AI 업무 자동화 - 12. 분기와 예외처리하기

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분기와 예외 처리 전략

업무 자동화를 통해 단순 반복작업을 줄이는 것만으로도 생산성은 크게 향상됩니다. 그러나 진정한 업무 자동화는 여기서 한 걸음 더 나아가야 합니다. 수많은 자동화 시나리오 속에서 조건별로 흐름을 바꾸는 분기, 그리고 예외 상황이 발생했을 때 중단되지 않고 대안을 실행하는 예외 처리 기능을 함께 설계하는 것이 바로 고도화된 업무 자동화입니다. 이번 글에서는 분기와 예외 처리를 활용한 자동화 전략을 중심으로, 실무 적용에 필요한 원리, 사례, 도구를 정리해보겠습니다.

왜 분기와 예외 처리가 중요한가?

기초적인 업무 자동화는 일련의 정해진 작업을 순차적으로 실행하는 흐름입니다. 예를 들어 “이메일을 수신하면 내용을 Google Sheet에 기록하고 알림을 슬랙으로 보내기” 같은 구조는 단순하지만 강력합니다. 하지만 실무 현장은 이보다 훨씬 복잡합니다.

조건에 따라 다르게 처리해야 하는 경우
오류나 누락 데이터 발생 시 예외 흐름으로 전환
특정 조건에서 외부 API 요청 건너뛰기
사용자의 입력에 따라 경로 분기

이러한 시나리오를 유연하게 대응하려면 자동화의 논리 흐름 자체에 조건과 예외를 정의할 수 있어야 합니다. 바로 이 부분이 고도화의 핵심입니다.

분기 로직의 기본 구조

분기(Branching)는 “조건에 따라 자동화 흐름을 나누는” 로직입니다. 주로 다음과 같은 방식으로 구성됩니다.

IF-THEN 구조

가장 기초적인 구조로, 조건을 만족할 때만 다음 단계로 진행합니다.

예: 이메일 제목에 “지원서”라는 단어가 포함된 경우만 HR 폴더에 저장

SWITCH (다중 조건 분기)

하나의 조건 값에 따라 여러 흐름으로 갈라지는 방식입니다.

예: 고객 등급(Gold/Silver/Bronze)에 따라 다른 응대 메일 자동 전송

조건 그룹 및 중첩 조건

복합 조건을 설정하여 더욱 정교한 흐름 제어가 가능합니다.

예: [고객 등급=Gold] + [최근 1개월 내 문의 없음]일 때만 할인 쿠폰 발송

분기 로직을 통해 자동화가 더욱 “사람처럼” 판단하며 흐름을 조정할 수 있게 됩니다.

예외 처리의 원리와 적용

자동화가 중간에 멈추거나 실패하는 이유는 대부분 예외 상황을 고려하지 않았기 때문입니다. 예외 처리는 실패를 예방하고, 중단 없이 대체 흐름으로 이어지도록 합니다.

자주 발생하는 예외 상황 예시

예외 상황	일반적인 증상	처리 전략
API 응답 지연 또는 실패	다음 단계 미실행	일정 시간 재시도 후 실패 시 로그 기록
데이터 누락	조건 만족하지 않아 중단	기본값 대입 후 진행
로그인 만료	인증 실패	토큰 갱신 로직 자동화
외부 파일 접근 불가	스토리지 오류	관리자에게 Slack 알림 전송

자동화 툴에서 예외 처리 구현 방법

Zapier: “Paths” 기능으로 조건 흐름 설정, “Filter” 실패 시 에러 이메일 전송
Make (Integromat): “Error handler” 모듈로 예외 발생 시 대체 흐름 지정
n8n: 노드별 Try-Catch 흐름 설계, HTTP 요청 실패 시 경로 분기 가능

실무 예제 1: 고객 문의 처리 자동화의 고도화

기본 구조

사용자가 웹사이트 폼 제출 → 2. Google Sheets 저장 → 3. Slack 알림

고도화 구성

조건 분기: 문의 유형에 따라 알림 채널 다르게
- 일반 문의 → 일반 팀 Slack
- 긴급 문의 → 리더 Slack + 문자
예외 처리: 저장 실패 시 관리자 이메일 발송, Slack 알림 재시도 3회

이렇게 설정하면 업무 자동화가 단순 작업을 넘어, 실제 비즈니스 대응처럼 유연해집니다.

실무 예제 2: 뉴스 요약 & 게시 자동화에 분기·예외 적용

구글 알리미로 뉴스 키워드 수집
RSS 통해 Zapier에서 자동 가져오기
GPT에게 뉴스 본문 요약 요청
워드프레스에 자동 게시

고도화 포인트

분기 처리: 요약된 내용이 너무 짧거나 오류일 경우 게시 보류
예외 처리: RSS 피드 수신 실패 시, 알림 전송 및 수동 승인 대기
조건 설정: 특정 키워드 포함 시에만 워드프레스 게시

실무 예제 3: 고객 문의 자동 분류 및 대응 자동화

시나리오 개요
온라인 고객센터로 매일 수십 건의 고객 문의가 접수됩니다. 이 중 배송 관련, 환불 요청, 제품 불량, 일반 문의 등 유형이 다양하며, 각각 처리 담당자도 다릅니다. 수작업으로 확인하고 분류하다 보면 실수가 발생하거나 답변 지연으로 이어질 수 있습니다.

