일하는 언어 · Working Language

보험·연금 영업을 위한
생성형 AI 실습 키트

챗GPT · 제미나이 · 클로드 · 젠스파크를 영업 현장에서 — 복사해서 바로 쓰세요

시작하기 — 준비 · 파일받기

이 탭에서 계정 로그인 → 실습 파일 다운로드 → MCP 연결까지 마치고, ②탭부터 본 실습을 시작합니다.

AI는 영업을 대체하지 않습니다. AI를 쓰는 영업이, 안 쓰는 영업을 대체할 뿐입니다.

아래 프롬프트 하나를 복사해, 지금 ChatGPT·Claude·Gemini에 붙여넣어 보세요 — 오늘의 첫 마일리지입니다.

flagship_prompt · ABA
너는 기업 퇴직연금 영업을 돕는 전문 어시스턴트야.
지금부터 [고객사 첫 미팅 준비]를 부탁할 건데,
좋은 결과를 위해 네가 먼저 나에게 필요한 정보를 질문해줘.
질문은 한 번에 하나씩, 최대 5개까지만.
내가 다 답하면 그때 (1) 핵심 브리핑 (2) 예상 질문 (3) 추천 화법 순으로 정리해줘.
바로 답하지 말고, 먼저 질문부터 시작해.

🚦 진행 순서 — 4단계면 준비 끝

4대 도구 로그인

ChatGPT · Gemini · Claude · Genspark — 무료 계정으로 충분합니다. 도구 소개는 ②탭에.

실습 파일 9개 다운로드

바로 아래 초록 패널에서 받으세요. ④~⑦탭 프롬프트와 함께 업로드해 사용합니다.

MCP 서버 3개 연결

⑧탭 '진짜 데이터' 시연 준비물입니다. 아래 안내대로 URL만 등록하면 끝. (선택 — 강연장에서는 연결된 화면으로 시연)

②탭부터 순서대로

도구 → 프롬프트 2무기 → 8케이스 → … → ⑨탭 App 만들기로 마무리 — 오늘 만든 App이 오늘의 마일리지입니다.

요약 실습 한 컷 — meeting_transcript_sample.txt를 업로드하고 이렇게 시켜보세요: "이 미팅 녹취를 3줄 요약 + 결정사항 + 담당자·기한이 있는 액션아이템 표로 정리하고, 팔로업 메일 초안까지 써줘."

🔌 MCP 연결 — '진짜 데이터' 콘센트 꽂기 ⑧탭 시연 준비

추측 대신 정부 공식 데이터로 답하게 만드는 연결입니다. ChatGPT 웹 기준 4단계 — 한 번만 하면 계속 씁니다.

설정 → 커넥터(Apps) → 고급

'개발자 모드(Developer mode / MCP)'를 켭니다. (ChatGPT Plus·Pro·Team, 웹 기준)

대화창에서 개발자 모드 선택

도구 메뉴에서 개발자 모드를 활성화하면 연결한 MCP 서버를 호출할 수 있습니다.

MCP 서버 3개 등록

아래 3개 서버 URL을 등록합니다(인증은 '인증 없음' 선택). 정부 공식 API(국가데이터처·법제처·국토교통부)를 그대로 호출하는 공개 서버입니다.

호출할 때는 "○○ MCP를 사용해서…"

프롬프트에 어떤 MCP를 쓸지 명시하면 가장 안정적으로 동작합니다. (⑧탭 프롬프트엔 이미 포함되어 있어요)

국가데이터처 KOSIS 통계 MCP — 고령인구·기대수명·노령화지수 등 노후 설득 데이터 ⑧탭 시연 ①
https://mcp.gomdori.app/stats
국가법령정보 법령 MCP — 퇴직급여보장법 조문 즉시 조회·가짜 조문(환각) 차단 ⑧탭 시연 ②
https://mcp.gomdori.app/law
국토교통부 건축HUB MCP — 건축물대장·인허가를 자연어로: 사업장 방문 전 스캔, 신설 사업장 리드 발굴 ⑧탭 시연 ③
https://mcp.gomdori.app/archhub
도구 11종(종합카드·층별구성·동단위통계·인허가 파이프라인 등) · 없는 정보는 [NOT_FOUND]로 답해 환각 차단 · 상세: github.com/chrisryugj/archhub-mcp
💡 클로드 사용자라면 — 설정 → 커넥터 → '커스텀 커넥터 추가'에 같은 URL을 붙여넣으면 됩니다.
⚠️ 안전수칙 — 신뢰할 수 없는 MCP 서버는 연결하지 않습니다(정보 유출 위험). 위 3개는 정부 공식 API를 호출하는 공개 서버입니다. 고객 개인정보·계약 원본 등 민감정보 입력은 신중히.

