공재원포워딩 실무자

일과 기록

공재원직접 해본 일에서,
바꿀 일을 찾습니다.

물류 현장에서 입력하고, 확인하고, 안내하는 일을 해왔습니다.
같은 정보를 다시 적던 일은 엑셀로 바꿨습니다.
지금은 업무의 조건과 예외를 AI에 설명하고,
직접 쓸 수 있는 도구로 만들어 고칩니다.

제가 일하는 방식부터 살펴보기 ↓
운송 오더
선적서류B/L
다음 일을 위한 정보

화물 정보 확인 ✓

받는 사람 확인 ✓

최종 저장 사람이 확인

보세창고 · 커머스 · 운송사 · 포워딩 · 한중 콘솔아래로 이어집니다 ↓

여러 업무를 거치며, 보는 기준이 생겼습니다.

Bonded Warehouse

서류에 적힌 화물이 실제로 어떻게 움직이는지 배웠습니다.

WarehouseCommerceTransportForwardingConsolidation

이 기준으로 무엇을 만들지 정하고, AI가 만든 결과를 확인합니다.

만들기 전에 정한 것.
쓰고 나서 바꾼 것.

메일을 자동으로 보낼 수 있게 됐다고 일이 끝나지는 않았습니다. 누구에게 보내야 하는지 믿을 수 있어야 했습니다. 제로를 만들면서 가장 오래 들여다본 것도 이 기준이었습니다.

제로 — 수출입 서류 확인, 화물 도착 안내, 청구 대조를 처리하는 실무 도구

카고패스 — 여러 화물의 세관 절차와 이동 상황을 한 번에 조회하는 웹 서비스

01 / STRUCTURE

문제를 데이터와
규칙으로 정리합니다.

무엇이 문제이고, 어떤 정보가 필요한가
DECISION 01MY DECISION
고객사담당관계 + 건별 예외실제 수신처

메일을 보내는 기능보다,
받는 사람을 찾는 기준이 먼저였습니다.

도착 안내를 자동으로 보내는 기능을 만들고도 쉽게 쓰지 못했습니다. 화주, 즉 화물을 보내거나 받는 고객사의 이름만으로는 실제 연락할 업체를 정확히 찾기 어려웠기 때문입니다.

화주와 담당업체, 수신처를 구분하고 평소의 담당관계와 이번 운송 건의 예외를 나눠 정리했습니다. 운송 서류인 선하증권(B/L)의 번호를 기준으로 어느 화물의 안내인지 확인하도록 했습니다.

업무 상황을 데이터로 옮긴 예 · 설계 기록 요약
고객사담당관계연락할 업체발송 창구수신처

평소 담당업체는 누구인가?
이번 화물에만 다른 담당이 있는가?
이 주소를 제외해 달라는 요청이 있었는가?

관계 분리는 설계 문서에 남긴 기준입니다. 기준정보 관리 전체가 실무에 적용됐다는 뜻은 아닙니다.

02 / BUILD WITH AI

AI가 업무를 이해하고
구현할 수 있게 설명합니다.

업무 맥락 · 예외 · 기대하는 결과
DECISION 02MY DECISION
AI · 정보 추출과 구현사람 · 조건과 결과 확인확인 후 발송

업무의 예외까지 설명하고,
작동하는 화면으로 확인했습니다.

Claude와 Codex에 업무 용어와 처리 조건을 설명했습니다. 어떤 경우에는 보내도 되고, 어떤 경우에는 확인이 필요한지 정한 뒤 코드와 화면 구현을 맡겼습니다.

AI와 정한 구현 기준 · 작업 기록을 바탕으로 요약
찾는 기준
고객사 이름뿐 아니라 B/L과 담당관계를 확인한다.
멈추는 조건
수신처·첨부·중복 여부가 확인되지 않으면 발송을 멈춘다.
기대하는 결과
확인 화면의 수신처와 실제 발송 대상이 같아야 한다.

구현한 화면을 직접 쓰면서 어긋난 부분을 다시 설명하고 고쳤습니다. 한쪽 AI에서 수정한 내용은 다른 쪽과 교차 검토했습니다. 결정한 규칙과 남은 작업을 기록해, 다음 세션에서도 같은 맥락으로 구현을 이어갔습니다.

