문서 AI란 무엇인가요?

문서 AI는 스프레드시트와 같은 정형 데이터, 이메일과 계약서 같은 비정형 데이터, 양식, 송장, 재무 보고서와 같은 반정형 문서를 처리합니다. 이러한 문서에는 귀중한 정보가 포함되어 있지만, 그 형식은 종종 인사이트를 효율적으로 추출하기 위해 고급 머신 러닝 기술이 필요합니다.

대량의 문서에서 사람이 수작업으로 정보를 추출하는 것은 시간이 많이 걸리고 부정확한 결과를 초래할 수 있는 프로세스입니다. 반면, 문서 AI 시스템은 인간과 유사한 방식으로 문서를 '읽고' 자료의 맥락을 파악합니다. 따라서 인간과 동일한 방식으로 의미와 관계를 해석할 수 있지만, 더 빠른 속도와 더 큰 규모로, 인적 오류 없이 결과를 도출할 수 있습니다.

문서 AI는 다양한 유형의 문서를 높은 수준의 이해도로 수집, 처리, 해석하는 기술을 조합하여 사람의 독해를 시뮬레이션합니다.

문서 AI의 핵심인 광학 문자 인식(OCR)은 스캔한 텍스트나 손으로 쓴 텍스트를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환합니다. 이 프로세스를 통해 문서 AI는 텍스트를 입력하거나 작성하는지 여부에 관계없이 PDF, 사용자 지정 문서, 이미지 및 양식을 포함한 다양한 형식을 '읽을' 수 있습니다. 디지털화하면 텍스트를 검색하고 편집할 수 있어 추가 분석이나 다양한 비즈니스 프로세스에서 문서에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

OCR은 문자 인식만 처리할 뿐 텍스트 뒤에 숨은 의미를 해석하지는 않습니다. 여기서 자연어 처리(NLP)가 중요한 역할을 합니다. NLP를 사용하면 문서 AI가 인간 독자처럼 텍스트 내의 의미와 맥락을 해석할 수 있습니다. 문서 AI는 언어 모델을 적용하여 명시적인 레이블이 없어도 문서의 여러 부분 간의 관계를 식별하여 이름, 날짜, 주소를 인식할 수 있습니다.

머신 러닝 모델, 특히 딥 러닝은 문서 AI의 정확성을 향상시킵니다. 이러한 모델은 문서 내의 복잡한 패턴을 인식할 수 있는 데이터 과학 기술을 사용하여 방대한 데이터 세트에 대해 학습합니다. 인간의 두뇌가 정보를 처리하는 방식과 유사하게 문서 AI의 신경망은 문서 레이아웃, 글꼴, 언어를 분석하여 다양한 형식에 지속적으로 적응합니다. 이러한 유연성을 통해 문서 AI는 간단한 송장부터 복잡한 법률 계약서까지 다양한 실제 시나리오를 처리하고 지속적 학습을 통해 기능을 향상시킬 수 있습니다.

메타데이터는 또한 문서에 대한 추가 정보(종종 숨겨져 있음)를 제공하여 중요한 역할을 합니다. 메타데이터에는 문서의 생성 날짜, 작성자, 파일 형식 및 내용을 자세히 설명하는 키워드와 같은 세부 정보가 포함됩니다. 문서 AI는 메타데이터를 사용하여 문서를 더 잘 구성, 관리 및 검색하여 워크플로 효율성을 향상시킵니다.

애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 문서 AI 모델을 다른 시스템에 연결하는 데 필수적입니다. 문서 AI API는 문서 AI를 엔터프라이즈 플랫폼과 원활하게 통합하여 문서 관련 워크플로를 자동화하고 실시간 데이터 추출 및 분석을 지원합니다. 이러한 API는 AI를 확장할 수 있도록 문서화하여 다양한 비즈니스 작업에 적응하는 동시에 더 넓은 IT 인프라와 통합할 수 있도록 도와줍니다.

문서 AI 플랫폼은 또한 프로세서를 문서 파일과 머신 러닝 모델 사이의 중개자로 사용합니다. 이러한 프로세서는 문서 분류, 분할, 구문 분석 및 분석과 같은 특정 작업을 담당하여 시스템이 각 문서를 올바르게 처리하고 이해하도록 돕습니다.

구문 분석기는 데이터 구조를 분석하고 해석합니다. 문서를 기본 구성 요소로 분류하고, 이러한 요소 간의 관계를 이해하며, 비정형 또는 반정형 데이터를 AI 시스템이 처리할 수 있는 형식으로 변환합니다.