준비 끝 — ②탭 '4대 도구'부터 시작하세요. 오늘 저녁이 D1입니다.

2026년 4대 도구, 골라 타기

한 도구로 다 하려 하지 마세요. 짐 옮길 땐 트럭, 빨리 갈 땐 스포츠카를 고르듯 업무에 맞춰 씁니다.

ChatGPT

최신: GPT-5.5 · 이미지 GPT Image 2

범용·대화·문서/엑셀에 두루 강함. 앱 연결로 메일·일정까지. 가장 빠르게 손에 익는 만능 도구.

  • 고객 화법·반론 대응 멘트 만들기
  • 이메일·문자·제안 문구 초안
  • 일정·메일 연결(앱), 인포그래픽 이미지

Gemini

최신: Gemini 3.1 Pro / 3.5 Flash · 이미지 Nano Banana 2

구글 검색·Gmail 연동과 이미지 처리에 강함. 자료조사에 특히 유용.

  • 기업·업종 최신 정보 리서치
  • 표·비교 자료, 실사·제품 이미지(4K)
  • 구글 문서·메일 연계 작업

Claude

최신: Claude Fable 5 (7/1 재개) · Opus 4.8

긴 문서·정교한 분석에 강하고, 아티팩트로 작동하는 앱까지 직접 제작. 커넥터로 메일·캘린더·노션 연결.

  • 제안서·규약·약관 분석
  • 나만의 영업 도구(계산기·메모장·대시보드) 제작
  • 메일→요약→Slack 같은 연결 작업

Genspark 올인원

MoA(여러 AI 동시) · AI 슬라이드 · Claw(AI 직원)

리서치→슬라이드→자동화를 한 번에. GPT·Claude·Gemini 답을 동시에 비교하고, 회의록·문서·이미지까지 한 워크스페이스에서.

  • "조사해서 슬라이드로" 한 문장 제작
  • 회의 녹음→액션아이템 자동 추출
  • 이메일→요약→일정 연쇄 자동화
이미지도 AI로 — 두 갈래

· 영업자료·인포그래픽(한국어 텍스트) → GPT Image 2 — 글자가 또박또박

· 실사·제품샷·고해상도 → Nano Banana 2 — 최대 4K, 참조 14장

비교표 한 장, 회의 들어가기 전에 1분이면 나옵니다.

언제 뭘 쓰지?
이런 일이면이 도구
빠른 화법·이메일·일정ChatGPT
기업·시장 자료조사·이미지Gemini
긴 약관·제안서·앱 제작Claude
한 번에 다 (리서치→슬라이드→자동화)Genspark

네 개 모두 무료로 시작할 수 있습니다. 일단 다 깔아두고, 오늘 배운 케이스로 하나씩 써보면 손에 빨리 익습니다.

🧭 30초 진단 — 나의 '첫 도구'는?

세 번만 탭하세요. 오늘 밤 제일 먼저 열 도구를 골라드립니다.

Q1. 지금 가장 급한 일은?
Q2. 선호하는 방식은?
Q3. 자주 쓰는 환경은?

🗺 도구 지형도 — 갈아탈 타이밍이 실력

가로: 빠른 실행 ↔ 깊은 분석 · 세로: 묻고 답하기 ↔ 맡기고 받기. 오늘의 일이 어느 좌표인지부터 물으세요.

한 도구를 '잘' 쓰는 것보다, 제때 갈아타는 사람이 이깁니다 — 이게 AI 마일리지입니다.

프롬프트, 딱 두 가지만 기억하세요

결과의 품질은 AI 성능이 아니라 '질문 설계'가 좌우합니다. 이 두 무기면 90%는 해결됩니다.

무기 ① ABA — Ask Before Answer

답하기 전에, 먼저 물어보게 하라

한 줄만 추가하면 AI가 거꾸로 질문합니다. 대화로 맞춰가니, AI가 처음이어도 누구나 바로 효과를 봅니다.

aba_template
[퇴직연금 제안서]를 쓸 거야.
좋은 결과를 위해, 네가 나에게 먼저 물어봐야 할 것들을 질문해줘.
한 번에 하나씩, 최대 5개까지만.
내가 다 답하면 그때 작성을 시작해. 바로 답하지 말고 질문부터.
무기 ② 메타프롬프팅 — 프롬프트를 만드는 프롬프트

잘 못 쓰겠으면, 잘 쓰는 걸 만들어달라고 하라

AI에게 역할·규칙을 주고 재사용 템플릿을 만들게 합니다. 한 번 만들면 매번 복사해서 씁니다.

meta_template
너는 20년차 기업 퇴직연금 컨설턴트야.
앞으로 내가 '고객사 상황'을 주면, 항상 아래 순서로 답하는 재사용 템플릿을 만들어줘.
1) 고객 핵심 니즈 3가지
2) 추천 제도(DB/DC/IRP)와 그 이유
3) 예상 반론 3가지 + 대응 화법
4) 다음 미팅에 가져갈 자료 1가지
이 템플릿을 먼저 보여주고, 내가 'OK' 하면 그때부터 이 형식으로만 답해줘.

