Servicenow 지식 자산 전환, AI로 가속화: 레거시 문서 이전 기간 획기적 단축
한 건강보험사는 다양한 플랫폼과 파일 형식에 흩어져 있던 3,000건의 레거시 지식 자산을 새로운 IT 서비스 관리(IT Service Management, ITSM) 시스템으로 이전해야 했습니다. 방대한 수작업을 줄이면서도 일관된 품질을 확보하는 것이 핵심 과제였습니다. 그 해답은 AI에서 나왔습니다.
고객 직면 문제 및 이슈 (Situation)
전화가 처음 등장했을 때 사람들은 상대방에게 직접 전화를 걸 수 없었습니다. 교환원에게 연결을 요청하면, 교환원이 발신자와 수신자의 회선을 수작업으로 이어주는 방식이었습니다. 이전 기술보다는 진보했지만, 많은 시간과 인력이 필요해 대규모 확장에는 한계가 있었습니다.
약 150년이 지난 뒤, 한 글로벌 건강보험사도 이와 유사한 과제에 직면했습니다. 이 회사는 IT 서비스 관리 혁신의 일환으로 서비스나우(ServiceNow) 도입을 추진하고 있었고, 약 3,000건에 달하는 지식 자산도 함께 이전해야 했습니다. 기존 디지털 지식 라이브러리는 상시 접근이 가능하다는 점에서 이전 방식보다 발전된 형태였습니다. 하지만 문서 작성과 관리는 여전히 수작업에 의존하고 있었습니다. 또한 문서가 여러 플랫폼과 파일 형식에 걸쳐 축적되면서 표준화되지 않은 상태로 남아 있었습니다. 그 결과 지식 라이브러리의 관리와 검색에 필요 이상의 시간과 인력이 투입됐고, 일관된 기준이 부족해 확장에도 제약이 있었습니다.
ServiceNow 전환은 지식 자산 운영을 표준화하고 확장성을 높일 수 있는 기회였습니다. 그러나 이를 위해서는 3,000건의 문서를 새로운 시스템 요건에 맞게 먼저 정비해야 했습니다. 제목, 작성자, 카테고리 등 문서 필드의 관리 기준을 통일하고, FAQ·정책·사용 안내서 등 서로 다른 문서 유형을 적절한 템플릿에 매핑해야 했습니다. 또한 문서의 가독성과 사용자 경험을 높이기 위해 HTML 형식을 일관되게 적용하고, 검색성과 발견 가능성을 높이기 위한 요약문과 키워드도 추가해야 했습니다.
문제는 모든 문서에 동일한 프로세스를 일괄 적용할 수 없었다는 점입니다. 3,000건의 문서마다 형식과 내용, 필요한 정비 수준이 조금씩 달랐습니다.
이는 해당 기업만의 과제가 아니었습니다. 클라우드 기반 플랫폼을 사용하는 많은 대규모 조직이 포괄적이면서도 접근하기 쉬운 지식 저장소를 구축하는 과정에서 유사한 어려움을 겪습니다. 과거 자동식 전화 교환기가 교환원의 수작업을 대체했듯, AI는 사람이 직접 수행하던 반복적이고 복잡한 업무를 확장 가능한 운영 방식으로 자동화합니다.
이 과제를 해결하기 위해 딜로이트의 ServiceNow 인증 AI 팀이 투입되었습니다.
정돈된 지식문서, 향상된 검색성, 빨라진 IT 지원, AI가 바꾼 지식베이스 운영 경험
해결 방안 (Solution)
ServiceNow는 지식 자산 관리를 위한 AI 기능을 제공하고 있었지만, 이번 프로젝트처럼 대규모 문서 마이그레이션을 처리하기에는 기능적 한계가 있었습니다.
이전 대상 문서의 규모와 도입 환경의 제약을 고려해, 딜로이트 팀은 지식 자산 정비를 위해 자체 개발한 AI 에이전트 세이지(Sage)를 제안했습니다. 세이지는 문서 분석부터 정비, 템플릿 적용, 메타데이터 생성까지 전체 마이그레이션 워크플로를 일관되게 처리하도록 설계된 솔루션입니다.
고객사의 클라우드 환경에 배포된 세이지는 생성형 AI를 활용해 수천 건의 레거시 문서를 자동으로 분석하고 정비했습니다. 각 문서의 내용을 검토한 뒤 필요한 경우 일부 내용을 재작성하고, 적합한 문서 유형별 템플릿에 배치했습니다. 또한 모든 문서를 HTML 형식으로 변환해 서식을 표준화하고, 문서별 요약문과 키워드를 생성해 검색성과 활용도를 높였습니다.
품질 검증을 위해 딜로이트가 별도로 구축한 AI 검증 에이전트 밸러리(Valerie)도 함께 적용됐습니다. 밸러리는 세이지가 처리한 결과물을 검토한 뒤, 고객사 담당자가 최종 확인할 수 있도록 전달하는 역할을 수행했습니다. 이를 통해 AI 기반 자동화의 속도와 사람의 최종 검토를 결합한 품질 관리 체계를 마련할 수 있었습니다.
가장 뚜렷한 변화는 처리 속도였습니다. 기존 수작업 방식으로 문서를 이전할 경우 문서 1건당 약 60~90분이 소요될 것으로 예상됐습니다. 그러나 실제 운영 환경에서 세이지는 문서 1건을 3분 이내에 처리했습니다.
AI 기반 정비로 ServiceNow 마이그레이션 속도 30배 향상
추진 결과 (Impact)
하지만 빠른 처리 속도만으로는 충분하지 않았습니다. 중요한 것은 속도와 품질을 함께 확보하는 것이었습니다. 세이지가 처리한 문서의 98% 이상은 1차 처리 단계에서 별도 수정 없이 정상적으로 정리되었습니다. 고객사는 이전되는 문서의 품질을 신뢰할 수 있었고, 수개월이 걸릴 것으로 예상됐던 수작업은 실제 수행 가능한 일정으로 크게 단축되었습니다. 그 결과 지식 자산 관리를 담당하던 직원들은 복사·붙여넣기·콘텐츠 이전과 같은 반복 업무에서 벗어나, 더 중요한 개선 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.
사내 사용자들이 체감한 변화도 즉각적이었습니다. 기존에는 필요한 정보를 찾기 위해 여러 문서를 일일이 확인해야 했지만, 이제는 원하는 정보를 더 빠르게 찾을 수 있게 되었습니다. AI가 생성한 요약문과 키워드는 문서를 더 명확하고 간결하게 만들었습니다. 직원들은 정보 검색에 쓰는 시간을 줄여 문제 해결에 더 집중할 수 있었습니다. 일상 업무에서 절약된 작은 시간이 조직 전반에 누적되며 실질적인 업무 효율 개선으로 이어졌습니다.
더 큰 효과는 지식 라이브러리가 ServiceNow 안에서 조직의 운영 프로세스와 연결되면서 나타났습니다. 예를 들어 IT 지원팀은 케이스를 처리하는 과정에서 관련 지식 자산을 즉시 확인할 수 있게 되었습니다. 이전에는 구현하기 어려웠던 방식입니다. 또한 고객사가 사용 중인 마이크로소프트(MS) 애저(Azure) 클라우드 환경과 연계되어, 앞으로 더 많은 지식 콘텐츠를 안정적으로 확장할 수 있는 기반을 마련했습니다. 문서를 추가하더라도 문서 수에 비례해 수작업 부담이 늘어나지 않습니다.
AI로 수개월 걸리던 마이그레이션을 단 며칠 만에 완료하다
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