문서 AI는 텍스트를 이해하는 것 외에도 문서의 구조와 레이아웃을 분석할 수 있습니다. 제목, 단락, 표, 목록과 같은 요소를 인식하여 AI가 문서의 계층 구조와 맥락을 이해하는 데 도움을 줍니다. 이 구조화된 분석은 문서 AI가 만기 금액과 지불 날짜를 추출하여 수동 입력의 필요성을 줄이는 송장 내에서와 같이 키-값 쌍을 식별하는 데 유용합니다.

대부분의 표준 문서 AI 모델은 수많은 문서 유형에 대해 사전 학습된 상태로 제공되지만, 기업에서는 해당 도메인에 고유한 형식, 용어 또는 레이아웃이 있는 특수 문서를 사용하는 경우가 많습니다. 문서 AI 모델을 미세 조정하면 특정 요구 사항에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 예를 들어, 법률 회사에서는 법률 전문 용어, 계약 조항 및 형식 특성을 더 잘 이해하기 위해 모델을 미세 조정하여 AI의 정확성을 높일 수 있습니다.

고급 문서 AI 시스템은 단순한 데이터 추출을 넘어 긴 문서의 요약을 제공합니다. 이러한 시스템은 문서 내의 핵심 사항을 강조함으로써 사용자가 전체 문서를 읽지 않고도 필수 정보를 빠르게 파악할 수 있도록 합니다.

문서 AI는 종종 클라우드 스토리지 및 엔터프라이즈 시스템과 통합되어 조직 전반의 문서 관리 및 분석을 간소화함으로써 적절한 사용자가 필요할 때 필요한 문서와 정보에 액세스할 수 있도록 합니다.

기존 문서 AI 솔루션은 추출, 분류 및 데이터 처리를 위해 OCR, 규칙 기반 시스템 및 머신 러닝 모델에 크게 의존합니다. 특히 문서에서 간단한 데이터 추출 및 분류에 중점을 둔 작업의 경우, 많은 문서 AI 플랫폼은 본질적으로 생성형 AI나 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하지 않습니다.

그러나 생성형 AI는 문서 AI를 향상시키는 데 효과적인 것으로 입증되었습니다. 생성형 AI와 통합되면 문서 AI 시스템이 추출된 데이터 템플릿을 기반으로 새 문서 초안을 작성하도록 지시할 수 있습니다. 예를 들어 보험금 청구 처리에서는 청구 양식에서 데이터를 추출한 후 문서 AI 플랫폼에 내장된 생성형 AI 모델이 입력 데이터를 기반으로 상담원이 후속 조치, 청구 관련 보고서 또는 권장 사항을 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

기존의 문서 AI 시스템은 대부분의 경우 데이터를 원활하게 추출할 수 있지만, 모호한 언어를 해석하거나 다단계 추론을 수행하거나 저품질의 노이즈가 많은 이미지에서 문자를 인식해야 할 때는 성능이 부족할 수 있습니다. 생성형 모델은 오류를 수정하고, 보다 심층적인 문맥 해석을 제공하며, 미묘한 이해가 필요한 법률, 의료 또는 기술 문서를 처리하는 시스템의 능력을 향상시킴으로써 이러한 격차를 메우는 데 도움이 됩니다.

IBM Automation Document Processing은 AI와 딥 러닝을 사용하여 정형 및 비정형 문서에서 정보를 분류하고 추출하는 로우코드 솔루션입니다. 로우코드 인터페이스를 통해 사용자는 최소한의 프로그래밍 작업으로 문서 관련 워크플로를 자동화하여 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다.

Google Cloud Document AI는 문서 처리를 자동화하는 포괄적인 도구 모음을 제공하는 엔터프라이즈 플랫폼입니다. 생성형 AI를 사용하여 사전 모델 훈련 없이도 데이터를 추출하고 문서를 분류할 수 있어 빠른 구현과 배포가 가능합니다. 사용자는 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하는 Google Cloud Console을 통해 문서 AI 모델을 관리하고 모니터링할 수 있습니다.

Google Cloud의 BigQuery는 확장가능한 서버리스 풀 매니지드 데이터 웨어하우스입니다. 구조화된 쿼리 언어(SQL)를 사용하여 대규모 데이터 세트의 빠른 분석을 지원합니다. BigQuery는 기존 데이터베이스가 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 데 어려움을 겪는 빅데이터를 처리하는 데 매우 적합합니다.

Vertex AI는 데이터 준비부터 모델 배포 및 모니터링에 이르기까지 전체 머신 러닝 수명 주기를 간소화하도록 설계된 통합 플랫폼입니다. Vertex AI는 AutoML 및 맞춤형 모델 개발을 위한 도구를 제공함으로써 초보자부터 숙련된 데이터 과학자까지 다양한 수준의 전문 지식을 갖춘 사용자를 수용하여 머신 러닝 모델을 구축하고 배포하기 위한 다목적 솔루션입니다.

