매달 쌓이는 계약 요청 메일,
이제 코드 한 번으로 정리됩니다
통신사 S사 콘텐츠 마켓플레이스 담당자가 ChatGPT × Python으로
파트너사 계약 요청 메일 정보를 자동 추출해 엑셀에 정리하는 자동화를 직접 만들었습니다.
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2시간
기존 월 소요시간
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20분
자동화 후 소요시간
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6개
자동 추출 데이터 항목
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약 83%
시간 절감률
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01 — 배경 · Problem
파트너사 계약 요청 메일이 매일 쌓입니다.
언제까지 손으로 옮겨 적을 건가요?

통신사 S사 콘텐츠 마켓플레이스팀에서 파트너사 계약 업무를 담당하는 이 수강생에게는 매월 반복되는 고역이 있었습니다. 아웃룩 메일함에 쌓이는 계약 요청 메일을 하나씩 확인하고, 답장(RE)이나 전달(FW) 메일을 제외한 뒤, 신규 건만 골라 업체명·담당자 연락처·콘텐츠명을 엑셀에 직접 입력하는 일이었습니다.
처리해야 할 메일 계정도 여러 개였습니다. 마켓플레이스 전용 계정과 팀 공용 계정을 오가며 메일을 확인해야 했고, 각 메일마다 업체 정보·계약 내용·담당자 연락처를 직접 파악해 정리해야 했습니다.
비개발자도 AI 자동화를 만들 수 있을까? 이 수강생은 AI 바이브코딩 교육을 통해 직접 답을 찾았습니다.
"매달 같은 작업을 반복하면서 '이게 꼭 내가 해야 하는 일인가?' 싶었어요. 이제는 코드 하나 실행하면 알아서 정리되니까, 그 시간에 진짜 계약 처리에 집중할 수 있게 됐습니다."
— 통신사 S사 콘텐츠 마켓플레이스팀 담당자, AI 바이브코딩 수강생
| 단계 | 작업 내용 | 소요시간 |
|---|---|---|
| STEP 1 | 복수 계정 아웃룩 접속 후 계약 요청 메일 확인 | 약 5분 |
| STEP 2 | 답장(RE) / 전달(FW) 메일 제외, 신규 건만 육안 선별 | 약 20분 |
| STEP 3 | 업체명·담당자 연락처·콘텐츠명·요청내용 수동 엑셀 입력 | 약 40분~1시간 |
| STEP 4 | 요청사항 달성 여부 확인 및 엑셀 업데이트 | 약 20분 |
| STEP 5 | 요청사항 달성 시 회신 메일 발송 + 엑셀 반영 | 약 15분 |
마켓플레이스 전용 계정과 팀 공용 계정을 오가며 메일을 일일이 확인해야 했습니다.
RE: / FW: 포함 메일을 육안으로 걸러내는 과정에서 누락 위험이 항상 있었습니다.
업체명·담당자 연락처·콘텐츠명·요청 내용 등 6개 항목을 매번 손으로 입력해야 했습니다.
02 — 솔루션 · Solution
Jupyter Notebook 실행 한 번 — 메일 열람부터 엑셀 저장까지 자동 완료
ChatGPT와 함께 Jupyter Notebook 기반 Python 코드를 작성했습니다. 아웃룩 복수 계정에서 신규 계약 요청 메일만 자동 선별하고, 업체명·담당자 연락처·콘텐츠명 등 6개 항목을 추출해 타임스탬프 파일명으로 엑셀에 자동 저장합니다.
마켓플레이스 전용 계정과 팀 공용 계정, 두 계정을 코드가 순서대로 처리합니다.
👉 사람이 할 일: 없음. 코드가 알아서 접속합니다.
처음 온 신규 계약 요청 메일만 남기고 나머지는 모두 무시합니다.
👉 사람이 할 일: 없음. 조건문이 즉시 판별합니다.
✅ 메일 제목 ✅ 업체명
✅ 담당자 연락처 ✅ 콘텐츠명
✅ 요청 내용 ✅ 수집 일시
👉 사람이 할 일: 없음. 6가지 항목이 자동으로 뽑힙니다.
파일명은 contract_requests_20260614_163136.xlsx 형태로
실행할 때마다 날짜·시간이 자동으로 붙어 생성됩니다.
완료되면 "이메일 정보를 성공적으로 엑셀 파일로 저장했습니다" 메시지가 뜹니다.
👉 사람이 할 일: 없음. OneDrive에 자동 저장됩니다.
03 — 결과 · Result
월 2시간 수작업이 20분으로. 실행하면 끝입니다.

