문서 이해란 무엇인가요? AI 문서 처리 알아보기

'종이 문서나 PDF의 정보를 직접 읽고 회계 애플리케이션에 입력하는 작업에 내 업무 시간을 투자하고 싶다'고 생각하는 사람은 아무도 없을 것입니다. AI 기반 문서 이해(document understanding) 기술의 유용성은 바로 그 점에서 기인합니다. 문서 이해는 사람들이 기꺼이 넘기고 싶어 하는 번거로운 작업을 대신해 주는 기술입니다. 또한 문서 처리 가속화, 비용 절감, 정확성 향상에도 도움을 줍니다. 문서 이해 기술은 기업의 SaaS 애플리케이션 워크플로에 통합되는 경우가 많으며, 최근에는 AI 훈련 데이터를 위한 텍스트 라벨링과 AI 에이전트의 다단계 작업 완료에 필요한 정보 제공에 사용되고 있습니다. 이는 결과적으로 사람들이 사고, 구축, 의사 소통 등 선호하는 작업에 더욱 집중할 수 있도록 만들어 줍니다.

문서 이해란 무엇인가요?

문서 이해란 PDF나 종이 문서 스캔본과 같은 텍스트 파일에서 정보를 추출하여 비즈니스 애플리케이션으로 전달하는 자동화된 프로세스입니다. 이는 수동 데이터 입력을 최소화하고 나아가 완전히 제거함과 더불어 정확성을 향상시킵니다. 문서 이해의 기반 기술은 정교한 머신러닝(ML) 알고리즘입니다. ML은 이미지 처리 단계부터 시작해 가격, 이름, 청구서, 구매 주문(PO) 번호 등의 관련 정보를 발견, 추출하는 단계, 데이터베이스에 저장한 후 관련 비즈니스 시스템에 통합하는 단계 등 다양한 단계별로 핵심적으로 사용되는 기술입니다.

예를 들어 제조업체는 문서 이해 기술을 활용해 구매 주문서에서 정보를 추출하고 이를 회계 원장 및 재고 관리 시스템에 자동으로 입력함으로써 영업 프로세스의 속도와 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 마찬가지로 기업은 문서 이해 기반 경비 처리 시스템을 도입해 영수증 이미지에서 관련 정보를 추출한 후 직원이 작성해야 하는 경비 보고서의 초안을 자동으로 생성할 수 있습니다.

문서 이해는 AI와 ML의 성공적인 초기 사용 사례 중 하나입니다. 비즈니스 애플리케이션에 통합되어 워크플로를 자동화함으로써 수동 데이터 입력 및 문서 처리 단계에 많은 시간을 할애해야 했던 전문가들에게 더 가치있는 작업을 수행할 시간을 더해 줍니다. 자연어 처리(NLP) 및 검색 증강 생성(RAG)과 결합된 문서 이해 기술은 문서의 의미론적 의미를 이해하고 문서 분류 및 정보 검색을 지원하는 시스템의 필수 요소로 활용될 수 있습니다.

핵심 요점

• 문서 이해는 다양한 텍스트 파일에서 데이터를 추출하여 데이터 입력 및 문서 처리를 자동화하는 AI 기반 프로세스입니다.
• 가격, 날짜, 이름, 서명, 주문 번호 등의 구조화된 필드를 정확하게 추출하여 비즈니스 워크플로에 통합할 수 있습니다.
• 문서 인식 기능은 ERP, CRM, 산업별 시스템 등 널리 사용되는 비즈니스 애플리케이션에 통합되는 경우가 많습니다.
• 문서 이해의 AI 관련 사용 사례로는 훈련 데이터 세트의 데이터 수집 및 라벨링 자동화 지원, AI 에이전트가 복잡한 작업을 수행하는 데 필요한 정보 제공 등이 있습니다.

문서 처리 알아보기

문서 처리(document processing)는 문서 이해의 핵심 구성 요소입니다. 다양한 파일 형식에서 데이터를 추출하여 구조화된 형식으로 변환하고, 데이터베이스에 분류하여 온라인 양식의 필드 입력 및 송장 처리, 급여, 영업, 경비 회계 등의 부서별 업무를 지원합니다.

