계약서 한 번도 안 잃어버리는 AI 자동화 시스템 만들기 (Make + PDF.co + ChatGPT)

계약서 관리, 왜 이렇게 귀찮을까?

프리랜서, 1인 사업자, 또는 마케팅·세일즈 담당자라면 한 번쯤 이런 경험을 해봤을 겁니다.

"그 계약서 어디 있더라? 분명히 저장해 뒀는데..."

계약서는 당장 정리하지 않아도 사업이 멈추지는 않습니다. 그래서 늘 '나중에'로 미루게 되죠. 하지만 세금 신고 시즌이 오거나, 특정 거래처와의 계약 내용을 확인해야 할 때, 그 '나중'이 발목을 잡습니다. 수십 개의 PDF 파일 중에서 원하는 계약서를 찾고, 금액과 날짜를 일일이 옮겨 적는 작업은 생각보다 많은 시간을 잡아먹습니다.

이 글에서는 Make(메이크), PDF.co, ChatGPT를 연결해서 PDF 계약서를 지정 폴더에 넣기만 하면 나머지 모든 과정이 자동으로 처리되는 시스템을 어떻게 설계하는지 소개합니다.

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이 시스템이 하는 일: 전체 흐름 한눈에 보기

자동화 시스템을 이해하는 가장 좋은 방법은 '도미노'를 떠올리는 것입니다. 첫 번째 블록(PDF 파일 추가)만 건드리면 나머지가 순서대로 쓰러집니다.

[1] 구글 드라이브 지정 폴더에 PDF 계약서 업로드
        ↓
[2] Make가 새 파일 감지
        ↓
[3] PDF.co로 텍스트 추출
        ↓
[4] ChatGPT가 핵심 정보 구조화
        ↓
[5] 구글 시트에 자동 기록
        ↓
[6] 연도/광고주별 폴더에 파일 정리 저장
        ↓
[7] 원본 처리용 파일 삭제 + 시트에 최종 링크 저장

이 흐름이 완성되면, 여러분이 해야 할 일은 딱 하나입니다. 계약서 PDF를 구글 드라이브 폴더에 넣는 것. 나머지는 시스템이 알아서 처리합니다.

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필요한 도구 3가지

PDF.co, 정말 돈 값을 할까?

처음에는 PDF 텍스트 추출에 비용을 쓰는 것이 아깝게 느껴질 수 있습니다. 하지만 실제로 계산해 보면 생각이 달라집니다.

• $17.5 결제 시 17,500 크레딧 제공
• 페이지당 4 크레딧 소모 (PDF to Text Simple 기준)
• 계약서 1건 평균 5페이지라면 → 최대 875건 처리 가능
• 계약서의 핵심 정보가 1페이지에 집중되어 있다면 → 최대 4,375건 처리 가능

웬만한 소규모 비즈니스에서 수년치 계약서를 커버할 수 있는 양입니다. 더구나 가입 직후 1개월 무료 크레딧이 제공되므로, 충분히 테스트해 본 뒤 결정할 수 있습니다.

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단계별 구축 가이드

1단계: 구글 드라이브 폴더 구조 설계

자동화를 시작하기 전에 파일이 최종적으로 어디에 저장될지 폴더 구조를 먼저 설계해야 합니다. 예를 들어 광고 계약서라면 아래와 같은 구조가 효율적입니다.

📁 Contract_Automation
    📁 2025
        📁 A컴퍼니
            📄 2025_A컴퍼니_광고계약서.pdf
        📁 B브랜드
            📄 2025_B브랜드_광고계약서.pdf
    📁 2026
        ...
    📁 계약서_처리용  ← 여기에 PDF를 넣으면 자동화 시작

계약서_처리용 폴더가 자동화의 입구입니다. 이 폴더에 파일을 넣으면 Make가 감지하고 전체 프로세스가 시작됩니다.

2단계: Make에서 트리거 설정

Make(메이크, 구 Integromat)는 다양한 앱을 연결해 자동화 워크플로우를 만드는 플랫폼입니다. 레고 블록처럼 모듈을 조립하는 방식이라 코딩 없이도 복잡한 자동화를 구현할 수 있습니다.

