자동차 부품 · 유통B2B 제조유통자동차 부품

엑셀에서 AI 에이전트로 — 자동차 부품 견적 체결률 5배 향상

엑셀로 굴리던 부품 가격·견적 작성을 모두 AI 에이전트가 분담. 부품 가격 자동 업데이트, 부품 사진 자동 첨부, 마진률 최적화까지 — 견적 체결률 5배.

자동차 부품 견적 AI · 엑셀 워크플로 풀-AX

도입 후, 이렇게 바뀌었습니다
×5
견적 체결률 (기존 엑셀 대비)
반나절 → 14초
견적 한 건 작성 시간
실시간
부품 가격·재고 자동 반영
오토피플 — 자동차 부품 견적 AI · 엑셀 워크플로 풀-AX
Before

도입 전에는
이런 상황이었습니다

  • 01부품가와 견적 작성을 모두 엑셀로 운영해서, 시세 변동을 매번 사람이 확인하고 손으로 갱신해야 했습니다.
  • 02같은 부품·같은 고객이어도 마진과 가격이 들쭉날쭉 — 견적 체결률이 일정하지 않았습니다.
  • 03사진·설명이 없는 단순 표 형태 견적서는 가격 설득력이 약해서, 협상 단계에서 자주 깎였습니다.
  • 04한 건 작성에 평균 반나절 — 영업이 견적에 묶여 다음 상담을 놓치는 일이 잦았습니다.
Approach

이렇게 풀었습니다

엑셀을 “버리는” 게 아니라 엑셀 워크플로를 그대로 보존하는 방향으로 갔습니다. 영업팀은 익숙한 양식 그대로 쓰고, 그 양식을 양방향 동기화하는 Sheet Bridge를 만든 뒤 — 부품 가격 동기화·견적 작성·마진 최적화 세 가지 에이전트를 그 위에 얹었습니다. 시세는 매일 새벽 자동 크롤·정규화로 들어오고, 견적 작성 에이전트는 카탈로그 사진과 함께 라인별 코드까지 매칭. 마진은 과거 6,000건 이상의 견적·체결 데이터로 학습한 모델이 라인별로 추천합니다.

Inside

안에서는 이렇게 움직입니다

사람 한 명이 하던 일을 여러 에이전트가 나눠서 합니다. 자동화는 일부 단계가 아니라 전체 흐름에 걸쳐 돌아갑니다.

01 · Agent

부품 가격 동기화 Agent

주요 부품사·딜러망 가격을 매일 자동 크롤·정규화 — 엑셀에 못 잡던 일일 시세 변동 즉시 반영

02 · Agent

견적 작성 Agent

고객 요구 사항 → 부품 매칭 → 견적서 자동 작성 (사람 검토 단계 포함)

03 · Agent

부품 사진 자동 첨부 Agent

견적 라인별로 카탈로그·실제 부품 사진을 자동 매칭 — 고객이 보고 이해되는 견적서

04 · Agent

마진 최적화 Agent

과거 거래 히스토리·체결 데이터로 부품별 마진률·할인폭을 자동 추천 — 실패한 견적은 학습 데이터로 회수

05 · Agent

히스토리 RAG

과거 견적·체결/실패·재구매 패턴을 벡터 인덱스 — 유사 케이스 즉시 호출

06 · Agent

엑셀 Bridge

기존 엑셀 양식과 양방향 동기화 — 영업팀의 익숙한 워크플로 보존

07 · Agent

대표 대시보드

견적 발송·체결률·평균 마진·재구매율을 한 화면에

After

도입 후
무엇이 바뀌었나

  • 견적 한 건 작성 시간: 반나절 → 평균 14초.
  • 기존 엑셀 대비 견적 체결률 5배 (90일 누적).
  • 부품 시세 반영 누락 사실상 0 — 매일 06:00 자동 갱신.
  • 라인별 사진·시세 변동·마진 근거가 노출되어 고객 검토 시간이 줄고, 추가 협상 횟수가 감소.
Runtime

프로젝트 정보

기간
설계 2주 + 구축 6주 + 안정화 2주
팀 구성
TreeSoop 4인 (PM 1 / AI 엔지니어 2 / 백엔드 1)
운영 모드
SaaS · 영업팀 일상 사용 · 자동 시세 갱신 매일 06:00 KST
Stack

기술 구성

STACK
LangChain · DeepAgents · FastAPI
DATA
부품 가격 · 히스토리 RAG
STATUS
Production

대표 남동국 · 자동차용 전용 신품 부품 판매업. 엑셀로 수기 처리하던 견적 워크플로를 풀-AX 전환 — 가격 변동을 놓치지 않고, 부품 사진과 마진 최적화까지 반영된 "설명되는 견적서"가 자동으로 산출된다. 영업이 견적 작성에 묶이는 시간이 사라져 같은 인력으로 더 많은 상담·클로징이 가능해졌고, 견적 체결률은 5배 향상되었다.

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