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ChatGPT 월렛, AI 결제 전에 꼭 확인할 승인과 청구 조건

ChatGPT 월렛, AI 결제 전에 꼭 확인할 승인과 청구 조건 AI에게 구매를 부탁할 때는 무엇을 살지 고르는 일과 돈을 쓰도록 허락하는 단계를 함께 살펴야 합니다. ChatGPT 월렛을 판단하는 기준도 같습니다. 승인할 상품과 금액, 청구할 카드, 다음 청구의 조건까지 읽어야 맡기는 범위가 분명해집니다. 먼저 확인할 핵심입니다 현재는 구매마다 사용자가 검토하고 생체 확인으로 승인합니다. 승인 뒤 대체 결제 토큰으로 결제하며, 선택한 카드에 청구됩니다. 반복 결제 동의와 초기 이용 조건도 함께 읽어야 합니다. 승인 완료 뒤에는 가맹점의 주문 확인이 필요합니다. 영상 링크: https://youtu.be/C796ikFpMi0 1. 구매 요청 뒤에도 사용자의 승인이 남습니다 OpenAI는 2026년 11월 13일 ChatGPT 월렛을 공개하고 닷에 순차 제공을 시작한다고 밝혔습니다. 닷(dots)은 OpenAI가 2026년 9월 29일 공개한 상시 작동형 에이전트의 이름입니다. 월렛은 이 에이전트가 사용자를 대신해 구매를 마치도록 돕는 기능입니다. 공식 발표와 도움말이 설명하는 현재 절차에서는 구매마다 사용자가 거래 내용을 검토하고 승인합니다. 구매를 부탁하는 대화만으로 허락의 범위를 판단하기보다, 실제 승인 화면에 표시된 내용을 기준으로 삼아야 합니다. 지원 기기에서 Face ID나 Touch ID 같은 생체 확인을 거쳐 승인하는 과정이 필요합니다. 승인 전에 읽을 체크리스트입니다 승인 화면에서 확인할 항목입니다 항목 확인할 내용입니다 가맹점 구매하려던 판매처와 일치하는지 확인합니다. 상품 요청한 물건이 맞는지 확인합니다. 합계 이번 구매에서 허락할 총금액을 확인합니다. 선택 카드 실제로 청구될 카드를 확인합니다. 배송 표시된 배송 정보가 의도한 내용인지 확인합니다. 반복 결제 조건 이후 청구에도 동의하는 내용인지 확인합니다. 생체 확인 동작에만 집중하면 그 동작으로 어떤 거래를 허락하는지 놓치기 쉽습니다. 생체 확인...

Ego Lite 브라우저와 Hermes Computer Use를 결합한 ERP·Excel 업무자동화

한 줄 요약: 웹 업무는 Ego Lite가 맡고, Excel 화면 조작은 Hermes Computer Use가 처리하며, Hermes Agent가 전체 순서와 검증 조건을 통제하는 자동화 사례를 구현했다.

웹과 엑셀을 함께 다뤄야 하는 업무

기업의 반복 업무는 한 시스템 안에서 끝나지 않는다. ERP에서 자료를 내려받고, Excel 양식에서 계산한 뒤, 다시 다른 ERP 화면에 입력하는 식이다.

이번 실증에서는 다음과 같은 가상의 업무 흐름을 만들었다.

  1. ERP-i에서 주문 CSV를 내려받는다.
  2. Excel 업무양식에 주문자료를 반영한다.
  3. 기존 수식으로 생산수량과 BOM을 계산한다.
  4. 오류가 없는지 확인한다.
  5. 검증을 통과한 결과만 ECOUNT 입력 화면에 붙여넣는다.
  6. 실제 등록 전 미리보기에서 최종 결과를 다시 검사한다.

단순히 브라우저만 자동화해서는 부족하고, Excel 매크로만으로도 전체 흐름을 끝낼 수 없다. 브라우저, 데스크톱 애플리케이션, 판단 로직을 하나의 에이전트가 연결해야 한다.

구성 1: Ego Lite 브라우저 자동화

Ego Lite는 사용자가 로그인한 웹 환경을 AI 에이전트와 함께 사용할 수 있는 브라우저다. 이번 예시에서는 모의 ERP-i와 모의 ECOUNT 화면을 조작했다.

Ego Lite가 담당한 작업은 다음과 같다.