합치면 강력합니다. ABA로 정보를 끌어내고 → 메타프롬프팅으로 틀을 만들면, 나만의 영업 비서가 완성됩니다. 쓴 만큼 쌓이는 게 'AI 마일리지'입니다.

🛠 프롬프트 빌더 — 메타프롬프팅을 기계로

상황을 고르면 ABA·메타 구조가 자동 조립됩니다. 만들어진 프롬프트를 복사해 어느 AI에나 붙여넣으세요.

ABA — 먼저 나에게 질문 메타 — 재사용 템플릿으로 톤 — 정중·간결·숫자 중심
builder_output
위에서 상황을 고르고 [프롬프트 생성]을 누르세요 — ABA·메타 구조가 자동으로 조립됩니다.

이 빌더가 하는 일이 곧 메타프롬프팅입니다 — 좋은 질문을 '찍어내는 틀'을 갖는 것.

보너스 — 톤 미러링 범용

이럴 땐 — 고객사 담당자 말투에 맞춰 메일 톤을 조정하고 싶다
bonus_tone_mirroring
아래는 고객 담당자가 보낸 메일이야.
[고객 메일 붙여넣기]
1) 이 사람의 말투 특징을 3가지로 분석해줘 (격식 수준 / 문장 길이 / 선호 표현)
2) 그 톤에 맞춰 내 회신 초안을 써줘. 내용: [회신할 내용 요약]
3) 너무 비슷해서 어색하지 않게, 예의는 한 단계 더 갖춰줘.

영업 현장 8케이스 — "이럴 땐 이렇게"

발굴 → 설명 → 반론 → 제안 → 약관 → 미팅정리 → 맞춤자료 → 롤플레잉. 각 단계 프롬프트를 복사해 바로 써보세요. 연금 특화 범용

검색 결과가 없습니다 — 다른 키워드로 시도해 보세요.

케이스 1. 첫 미팅 전 기업 리서치 범용

이럴 땐 — 처음 만나는 기업, 뭘 준비하지?
case_01_research
너는 기업 퇴직연금 영업 담당자를 돕는 리서처야.
[기업명: ○○ / 업종: ○○ / 직원수: 약 ○○명]의 첫 미팅을 준비해.
1페이지로 정리해줘:
1) 이 업종의 인력·근속 특성
2) 이 규모 기업이 퇴직연금에서 흔히 겪는 고민
3) 첫 미팅에서 던지면 좋은 질문 3개
4) 우리가 강조하면 좋을 포인트 2개
모르는 사실은 추측하지 말고 '확인 필요'로 표시해줘.

Gemini로 돌리면 최신 뉴스까지 함께 반영됩니다.

케이스 2. DB/DC/IRP 쉽게 설명 연금 특화

이럴 땐 — 인사팀장이 제도 차이를 헷갈려 한다
case_02_explain
중학생도 이해할 일상 비유를 써서
DB형, DC형, IRP의 차이를 각각 3문장으로 설명해줘.
그리고 '회사 입장'과 '직원 입장'에서 각각 뭐가 유리한지 한 줄로 덧붙여줘.
어려운 용어는 괄호로 쉬운 말을 같이 적어줘.

실습 파일 db_dc_irp_faq.txt를 같이 붙여넣으면 더 정확해집니다.

케이스 3. CFO 반론 시뮬레이션 (롤플레잉) 연금 특화

이럴 땐 — "우리는 DB로 충분한데?" 소리를 들었다
case_03_objection
지금부터 너는 중견 제조기업의 깐깐한 CFO야.
나는 'DB에서 DC 일부 전환'을 제안하는 영업 담당자고.
너는 비용과 리스크를 이유로 반대 입장에서 반론을 던져줘.
내가 답하면 더 날카롭게 되받아줘.
총 5번 주고받은 뒤, 마지막에 내 화법에서 보완할 점 3가지를 코치 입장에서 알려줘.
자, CFO로서 첫 반론부터 시작해.

반론 화법 초안은 objection_scripts.csv에 정리돼 있습니다.

케이스 4. 제안서·팔로업 이메일 초안 범용

이럴 땐 — 제안서·팔로업 메일 쓸 시간이 없다
case_04_draft
아래 정보로 인사담당자에게 보낼 팔로업 이메일 초안을 써줘.
[고객사: ○○ / 미팅 요지: ○○ / 다음 액션: ○○]
조건: 정중하지만 간결하게, 5문장 이내, 마지막에 다음 미팅 제안 한 줄.
같은 내용을 '데이터 중심 버전'으로 한 번 더 써줘.

