① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
글로벌 경제 뉴스는 해외에서 먼저 나오는 경우가 많습니다. 하지만 해외 매체와 외신, 글로벌 동향을 기자가 직접 확인하기에는 양이 너무 많습니다. 하루 800건에 달하는 기사를 사람이 전부 읽고 번역하는 건 불가능했고, 중요한 기사를 놓치거나 확인이 늦어지는 문제가 있었습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
RSS 리더(Inoreader)로 주요 해외 매체와 외신을 한곳에 모아 하루 약 800건을 수집합니다.
Claude, GPT, Gemini를 용도에 맞게 나눠 활용해 기자가 확인해야 할 기사를 선별하고, 한국어로 번역·요약합니다.
그 뒤 결과를 텔레그램 채널로 자동 발송해, 기자가 여러 사이트를 돌지 않고 한곳에서 확인합니다.
에디터는 텔레그램에서 승인·발행 또는 반려를 누릅니다.
승인된 기사는 Google이 원문 이슈의 최신 정보를 취합해 새로운 정보로 보강하고, 보강된 기사가 CMS 임시글로 자동 저장됩니다. 이후 에디터는 취지에 맞게 글을 수정 보강하며 완성합니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
하루 800건의 해외 기사를 자동으로 처리하고, 확인이 필요한 기사만 추려서 받아봅니다.
해외 기사 확인에 쓰던 시간이 기존 30분~1시간에서 15분~30분으로 줄었습니다.
기사마다 따로 검색해 배경을 찾고 초안을 쓰던 과정이 승인 한 번으로 대체됐습니다.
해외 보도 직후 한국어 초안을 받을 수 있어, 국내 후속 보도에 더 빨리 착수할 수 있게 됐습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
사람이 승인한 기사만 보강하고 저장합니다. AI가 모든 기사를 처리하되, 최종 판단은 기자가 합니다. 반려된 기사는 비용과 시간을 쓰지 않고, 승인된 기사만 최신 정보로 보강하므로 정확도가 높아집니다.
번역에서 끝내지 않고 "이 기사가 왜 중요한지"를 한두 줄로 요약해, 승인할지 바로 판단할 수 있게 했습니다.
크립토 전문 매체와 일반 외신을 한 파이프라인에 묶어, 코인 뉴스와 금리·규제 같은 거시 동향을 함께 봅니다.
선별 기준과 번역 품질을 계속 손봤습니다. 번역 중 다른 문자가 섞이는 오류를 후처리 필터로 잡은 것도 그중 하나입니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 해외 뉴스나 리서치, 연구 논문 등을 모니터링하는 직무라면 어디든 적용할 수 있습니다. RSS 리더, AI 모델, 텔레그램 봇만 있으면 되고, 코딩 경험이 적어도 단계별로 구성할 수 있습니다. 매체 목록과 선별 기준만 바꾸면 금융, 테크, 정책 등 다른 분야에도 그대로 쓸 수 있습니다.