Originally published at https://www.nocobase.com/ja/blog/automate-company-background-research-with-workflows-and-ai-employees

NocoBase에서는 기업 배경 조사를 추적 가능한 자동화 태스크 워크플로우 (Task Workflow)로 구축할 수 있습니다. 업무 담당자는 기존 방식대로 기업 정보 페이지에서 작업하며, 워크플로우와 AI 직원이 배경 정보를 보완하고, 처리 과정을 기록하며, 생성된 각 리포트를 저장합니다.

이 시나리오는 흔히 발생하는 문제에 적합합니다. 기업의 배경 정보는 한 번 입력하면 끝나는 정적인 항목이 아닙니다. 공개 정보는 변하고, 규제 관련 사건이 발생할 수도 있으며, 거래 상황도 업무 진행에 따라 변화합니다. 수작업으로 정기적으로 추가하기만 하면 누락이 발생하기 쉽고, AI에게 기업 정보를 직접 덮어쓰게 하면 "이번 판단이 어떻게 도출되었는지"를 설명하기 어려워집니다. 여기서는 현재의 정보와 조사 프로세스를 분리하여 저장합니다. 기업 레코드 (Company Record)에는 업무 담당자가 이용하는 현재 버전을 저장하고, 배경 조사 레코드 (Background Research Record)에는 각 AI 조사 태스크의 상태, 출력, 이력을 저장합니다.

기업 정보 테이블은 조사 대상의 기본 정보를 제공하고, 배경 조사 태스크 테이블은 각 조사 태스크를 수신합니다. 한쪽은 현재 이용 가능한 정보를 저장하고, 다른 한쪽은 처리 과정과 이력 결과를 저장합니다.

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회사 목록은 업무 담당자에게 가장 친숙한 입구입니다. 페이지에서는 회사명, 공식 사이트, 회사 유형, 담당자, 이메일 주소 등을 확인할 수 있습니다. 특정 회사를 열면 현재의 배경 리포트를 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 새로운 배경 조사를 수동으로 시작할 수도 있습니다.

편집 페이지에서는 Background information이 Markdown 에디터로 표시됩니다. AI가 생성하는 내용은 짧은 요약이 아니라, 그대로 읽고, 복사할 수 있으며, 지속적으로 유지보수할 수 있는 구조화된 리포트입니다. 업무 담당자는 수동으로 수정할 수 있지만, AI가 생성한 각 결과는 배경 조사 레코드에 대응하는 이력으로 남습니다.

이를 통해 화면은 일반적인 기업 정보 관리 화면을 유지하면서도, 내부 처리는 "현재 정보 + 조사 이력"으로 바뀝니다. 기업 테이블은 현재 버전을 저장하고, 태스크 테이블은 처리 과정과 근거의 흐름을 저장합니다.

배경 조사는 단 하나의 수동 버튼에만 의존해서는 안 됩니다. 실제 업무에서는 새로운 회사를 추가한 후 자동으로 정보를 보완하고 싶은 경우도 있고, 과거 데이터를 정기적으로 재처리하고 싶은 경우도 있습니다. 또한, 계약 전이나 재심사 전에 담당자가 직접 재조사를 시작하고 싶을 때도 있습니다.

New company background check

워크플로우는 회사의 신규 생성 또는 업데이트 후의 자동 조사를 처리합니다. 기업 테이블의 데이터 이벤트를 감시하며, 회사명이 존재하고 배경 정보가 비어 있는 경우에 기동합니다. 기동 직후 바로 AI를 호출하는 것이 아니라, 먼저 동일한 회사에 미완료 태스크가 있는지 확인합니다. 미완료 태스크가 없는 경우에만 새로운 배경 조사 레코드를 생성합니다.