• Make 시나리오 생성 후 이름 설정 (예: '계약서 관리 시스템')
• Google Drive > Watch Files in a Folder 모듈 추가
• 감시할 폴더로 계약서_처리용 경로 지정
• 파일 타입: All, 리밋: 테스트 시 1로 설정

그다음 PDF 파일만 처리하도록 필터를 추가합니다. 파일 확장자가 pdf인 경우에만 다음 단계로 넘어가게 설정하면, 실수로 다른 형식의 파일이 들어와도 시스템이 오작동하지 않습니다.

3단계: PDF.co로 텍스트 추출

PDF는 사람이 읽기 좋게 만들어진 형식이지, 컴퓨터가 내용을 이해하기 좋은 형식이 아닙니다. AI가 계약서 내용을 분석하려면 먼저 텍스트 형태로 변환하는 과정이 필요합니다.

• Google Drive > Download a File 모듈로 PDF 다운로드
• PDF.co > Convert from PDF 모듈 추가
• PDF.co 대시보드에서 API 키 복사 후 연결
• 변환 타입: PDF to Text (Simple) 선택

- Simple: 레이아웃 무시, 순수 텍스트만 추출 → 계약서처럼 줄글 구조에 적합
- 일반 PDF to Text: 레이아웃(공백, 위치 등) 포함 추출

• Execution Mode: Sync(동기) 설정 → 변환 완료 후 다음 단계로 진행
• Export Type: JSON Output → 별도 파일 저장 없이 Make 내에서 데이터 활용

💡 페이지 범위 설정 팁: 계약서의 핵심 정보(금액, 날짜, 당사자)가 첫 페이지에 집중되어 있다면, 페이지를 0으로 지정해 첫 페이지만 추출하세요. 크레딧 소모를 크게 줄일 수 있습니다.

4단계: ChatGPT로 핵심 정보 구조화

텍스트를 추출했다고 해서 바로 시트에 넣을 수 있는 건 아닙니다. 계약서 원문에는 필요한 정보와 불필요한 정보가 뒤섞여 있으니까요. 여기서 ChatGPT가 등장합니다.

Make에서 ChatGPT > Create a Completion 모듈을 추가하고, 아래 구조로 프롬프트를 설계합니다.

시스템 프롬프트 (AI 역할 정의):

당신은 계약서에서 구조화된 데이터를 추출하는 전문 데이터 추출 어시스턴트입니다.

유저 프롬프트 (구체적 지시사항):

아래 계약서 텍스트에서 다음 6개 필드를 추출해 JSON 형식으로만 응답하세요.

필드:
- contract_date: 체결 일자 (YYYY-MM-DD 형식으로 변환)
- advertiser: 광고주명 ('주식회사', '(주)' 등 법인 형태 표현 제외)
- platform: 광고 플랫폼
- upload_count: 업로드 횟수 (숫자만)
- unit_price: 단가 (한글 금액 표현을 숫자로 변환, 예: '일천만원' → 10000000)
- payment_date: 지급 일자 (YYYY-MM-DD 형식으로 변환)

응답 형식:
{"contract_date": "", "advertiser": "", "platform": "", "upload_count": , "unit_price": , "payment_date": ""}

[계약서 텍스트]
{{PDF 추출 텍스트}}

중요한 프롬프트 설계 원칙:

• 금액이나 날짜처럼 표기 방식이 다양한 필드는 반드시 변환 규칙을 명시할 것
• 불필요한 텍스트(법인 형태 표현 등)를 제외할 조건을 구체적으로 지정할 것
• JSON 형식으로만 응답하도록 명시하고, 마크다운 코드블록 기호도 출력하지 말도록 지시할 것

Temperature(창의성 조절값) 설정도 중요합니다. 사실 기반의 정확한 추출이 목적이므로 기본값 1보다 낮은 0.7 정도로 설정하는 것이 좋습니다. 숫자가 낮을수록 AI가 더 확률적으로 정확한 단어를 선택합니다.

이후 Parse JSON 모듈을 추가해 ChatGPT의 응답을 구조화된 데이터로 변환하면, 각 필드값을 이후 모듈에서 개별적으로 활용할 수 있습니다.

5단계: 구글 시트에 자동 기록

미리 준비한 구글 시트에 추출된 정보를 기록합니다. 시트 컬럼 구성 예시:

• 계약서 ID: Make의 uuid 함수로 자동 생성되는 고유 식별자 활용
• 계약서 링크: 파일 정리 후 최종 경로가 확정되면 마지막에 업데이트

6단계: 폴더 확인 및 파일 정리 저장

이 단계가 이 자동화에서 가장 복잡한 부분입니다. 파일을 올바른 폴더에 저장하려면 해당 폴더가 이미 존재하는지 먼저 확인해야 합니다.