이와 같은 작업을 수행하는 문서 처리 시스템에는 사전 정의된 규칙이 필요합니다. 규칙이 설정되면 머신러닝 알고리즘은 가격, 날짜, 이름, 주소, 관련 메모, 계좌 번호 및 기타 비즈니스 데이터가 포함된 텍스트 블록, 표, 필드에서 데이터를 식별하고 추출할 수 있습니다. 기업은 수동 데이터 입력 프로세스를 자동화함으로써 오류를 줄이고 부서별 업무 처리를 획기적으로 가속화할 수 있습니다.

문서 이해의 작동 방식

문서 이해 소프트웨어 및 클라우드 서비스는 ML과 AI를 활용하여 청구서, 영수증 등 다양한 유형의 문서로부터 데이터를 추출하고, 이를 비즈니스 프로세스용 정보 제공에 사용되는 애플리케이션 및 워크플로에 제공합니다. 이러한 자동화는 문서 분류 및 데이터 입력과 같은 작업에 효율성과 정확성을 더해 줄 수 있는 새로운 방법입니다.

문서 이해 프로세스는 PDF, 스캔본, JPEG 등 다양한 형식의 문서에서 텍스트, 표, 서명을 식별하고 추출할 수 있습니다. 추출된 데이터는 JSON 페이로드와 같은 구조화된 형식으로 반환되며, 필드 유형과 값이 포함되어 애플리케이션 및 워크플로에 쉽게 통합될 수 있습니다. 문서를 기계가 읽고 편집할 수 있는 텍스트로 변환하여 AI 시스템의 출력에 활용할 수 있도록 만들어 주는 문서 이해는 생성형 AI 서비스 및 AI 에이전트 활용을 지원하는 중요한 기술이 되었습니다.

AI 에이전트는 작업을 할당받고, 환경을 조사하고, 역할에 따라 규정된 조치를 취하고, 경험을 기반으로 행동을 조정할 수 있는 소프트웨어 엔티티입니다. 관련 작업은 여러 단계로 구성된 복잡한 작업인 경우가 많고 종종 텍스트 기반 데이터 접근이 필요합니다. 예를 들어, 공급망 관리 에이전트는 스캔된 서류 양식을 비롯한 다양한 출처와 형식의 구매 주문을 분석하여 물류 최적화를 지원하는 임무를 수행할 수 있습니다.

문서 이해 서비스는 데이터 라벨링 도구에도 활용될 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 문서 샘플에서 특정 필드를 시각적으로 강조 표시하고 직접 라벨링할 수 있습니다. 이는 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM)을 미세 조정하기 위한 훈련 데이터 세트를 생성하는 과정에서 필수적인 단계입니다. 이는 향후 유사한 문서에서 정보를 이해하고 추출하는 모델의 능력을 향상시키는 선순환 구조를 형성합니다.

일반적으로 ERP, 공급망 관리, CRM 및 기타 비즈니스 애플리케이션, 특히 SaaS 시스템을 통해 사용할 수 있는 문서 이해 기능은 사용자의 업무 효율성을 높여 주는 핵심적인 기능입니다. 애플리케이션 개발자는 텍스트 추출 API, 테이블 식별 API, 문서 분류 API와 같은 API를 통해 문서 이해 클라우드 서비스에 접근하여 직접 구축한 애플리케이션 내의 문서 처리 작업을 자동화할 수 있습니다.

문서 이해의 비즈니스적 이점

기업은 처리 속도를 높이며 비용을 절감하고 인적 오류 위험을 최소화하기 위해 문서 이해 기술을 도입합니다. 그와 같은 이점을 구현하는 구체적인 방식은 다음과 같습니다.

