AI 고객 응대 챗봇 만들기 — 코딩 없이 시작하는 법
코딩 없이 AI 고객 응대 챗봇을 직접 만드는 방법을 정리했어요. Chatbase, Tidio 등 노코드 도구로 30분 만에 챗봇을 세팅하는 과정을 공유해요.
AI 기술을 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 실전 가이드를 작성합니다. ChatGPT, Claude, AI 자동화, SEO 분야를 전문으로 다룹니다.
출근하면 제일 먼저 하는 게 이메일 확인이잖아요. 광고, 뉴스레터, 업무 요청, 알림이 뒤섞여 있으면 중요한 메일을 놓치기 쉽거든요.
저도 하루에 80통 넘게 받던 시절이 있었어요. 그때 AI 자동 분류 시스템을 만들고 나서 이메일 처리 시간이 30분에서 5분으로 줄었어요.
오늘은 제가 직접 쓰는 방법을 단계별로 공유할게요.
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AI를 붙이기 전에 기본부터 세팅해야 해요. Gmail 필터만 잘 써도 70%는 자동으로 정리돼요.
저는 이렇게 5개 라벨을 만들어서 써요.
Gmail 검색창에서 필터를 만드는 게 가장 빠르거든요.
예를 들어 from:[email protected] 으로 필터를 만들면 GitHub 알림이 전부 "알림" 라벨로 들어가요.
필터는 구체적으로 만드는 게 좋아요. "newsletter"라는 단어 하나로 필터를 만들면 오분류가 생기거든요. 발신자 주소 기준으로 만드는 게 정확도가 높아요.
기본 필터로는 한계가 있어요. "이 메일이 긴급인지 일반인지" 판단하려면 내용을 읽어야 하니까요.

Google Apps Script는 Gmail에 내장된 스크립팅 도구예요.
기본 구조는 이래요.
function autoSortEmails() {
var threads = GmailApp.getInboxThreads(0, 50);
for (var i = 0; i < threads.length; i++) {
var message = threads[i].getMessages()[0];
var subject = message.getSubject();
var from = message.getFrom();
if (from.includes("slack.com")) {
threads[i].addLabel(GmailApp.getUserLabelByName("알림"));
threads[i].moveToArchive();
}
}
}
수동으로 실행할 필요 없어요. 시간 기반 트리거를 설정하면 10분마다 자동으로 돌아가요.
제목에 특정 단어가 포함되면 분류하는 방식이에요.
이것만으로도 분류 정확도가 85%까지 올라가요.
여기서부터가 진짜 AI 자동 분류예요. 이메일 내용을 ChatGPT가 읽고 카테고리를 판단하는 거예요.
코딩이 부담스러우면 Zapier가 답이에요.
Zapier 무료 플랜으로 월 100건까지 처리할 수 있어요. 하루 3-4건 정도니까 핵심 메일만 AI 판단에 넘기면 충분해요.
Apps Script에서 ChatGPT API를 직접 호출하는 방법도 있어요.
function classifyWithAI(emailContent) {
var url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";
var payload = {
model: "gpt-4o-mini",
messages: [
{
role: "system",
content: "이메일을 분류해줘. 카테고리: 긴급, 업무, 뉴스레터, 알림, 나중에"
},
{
role: "user",
content: emailContent
}
]
};
var options = {
method: "post",
contentType: "application/json",
headers: {
Authorization: "Bearer YOUR_API_KEY"
},
payload: JSON.stringify(payload)
};
var response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
var result = JSON.parse(response.getContentText());
return result.choices[0].message.content;
}
gpt-4o-mini 모델을 쓰면 건당 0.01원도 안 들어요. 한 달에 3,000통을 처리해도 30원 수준이에요.

모든 이메일을 AI에 보내면 비용이 늘어나요. 제가 쓰는 방법은 이래요.
이렇게 하면 API 호출을 80% 줄일 수 있어요.
제가 3개월간 이 시스템을 운영한 결과를 공유할게요.
처음 세팅할 때 주의할 점이 있어요.
가끔 생기는 문제와 해결법이에요.
복잡해 보이지만 1단계만 해도 체감이 확 달라져요. 저도 Gmail 필터 10개 만드는 데 20분밖에 안 걸렸거든요.
이메일에 쏟는 시간을 줄이면 그만큼 중요한 일에 집중할 수 있어요. 오늘 퇴근 전에 라벨부터 만들어보세요.
기본적인 Gmail 필터만으로도 시작할 수 있어요. 좀 더 고급으로 가려면 Zapier나 Make 같은 노코드 도구를 쓰면 되고, Apps Script는 복붙 수준이면 충분해요.
Gmail 필터는 완전 무료예요. Zapier 무료 플랜은 월 100건 자동화가 가능하고, Google Apps Script도 무료 할당량이 넉넉해서 개인 사용은 문제없어요.
규칙 기반 필터만으로도 90% 이상 분류가 돼요. 여기에 ChatGPT API를 연동하면 애매한 이메일까지 처리해서 95% 이상 올라가요.
처음 2주는 자동 삭제 없이 라벨만 붙이는 걸 추천해요. 오분류가 생기면 규칙을 수정하고, 중요 발신자는 화이트리스트에 등록하면 돼요.
하루 20통 이상 받으면 체감이 확실해요. 50통 이상이면 자동 분류 없이는 업무가 안 돌아가는 수준이라 필수라고 봐요.
Outlook도 규칙 기능이 있고, Power Automate로 AI 연동이 가능해요. 다만 회사 보안 정책을 먼저 확인하세요.