플러스프로젝트 배경
▌1) 문제점 한국 급여대행사가 100+ 고객사를 운영하면서 매월 수신하는 근태자료 형식이 회사마다 다르다(한글·영문 헤더, 병합셀, CSV 등). 수작업으로 컬럼 매핑 → 4대보험 계산 → 급여대장 생성을 반복하여 고객사 수 증가 에 비례해 작업 시간이 늘어난다. 4대보험 요율 1원 오차가 클라이언트 신뢰 즉시 붕괴로 이어지는 정확성 부담도 동시에 존재한다. ▌2) 프로젝트 목표 4-laye
프로젝트 성과
자동 테스트 전 구간 통과
156 pytest PASS, 6.71초 완료. 4대보험 16건 ±100원 이내,
5종 e2e 5/5 통과로 도메인 정확성 입증.
5종 e2e 5/5 통과로 도메인 정확성 입증.
② AI 매핑 재활용으로 API 비용 절감
동일 고객사 재업로드 시 헤더 일치도 80% 이상이면 OpenAI 호출 0회
— 2회차부터 API 비용 및 대기 시간 제거.
— 2회차부터 API 비용 및 대기 시간 제거.
4대보험 요율 회귀 0건
단일 진실 공급원(insurance_rates.py) + ast 게이트로 9 phases 전
기간 요율 인라인 0건, 1줄 수정으로 전사 반영.
기간 요율 인라인 0건, 1줄 수정으로 전사 반영.
비정형 근태자료 5종 완전 처리
한글/영문 헤더·병합셀·CSV·부분 인식 5가지 실제 패턴 e2e 5/5 통과
— charset-normalizer 한글 인코딩 자동 감지.
— charset-normalizer 한글 인코딩 자동 감지.
핵심 기능
AI 컬럼 인식 + 사람 검수 워크플로우
GPT-4o-mini가 비정형 근태자료 컬럼을 1차 인식하고, 담당자가 원본
10행과 드롭다운으로 최종 승인 — 4대보험 1원 오차도 방지.
10행과 드롭다운으로 최종 승인 — 4대보험 1원 오차도 방지.
진행 단계
기획·설계
2026.05.
급여대행사 도메인 분석 후 4-layer 아키텍처 설계. 100% 자동화 대신
'AI 1차 + 사람 검수' 내러티브 선택 및 9 phases 로드맵 확정.
'AI 1차 + 사람 검수' 내러티브 선택 및 9 phases 로드맵 확정.
프로젝트 상세
▌1) 포트폴리오 소개 한국 급여대행사 전용 비정형 근태자료 자동화 데모. 100+ 고객사의 제각각인 엑셀·CSV 양식을 AI가 1차 인식하고 담당자가 검수한 뒤 4대보험을 자동 계산해 한국식 급여대장을 출력하는 워크플로우를 Python 풀스택으로 구현했다. 156 pytest PASS·16건 ±100원 이내· e2e 5/5 통과로 도메인 정확성을 수치로 입증. ▌2) 작업 범위 - 도메인 설
