AWS, 자연어로 워크플로 자동 생성하는 'Amazon Quick Flows' 공개… AI 응답·플로우 로직·데이터 인사이트·액션·사용자 입력 5개 스텝, 재무 분석·HR 온보딩 사례 제시

AWS가 자연어로 업무 자동화 워크플로를 생성하는 'Amazon Quick Flows'를 공개했다. 코딩이나 머신러닝(ML) 전문지식 없이 사용자가 원하는 자동화를 자연어로 기술하면 Quick Flows가 워크플로를 직접 구축하는 방식이다. AWS는 매주 여러 시스템에서 데이터를 수동 복사·취합해 이해관계자별로 포맷팅하는 보고서 작성처럼 반복 업무에 시간이 누적되는 문제를 해결한다고 설명했다.

Quick Flows는 자연어 대화로 데이터 분석·업무 자동화·인사이트 도출을 지원하는 AI 기능 묶음 'Amazon Quick'의 한 영역으로, 업무 자동화 부문을 전담한다. 사용 전에는 Amazon Quick이 활성화된 AWS 계정과 Quick Flows 접근 권한이 필요하다.

AWS는 첫 사용 사례로 'Financial Performance Analyzer'를 제시했다. 사용자가 회사명이나 티커(Amazon·AMZN 등)를 입력하면 ① 실시간 주가·일일 변동 데이터 수집(Real-Time Market Data), ② P/E·시가총액·매출 등 핵심 비율 분석(Financial Metrics Analysis), ③ 최근 재무 헤드라인과 시장 영향 이벤트 수집(News Intelligence), ④ 애널리스트 추천·등급 종합(Professional Analysis) 등 4개 컴포넌트가 동시에 실행된다.

Generate 버튼을 누르면 Quick Flows가 프롬프트를 분석해 필요한 단계를 식별하고 연결된 플로우로 조립한다. 실행은 토폴로지 순서로 진행되며, 결과를 확인한 뒤 사용자가 플로우와 직접 채팅하며 특정 지표 집중·분석 깊이·결과 포맷을 다듬을 수 있다. 에디터 뷰에서는 텍스트 입력 단계, Quick의 빌트인 웹 검색 기능을 활용한 검색 단계, 모든 결과를 종합하는 'general knowledge' 단계 등 각 스텝이 시각적으로 배치된다.

완성된 플로우는 보고서 이메일 발송, Slack 게시, SharePoint 파일 저장, PDF·Microsoft Word 문서 내보내기 단계로 확장할 수 있다. 시장 데이터처럼 정보가 시간에 따라 변하는 경우 주기적 자동 실행 스케줄을 설정하는 것도 가능하다.

Quick Flows는 스텝(step)을 기본 단위로 하며, 스텝은 5개 카테고리로 구성된다. 'AI 응답'은 결과 생성·텍스트 기반 이미지 생성·맞춤 에이전트 호출·웹 검색·Quick Research 호출·웹사이트 작업을 담당한다. '플로우 로직'은 조건·반복·검증을 정의하는 reasoning group으로 워크플로 실행을 제어한다. '데이터 인사이트'는 스페이스·지식 베이스의 회사 데이터와 대시보드·토픽 분석 정보를 가져온다. '액션'은 사전 구축 또는 사용자 정의 통합을 통해 외부 시스템에서 읽기·쓰기 작업을 수행한다. '사용자 입력'은 텍스트 필드나 파일 업로드로 워크플로 시작 컨텍스트를 수집한다.

데이터 연동 측면에서 Quick Flows는 Amazon Quick으로 스프레드시트·데이터베이스를 연결하고, 통합을 통해 SharePoint·OneDrive·Google Drive·Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 같은 문서 저장소도 연계한다. 작업 실행은 사전 구축 통합과 맞춤 통합 양쪽 모두에서 가능하다.

두 번째 사용 사례는 신입 직원 온보딩 자동화다. AWS는 인사 담당자가 한 주에 신입 3명을 맞이하는 상황에서 HR 정보 시스템에 직원 레코드를 생성하고, 회사 정책을 참조한 맞춤 환영 이메일을 작성하는 등 조건부 로직과 시스템 통합을 결합한 다단계 업무 자동화 예시로 제시했다.