03 / VERIFY & IMPROVE

실제 결과를 재고,
다시 고칩니다.

실사용 · 기록 대조 · 개선 반복
DECISION 03MY DECISION
구현한 결과원본 · 발송 기록 대조다음 수정에 반영

쓸 수 있는지 직접 확인하고,
달라진 점은 기록으로 봤습니다.

받는 사람과 첨부를 확인한 뒤 발송하는 방식으로 제 업무에 사용했습니다. 구현이 끝났다는 답에서 멈추지 않고, 실제 보낸메일함과 발송 기록을 분석해 수기로 보내던 때와 비교했습니다.

제로 · 본인 수기 발송과 자동 발송 비교

직접 발송31초
도구로 발송3초

연속된 메일 발송 사이 간격의 중앙값

2026.05.29–10.21 같은 계정 보낸메일함 분석.
본인 수기 616개 간격 / 순수 자동 발송 817개 간격.
전체 업무시간이나 하루 절감시간을 뜻하지 않습니다.

다른 기능도 원본 자료와 맞춰 봤습니다. 컨테이너 규격은 실제 운송사 청구와 대조했고, 카고패스에서 조회만으로 알 수 없는 세관 검사 상태는 추정 표시를 걷어냈습니다.

틀린 사례는 다음 작업의 규칙과 테스트에 반영했습니다. 정리한 기준으로 만들고, 사용하며 확인한 결과로 그 기준을 다시 고치는 방식입니다.

제가 맡은 일

어떤 문제부터 풀지, 어떤 조건에서 실행하고 멈출지 정했습니다. AI 코딩 도구로 구현하고, 실제 자료와 결과를 대조하며 수정했습니다. 카고패스의 로그인·권한·데이터베이스 구조는 개발자에게 자문을 구하며 진행했습니다. 배포는 단계를 배우며 직접 실행했습니다.

해결할 수 있는 일이
조금씩 넓어졌습니다.

반복 입력을 줄이는 엑셀에서,
매일 쓰는 업무 도구와 웹 서비스까지.

각 창을 눌러보세요 ↗
01 엑셀 오더일지 ↓

운송 의뢰를 등록하는 엑셀 도구입니다. 고객사와 장소를 고르면 연락처·주소가 채워져 반복 입력을 줄입니다.

02 제로 ↓

수출입 서류의 정보를 읽고, 화물 도착 안내와 청구 대조를 처리하는 업무 도구입니다. 현재 제 업무에 사용합니다.

03 카고패스 ↓

여러 화물의 통관(세관 절차)과 이동 상황을 함께 조회하는 웹 서비스입니다. 건별로 확인하던 정보를 한 화면에 모았습니다.

체험판 안내 이곳에서 입력하거나 바꾼 내용은 실제 업무에 반영되지 않습니다. 메일 발송과 사내 시스템 반영은 가상으로 처리합니다.

01 / 엑셀 오더일지 AI를 쓰기 전 · 국내 운송사 LCL팀

화주를 고르면,
필요한 정보가 함께 채워집니다.

운송 의뢰(오더)를 받을 때마다 고객사·비용을 청구할 업체·담당자를 적던 일을, 한 번 고르면 관련 정보가 채워지는 입력 창으로 바꿨습니다.

시작한 이유
화주는 같아도 오더마다 연락처와 주소를 다시 입력해야 했습니다. 일을 준 곳과 청구할 곳을 구분해 남길 필요도 있었습니다.
제가 바꾼 것
엑셀 강의의 완성 파일에서 버튼과 틀을 가져와 운송 오더 업무에 맞췄습니다. 화주를 고르면 거래처·청구처·담당자가, 상·하차지를 고르면 주소·연락처가 채워지도록 했습니다.
달라진 업무
팀이 함께 쓰는 오더 접수 도구가 됐습니다. 오더마다 당시의 이름·주소·전화번호도 남겨, 연락처가 바뀌어도 지난 기록을 확인할 수 있게 했습니다.
제 역할과 범위
강의 템플릿과 VBA 틀을 바탕으로, 업무 기준 정리와 입력 화면 구성, 기존 기능의 확장과 팀 적용을 맡았습니다.
가상 데이터 · 브라우저 재현

B/L 번호로 통관 정보를 가져오던 엑셀은
이후 카고패스의 출발점이 됐습니다. ↓

02 / 제로 현재 본인 업무에 사용 · 한중 콘솔 포워딩

도착통지를 보내기 전,
수신처와 첨부부터 확인합니다.