Timing company background check

워크플로우는 과거 데이터의 지속적인 보완을 담당합니다. 30분마다 실행되어 배경 정보가 아직 비어 있는 회사를 검색하고, 배치 (Batch) 단위로 루프 처리에 들어갑니다. 루프 내에서도 마찬가지로 태스크가 존재하는지 먼저 확인한 후, 그 다음에 새로운 태스크를 생성할지 여부를 결정합니다. 이를 통해 정기 태스크는 반복 실행할 수 있지만, 중복 스캔으로 인해 처리 중인 레코드가 여러 개 생성되는 일은 없습니다.

Manual company background check

워크플로우는 회사 상세 페이지의 Run background check

버튼에 연결되어 있습니다. 방문, 계약, 재심사 전에 업무 담당자가 수동으로 조사를 시작하고 싶을 때 적합합니다. 수동 트리거 (Manual trigger)와 자동 트리거 (Automatic trigger)는 동일한 후속 플로우 (Flow)를 사용합니다. 먼저 배경 조사 레코드 (Background check record)를 생성하고, 그 후 태스크 실행 워크플로우 (Task execution workflow)가 AI 조사를 이어받습니다.

이 세 가지 입구는 각각 서로 다른 타이밍의 문제를 해결하지만, 최종적으로는 동일한 배경 조사 태스크 테이블 (Background check task table)로 집약됩니다. 신규 생성 트리거 (New creation trigger), 정기 트리거 (Scheduled trigger), 수동 트리거 (Manual trigger)는 "조사가 필요함"이라는 사실을 기록할 뿐이며, 구체적인 실행, 상태 관리 (State management), 결과의 쓰기 작업 (Write-back)은 후속 워크플로우가 통합하여 처리합니다.

Do company background check

는 실제로 조사를 실행하는 워크플로우입니다. 배경 조사 태스크 테이블 내의 pending 레코드를 모니터링합니다. 전 단계의 자동, 정기, 수동 플로우에 의해 태스크가 생성되면, 이 워크플로우가 비동기 (Asynchronous)로 기동됩니다.

실행 시, 워크플로우는 먼저 회사가 여전히 존재하는지 확인합니다. 회사가 존재하지 않는 경우, 태스크는 종료되고 설명이 기록됩니다. 회사가 존재하는 경우, 태스크 상태는 processing으로 전환되며, 그 후 AI 직원 (AI employee)을 호출하여 리포트 (Report)를 생성합니다. AI 직원의 프롬프트 (Prompt)에서는 두 가지 결과를 출력하도록 요청합니다. 하나는 회사 배경 필드 (Company background field)에 직접 쓸 수 있는 마크다운 (Markdown) 리포트이고, 다른 하나는 사람이 확인하기 위한 요약 (Summary)입니다.

AI가 구조화된 결과를 반환한 후, 워크플로우는 먼저 리포트, 요약, 이전 배경 정보를 배경 조사 레코드에 기록하고, 그 후 새로운 리포트를 회사 레코드 (Company record)로 다시 씁니다 (Write-back). 이 순서를 통해 "최신 결과만 있고 처리 기록이 없는" 문제를 방지할 수 있습니다. 회사 페이지에는 최신 이용 가능한 내용이 유지되며, 태스크 레코드에는 이번 생성 내용과 쓰기 작업 전의 문맥 (Context)이 남습니다.

태스크화하면 배치 처리 (Batch processing)도 더욱 자연스러워집니다. 정기 워크플로우는 각 회사의 조사 완료를 기다릴 필요 없이, 여러 개의 대기 레코드를 생성하기만 하면 됩니다. 각 레코드가 각각 독립적으로 AI 조사를 기동합니다. 여러 회사를 병렬로 진행할 수 있으며, 특정 태스크가 실패하거나 타임아웃 (Timeout)되더라도 다른 회사의 처리를 중단하지 않습니다.

AI가 생성하는 리포트는 회사 개요, 주요 사업, 연혁 및 자본 배경, 시장 내 위치 및 경쟁 관점, 영업 팔로업 (Sales follow-up) 판단, 인용 링크라는 고정된 구조로 정리됩니다. 업무 담당자가 보는 것은 "결론"만이 아닙니다. 요약에 표시된 리스크 제시나 보충해야 할 정보도 확인할 수 있습니다.