케이스 5. 약관·규약 핵심 요약 범용

이럴 땐 — 수십 페이지 규약에서 핵심만 빨리
case_05_summary
내가 붙여넣는(또는 업로드하는) 퇴직연금 규약/약관에서
고객(인사담당자)이 가장 궁금해할 질문 5개를 뽑고, 각 질문에 3줄 이내로 답해줘.
전문 용어는 쉬운 말로 풀고, 확실하지 않은 부분은 '원문 확인 필요'로 표시해줘.
맨 아래에 '이 요약은 초안이며 최종 확인은 담당자가 합니다' 한 줄을 적어줘.

AI 요약은 초안입니다. 최종 확인은 반드시 사람이 — 불완전판매 리스크 주의.

케이스 6. 미팅 녹음 → 정리 + 대시보드 범용

이럴 땐 — 미팅 끝나고 정리만 30분, 할 일은 자꾸 샌다
case_06a_recap
내가 붙여넣는(또는 업로드하는) 미팅 녹취록을 정리해줘.
1) 3줄 요약
2) 결정사항
3) 액션아이템 — 담당자 / 기한 / 할 일 표로
4) 고객에게 보낼 팔로업 메일 초안(정중하게, 5문장 이내)
녹취에 없는 내용은 지어내지 말고 '확인 필요'로 표시해줘.
case_06b_dashboard · Claude
위에서 정리한 액션아이템을 '작동하는 대시보드 웹앱'으로 만들어줘.
- 할 일을 담당자·기한·상태(예정/진행/완료)로 카드 표시
- 상태를 클릭하면 바뀌고, 기한 임박은 색으로 강조
- 모바일에서도 잘 보이게
완성되면 바로 쓸 수 있게 해줘.

실습 파일 meeting_transcript_sample.txt를 업로드한 뒤 위 두 프롬프트를 차례로 실행하세요.

케이스 7. 맞춤 영업자료 + 이미지 연금 특화

이럴 땐 — 고객사마다 자료를 새로 만들 시간이 없다
case_07a_material
[고객사: ○○ / 업종: ○○ / 직원수: ○○ / 현재제도: ○○ / 관심사: ○○]
이 고객을 위한 '한 장 요약 영업자료'의 텍스트를 만들어줘.
- 임원용(핵심 3줄 버전)과 실무자용(상세 버전) 두 가지로
- 우리 제안의 이점 3가지 + 예상 질문 2가지 포함
- 과장 없이, 숫자는 '확인 필요'로 표시
case_07b_image · GPT Image 2
DB형과 DC형의 차이를 한눈에 보여주는 비교 인포그래픽 이미지를 만들어줘.
- 한국어 텍스트가 또렷하게
- 왼쪽 DB(회사가 책임) / 오른쪽 DC(직원이 운용), 가운데 화살표
- 깔끔한 비즈니스 톤, 슬라이드에 넣을 가로형

자료용 이미지는 글자가 정확한 GPT Image 2, 실사 비주얼은 Nano Banana 2를 쓰세요.

케이스 8. 사업장 맞춤 시나리오 & 롤플레잉 연금 특화

이럴 땐 — 사업장마다 상황이 다르고, 실전 화법을 미리 연습하고 싶다
case_08_tailored
첨부한 사업장 현황 표(corporate_client_status.csv)를 보고,
원리금보장 비중이 높고 수익률 불만이 있는 고객(예: 금강건설)에게
제안할 포트폴리오 개선 시나리오를 3가지 만들어줘.
각 시나리오마다 (a) 핵심 메시지 (b) 예상 반론 (c) 한 줄 대응 화법.
그다음, 그 고객 담당자 역할을 맡아 나와 5턴 롤플레잉을 해줘.

실습 파일 corporate_client_status.csv를 업로드한 뒤 실행하세요.

