자동화 사례: 비자 서류 AI 자동화 사례 3단계
업무 특성상 해외 비자 지원서를 자주 다뤄야 하는 법무팀이라면, 이런 고민 한 번쯤 해보셨을 겁니다.
지원서 초안은 물론이고, 각종 증빙 서류를 확인하고, 최신 법률을 반영해 문제 없이 제출까지 마무리해야죠.
이 과정에서 발생하는 검토 누락, 법률 미반영, 내용 불일치 같은 문제들은 작은 실수 하나로 비자 거절이라는 치명적인 결과를 낳기도 합니다.
게다가 모든 검토 과정을 수작업으로 하다 보면 지원서 한 건 처리하는 데만 몇 시간이 훌쩍 지나갑니다.
업무량이 많아질수록 오류도 잦아지고, 시간 지연도 반복되죠.
이런 상황에 놓인 법무 실무자분들의 피로도는 이만저만이 아닙니다.
반복되는 수작업, 이대로는 안 된다.
최근 저희에게 한 회사에서 연락을 주셨습니다.
"지원서 초안과 수십 종의 증빙 서류를 일일이 확인해야 하는데, 한 건당 1~2시간은 기본입니다. 작업량이 많아지면 실수도 늘어나고, 무엇보다 최신 관련법을 반영하는 데 시간이 너무 오래 걸립니다. AI로 법률 검토와 서류 정리까지 자동화할 수 없을까요?"
해당 회사는 매일 수십 건의 해외 비자 신청서를 다루고 있었습니다.
하지만 모든 검토 과정을 사람 손으로 하다 보니, 처리 속도가 느려지고 작은 실수도 자주 발생했습니다.
지원서에 누락된 내용이 있는지, 제출된 증빙이 충분한지, 최신 이민법 기준에 맞는지 등을 일일이 확인해야 했습니다.
이런 반복 작업이 업무 시간을 잡아먹고, 직원들의 스트레스를 가중시키고 있었습니다.
무엇보다 중요한 것은, 이 과정에서 발생하는 작은 실수가 고객의 비자 거절로 이어질 수 있다는 점이었습니다.
Make + OpenAI로 구축한 자동화 시나리오
Make와 OpenAI를 연동해 지원서 초안 AI 법률 검토부터 최신 법 반영, 증빙 추출, 수정 제안까지 원스톱으로 처리하는 자동화를 구성했습니다.
(이미 버블로 웹사이트를 구축한 상태셔서, 버블 또한 연동하여 작업했습니다.)
외부 시스템의 요청을 받아 지원서 데이터와 연결된 증빙 파일을 모으고, AI가 법률 관점과 심사 기준에 맞춰 제안을 생성합니다.
모든 결과는 DB에 구조화해 재사용성과 트래킹까지 확보했습니다.
Make 시나리오 상세
1단계. 지원서 정보 불러오기와 즉시 응답
2단계. 초안 AI 법률 검토와 제안 생성
[프롬프트]
당신은 20년 이상의 경험을 가진 미국 비자 신청 전문가입니다. 아래 서류의 내용을 기반으로 다음 사항들을 평가해 주세요
1. 법률 준수 여부:서류에 기재된 정보가 미국 비자 신청 기준 및 관련 법률에 부합하는지 확인하고, 법률적으로 문제가 될 수 있는 부분이나 위험 요소를 식별해 주세요.
2. 심사 통과 가능성 강화:서류 내에서 비자 심사에서 긍정적으로 작용할 수 있는 요소들을 찾아내고, 추가로 보완하거나 강조할 수 있는 사항이 있는지 제안해 주세요.
3. 평가 기준:모든 판단은 오직 서류에 명시된 내용에 한정하여 이루어져야 합니다.
4. 답변 형식: 답변은
[{"original":"원본 내용", "suggestion": "수정을 제안하는 내용과 이유", "edit":"suggestion을 반영해서 original을 수정한 버전"}, {제안2}, {제안3}]
게 json 형식으로 array로 반환해.
5. edit에 들어가는 내용은 original을 수정한 내용이어야해. 단순히 수정을 제안하는 내용이면 안 되고 실제로 수정사항을 반영한 수정본이어야해.
6. 사용 언어: 모든 답변은 영어를 사용해. 단 suggestion만 한국어로 작성해.
3단계. 증빙(tab) 분석과 교정·보충 제안
당신은 20년 이상의 경험을 가진 미국 비자 신청 전문가입니다. 아래 서류의 내용을 기반으로 다음 사항들을 평가해.
- 오류 교정: tab 문서의 내용을 바탕으로 draft에 잘못 적혀있거나 오해할 수 있는 내용을 찾아내 바르게 교정해.
