물류비 자동화 - 웹 검색 AI 에이전트

실습 시간: 2-3시간 필요 도구: Gemini, Perplexity, Claude, Google Sheets 산출물: 운임 모니터링 대시보드, 시장가 비교 리포트, 협상 자료

📚 학습 전 준비 실습: 수출 실무 기초와 크롤링 API 가이드를 먼저 확인하세요.

📚 이 워크북에서 배울 것

해결할 문제들

✅ 운임 정보 수동 수집 → AI가 자동으로 웹에서 수집
✅ 시장가 파악 어려움 → 실시간 벤치마킹
✅ 협상 근거 부족 → 데이터 기반 협상 자료

사용할 도구들

도구	역할	활용도	링크
Perplexity	실시간 운임 검색, 시장 동향	★★★★★	perplexity.ai
Gemini	데이터 구조화, 인사이트 도출	★★★★★	gemini.google.com
Claude	복잡한 분석, 보고서 작성	★★★★☆	claude.ai
Google Sheets	데이터 저장, 대시보드	★★★★☆	sheets.google.com

예상 효과

운임 조사: 2시간 → 10분 (90% 절감)
시장가 파악: 불가능 → 실시간
협상 성공률: 직감 → 데이터 기반

🔍 웹 검색 기반 AI 에이전트의 핵심

단순히 엑셀 수식을 짜는 것이 아니라, AI 에이전트가 사람처럼 정보를 찾아다니는 구조를 만드는 것이 핵심입니다.

flowchart LR
    subgraph collect["🔍 정보 수집"]
        A[타겟 사이트 설정] --> B[주기적 스캔]
        B --> C[데이터 추출]
    end

    subgraph process["⚙️ 처리"]
        C --> D[구조화]
        D --> E[정규화]
        E --> F[DB 저장]
    end

    subgraph analyze["📊 분석"]
        F --> G[시장가 비교]
        G --> H[트렌드 분석]
        H --> I[인사이트 도출]
    end

    subgraph action["🎯 액션"]
        I --> J[알림 생성]
        I --> K[리포트 출력]
        I --> L[협상 자료]
    end

    style collect fill:#e3f2fd
    style process fill:#f3e5f5
    style analyze fill:#fff3e0
    style action fill:#e8f5e9

💡 실습 10: 실시간 운임 정보 수집 (1시간)

문제 상황

현실:

매일 아침 여러 운송사 사이트 방문
이메일로 견적 요청 후 엑셀에 수기 입력
시장 평균가 파악 불가

목표:

AI가 웹에서 운임 정보 자동 수집
구조화된 데이터로 정리
시장 트렌드 파악

Step 1: 타겟 정보 소스 파악 (15분)

1-1. 주요 운임 정보 플랫폼

플랫폼	특징	URL
Freightos	글로벌 해상운임 지수	freightos.com
Xeneta	컨테이너 운임 벤치마크	xeneta.com
Drewry	해운 시장 분석	drewry.co.uk
Container xChange	컨테이너 가격	container-xchange.com

1-2. 선사 공식 채널

선사	e-Quote 서비스
HMM	hmm21.com
Maersk	maersk.com/instant-price
MSC	msc.com
ONE	one-line.com

Step 2: Perplexity로 실시간 운임 검색 (20분)

2-1. 기본 검색 프롬프트

Perplexity에 입력:

현재 상하이-부산 구간 40ft 컨테이너 해상운임 시세를 알려줘.

다음 정보 포함:
1. 현재 스팟 운임 (USD)
2. 지난주 대비 변동률
3. 유류할증료(BAF) 별도 여부
4. 주요 선사별 운임 차이
5. 출처 URL

예상 결과:

현재 상하이-부산 40ft 컨테이너 스팟 운임:

기본 운임: $850-950 (2026년 2월 기준)

주간 변동: +3.2% (춘절 물동량 영향)

BAF: $120-150 별도

선사별: HMM $870, Maersk $920, MSC $890

출처: Freightos Baltic Index, Container xChange

2-2. 노선별 비교 검색

다음 노선의 현재 해상운임을 비교해줘:

노선:
1. 상하이 → 부산 (40ft)
2. 상하이 → LA (40ft)
3. 부산 → 로테르담 (40ft)

표 형식으로:
| 노선 | 운임(USD) | BAF | 합계 | 전주 대비 | Transit Time |

Step 3: 데이터 구조화 (25분)

3-1. Gemini로 구조화 요청

수집한 운임 정보를 Gemini에 입력:

다음 운임 정보를 구조화된 JSON 형식으로 변환해줘:

[Perplexity에서 받은 결과 붙여넣기]