자료 제작 — 말로 시키면 결과물이 나온다

제안서·슬라이드·이미지를 빈 화면에서 시작하지 마세요. AI에 뼈대를 시키고, 사람은 살을 붙입니다. 범용

① 클로드 아티팩트 — 대화가 작동하는 결과물로

제안서·계산기·대시보드를 말로 제작

코딩을 몰라도 됩니다(바이브코딩). 결과물을 바로 고객에게 보여주는 영업 도구로 씁니다.

make_proposal · Claude
아래 내용을 10장짜리 퇴직연금 제안 슬라이드 구성안으로 만들어줘.
[고객사: ○○ / 현재제도: ○○ / 제안: DB 일부를 DC로 전환]
각 장: 제목 + 핵심 메시지 3줄 + 넣을 시각자료 아이디어.
표지·요약·제안·기대효과·다음 단계 흐름으로.
② 젠스파크 — 강의안·보고서 한 번에

"조사해서 슬라이드로" 한 문장이면

리서치→슬라이드 초안을 자동 생성. MoA로 GPT·Claude·Gemini 답을 동시에 비교하고, 회의록·문서·이미지까지 한 곳에서.

genspark_slides
'중소기업 인사담당자를 위한 퇴직연금 DC 전환 안내' 주제로
15장짜리 발표자료를 만들어줘.
최신 제도·수익률 흐름을 조사해 반영하고,
각 장에 발표자 노트도 한두 줄씩 붙여줘.
③ 이미지 — 자료에 비주얼 입히기
infographic · GPT Image 2
'왜 지금 퇴직연금인가'를 보여주는 한국어 인포그래픽을 만들어줘.
고령화·기대수명 증가를 아이콘과 짧은 문구로,
신뢰감 있는 비즈니스 톤, 슬라이드 삽입용 가로형으로.
통합 흐름 & 도구 매핑
제작 라인: ①리서치(Gemini·젠스파크) → ②슬라이드·문서(Claude·젠스파크) → ③이미지(GPT Image 2)

· 빠른 슬라이드·올인원 → 젠스파크

· 정교한 제안서·맞춤 도구 → Claude

· 인포그래픽·텍스트 이미지 → GPT Image 2  /  실사·제품 → Nano Banana 2

AI 자료는 초안입니다. 수치·표현·규정 최종 확인은 사람이 — 2026 AI 기본법·금융분야 AI 가이드라인. AI는 속도, 검증은 신뢰.

앱 연결 & 커넥터 — 일정·메일·메모 자동화

지금까지는 AI에 자료를 떠먹여줬다면, 이제 AI가 내 메일·일정·메모를 직접 봅니다. '내' 비서가 되는 단계입니다. 범용

커넥터/앱이란? — AI의 '콘센트'

AI를 내 앱(메일·캘린더·메모)에 연결하는 표준 콘센트(MCP). 복사·붙여넣기 없이 내 데이터로 직접 일합니다. ChatGPT는 '앱', Claude는 '커넥터' — 같은 원리입니다.

① ChatGPT 앱 — Gmail·캘린더·연락처

설정 > 앱에서 연결하면 메일·일정을 자동 참조합니다. 2025.12 'connectors→apps' 통합 이후 메일 초안·문서·일정 등록 같은 실행(write)도 지원됩니다(회사 정책에 따라 활성화).

chatgpt_schedule
내 캘린더와 메일을 참고해서,
이번 주 고객 미팅 일정을 정리하고
미팅마다 '준비할 것'을 한 줄씩 알려줘.
겹치는 일정이나 비는 시간이 있으면 표시해줘.
② 클로드 커넥터 — 메일·캘린더·드라이브·Slack·노션

한 대화에서 메일 읽고 → 요약 → Slack 공유까지. Anthropic 기본 제공(Gmail·Calendar·Drive·Slack·Microsoft 365) + 디렉터리 200개+ 연동.

claude_connector
오늘 받은 고객 메일 중 답장이 필요한 것만 골라
각각 3줄로 요약하고, 답장 우선순위를 매겨줘.
그다음 가장 급한 1건의 답장 초안을 정중하게 써줘.
③ 자동 메모 정리 — 노션·Granola
memo_organize
내가 붙여넣는 통화/미팅 메모를 노션에 저장할 수 있게
'고객사 / 일자 / 핵심 / 다음 할 일 / 태그' 형식으로 구조화해줘.
나중에 검색하기 쉽게 태그를 3개 이내로 달아줘.

안전수칙 — 권한은 읽기/쓰기 범위를 늘 확인하고, 고객 개인정보는 회사 정책을 따르세요. 발송·삭제 같은 실행형 커넥터는 누가 만들었는지 확인하고 신중히. 권한은 최소로, 확인은 최대로.

영업사원용 통합 워크플로우 5종

도구를 따로 쓰면 '기능', 흐름으로 엮으면 '워크플로우'입니다. 바로 따라 할 수 있는 실전 레시피 5종. 범용

WF1. 미팅 애프터 자동화

녹음 → 요약·액션아이템(ChatGPT/Claude) → 노션 기록 → Slack 팀 공유 → 캘린더 후속 일정

미팅 후 정리 시간 0, 누락 없는 팔로업. (케이스 6 프롬프트와 함께)

WF2. 아침 5분 브리핑

Gmail + 캘린더 연결 → "오늘 일정·중요 메일·우선 할 일" 자동 브리핑

출근길에 하루가 정리됨. 젠스파크 Claw / ChatGPT 일정 요약으로 자동화.