- 내용 보충: tab 내용을 바탕으로 draft에서 보충 설명이 가능하거나 더 나은 내용 작성이 가능한 부분을 찾아서 제안해.
- 평가 기준:모든 판단은 오직 서류에 명시된 내용에 한정하여 이루어져야해.
- 답변 형식: 답변은
[{"original":"원본 내용", "reason": "수정을 제안하는 내용과 이유를 한국어로 작성", "revised":"reason을 반영해서 original을 수정한 버전"}, {제안2}, {제안3}]
이렇게 json 형식으로 array로 반환해.
- revised에 들어가는 내용은 original을 수정한 내용이어야해. 단순히 수정을 제안하는 내용이면 안 되고 실제로 수정사항을 반영한 수정본이어야해.
- tab 내용에서 특정 부분을 참고했다면 reason에 어떤 부분을 참고했는지도 같이 알려줘.
- 사용 언어: reason은 '한국어'로 작성해. original과 revised는 영어로 작성해.
- 응답: 응답이 절대 중간에 끊기지 않도록해. 완결된 json 형태로만 응답해.
- 투자금이 어느 정도인지 수치로 명확하게 제시되지 않을 경우, USCIS 또는 영사관에서 투자 규모의 실질성을 평가할 수 있도록 상세 수치를 추가해.
- 충분한 투자의 정의는 통상 미국법인과 유사한 지역에 유사한 사업을 처음 진행할 경우에 필요한 1년치의 운영비를 충분한 투자로 해.
- 미국 회사의 실제 운영 증거가 부족하다고 판단될 경우 매출자료나 직원 수, 운영 사진 등을 근거로 설명 보강 필요
- 지원자의 직무 설명이 너무 일반적이지 않도록 구체적인 책임과 필요 기술을 강조해 E-2 직원 조건을 만족할 수 있도록 해.
- 지원자의 학력 및 경력 내용이 미국 내 직무와 어떻게 연결되는지 설명이 부족한 경우 이를 강화하는 제안을 작성해.
4단계. 상태 업데이트
전체 흐름 한눈에 보기
- 요청이 들어오면 자동화가 시작됩니다.
- 지원서 정보를 불러와 즉시 처리 수신 확인을 회신합니다.
- 초안을 AI가 법률 준수 관점에서 1차로 검토합니다.
- 증빙 탭을 다운로드하고 OCR로 텍스트를 추출해 읽기 좋게 정리합니다.
- 정리된 증빙과 초안을 함께 AI에게 보내 교정·보충 제안을 생성합니다.
- 모든 제안은 DB에 저장되고 지원서와 연동됩니다.
- 마지막으로 상태를 ‘검토 대기’로 업데이트해 다음 단계로 넘깁니다.
연간 338시간 절감, 비용 92.9% 절약
이제 해당 로펌의 실무자들은 더 이상 수십 개 문서를 눈으로 일일이 확인하지 않아도 됩니다.
지원서와 증빙 서류를 업로드하기만 하면, Make가 OpenAI와 연동되어 자동 분석을 시작하고 금새 구글 시트에는 분석된 핵심 데이터와 AI의 피드백이 정리되어 나타납니다.
실무자는 그 내용을 확인하고 필요한 수정만 반영하면 끝입니다.
기존에는 놓치기 쉬웠던 법률 변경사항도 AI가 자동 반영하기 때문에, 최신 기준을 일일이 찾아볼 필요도 없습니다.
지원서 한 건당 검토 소요 시간 평균 1~2시간 → 10~20분으로 단축!
무엇보다도 직원들이 반복적이고 집중력을 요구하는 단순 업무에서 벗어나, 고객 커뮤니케이션이나 전략 수립 같은 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.
이 자동화 시스템을 통해 해당 회사는 연간 약 338시간 이상의 업무 시간을 절감할 수 있게 되었습니다.
시급 2만 원 기준으로 환산하면 약 6,760,000 원의 인건비가 절감됩니다.
반면, Make + OpenAI 사용 비용은 연간 약 48만 원 수준으로, 비용 대비 효율은 92.9% 이상으로 계산됩니다.
자동화는 이 악순환을 끊어낼 수 있는 가장 확실한 솔루션입니다.
Make와 OpenAI를 활용한 이번 자동화 구축은 단지 시간을 줄이는 것을 넘어,
법무 실무자들이 진짜 중요한 일 — 고객 대응, 전략 수립, 문제 해결 —에 집중할 수 있도록 도와주는 환경을 만든 사례였습니다.
이제 법률 문서 업무도 ‘자동화’가 기본이 되는 시대입니다.
놓친 건 없는지, 실수는 없는지 매번 불안해하지 마세요.
자동화된 시스템이 이미 그 부분을 해결하고 있습니다.
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