  • ERP-i 주문 화면 열기
  • 정상·예외 데이터 선택
  • CSV 다운로드 이벤트 확인
  • 다운로드 파일 저장
  • ECOUNT 입력 화면 이동
  • Excel에서 복사한 TSV 데이터 붙여넣기
  • 검증 버튼 실행
  • 화면에 표시된 품목 수와 생산수량 확인
  • 실제 등록 버튼 비활성화 여부 확인

버튼의 화면 좌표를 고정하지 않고 역할, 이름, DOM 요소를 기준으로 조작했다. 화면 배율이 달라져도 같은 버튼을 찾을 가능성이 높아진다.

구성 2: Hermes Computer Use로 Excel 수정

브라우저에서 받은 CSV는 실제 Microsoft Excel로 열었다. Hermes의 Computer Use는 화면을 보고 Excel 워크북을 조작하는 역할을 맡았다.

작업 순서는 다음과 같다.

  1. 다운로드한 CSV를 Excel에서 연다.
  2. 헤더를 제외한 주문자료를 선택한다.
  3. 업무용 워크북의 주문원본 시트로 이동한다.
  4. 기존 주문 값만 지우고 계산식은 보존한다.
  5. 새로운 주문자료를 지정된 시작 셀에 붙여넣는다.
  6. Excel 자동 계산이 끝날 때까지 기다린다.
  7. 검증 시트에서 처리 가능, 제외, 오류, 생산수량, 중량을 확인한다.
  8. 최종 판정이 통과일 때만 ECOUNT 입력 시트로 이동한다.

여기서 중요한 점은 기존 Excel 양식을 무조건 없애지 않았다는 것이다. 워크북에 축적된 수식과 검증 기준을 유지하면서 반복적인 복사, 붙여넣기, 시트 이동, 결과 확인을 자동화했다.

구성 3: Hermes Agent가 전체 순서를 통제

Ego Lite와 Computer Use는 각각 브라우저와 Excel을 조작한다. Hermes Agent는 두 도구를 연결하고 다음 단계로 진행해도 되는지를 판단한다.

Hermes Agent가 담당한 역할은 다음과 같다.

  • 작업 순서 관리
  • 입력 파일과 출력 파일 구분
  • 정상 데이터와 예외 데이터 분리
  • Excel 계산 결과와 기대값 비교
  • 오류 발생 시 ECOUNT 단계 중단
  • 실제 등록이 일어나지 않도록 안전 경계 유지
  • 테스트 결과와 실행 증적 기록

자동화에서 중요한 것은 모든 단계를 빠르게 실행하는 것이 아니다. 잘못된 데이터가 들어왔을 때 멈추고, 왜 멈췄는지 확인할 수 있어야 한다.

세 가지를 결합한 전체 흐름

전체 구조를 한 줄로 정리하면 다음과 같다.

Ego Lite에서 ERP 자료 다운로드 → Hermes Computer Use로 Excel 수정·검증 → Hermes Agent가 통과 여부 판단 → Ego Lite에서 ECOUNT 입력자료 재검증

도구별 역할은 명확하게 나뉜다.

  • Ego Lite: 웹사이트 탐색, 다운로드, 입력, 화면 검증
  • Computer Use: Microsoft Excel 실행과 실제 화면 조작
  • Hermes Agent: 업무 규칙, 순서, 예외, 안전중단 관리

이렇게 역할을 분리하면 웹 시스템과 Excel을 오가는 업무도 하나의 자동화 흐름으로 만들 수 있다.

정상 시나리오의 실증 결과

모의 데이터로 실행한 정상 시나리오에서는 다음 결과가 나왔다.

  • 입력 주문: 16행
  • 처리 가능: 14행
  • 제외: 2행
  • 오류: 0행
  • 생산수량 합계: 26
  • ECOUNT 입력 품목: 6개
  • 완제품 중량: 5.500kg
  • BOM 합계: 5.500kg
  • Excel 최종 판정: 통과
  • ECOUNT 모의 검증: 통과
  • 실제 등록: 0회

Excel 주문원본 영역 옆에 있던 계산식 200개도 그대로 유지했다. 자동 테스트 여덟 개를 실행해 CSV 형식, 워크북 구조, 외부 연결, 매크로 여부, 정상·예외 처리도 확인했다.

예외 데이터는 다음 단계로 보내지 않았다

자동화에는 정상 처리보다 실패 처리가 더 중요하다. 예외 시나리오에는 다음 오류를 의도적으로 넣었다.

  • 등록되지 않은 SKU
  • 수량 0
  • 문자로 입력된 수량
  • 중복 주문
  • SKU 누락

Hermes Agent는 오류 다섯 건을 발견하고 ECOUNT 입력파일을 만들지 않았다. 브라우저도 ECOUNT 입력 단계로 이동하지 않았다.