WF3. 신규 사업장 리서치 파이프라인

기업 검색(Gemini·젠스파크) → 리서치 정리 → Drive 저장 → 제안서 초안(Claude)

발굴부터 제안서까지 하나의 흐름. 발굴 속도가 곧 실적.

WF4. 주간 영업 리포트 자동화

캘린더·메모·노션 데이터 → 주간 활동 리포트 → 대시보드 시각화

보고서 작성 시간 절감, 일관된 포맷. (실습 파일 weekly_sales_data.csv로 연습)

wf4_weekly_report
첨부한 주간 영업활동 데이터(weekly_sales_data.csv)로
주간 리포트를 만들어줘.
1) 핵심 요약 5줄 (미팅 수·진행단계·유력 건)
2) 고객사별 진행상태 표
3) 다음 주 우선 액션 3가지
가능하면 한눈에 보이는 대시보드 형태로.

WF5. 고객 문의 즉답

Drive 자료 검색 → 답변 초안 → Gmail 초안 저장(검수 후 발송)

반복 문의 응대 속도↑, 답변 품질 일관. (실습 파일 email_thread_sample.txt로 연습)

모든 워크플로우의 마지막은 사람입니다. 자동화는 초안까지, 발송·확정은 담당자가. 무코딩 자동화 도구(예: Zapier)와 결합하면 더 확장됩니다.

⏱ 시간 회수 계산기 — 내 숫자로 만들기

도입할 워크플로우를 체크하고, 주당 절감 시간을 내 상황에 맞게 고치세요. (기본값은 강의의 예시 추정)

h/주
h/주
h/주
h/주
h/주
10h주간 회수
500h연간 (×50주)
62일영업일 환산 (÷8h)

되찾은 시간의 용도는 하나 — 고객 접점 재투자. 그게 증폭기의 목적지입니다.

MCP — AI에 '진짜 데이터'를 꽂다

MCP는 AI를 외부 데이터·도구에 연결하는 '콘센트'입니다. 추측 대신 공식 데이터로 답하니, 환각(거짓정보)을 줄이고 영업 신뢰를 높입니다. 연결 방법은 ①탭에 있습니다.

시연 ① 통계 MCP — 노후 데이터로 무장

"왜 지금 연금인가"를 국가통계로

고령인구비율·기대수명·노령화지수 같은 공식 수치를 자연어로 즉시 불러옵니다.

stats_mcp_query
우리나라 고령인구비율과 기대수명, 노령화지수의
최근 추이를 통계로 보여줘. 출처도 함께 알려줘.
흐름: 자연어 질문 → 강사가 [연결 승인] 클릭 → KOSIS 공식 수치가 표로 즉답
시연 ② 법률 MCP — 퇴직급여보장법 즉시 조회

법 조문을 외울 필요 없이, 원문을 바로

제도 설명·전환 상담 중 근거 조문을 고객 앞에서 정확히 인용합니다.

law_mcp_query
근로자퇴직급여보장법에서 확정급여형(DB)과 확정기여형(DC)의
정의·급여수준 관련 조문을 원문 그대로 보여주고,
핵심을 한 줄씩 쉽게 요약해줘.
흐름: 자연어 질문 → [연결 승인] → 국가법령정보 원문 조항 인용 + 쉬운 요약

주의 ① MCP가 가져온 데이터도 사람이 한 번 검증합니다(데이터 시점·상관/인과 차이).   주의 ② 위 예시는 라이브 시연용입니다. 이 페이지(정적 웹)에서는 직접 호출되지 않으며, 실제 강의에서 강사가 연결을 승인하면 수치·조문이 화면에 나타납니다.

시연 ③ 건축HUB MCP — 사업장을 미리 읽는다

주소 한 줄로 나오는 '사업장 종합카드'

건축물대장·건축/주택인허가(국토교통부 건축HUB)를 자연어로 조회합니다. 용도지역·연면적·층수·준공연도·주차·내진까지 한 카드 — 공시가격 추이와 신축 인허가 현황도 볼 수 있습니다. 없는 정보는 [NOT_FOUND]로 답해 추측을 차단합니다.

archhub_profile_demo
건축HUB MCP를 사용해서 [광진구 자양동 2-2번지] 건물 정보를
한눈에 보여줘. (용도지역·주용도·규모·건폐율/용적률·주차·사용승인일)
※ 대괄호를 방문 예정인 고객사 주소로 바꾸면 그대로 작동합니다.
번지를 모르면 동까지만 써도 AI가 먼저 지역코드를 찾아 조회합니다.
추가 활용사례 — 현장 7장면

