• 트윈의 첫 AI 에이전트, 콴토 고객을 위한 인보이스 조회 에이전트

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    2024년 1월만 해도 AI 에이전트는 현실이라기보다는 이론적 개념에 머물러 있었다. 그러나 오늘, 파리 기반의 이 회사는 유럽 전역에서 50만 명 이상의 고객에게 비즈니스 은행 계좌를 제공하는 핀테크 스타트업인 [회사명]과 파트너십을 맺고 자동화 에이전트를 출시했다.

    반복적인 업무를 자동화하고자 하는 방법은 이미 여러 가지가 존재한다. 일부 기업은 [회사명]과 같은 API 기반의 노코드(No-Code) 또는 로우코드(Low-Code) 자동화 제품을 이용한다. 다른 기업들은 UiPath와 같은 RPA(Robotic Process Automation) 소프트웨어에 의존한다.

    9명의 팀으로 구성된 Twin은 자동화 처리 방식을 훨씬 더 효율적으로 개선할 수 있다고 판단했다. 짐작할 수 있듯이, 이 핵심은 인공지능과 컴퓨터 사용 모델에 기반한다.

    Twin의 첫 제품인 Invoice Operator는 Qonto를 위해 개발되었으며, 인공지능 활용의 타당성을 명확히 보여준다. Qonto는 매월 수백만 건의 인보이스를 처리하며, 고객들은 매달 이 인보이스들을 수집하고 Qonto에 업로드하는 데 몇 시간을 소비한다.

    Twin은 지난 3개월 동안 이 과정을 가속화할 수 있는 자동 인보이스 검색 도구를 개발했다. 사용자가 Invoice Operator를 실행하면, Twin은 먼저 누락된 인보이스가 있는 거래 내역 목록을 가져온다. 이후 에이전트가 작업하는 모습을 보여주는 브라우저 창 옆에, 인보이스 다운로드를 위해 접근해야 하는 서비스 목록을 함께 보여준다.

    인보이스를 다운로드하려면 특정 서비스에 로그인해야 할 경우, 브라우저가 자동으로 일시 정지되며 사용자의 자격 증명 입력을 수동으로 요청한다. 사용자가 이를 완료하면, 버튼을 클릭하는 것만으로 에이전트가 작업을 재개할 수 있다.

    그 후, Invoice Operator는 사용자의 과거 거래 내역을 자동으로 찾아 인보이스를 다운로드하고, 해당 PDF 파일을 Qonto 계정의 거래 내역에 자동으로 첨부한다.

    제품 데모에서 Twin의 공동 창립자이자 CEO인 위고 메르시에(Hugo Mercier)는 "Qonto의 방대한 규모로 이러한 작업을 처리하려면, 근본적으로 매우 광범위한 서비스군, 즉 '매우 긴 꼬리(long tail)' 영역을 포괄해야 합니다. 모두가 사용하는 수천, 수만, 그리고 곧 수십만 개의 다양한 서비스가 존재하기 때문입니다."라고 설명했다.

    그는 이어 "이것은 RPA로는 완전히 불가능합니다. 웹사이트별로 맞춤 스크립트를 생성해야 하고, 웹사이트가 변경될 때마다 스크립트를 수정해야 하기 때문입니다."라고 덧붙였다.

    메르시리는 Zapier와 같은 API 기반 자동화 제품의 경우, 플랫폼에서 8,000개 애플리케이션을 지원하기까지 10년이 걸린다고 지적했다. 반면, Twin은 Invoice Operator 작업을 시작한 지 불과 몇 달 만에 수천 개의 애플리케이션을 이미 지원하고 있는 것이다.

    내부적으로 Twin은 서버에서 Chromium 기반 웹 브라우저를 구동한다. 이 스타트업은 OpenAI의 CUA(Computer-Using Agent, 컴퓨터 사용 에이전트) 모델을 사용한다. 사실 Twin은 CUA의 베타 테스트를 진행한 15개 기업 중 하나였다.

    CUA는 또한 사용자가 프롬프트를 입력하면 에이전트가 대신 작업을 수행할 수 있도록 하는 OpenAI의 프로슈머 제품, Operator를 구동하는 핵심 모델이기도 하다. 성능 개선 외에도, Twin은 웹을 탐색하는 에이전트가 더 직관적으로 사용될 수 있어야 한다고 믿는다.

    메르시리는 "저희는 사용자 경험을 극도로 단순화하는 데 많은 공을 들였습니다. 저희가 목표로 하는 것은 기술에 익숙하지 않은 최종 사용자들입니다. 사용자가 직접 프롬프트를 구성하거나 복잡하게 설정할 필요가 없습니다. 계정에 로그인하고, 실행 버튼을 누르는 것만으로 인보이스를 탐색해 나갑니다."라고 전했다.

    인보이스 검색 기능을 넘어서도, Twin은 B2B 에이전트 애플리케이션이 혜택을 줄 수 있는 다양한 산업 분야가 있다고 본다. 예를 들어, 에이전트는 전자상거래 회사의 주문을 자동 관리하거나, 마켓플레이스의 카탈로그를 분류하고, 콜센터 상담원에게 필요한 정보를 검색할 수 있다.

    Twin은 AI 에이전트가 광범위한 다양한 작업에 걸쳐 더 저렴하고, 더 빠르며, 더 정확해지는 미래를 제시하고 있다. 이제 이 스타트업이 Invoice Operator를 구동하는 핵심 에이전트 플랫폼을 개발자들이 자체 애플리케이션에 활용할 수 있는 제품으로 발전시킬 수 있을지가 주목된다.

    [출처:] https://techcrunch.com/2025/03/27/twins-first-ai-agent-is-an-invoice-retrieval-agent-for-qonto-customers