1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

# 현재 업무 흐름 및 기존 방식

- 매출과 매입 데이터를 수기로 정리하여 부가세 신고서를 작성  

- 매출 세금계산서, 매입 세금계산서, 세액 공제 등의 항목을 각각 수동으로 계산  

- 부가세 신고서 작성 후 수작업으로 각 항목을 기입  

- 매출·매입 관련 영수증과 서류를 종이로 보관하고 관리  

# 자동화하고 싶은 업무

1. 매출·매입 데이터 자동 수집 및 입력

   - 엑셀에 기록된 매출 및 매입 데이터를 기반으로 부가세 신고서의 항목을 자동으로 채워 넣기

   - 매출과 매입에 포함된 세액을 자동으로 계산하여 세액 공제 항목을 반영

2. 부가세 신고서 초안 자동 생성

   - 매출, 매입 데이터에 따라 부가세 신고서 항목을 자동으로 계산

   - 신고서 양식에 맞춰 자동으로 숫자와 항목을 배치하여 초안을 생성

3. 세액 공제 및 조정 자동화

   - 세액 공제 항목, 간이세액 등을 자동으로 계산하고 적합한 항목에 배분

   - 예외적인 경우 (가령, 세금계산서 미수신, 손실계정 등)에 대한 자동 알림

4. 부가세 신고서 수정 및 리포트 생성

   - 부가세 신고서 수정을 자동으로 추적하고 수정된 사항을 기록

   - 매출과 매입 데이터를 기반으로 간단한 리포트 생성

5. 자동화된 보고서 출력 및 이메일 발송

   - 작성된 부가세 신고서를 PDF로 자동 변환하여 출력하고 담당자에게 이메일로 발송

1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

현재 대학 입시를 준비하는 학생들은 자신의 성적이 목표 대학에 합격할 가능성이 얼마나 되는지 정확히 알기 어려운 상황입니다.  

학교에서는 과거 합격자들의 성적 데이터와 현재 지원자의 성적을 비교해 어느 정도 예측을 하지만,  

체계적인 분석 시스템이 없어 학생들이 직접 여러 자료를 찾아 분석해야 하는 번거로움이 있습니다.  

이를 해결하기 위해 학생 개별 성적과 과거 합격 데이터를 기반으로 합격 가능성을 예측하는 시스템이 필요합니다.  

1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

   - 학생들이 자신의 성적을 기반으로 개별적으로 대학별 입시 정보를 조사  

   - 학교 또는 학원이 수집한 이전 합격자 데이터와 비교해 대략적인 예상  

   - 지원 전략을 세울 때 정확한 분석보다는 감에 의존하는 경우가 많음  

   - 학생별 맞춤형 추천이 어려움  

2. 자동화하고 싶은 업무  

   - 과거 합격 데이터와 현재 지원자의 성적 비교 후 합격 가능성 자동 분석  

   - 대학별 최저 학력 기준 및 경쟁률 반영  

   - 지원 대학 리스트 입력 시 합격 가능성이 높은 대학 추천  

   - 특정 과목 비중이 높은 대학의 경우 가중치를 적용하여 분석 정밀도 향상  

   - 학생별 최적의 지원 전략 자동 추천