제로는 수출입 서류 확인·도착 안내·청구 대조를 묶은 업무 도구입니다. 화물이 도착했음을 알리는 도착통지(A/N) 메일을 매일 보내면서, 자동 발송보다 받는 사람과 첨부를 정확히 확인하는 일이 먼저라고 판단했습니다.

멈춰 있던 이유
메일을 보낼 수 있어도 수신처가 맞는지 믿기 어려웠습니다. 확인 화면과 실제 발송 대상이 다르다면, 확인 절차 자체가 소용없었습니다.
제가 바꾼 것
받는 사람을 선하증권(B/L) 번호 기준으로 찾도록 바꾸고, 수신처·첨부·중복 발송 여부를 함께 확인하게 했습니다. 마지막에는 사람이 확인하고 발송하도록 정했습니다.
달라진 업무
서류에서 정보를 옮기고 발송할 PDF를 찾던 작업을 제로 화면에서 이어서 처리합니다. 현재 제 업무에 사용하며, 예외와 처리 결과를 확인하고 개선합니다.
제 역할과 AI의 몫
무엇을 자동화할지, 어떤 경우에 멈출지 제가 정했습니다. 코드는 AI 코딩 도구가 작성했고, 실제 자료로 결과를 대조하며 사용했습니다.
실제 화면 · 가상 데이터 체험판

업무 자료와 거래처 정보를 공개할 수 없어 가상 데이터를 넣었습니다. 체험판의 변경은 실제 업무에 반영되지 않으며, 메일 발송·ERP 입력은 가상 결과로 표시됩니다.

03 / 카고패스 개인 프로젝트 · 웹 서비스 배포

여러 화물의 통관과 이동을
한 화면에 모았습니다.

카고패스는 여러 화물의 세관 절차와 이동 상황을 한 화면에 모아 보는 웹 서비스입니다. 물건이 통관을 마쳤는지, 항구나 창고에 들어왔는지를 건별로 찾아보던 업무에서 시작했습니다.

시작한 이유
한 컨테이너에 실려도 화물마다 담당 업체와 통관 진행이 다릅니다. 건별로 조회한 결과를 다시 모아 보는 일이 반복됐습니다.
제가 바꾼 것
여러 B/L을 함께 조회하고 컨테이너와 개별 화물 단위로 비교하도록 구성했습니다. 부두 반입과 창고 반입, 통관 완료와 실제 반출을 구분하도록 했습니다.
확인하며 고친 것
공개 조회 정보만으로 알 수 없는 검사 상태를 추정해 표시하지 않기로 했습니다. 확인 가능한 정보와 사람이 따로 확인해야 하는 정보를 나눴습니다.
제 역할과 현재
업무에 필요한 기능과 처리 기준을 정하고, AI 도구로 구현한 결과를 직접 확인했습니다. 웹 서비스를 배포했고 직접 사용하며 개선하고 있습니다.로그인·권한·데이터베이스 구조는 개발자에게 자문을 구하며 진행했습니다.
배포한 서비스 열기 ↗

만든 기능을
다시 빼기도 했습니다.

카고패스에서 검사 상태를 표시할 때의 일입니다.
조회 결과로 어디까지 알 수 있는지 다시 확인했습니다.

처음의 판단

정보를 모으면 검사 상태도
추정할 수 있지 않을까?

추정한 상태를 화면에 표시

조회 정보만으로는 확인할 수 없었습니다.
바꾼 결정

확인된 정보와
따로 확인할 정보를 구분했습니다.

근거가 부족한 추정 표시를 제거

기능을 늘리는 것만큼, 그 결과를 믿고 써도 되는지 확인합니다.

다음 업무에서도,
먼저 직접 써보겠습니다.

업무를 배우고, 불편한 지점을 찾아 작게 바꿔보고 싶습니다.
만든 뒤에는 쓰는 사람의 반응과 실제 결과를 보고 고치겠습니다.

wodnjs0452@naver.com ↗

체험 화면

가상 데이터 체험판입니다. 실제 업무에는 반영되지 않습니다.

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