소개
젠스파크 AI 슬라이드 기능을 활용해, 실제 고객에게 제시할 '맞춤형 재무설계 제안서'를 만들어봤습니다.
이런 제안서는 대부분의 재무설계사가 수작업으로 만들고, 일부 대형 보험사의 경우 정형화된 프로그램이 자동으로 만들어주기도 하지만, 고객마다 다른 복잡한 가정이나 변수를 담기 어려워 참고자료로만 쓰이는 경우가 많습니다.
저는 이 한계를 넘어, '다양한 변수와 가정을 모두 적용한, 진짜 전문가 수준의 제안서'를 과연 AI로 만들 수 있을지 직접 확인해보고 싶었습니다. 이 사례를 통해 알게 제가 된 것들은, 앞으로 AI슬라이드가 만든 콘텐츠를 정교하게 다듬는데 상당한 도움을 줄 겁니다.
제안서는 총 12P인데 개인정보 등 민감한 자료가 있어 파일첨부 어려운점 양해바라고, 이미지 캡쳐로 대신합니다.
진행 방법
1. 재료 준비 (소스 자료 준비)
AI에게 제 업무요청을 하기 전에, 먼저 제 머릿속에 있는 고객 정보를 체계적으로 정리해 '소스 자료'로 준비했습니다.
고객 상담 내용 녹취록(90분)
기존 보험사 프로그램으로 만든 리포트 파일
제가 아주 간략하게 만든 제안서 초안 파일
이 중 '상담 녹취록'은 노트북 LM을 통해 핵심 내용만 빠르게 문서로 요약했습니다. (강추)
2. AI와 생각 맞추기 (사전 대화)
처음부터 "제안서 만들어줘"라고 요청하지 않았습니다. 먼저 준비한 자료들을 젠스파크에 첨부한 뒤, AI가 내 생각을 이해하도록 '생각을 동기화'하는 과정을 거쳤습니다. 이게 핵심이었습니다.
3. '생각 동기화 과정' 실제 사용한 질문
AI와 아래와 같은 순서로 대화하며 제가 만들고자 하는 제안서의 방향을 정확히 이해시켰습니다.
1단계 현상 분석 및 리스크 요약 요청: "000 고객님 재무설계 제안서를 만들 거야. 첨부한 자료들을 검토하고, 이 고객의 현재 상황과, 현재 혹은 미래에 직면할 재무적, 세무적 리스크를 요약해봐."
2단계 기존 제안서 비판 및 대안 모색 요청 : "첨부된 보험사 제안서를 보고, 고객이 이걸 검토했을 때 어떤 느낌을 받았을지 예상해보고, 너라면 어떻게 다르게 만들지 제안해봐."
3단계 나의 의도 파악 및 아이디어 추가 요청 : "이번엔 내가 만든 제안서 초안을 봐. 내가 어떤 부분에 중점을 두고 제안서를 만들려고 하는지 의도를 파악하고, 네가 추가할 아이디어가 있다면 적극적으로 반영해서 설명해봐."
위 질문들의 핵심은 "만들어봐"가 아니라 "설명해봐" 였습니다. 슬라이드를 만들기 전에 AI가 내가 준 자료들에 대해 어떤 생각을 하고 있는지, 내가 아는 것이 중요하고 내 생각과 다르다면 내 생각과 의도를 AI에게 정확히 알려줘야 내가 원하는 슬라이드를 만들어 줄 수 있습니다.
4. 최종 결과물 생성 요청
위 과정을 통해 AI가 제 의도를 완벽히 파악했다고 판단했을 때, 각 페이지별 내가 원하는 내용을 간략히 설명하고 제안서 생성을 요청했습니다.
최종 제안서 생성 : "지금까지 우리가 논의한 모든 내용을 바탕으로, 아래 목차와 페이지별 내용에 맞춰 제안서를 만들어줘. 전체적인 스타일은 '맥킨지 보고서 스타일'로 구성해줘."
Tip: '맥킨지 스타일' 보고서를 본 적은 없지만, 이 키워드를 사용하니 제가 원하던 깔끔한 색감과 정돈된 배열의 결과물이 나왔습니다. (유튜버 페이퍼로지님의 꿀팁)
5. 이미지 추가 (디자인 강화)
제안서의 텍스트와 구조가 완성된 후, 각 페이지의 메시지를 더 강하게 전달하기 위해 제미나이를 활용해 몇 가지 이미지를 추가로 생성하여 삽입했습니다.
결과와 배운 점
이번 제안서 작업을 통해 AI에게 '지시'하는 것을 넘어 '협업'하는 구체적인 방법을 배울 수 있었습니다. 제안서의 퀄리티는 물론, 몇 일 이상 걸릴 업무를 단 2시간 만에 끝내며 압도적인 생산성 향상을 경험했습니다.
제가 배운 점과 나만의 꿀팁입니다:
결과물은 '맥락 이해도'에 정비례했습니다. 제가 뭘 원하는지 AI가 정확히 이해했을 때, 비로소 제가 원하는 결과물이 나왔습니다. 초반에 시간을 들여 AI와 '생각을 동기화'하는 과정이 결과물의 질을 결정하는 가장 중요한 단계였습니다.
내 생각을 뛰어넘는 아이디어는 '질문'에서 나왔습니다. 단순히 지시만 내리는 게 아니라, "'너라면 어떻게 하겠어?"라고 AI의 의견을 물었을 때, 제가 미처 생각하지 못했던 새로운 관점의 아이디어를 얻을 수 있었습니다. AI를 단순 실행자가 아닌, 아이디어를 주는 파트너로 활용하는 것이 중요합니다.
좋은 디자인은 '좋은 레퍼런스'에서 시작됐습니다. '맥킨지 보고서 스타일'처럼 명확한 디자인 레퍼런스를 제시하는 것이 디자인 퀄리티를 높이는 가장 확실한 방법이었습니다. 원하는 결과물의 예시(양식 파일 등)를 직접 첨부하는 것도 좋은 방법입니다.결
제가 겪은 시행착오입니다:
AI의 계산 능력은 95점, 하지만 검증은 필수입니다. AI가 제 의도를 이해하고 계산 공식을 수행하는 능력은 100점 만점이었습니다. 하지만 소득세율 구간을 잘못 적용하거나, 누진공제액을 빠뜨리는 등 사소하지만 치명적인 계산 실수가 발견되었습니다. 재무 보고서에서 숫자의 오류는 신뢰도에 직결되므로, AI가 계산한 수치는 반드시 직접 모니터링하고 검증하는 과정이 필요했습니다.
수정은 한번에 모아서 하는 것이 효율적입니다. 페이지 내용을 수정할 때, 하나씩 요청하는 것보다 여러 수정사항을 모아서 한 번에 지시하는 것이 비용(크레딧) 측면에서 더 유리했습니다.