자동화 목표

고객 이메일 또는 문의 폼 데이터를 수집
GPT를 통해 문의 내용을 분류하고 요약
유형별로 담당자에게 자동 전달 (예: 환불 → 회계팀, 배송지연 → 물류팀)
예외적으로 감정적 표현이나 부정적 키워드가 포함된 항목은 관리자가 먼저 확인하도록 분기 처리

단계별 구성 및 설명

단계	설명	사용 도구	예외 처리 또는 분기 지점
1. 문의 수집	웹사이트 문의폼이나 이메일에서 고객 메시지 자동 수집	Zapier, Make, Gmail API	메시지가 없는 경우 누락 처리 경고
2. 분류 및 요약	GPT에게 “이 문의는 어떤 유형이며 어떤 조치가 필요한가?”를 묻는 프롬프트를 통해 유형 분석	OpenAI GPT API	감정적 키워드 포함 여부 판단
3. 유형별 전달	분류 결과에 따라 자동으로 팀별 이메일 발송 또는 슬랙 채널 알림	Zapier, Gmail, Slack API	유형 분류 실패시 예외 알림 전송
4. 이례적 항목 예외 처리	부정적 언어·불만 강한 메시지는 별도 슬랙 채널로 알림 + 수동 확인 유도	GPT 감정 분석 + 필터 조건 설정	‘불만’, ‘환불’, ‘짜증’ 등 키워드 포함 시 수동 개입 유도

핵심 포인트

분기 처리의 기준은 GPT가 분류한 결과값이며, 이 결과값을 if 조건이나 필터링 노드로 처리함으로써 업무 자동화를 고도화할 수 있습니다.
예외 처리는 감정 분석, 특정 키워드 포함 여부 등을 바탕으로 진행되어, 민감한 고객 대응에 수작업 개입이 가능하도록 설계합니다.
기존 워크플로우와 연동이 쉬워, Notion이나 ClickUp, Gmail 기반 팀에게도 적용 가능합니다.

어떤 도구로 고도화할 수 있을까?

도구	분기 기능	예외 처리	UI 난이도	장점
Zapier	Paths 사용 가능	실패 시 이메일 등 제한적	쉬움	빠른 구축, 다양한 앱 연동
Make	고급 조건 및 에러 핸들링	복잡한 예외 처리 가능	중간	세밀한 제어 가능
n8n	노드 기반 분기 설정	Try-Catch 유사 구조 구현	높음	오픈소스, 무제한 활용
Pipedream	자바스크립트 조건 로직	예외 발생 시 fallback 가능	중간 이상	개발자 친화적

실무자가 주의해야 할 고도화 체크리스트

실패 가능성이 있는 지점 파악 후 예외 시나리오 설계
조건 분기는 논리적 충돌 없이 구성되어야 함
중첩된 분기 로직은 테스트 환경에서 시뮬레이션 필수
예외 알림은 이메일, Slack, Notion 등으로 다중화

업무 자동화가 진화하는 방향

이제 업무 자동화는 단순한 도우미 수준을 넘어, 실시간 의사결정 파트너로 진화하고 있습니다. 특히 GPT를 비롯한 생성형 AI와 결합될 경우, 조건 기반 흐름에서 더 나아가 컨텍스트 기반 분기까지 가능해집니다. 예를 들어 “고객 불만의 감정 분석 결과가 70 이상이면”과 같은 흐름도 설정 가능합니다. 이러한 고도화된 업무 자동화는 기획자와 운영자, 그리고 개발자 간 협업을 기반으로 점점 더 정교해지고 있습니다.

다음 회차 예고: 데이터 시각화 자동화로 확장하기

이번 회차에서는 분기와 예외 처리를 중심으로 자동화 워크플로우를 한 단계 고도화하는 방법을 살펴보았습니다. 다음 회차에서는 자동화된 데이터 수집 결과를 실무적으로 보여줄 수 있는 “데이터 시각화 자동화: 실무 예제와 도구 추천”을 주제로 이어집니다. 실시간 데이터 대시보드, 자동 리포트 생성, 그리고 GPT와 시각화 도구의 결합 등도 함께 다룰 예정입니다.

업무 자동화가 이제 막 첫 단계를 넘어서셨다면, 이젠 “고도화”가 다음 관문입니다. 분기와 예외 처리를 중심으로 실무 자동화를 한층 스마트하게 만들어보시길 바랍니다.

지니의 작업실

AI 업무 자동화 – 12. 분기와 예외처리하기