문서 AI는 데이터 입력을 자동화하고 비즈니스 프로세스를 개선하여 다양한 산업 사용 사례에 걸쳐 광범위한 이점을 제공합니다. 다양한 문서에서 데이터를 추출하는 문서 AI의 기능은 대량의 서류 작업을 효율적으로 처리해야 하는 우편실, 운송장, 모기지 처리 및 구매 분야에서 유용합니다.

보험 분야에서는 문서 AI를 통해 중요한 데이터를 추출하고 처리 시간을 단축하며 운영 효율성을 개선하여 보험금 청구 및 정책 신청을 처리할 수 있습니다.

출판 분야에서 문서 AI는 실제 출판물을 디지털화하여 전자책 리더와 호환되는 형식으로 변환함으로써 콘텐츠의 접근성과 검색성을 높이고 관리하기 쉽게 만듭니다.

의료 분야에서 문서 AI는 의사 사무실에서 의료 접수 양식 처리를 간소화하여 관리 업무량을 줄이고 정확한 환자 데이터 캡처를 보장합니다. 임상시험에서 문서 AI는 임상시험 문서에서 데이터를 정확하게 추출하여 규정 준수를 보장하고 보고 프로세스를 가속화함으로써 감독을 개선합니다.

재무 및 회계 분야에서 문서 AI는 영수증과 송장을 효율적으로 구문 분석하여 비용 보고서의 유효성을 검사함으로써 시간을 절약하고 정확성을 향상시킵니다. 또한 신분증 및 기타 공식 문서를 분석하여 신원 인증을 지원하여 안전한 인증을 확인할 수 있습니다. 또한 문서 AI는 세금 양식에서 소득 정보를 추출하여 대출 승인 프로세스와 재무 평가를 간소화할 수 있습니다. 회계 분야에서 문서 AI는 송장 처리를 자동화하여 정확성을 높이고 워크플로 속도를 높여 보다 효율적인 재무 관리를 지원합니다.

또한 이 기술은 금융 문서를 분석하여 위조 화폐와 위조 수표를 탐지함으로써 금융 기관의 보안 조치를 강화할 수 있습니다. 문서 AI는 고객 이메일과 SMS에서 필수 데이터를 추출하여 응답 시간을 단축함으로써 운영 효율성을 개선합니다. 문서 분석을 자동화하여 사기 탐지를 강화함으로써 조직이 의심스러운 활동을 신속하게 식별할 수 있도록 지원합니다.

법률 및 비즈니스 문서와 관련하여 문서 AI는 기업이 계약서를 분석하고, 주요 용어와 조항을 식별하고, 사후 처리 속도를 높이고, 계약 준수 여부를 확인할 수 있도록 지원합니다. 또한 송장의 불규칙성을 감지하여 잠재적인 오류나 사기를 표시할 수 있습니다. 또한 문서 AI는 법률 문서의 검토를 자동화하여 계약서 및 합의서를 평가하는 데 필요한 시간과 노력을 줄이는 동시에 정확성과 확장성을 개선합니다.

규정 준수 및 규제 분야에서 문서 AI는 규정 변경 사항과 계약에 미치는 영향에 대한 평가를 자동화하여 규정 준수 관리를 간소화할 수 있도록 지원합니다.

모기지 산업에서 문서 AI는 대출 애플리케이션에서 필수 정보를 빠르게 추출하고 처리하여 워크플로를 가속화합니다. 또한 대출 포트폴리오 모니터링을 자동화하여 보다 효율적인 신용 리스크 관리와 잠재적 문제를 적시에 파악할 수 있도록 지원합니다. 부동산에서는 문서 분류를 표준화하고 계약서, 임대차 계약서 및 기타 관련 문서에서 중요한 정보를 추출하는 작업을 자동화합니다.

또 다른 주요 이점은 문서 사일로에서 귀중한 데이터를 추출하여 이전에 액세스할 수 없었던 정보를 잠금 해제하여 더 나은 정보에 입각한 비즈니스 결정을 지원하는 기능입니다. 전 세계에서 활동하는 조직의 경우, 문서 AI를 사용하면 여러 국가에서 영수증 처리를 간소화하여 국제 거래와 관련된 복잡성을 줄일 수 있습니다. 또한 이 기술은 마감일 설정, 승인 관리, 책임 할당 등의 작업을 자동화하여 정적인 PDF 문서를 실행 가능한 워크플로우로 전환합니다.