매일 아침, 글로벌 업계에 쏟아지는 수백 개의 국내외 뉴스를 확인하는 것은 물류 영업을 하는 분들께는 쉽지 않은 일입니다.

사무실에 상주하고 있는 저와 같은 IT 직군과 달리 실무에 바쁜 물류 관리자나 공급망 담당자가 매일 이 모든 정보를 소화하기란 불가능에 가깝습니다. 해외 물류 트렌드, 새로운 자동화 기술, 배송 로봇 등 관련 사례를 빠르고 간편하게 볼 수 있는 뉴스레터를 Railway 환경에서 N8N으로 만들어 봤습니다.

이전에 몸 담은 회사에서는 회사 주요 이해관계자를 위한 뉴스를 관련 팀이 개별적으로 수집하여 정리해서 볼수 있는 서비스가 있었는데. 이제는 이런 단순한 작업은 모두 AI로 빠르게 대체가 될것 같습니다.

전체 워크플로우 구성

1단계: 뉴스 수집

• 물류 전문 매체의 RSS 피드 수집

• Logistics Business, Supply Chain Dive, 국내외 물류 뉴스 등 80개의 다양한 소스

• 최근 7일 이내에 작성된 기사중 최신 순으로 정렬

• 출근길에 맞춰 매일 새벽 8시 자동 실행

2단계: AI 큐레이션 & 분석

• 수집된 뉴스 중 물류 실무와 관련된 항목만 필터링

• Gemini API를 활용한 분류 및 요약

3단계: HTML 뉴스레터 생성

• 카테고리별로 정리 (산업 동향 / 자동 혁신 / 기업 투자)

• 각 뉴스마다 2-4문장 요약 + 핵심 키워드 추출

• 실무 인사이트 박스 추가

4단계: 배포

• 생성된 HTML 파일 저장

• 이메일 자동 발송

메일 발송 결과: https://ghostflare76.github.io/temp-file-service/logistics.html

프롬프트 엔지니어링 핵심 전략

✅ 명확한 타겟 독자 정의

"물류센터 운영 관리자, 공급망 담당자, 운송/배송 서비스 기획자"처럼 구체적으로 명시

✅ 실무 중심의 질문 프레임워크

• "이 변화가 우리 업무에 미치는 영향은?"

• "이 기술을 우리 현장에 어떻게 적용할 수 있나?"

• "비용 절감이나 효율성 개선 포인트는?"

✅ 키워드 기반 필터링

"물류 자동화", "스마트 물류", "라스트마일", "공급망 관리" 등 핵심 키워드를 명시하여 관련성 높은 뉴스만 선별

자동화 시스템 도입 후 기대 효과

시간 절감
→ 매일 2-3시간 걸리던 뉴스 큐레이션 작업이 완전 자동화

정보 품질 향상
→ AI가 80개 소스에서 핵심 10-15개를 선별

일관성 확보
→ 매일 같은 시간에 동일한 품질의 뉴스레터 제공

인사이트 축적
→ 키워드 트렌드 분석으로 산업 흐름 파악 가능

마치며

제가 공유하고자 하는 이야기는 N8N의 워크플로우 기술이 아니라 자동화가 어떤 가치를 제공하고 어떻게 소비할수 있는 것인가였습니다.
해당 방법은 물류 업계뿐 아니라 AI, 금융, 헬스케어, 부동산 등 다양한 분야에 적용 가능합니다.
여러분의 업무에서도 매일 반복적으로 정보를 수집하고 정리하는 작업이 있다면, 자동화를 고려해보시길 추천합니다.