사례 1. 지역 맞춤 설득 — "이 동네가 더 급합니다" 연금 특화

이럴 땐 — 지역 중소기업 대표에게 '왜 지금'을 그 지역 숫자로 보여주고 싶다
mcp_case1_region
통계 MCP를 사용해서 [부산광역시]의 고령인구 비율과
노년부양비 최근 5년 추이를 조회해줘.
전국 평균과 비교해 이 지역이 얼마나 빠르게 늙고 있는지 한 문단으로 해석하고,
지역 중소기업 대표에게 '왜 지금 퇴직연금인가'를 설득하는
브리핑 포인트 3개로 정리해줘.
각 포인트에 인용한 수치와 출처(통계표명)를 붙여줘.

사례 2. 업종 데이터로 계산기에 '진짜 기본값' 넣기 연금 특화

이럴 땐 — DB·DC 비교 시뮬레이션의 가정치(상승률·근속)를 업종 통계로 채우고 싶다
mcp_case2_industry
통계 MCP를 사용해서 [제조업]의 평균 근속연수와
최근 임금상승률 통계를 조회해줘.
이 수치를 기본값으로, DB형·DC형 예상 수령액 비교에 쓸
'업종 표준 가정 세트'(연봉상승률 %, 근속 년수)를 표로 만들어줘.
어떤 통계표에서 가져왔는지 명시하고,
수치가 없으면 추측하지 말고 '확인 필요'로 표시해.

사례 3. "그거 의무 아니잖아요" — 조문으로 답하기 연금 특화

이럴 땐 — 제도 의무화 관련 반론에 기억이 아니라 법령 원문으로 답하고 싶다
mcp_case3_objection
법령 MCP를 사용해서 근로자퇴직급여 보장법에서
퇴직급여제도 설정 의무와 관련된 조문을 찾아줘.
'우리 회사는 아직 의무 아니지 않냐'는 고객 반론에 답할 수 있게
(1) 정확한 조문 번호와 원문 요지
(2) 쉬운 말 설명
(3) 한 문장 답변 스크립트
순으로 정리해줘. 조문에 없는 내용은 '조문 외 사항'으로 구분해.

사례 4. DB→DC 전환, 절차를 조문 근거로 연금 특화

이럴 땐 — 규약 변경·근로자 동의 절차를 고객 인사팀에 정확히 안내해야 한다
mcp_case4_bylaw
법령 MCP를 사용해서 퇴직연금 제도 변경(예: DB→DC 전환) 시
규약 변경과 근로자 동의에 관한 조문들을 찾아줘.
찾은 조문을 근거로 '고객사 인사팀용 전환 절차 체크리스트'를
단계 | 해야 할 일 | 근거 조문 — 3열 표로 만들어줘.
조문 번호는 원문 그대로 쓰고,
해석이 갈릴 수 있는 부분은 '전문가 확인 권장'으로 표시해.

사례 5. 직원 설명회 Q&A — 통계+법령 콤보 범용 패턴

이럴 땐 — 내일 설명회 예상 질문에 숫자는 통계로, 제도는 조문으로 한 번에 무장
mcp_case5_townhall
내일 고객사 직원 설명회에서 나올 예상 질문 5개에 답을 준비하려고 해.
숫자가 필요한 질문은 통계 MCP를, 법·제도 질문은 법령 MCP를 사용해서
질문 | 핵심 답변(2문장) | 근거(통계표명 또는 조문번호) 표로 만들어줘.
예상 질문:
① 왜 지금 가입해야 하나
② DC로 바꾸면 손해 아닌가
③ 중도인출은 언제 가능한가
④ 회사가 어려워지면 내 적립금은 어떻게 되나
⑤ 수수료는 누가 부담하나

사례 6. 방문 전 사업장 스캔 — "발보다 눈이 먼저" 연금 특화

이럴 땐 — 내일 방문할 고객사, 회사 규모·연식을 미리 읽고 첫 마디를 준비하고 싶다
mcp_case6_visit_scan
내일 [고객사 주소]에 있는 회사를 방문해.
건축HUB MCP를 사용해서
(1) 이 건물의 종합카드(용도·연면적·층수·사용승인일·주차)
(2) 층별 구성(어떤 용도가 몇 ㎡씩 있는지)
을 조회하고, 영업사원용 '방문 전 브리핑 3줄'로 요약해줘.
마지막에 준공연도·증축 이력을 소재로 한
자연스러운 아이스브레이킹 멘트 2개를 제안해줘.
조회가 안 되는 항목은 추측하지 말고 [NOT_FOUND] 그대로 알려줘.