JSON 스키마:
{
  "date": "YYYY-MM-DD",
  "route": {
    "pol": "출발항",
    "pod": "도착항"
  },
  "container_type": "40ft/20ft",
  "rates": {
    "base_freight": 숫자,
    "baf": 숫자,
    "caf": 숫자,
    "total": 숫자
  },
  "currency": "USD",
  "carrier": "선사명",
  "source": "출처URL",
  "week_change_pct": 숫자
}

3-2. Google Sheets에 저장

시트 구조: 운임 모니터링 (Freight Monitor)

A	B	C	D	E	F	G	H	I	J
날짜	출발항	도착항	컨테이너	기본운임	BAF	합계	선사	전주대비	출처
2026-02-05	상하이	부산	40ft	870	130	1,000	HMM	+3.2%	Freightos

✓ 실습 10 체크 포인트

□ 주요 운임 정보 플랫폼 3개 이상 파악
□ Perplexity로 특정 노선 운임 검색 성공
□ JSON 형식으로 데이터 구조화
□ Google Sheets에 저장

💡 실습 11: 마켓 벤치마킹 시스템 (1시간)

문제 상황

현실:

우리 회사 계약 운임이 적정한지 모름
포워더가 제시한 가격 검증 어려움
협상 근거 부족

목표:

시장 평균가 대비 우리 운임 비교
과다 지불 구간 자동 감지
협상 우선순위 도출

Step 1: 우리 회사 운임 데이터 준비 (15분)

1-1. 현재 계약 운임 정리

시트: 계약 운임 (Contract Rates)

A	B	C	D	E	F	G
노선	출발항	도착항	컨테이너	계약운임	포워더	계약만료
상하이-부산	CNSHA	KRPUS	40ft	1,400	A포워더	2026-06-30
상하이-LA	CNSHA	USLAX	40ft	2,800	B포워더	2026-03-31

Step 2: 시장가 vs 계약가 비교 (25분)

2-1. Claude에게 비교 분석 요청

다음 두 데이터를 비교 분석해줘:

## 시장 평균 운임 (2026년 2월 기준)
| 노선 | 운임 | 출처 |
|------|------|------|
| 상하이-부산 40ft | $1,000 | Freightos |
| 상하이-LA 40ft | $2,200 | Xeneta |

## 우리 회사 계약 운임
| 노선 | 운임 | 포워더 |
|------|------|--------|
| 상하이-부산 40ft | $1,400 | A포워더 |
| 상하이-LA 40ft | $2,800 | B포워더 |

분석해줘:
1. 노선별 시장가 대비 차이 (금액, %)
2. 과다 지불 구간 우선순위
3. 연간 추가 비용 추정 (월 10TEU 가정)
4. 협상 시 활용할 멘트

예상 결과:

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  📊 운임 벤치마킹 분석                               │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  노선           │ 시장가 │ 계약가 │ 차이  │ 초과율  │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  상하이-부산    │ $1,000 │ $1,400 │ +$400 │ +40%   │
│  상하이-LA      │ $2,200 │ $2,800 │ +$600 │ +27%   │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  ⚠️ 우선 협상 대상: 상하이-부산 (40% 초과)          │
│  📈 연간 추가 비용: $48,000 (월 10TEU 기준)         │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

2-2. 협상용 멘트 생성

Claude 응답 예시:

협상 오프닝 멘트:

“현재 시장 스팟 운임이 $1,000 수준인데, 저희 계약가가 $1,400입니다. Freightos Baltic Index 기준으로 40% 이상 높은 상황입니다. 장기 계약 물량을 고려하여 시장가 수준으로 조정을 요청드립니다.”

Step 3: 자동 알림 시스템 (20분)

3-1. 임계값 설정

규칙:

시장가 대비 20% 이상 초과 → 🔴 긴급 협상 필요
시장가 대비 10-20% 초과 → 🟡 협상 검토
시장가 대비 10% 이내 → 🟢 적정

3-2. Sheets 수식으로 자동 판단

=IF(E2/G2>1.2, "🔴 긴급", IF(E2/G2>1.1, "🟡 검토", "🟢 적정"))

✓ 실습 11 체크 포인트

□ 우리 회사 계약 운임 데이터 정리
□ 시장가 vs 계약가 비교 분석
□ 과다 지불 구간 우선순위 도출
□ 협상용 멘트 생성
□ 자동 알림 임계값 설정

💡 실습 12: 견적서 자동 비교 (30분)

Step 1: PDF 견적서 데이터 추출

1-1. Claude로 OCR 및 구조화

PDF 견적서를 Claude에 업로드:

이 물류 견적서에서 다음 정보를 추출해줘:

1. 포워더명
2. 견적 유효기간
3. 노선별 운임 (기본운임, BAF, THC, 기타)
4. 결제 조건
5. Transit Time

JSON 형식으로 출력해줘.