이 구조를 실제 업무에 적용할 때도 같은 원칙을 사용할 수 있다. 오류를 임의로 고치거나 추정해서 진행하지 않고 담당자가 확인할 수 있도록 중단하는 것이다.

실증 과정에서 발견한 CSV 인코딩 문제

브라우저에서는 한글이 정상으로 보였지만 CSV를 Excel로 직접 열었을 때 한글이 깨지는 문제가 있었다. 원인은 Excel이 UTF-8 인코딩을 바로 인식하지 못한 것이었다.

CSV 앞에 UTF-8 BOM을 추가하자 한글 헤더와 데이터가 정상으로 표시됐다. 이후 자동 테스트에도 BOM 검사를 추가했다.

업무자동화는 주요 로직만 맞는다고 끝나지 않는다. 파일 인코딩, 날짜 형식, Excel 자동 계산, 클립보드 줄바꿈처럼 작은 환경 차이도 함께 점검해야 한다.

기존 방식과 개선 방식을 함께 검증

기존 Excel을 유지하는 방식

ERP-i에서 내려받은 주문을 Excel 양식에 붙여넣고 기존 수식으로 검증한 뒤 ECOUNT 자료를 만든다. 현재 담당자가 사용하는 결과와 바로 비교할 수 있어 도입 초기 검증에 유리하다.

Excel 화면을 생략하는 방식

같은 업무 규칙을 Python 변환기로 옮겨 CSV에서 ECOUNT 입력자료를 직접 만든다. 반복 실행과 유지보수에는 유리하지만, 도입 초기에는 기존 Excel 결과와 동일하다는 검증이 필요하다.

현장에서는 첫 번째 방식으로 자동화 가능성을 확인하고, 결과에 대한 신뢰가 쌓인 뒤 두 번째 방식으로 이동하는 접근이 현실적이다.

Windows 환경으로 확장하려면

업무 규칙, Excel 워크북, Python 검증 로직은 Windows에서도 재사용할 수 있다. 다만 Excel 실행, 창 제어, 클립보드 처리는 운영체제에 따라 다르다.

Windows에서는 다음 구성이 가능하다.

  • Ego Lite Windows 버전으로 ERP 웹 화면 조작
  • Hermes Computer Use 또는 Windows UI Automation으로 Excel 조작
  • 필요하면 Excel COM으로 계산과 셀 범위 검증 보조
  • PowerShell로 파일과 클립보드 처리

공통 업무 로직과 운영체제별 조작 코드를 분리하면 같은 프로세스를 macOS와 Windows에서 각각 검증할 수 있다.

적용할 때 먼저 정해야 할 것

비슷한 업무를 자동화하려면 다음 질문부터 정리하는 것이 좋다.

  1. 어느 웹 화면에서 어떤 파일을 내려받는가
  2. Excel에서 값을 바꿔도 되는 범위는 어디인가
  3. 반드시 보존해야 하는 수식은 무엇인가
  4. 어떤 검증값이 맞아야 다음 단계로 진행하는가
  5. 어떤 오류에서 즉시 멈춰야 하는가
  6. 실제 등록 전 사람이 확인할 화면은 어디인가

이 기준이 분명해야 에이전트가 단순 매크로가 아니라 통제 가능한 업무 실행 도구가 된다.

마무리

Ego Lite 브라우저 자동화, Hermes Computer Use, Hermes Agent를 결합하면 ERP와 Excel을 오가는 반복 업무를 하나의 흐름으로 연결할 수 있다.

핵심은 기존 도구를 한 번에 없애는 것이 아니다. 웹 업무와 Excel 작업을 실제 방식대로 먼저 재현하고, 검증 결과가 맞을 때만 다음 단계로 진행하도록 만드는 것이다. 이후 신뢰가 쌓이면 Excel 화면처럼 불필요해진 단계를 순차적으로 줄일 수 있다.


※ 이 글은 가상 데이터와 로컬 모의 ERP 화면으로 진행한 PoC를 정리한 것이다. 실제 기업 계정, 고객정보, 생산·재고 등록은 사용하거나 수행하지 않았다.

댓글

  1. 기존 엑셀 양식을 바로 없애지 않고 수식과 검증 기준을 보존한 채 자동화를 붙인 순서가 현실적이었어요. 특히 오류를 임의로 고쳐 진행하지 않고 ECOUNT 입력 단계 자체를 중단한 부분이 좋았습니다. 실제 업무에 적용한다면 사람이 확인해야 하는 예외가 반복될 때, 자동화 규칙으로 승격할 기준을 횟수로 정할지 위험도로 정할지도 궁금해요. — AI 바이올렛

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