사례 7. 신설 사업장 리드 발굴 — 인허가 파이프라인 연금 특화

이럴 땐 — 담당 지역에서 '곧 입주할' 신규 사업장을 먼저 찾아가고 싶다
mcp_case7_new_leads
건축HUB MCP를 사용해서 [○○구 ○○동]에서
허가는 났지만 아직 사용승인 전인 건축 인허가 현황을 조회해줘.
그중 업무시설·공장·근린생활시설을 골라
주소 | 용도 | 연면적 | 허가일 | 단계(착공/미착공) 표로 정리하고,
'사용승인이 가까운 순'으로 접근 우선순위를 매겨줘.
이유: 곧 입주할 신설 사업장은 퇴직연금 제도 셋업의 골든타임이니까.

일곱 장면의 공통 패턴 — "○○ MCP를 사용해서"로 시작하고, 없는 정보는 '확인 필요'로 받기. 이 두 줄이 환각을 막고, 여러분의 말에 조문 번호와 통계표명이 붙게 만듭니다.

클로드로 나만의 영업 도구 만들기

코딩을 몰라도 됩니다. 말로 시키면 작동하는 앱이 만들어집니다(바이브코딩). 오늘 만든 게 내일 진짜 업무 도구가 됩니다.

🎯 모둠 미션 — 우리 팀 AI App 1개 만들기

추천 주제 (난이도별, 누구나 가능)

⭐ 기본  미팅 메모장 · 영업 일정 관리 · 할 일 체크리스트

⭐⭐ 응용  고객사 정보 카드 · DB/DC 비교 계산기 · 상담 화법 생성기

평가는 없습니다. 경험이 목적 — 먼저 만들어본 사람이 승자입니다.

3단계면 끝
  1. 무엇을 만들지 한 문장으로 — 막히면 메타프롬프팅으로 구체화
  2. "이거 만들어줘" + 원하는 기능 나열
  3. "여기 바꿔줘"로 수정 반복 — 대화로 완성
바로 써보는 시작 프롬프트
app_memo · ⭐기본
고객 미팅 메모를 기록하는 웹앱을 만들어줘.
입력 항목: 날짜, 고객사, 담당자, 핵심내용, 다음 할 일.
저장하면 카드 목록으로 쌓이고, 키워드로 검색이 되면 좋겠어.
디자인은 깔끔하고 모바일에서도 잘 보이게 해줘.
app_calculator · ⭐⭐응용
DB형과 DC형 예상 퇴직급여를 비교하는 계산기를 만들어줘.
입력: 현재 연봉, 연봉 상승률, 예상 운용수익률, 근속연수.
두 제도의 예상 수령액을 막대그래프로 비교해서 보여줘.
숫자를 바꾸면 그래프가 바로 갱신되게 해줘.
app_script · ⭐⭐응용
고객 유형(보수적/공격적/무관심)을 버튼으로 고르면,
그 유형에 맞는 퇴직연금 상담 오프닝 멘트를 3개씩 보여주는 웹앱을 만들어줘.
멘트는 복사 버튼으로 바로 복사되게 해줘.
막히면 이렇게 (트러블슈팅)

· 결과가 이상하면 → "왜 이렇게 했는지 설명하고 다시 해줘"

· 기능 추가 → "여기에 ○○ 기능 넣어줘"

· 막막하면 → ABA: "더 좋게 만들려면 뭘 물어봐야 해?"

완벽할 필요 없습니다. '나도 만들 수 있다'는 경험이 곧 AI 마일리지입니다. 한 번 만든 사람은 다음엔 더 빠르고 더 잘 만듭니다.

🧮 살아있는 예시 — DB vs DC 간이 비교 계산기

강의에서 '말로 만든' 바로 그 App입니다. 이 페이지 안에서 실제로 작동합니다 — 숫자를 바꿔보세요.

DB (확정급여형)—
DC (확정기여형·운용)—
—

※ 단순 가정 예시입니다(평균임금 근사·세전·수수료 미반영). 실제 수령액은 규약·운용에 따라 다르며, 고객 안내용이 아닌 이해용입니다.

미션 확장 — 주간 영업 대시보드 App 응용

이럴 땐 — 계산기 다음 단계, 데이터가 들어간 App을 만들고 싶다
app_sales_dashboard
첨부한 weekly_sales_data.csv를 읽고, 팀 주간 영업 대시보드를 아티팩트 웹앱으로 만들어줘.
필수 기능:
1) 담당자별 미팅 수·제안 수·계약 수 막대 그래프
2) 주차 선택 드롭다운
3) '이번 주 하이라이트' 자동 요약 3줄
4) 모바일에서도 보기 좋게
디자인은 네이비+골드 톤으로 깔끔하게. 먼저 데이터 구조를 확인하고, 이해한 내용을 요약한 뒤 만들어줘.
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