Step 2: 다중 견적 비교표 생성

다음 3개 포워더 견적을 비교해줘:

[견적서 A JSON]
[견적서 B JSON]
[시장 평균가 JSON]

비교표 형식:
| 항목 | A포워더 | B포워더 | 시장평균 | 최저가 |

결과 예시:

┌──────────────┬───────────┬───────────┬───────────┬─────────┐
│    항목       │  A포워더   │  B포워더   │  시장평균  │  최저가  │
├──────────────┼───────────┼───────────┼───────────┼─────────┤
│  기본 운임    │  $1,350   │  $1,280   │  $1,200   │ B포워더 │
│  BAF         │  $150     │  $180     │  $160     │ A포워더 │
│  THC         │  $120     │  $100     │  $110     │ B포워더 │
├──────────────┼───────────┼───────────┼───────────┼─────────┤
│  합계        │  $1,620   │  $1,560   │  $1,470   │ B포워더 │
│  시장 대비   │  +10.2%   │  +6.1%    │  기준     │         │
└──────────────┴───────────┴───────────┴───────────┴─────────┘

💡 추천: B포워더 (시장가 대비 6.1% 초과, 합리적 수준)

✓ 실습 12 체크 포인트

□ PDF 견적서에서 데이터 추출
□ 다중 견적 비교표 생성
□ 최적 견적 추천 및 근거 도출

🎓 핵심 정리

수동 조사 vs AI 웹 자동화

구분	수동 (Manual)	AI 자동화 (Agentic)
정보 수집	여러 사이트 직접 방문	AI가 주기적으로 자동 스캔
데이터 정리	엑셀에 수기 입력	DB/ERP에 자동 연동
분석 수준	단순 가격 비교	시장 추이 + 노선 추천
소요 시간	매일 1~2시간	초 단위 (백그라운드)
대응 속도	다음날 아침 확인	실시간 알림

실무 적용 Tip

“우리 회사는 고유의 계약 운임이 있는데 웹 검색이 도움이 될까?”

웹 검색 데이터는 **‘협상의 무기’**가 됩니다.

활용 시나리오:

계약 갱신 시점 → “시장가 대비 15% 높습니다” → 협상 레버리지
스팟 물량 처리 → 급하게 추가 선적 필요 시 적정가 파악
신규 노선 개척 → 새로운 루트의 시장 운임 사전 조사
예산 수립 → 분기별 물류비 예측 정확도 향상

정기 루틴 제안

주기	작업	도구
매일	주요 노선 운임 체크	Perplexity
주간	시장가 vs 계약가 비교	Sheets + Claude
월간	운임 트렌드 리포트	Gemini
분기	포워더 협상 준비	전체

📖 관련 자료

도구 가이드

무역 실무 실습

Sources

← 바이어 이메일 자동 파이프라인 취업준비생 (1) - 이력서와 자소서 →

물류비 자동화 - 웹 검색 AI 에이전트

📚 이 워크북에서 배울 것

해결할 문제들

사용할 도구들

예상 효과

🔍 웹 검색 기반 AI 에이전트의 핵심

💡 실습 10: 실시간 운임 정보 수집 (1시간)

문제 상황

Step 1: 타겟 정보 소스 파악 (15분)

1-1. 주요 운임 정보 플랫폼

1-2. 선사 공식 채널

Step 2: Perplexity로 실시간 운임 검색 (20분)

2-1. 기본 검색 프롬프트

2-2. 노선별 비교 검색

Step 3: 데이터 구조화 (25분)

3-1. Gemini로 구조화 요청

3-2. Google Sheets에 저장

✓ 실습 10 체크 포인트

💡 실습 11: 마켓 벤치마킹 시스템 (1시간)

문제 상황

Step 1: 우리 회사 운임 데이터 준비 (15분)

1-1. 현재 계약 운임 정리

Step 2: 시장가 vs 계약가 비교 (25분)

2-1. Claude에게 비교 분석 요청

2-2. 협상용 멘트 생성

Step 3: 자동 알림 시스템 (20분)

3-1. 임계값 설정

3-2. Sheets 수식으로 자동 판단

✓ 실습 11 체크 포인트

💡 실습 12: 견적서 자동 비교 (30분)

Step 1: PDF 견적서 데이터 추출

1-1. Claude로 OCR 및 구조화

Step 2: 다중 견적 비교표 생성

✓ 실습 12 체크 포인트

🎓 핵심 정리

수동 조사 vs AI 웹 자동화

실무 적용 Tip

정기 루틴 제안

📖 관련 자료

도구 가이드

무역 실무 실습

Sources

목차