콜러베이트로 승인 완료 문서만 자동으로 스프레드시트에 쌓고, 이 정보를 토대로 Gemini로 질의·분석을 얹으면, 매일 반복되던 확인·취합·가공 업무를 ‘클릭 한 번’의 인사이트로 바꿀 수 있습니다.
왜 지금 ‘승인 데이터’ 인가요?
하버드 비즈니스 리뷰에 따르면, 정보가 많을 수록 경영진이 의사 결정 후회할 가능성이 최대 7.4배나 높다고 합니다. 조직에는 메일, 채팅, 문서 등 수많은 데이터가 있지만 의사결정에 바로 쓰기 좋은 데이터는 의외로 많지 않습니다. 승인 프로세스를 통과한 문서는 이미 다단계 검토를 거친 신뢰 가능한 결과물이죠. 이 데이터를 잘 활용할 수 있다면, 단순 기록이 아닌 의미 있는 지표로 바로 연결할 수 있습니다.
또한, Google은 최근 Gemini in Google Sheets로 시트 내 자연어 분석·요약·시각화 지원을 빠르게 확장하고 있습니다. 관리자는 시트에서 바로 “지난분기 부서별 승인 리드타임 분포 보여줘”처럼 묻고 답을 받을 수 있습니다.
참고로, 문서에서 구조화된 정보를 추출·활용하는 영역은 가트너가 ‘지능형 문서 처리(IDP)’로 정의해온 분야입니다. 핵심은 다양한 형식의 문서에서 의미 있는 데이터를 뽑아 업무 자동화와 분석으로 연결하는 것입니다.
Collavate × Gemini 아키텍처 한눈에
- 데이터 수집: Collavate에서 결재가 완료되면, 결과가 곧바로 Google 스프레드시트 ‘관리대장’ 시트에 기록됩니다.
- 분석: 구글 시트에서 Gemini에 원하는 정보에 대해 질문하면, 수동으로 필터, 피벗, 수식 등의 설정할 필요 없이 통계, 요약, 차트까지 도출합니다.
이렇게 묻고, 바로 답변을 받아보세요 (실전 프롬프트 사례)
- “9월 30일 이전에 계약이 종료되는 계약 건수는 몇 건이야?”
- “1분기에 계약된 계약서 전체 건수와 계약금 합계를 알려줘.”
- “지난 달 대비 승인 금액 YoY/ MoM 변화를 차트로 보여줘.”
우리가 얻게 되는 핵심 이점
AI에게 아무 데이터를 주는 것이 아니라, “검증된 승인 문서”만 데이터로 쌓는다는 점이 콜러베이트와 AI를 함께 사용할 때의 가장 큰 차이입니다.
- 검증된 승인 문서만 데이터화 → 신뢰도 높은 데이터
- 스프레드시트 기반 → 설치 없이 전사 확산 용이
- Gemini 자연어 분석 → IT 전문 지식이 없어도, 누구나 질문하고 바로 원하는 인사이트를 얻는 문화
Collavate + Gems = ✅ 승인 문서 기반 AI 지식관리
AI가 신뢰할 수 있는 문서만 학습하도록 하는, 가장 간단하고 안전한 AI 도입 방법입니다.
팀이 진짜 중요한 일에 집중할 수 있도록 도와드리겠습니다.