| 😓 Before (자동화 전) | 😊 After (자동화 후) |
|---|---|
| 복수 계정 직접 로그인 후 메일 하나씩 확인 | Jupyter Notebook 실행 → 복수 계정 자동 접속 |
| 답장·전달 메일 육안 선별 (약 20분) | 조건문 자동 필터링 (즉시) |
| 6개 항목 수동 입력 (약 40분~1시간) | 6개 항목 자동 추출 및 엑셀 저장 (1분 이내) |
| 파일명 직접 입력, 수동 저장 | 날짜·시간 파일명 자동 생성 + OneDrive 저장 |
| 총 소요시간: 월 2시간 | 총 소요시간: 월 20분 |
"예전엔 메일 정리하다 퇴근 시간이 됐어요. 지금은 노트북 실행하면 알아서 엑셀에 들어가 있으니까, 그 시간에 파트너사 응대나 계약 처리를 더 할 수 있게 됐습니다."
— 통신사 S사 콘텐츠 마켓플레이스팀 담당자
04 — 인사이트 · Insight
"메일 읽는 건 사람이, 정리하는 건 코드가"

이 자동화의 핵심은 단순합니다. 사람이 판단해야 할 일과 그렇지 않은 일을 구분한 것입니다. 답장·전달 메일 필터링, 업체 정보 추출, 타임스탬프 파일 저장은 조건이 명확합니다. 코드가 더 잘할 수 있는 영역입니다.
반면 계약 달성 여부 판단, 파트너사 응대, 예외 처리는 여전히 사람의 몫입니다. 이 수강생은 그 경계를 정확히 파악하고, 자동화할 수 있는 부분만 코드에 맡겼습니다.
개발자가 아니어도 됩니다. ChatGPT에 자신의 업무를 설명하고, 코드를 받아 실행해보는 것. 그 첫 걸음이 월 2시간의 반복 노동을 20분으로 줄였습니다.
"자동화는 일을 없애는 게 아닙니다.
진짜 일에 집중할 시간을 만드는 것입니다."
05 — 확장 · Expansion
같은 구조, 다른 업무에 그대로 적용할 수 있습니다
메일에서 정보를 추출해 엑셀로 정리하는 이 자동화 구조는 업종과 팀을 가리지 않습니다.
- 📢 영업팀 — 고객 문의·견적 요청 메일에서 거래처명·연락처·요청사항 자동 추출 및 CRM 저장
- 🛒 구매 / 총무팀 — 발주·견적 요청 메일 자동 분류, 납품처·금액·납기일 엑셀 취합
- 👥 HR팀 — 입사 지원 메일 수신 시 지원자명·이메일·지원직무 자동 리스트업
- 🎧 CS팀 — 민원·AS 접수 메일 유형별 자동 분류, 담당자 배정 준비 리스트 자동 생성
- 🚚 물류팀 — 배송 요청·확인 메일 자동 집계, 거래처별 처리 현황 엑셀 자동 관리
당신의 반복 업무도
AI 자동화로 바꿀 수 있습니다
AI 바이브코딩 교육결과사례 · 업무자동화 · 비개발자 Python RPA
코드 한 줄 몰라도 됩니다. ChatGPT와 함께라면 충분합니다.