	응대 매뉴얼 (법적 면책 조항·금지 표현 포함)
CLAUDE.md	응대 톤 가이드 (존대·사과·공감 표현 규칙)

기대 산출물

• output/replies/{id}_분류_초안.md — 카테고리 · 긴급도 · 답변 초안 · 근거 FAQ 링크
• 담당자별 일일 요약 (카테고리별 건수, 긴급 건 하이라이트)
• 긴급 건은 즉시 담당자 텔레그램 알림
• 처리 로그 (언제 · 무엇이 · 어떻게 분류됐는지)

핵심 스킬 호출 흐름

flowchart TD
  W[폴더 감시: 새 파일 감지] --> F{파일 포맷}
  F -->|eml| E["이메일 본문·헤더 파싱
  email 스킬"]
  F -->|xlsx| X["엑셀 행 추출"]
  F -->|txt| P["텍스트 그대로 로드"]
  E --> C["카테고리 분류 + 긴급도 판정
  categories.yaml"]
  X --> C
  P --> C
  C --> I["관련 FAQ 섹션만 컨텍스트 주입"]
  I --> D["응대 톤 가이드 준수 답변 초안
  CLAUDE.md"]
  D --> M[담당자 매핑 → 개별 파일 저장]
  M --> U{긴급도}
  U -->|긴급| N[즉시 텔레그램 알림]
  U -->|일반| B[일일 배치 요약에 포함]

선행 스킬

• email — 이메일 본문·첨부·헤더 파싱
• draft-post — 구조화된 입력으로 정돈된 초안 텍스트 생성. 본 사례에서는 "답변" 포맷으로 재활용.

선행 개념

• 폴더 감시 패턴 — 파일 드롭을 트리거로 전체 체인이 자동 실행. "사람이 실행하는 스킬"에서 "환경이 실행하는 스킬" 로의 전환 체감
• 컨텍스트 관리 — 매 답변마다 FAQ 전체를 주입하는 대신, 분류 카테고리에 맞는 FAQ 섹션만 동적으로 주입 (토큰 효율)
• CLAUDE.md 톤 고정 — "AI 팀원 매뉴얼"의 응대 톤 규칙이 실제 답변 품질을 좌우함. Before/After 체감이 가장 강한 포인트

확장 과제

1. 유사 과거 문의 검색 — 이전 답변 중 유사 케이스 3건을 참고하여 톤·답변 일관성 강화 (간이 RAG)
2. 답변 승인 워크플로우 — 담당자가 초안을 수정·승인하면 학습 데이터로 축적
3. CS 지표 대시보드 — 카테고리별 건수·평균 응답 시간·반복 질문 Top 10
4. 멀티 채널 통합 — 이메일·구글폼·카카오톡 비즈니스 채널을 한 인박스로

변경 이력

• v1 (2026-04-11): 최초 작성 — Claude@IGM Cohort 1 Track E 교재용