배경 조사 레코드의 상세 페이지에서는 Research report와 Previous background를 탭으로 나누어 표시하며, Copy 작업도 제공합니다. 이를 통해 토론, 확인, 외부 커뮤니케이션 시 이번 리포트를 빠르게 복사할 수 있으며, 구버전과 비교하여 변화를 확인할 수도 있습니다.

레코드 상세에는 추가로 두 가지 AI 직원 태스크가 설정되어 있습니다.

• 배경 조사 리포트 개선하기: 대화를 통해 정보를 보충한 후 리포트를 재생성하고, 결과를 회사 레코드로 다시 씁니다.
• 신구 배경 조사 리포트 비교하기: 신구 두 리포트를 읽어 들여, 이번 업데이트로 인해 어떤 실질적인 차이(diff)가 발생했는지 AI가 설명하게 합니다.

이를 통해 AI는 단순히 "텍스트를 한 번 생성하는 것"에 그치지 않고, 지속적인 유지보수, 확인, 버전 비교에도 관여하게 됩니다.

전체적으로 이 워크플로우 군은 4개의 계층으로 나뉩니다.

제1계층은 태스크 생성을 담당합니다. New company background check는 신규 생성 또는 업데이트된 회사를 대상으로 하고, Timing company background check는 과거 데이터의 보완을 대상으로 하며, Manual company background check는 수동 시작을 대상으로 합니다. 모두 태스크 생성 전에 미완료 레코드가 존재하는지 확인하여, 입구에서 중복 처리를 줄입니다.

제2계층은 태스크 실행을 담당합니다. Do company background check는 배경 조사 레코드를 모니터링하여 대기 중인 태스크를 처리 중으로 진행시키고, AI 직원을 호출하며, 완료 후 리포트, 요약, 회사의 현재 배경 필드에 기록합니다.

제3계층은 AI 직원에게 제어된 쓰기 능력 (Write-back capability)을 제공합니다. Update company background

는 도구형 워크플로우 (Tool-based workflow)로 기능하며, AI가 명확한 파라미터 (Parameter)에 따라 지정된 레코드에만 쓸 수 있도록 제약합니다. 이를 통해 데이터 변경 권한을 과도하게 확장하는 것을 방지할 수 있습니다.

제4층은 예외 처리 (Exception handling)입니다. Clean overtime processing background check

는 30분마다 실행되어, 15분을 초과해도 완료되지 않은 미완료 (non-completed) 태스크를 정리합니다. 이를 통해 이상 중단 이후의 태스크가 장시간 processing 상태로 남아 있는 것을 방지합니다.

이 장면이 보여주는 것은 고립된 폼 (Form)이나 단독 AI 버튼이 아닙니다. NocoBase의 여러 기능의 조합입니다. 데이터 테이블 (Data table)은 업무 대상과 이력 레코드 (History record)를 보유하고, 페이지 (Page)는 업무 담당자가 확인하고 실행하는 입구가 되며, 워크플로우 (Workflow)는 스케줄링 (Scheduling)과 쓰기 (Write-back)를 담당하고, AI 직원 (AI agent)은 확인 가능한 구조화된 결과를 생성합니다.

유사한 패턴은 공급업체 심사, 고객 실사 (Due diligence), 계약 리스크의 초기 검토, 리드 품질 점수 산정 (Lead quality scoring), 여론 및 평판 추적, 투자 및 융자 대상의 1차 스크리닝 등으로 확장할 수 있습니다. 업무 내에 "정보를 지속적으로 보완할 필요가 있다", "AI의 결과를 기록으로 남길 필요가 있다", "이력 버전을 덮어쓰지 않고 유지하고 싶다"라는 요구사항이 동시에 존재한다면, 동일한 방식으로 실행 가능하고 추적 가능하며 확장하기 쉬운 자동화 플로우 (Automation flow)를 구축할 수 있습니다.