처리해야 할 두 가지 경우의 수:

구현 방법:

• Google Drive > Get Folder ID for Path 모듈로 연도 폴더 존재 여부 확인

- 경로 예: /Contract_Automation/2025
- 체결 일자에서 연도만 추출하는 수식 활용 (예: split("2025-01-01", "-")[1] → 2025)

• 연도 폴더가 없으면 에러 핸들러(Error Handler) 가 작동

- Google Drive > Create a Folder 로 연도 폴더 자동 생성
- 이미 시트에 기록된 행은 Delete a Row 로 삭제 (재처리 시 중복 방지)

• Google Drive > Search for Files/Folders 로 연도 폴더 내 광고주 폴더 검색

• Router(라우터) 모듈로 두 경로 분기:

- 광고주 폴더 있음 → 파일 직접 이동
- 광고주 폴더 없음 → 폴더 생성 후 이동

• 파일 이름을 2025_A컴퍼니_광고계약서.pdf 형식으로 변경하여 저장

• 처리용 폴더의 원본 파일 삭제

• 최종 저장된 파일의 링크를 시트의 해당 행에 업데이트

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실제 활용 시나리오

이런 상황에서 이렇게 쓰세요:

유튜브 채널을 운영하며 여러 브랜드와 광고 계약을 맺는 크리에이터 A씨. 매달 3~5건의 계약서가 쌓이지만, 연말 세무 신고 때마다 계약서를 찾고 금액을 집계하는 데 반나절이 걸렸습니다.

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이 시스템을 구축한 후, A씨는 계약서 PDF를 구글 드라이브 폴더에 넣기만 합니다. 5분 안에 구글 시트에 광고주, 금액, 지급일이 자동으로 기록되고, 파일은 2025/브랜드명/ 폴더에 정리됩니다. 연말 정산 시간이 반나절에서 10분으로 줄었습니다.

이 시스템이 특히 유용한 경우:

• 프리랜서·1인 사업자로 다수의 클라이언트와 계약하는 경우
• 콘텐츠 마케팅팀에서 여러 캠페인 계약을 관리하는 경우
• 정기적으로 발생하는 PDF 문서(인보이스, 세금계산서, 납품확인서 등)를 자동 분류하고 싶은 경우

💡 응용 팁: 계약서가 아니어도 됩니다. 인보이스, 영수증, 세금계산서 등 정형화된 PDF 문서라면 ChatGPT 프롬프트의 추출 필드만 바꿔서 동일한 시스템을 적용할 수 있습니다.

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주의할 점과 한계

• OCR 처리된 스캔 문서: 스캔 후 이미지로 저장된 PDF는 텍스트 추출이 제대로 되지 않을 수 있습니다. PDF.co의 OCR 기능을 별도로 활용해야 합니다.
• 비정형 계약서: 계약서 형식이 제각각이라면 ChatGPT 프롬프트를 더 정교하게 설계해야 정확도가 높아집니다.
• Make 무료 플랜 제한: 무료 플랜은 월 1,000 오퍼레이션(작업 단위)으로 제한됩니다. 계약서 건수가 많다면 유료 플랜을 검토하세요.

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핵심 정리

• 🔧 Make + PDF.co + ChatGPT 세 도구를 연결하면 PDF 계약서 관리를 완전 자동화할 수 있다.
• 📂 구글 드라이브 지정 폴더에 파일을 넣는 것이 자동화의 유일한 수동 작업이다.
• 🤖 ChatGPT 프롬프트 설계가 핵심: 금액·날짜·회사명 등 필드별 특이 사항을 구체적으로 지정할수록 추출 정확도가 높아진다.
• 💰 PDF.co 비용은 $17.5로 수백~수천 건의 계약서를 처리할 수 있어 실용적이며, 가입 후 1개월은 무료로 테스트 가능하다.
• 🔄 계약서에만 국한되지 않는다: 인보이스, 영수증 등 정형화된 PDF 문서라면 프롬프트만 수정해 동일한 시스템을 재활용할 수 있다.