• 프로세스 자동화 지원: 기업은 문서 이해를 비롯한 적절한 전략과 도구를 통해 자동화된 워크플로를 구축, 배포, 관리할 수 있는 역량을 확보할 수 있습니다. 데이터에 대한 손쉬운 접근은 전사적 자동화를 적용하기 위한 환경을 조성하는 핵심 요소 중 하나입니다.
• 효율성 향상 및 수작업 감소: 기업이 청구서, 계약서, 양식 등의 다양한 문서들로부터 데이터를 자동으로 추출하고 분류함으로써 수동 데이터 입력의 필요성을 줄이고 직원들이 더 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.
• 데이터 정확성 및 신뢰 향상: 문서 이해 기술은 데이터 추출 및 분류라는 지루하고 오류가 발생하기 쉬운 과정을 자동화함으로써 기업 운영을 가속화하고 더 일관적이고 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하는 데 기여합니다. 자동화된 문서 이해 시스템이 높은 정확도로 텍스트를 처리한다는 사실이 입증되면 경영진이 의사 결정에 해당 시스템을 활용할 가능성도 높아집니다.
• 처리 시간 단축: 자동화된 문서 시스템의 주된 이점 중 하나는 사람보다 훨씬 빠르게 문서를 처리하여 청구서 입력, 경비 처리, 청구서 처리 등의 다양한 비즈니스 프로세스를 가속화한다는 점입니다.
• 자동화를 통한 비용 절감: 자동화로 인한 비용 절감 효과는 주로 효율성에서 비롯되지만 오류 감소 또한 비용 절감에 기여합니다. 자동화된 문서 처리는 직원들이 수동 데이터 입력 및 처리를 직접 수행하지 않아도 되도록 함으로써 인건비를 낮춥니다. 자동화는 더 원활하고, 빠르고, 효과적이고, 정확한 운영으로 이어지고, 결과적으로 수익성 향상에 기여합니다.
• 규제 준수 및 위험 관리 개선: 문서 이해 기술은 그를 통해 처리되는 문서의 정확성을 향상시킴으로써 잠재적 법적, 재정적 위험과 규제 요건 미준수 위험을 최소화합니다.
• 시스템 통합: 문서 이해 기술은 비즈니스 애플리케이션 내의 문서 워크플로 개선에 가장 많이 활용됩니다. 문서 이해 솔루션은 ERP 시스템, CRM 플랫폼 및 기타 비즈니스 도구와 통합되어 다양한 시스템들이 동일하고 정확한 최신 데이터를 기반으로 작동하도록 지원합니다. 개발자가 기존 클라우드 서비스 관련 API를 통해 구현할 수 있는 이러한 애플리케이션 통합은 추출 및 처리한 정보를 기업의 기존 인프라 내에서 즉시 활용할 수 있도록 보장합니다.
• 유연한 배포: 문서 이해는 다양한 비즈니스 요구 사항에 맞춰 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 환경으로 구현할 수 있습니다. 클라우드 배포는 확장성과 광범위한 접근성을 제공하는 반면, 온프레미스 환경은 엄격한 데이터 개인정보 보호 규정이 적용되는 산업을 위한 더 강력한 통제 기능과 보안 우려 감소 효과를 제공합니다. 하이브리드 모델은 기업이 클라우드의 확장성을 활용하면서도 민감한 데이터에 대한 통제권을 유지할 수 있도록 만들어 줍니다.
• 실시간 처리: 문서 이해 기능을 실시간 프로세스의 일부로 설정한 기업은 추출된 정보에 즉시 접근하고 관련 조치를 취함으로써 지연을 줄이고 대응력을 향상시킬 수 있습니다. 이는 물류, 제조, 금융 등 시간이 곧 돈인 환경에 매우 큰 가치를 제공합니다.

주요 관련 기술

생성형 AI는 광학 문자 인식(OCR) 및 규칙 기반 시스템과 같은 기존 방식을 보완함으로써 문서 이해 능력을 크게 발전시켰습니다. 그러나 이 분야에서 주목받는 신기술은 그뿐만이 아닙니다.

• 생성형 AI: 생성형 AI(GenAI)는 단순한 필드 텍스트 추출 및 데이터베이스 입력 이상으로 문서 이해의 활용도를 넓이는 데 기여합니다. 추출된 데이터를 기반으로 맥락에 부합하는 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 요약문, 보고서, 심지어 완전히 새로운 문서까지 만들어낼 수 있습니다. 파생 콘텐츠 생성을 자동화시켜주는 생성형 AI의 확장된 능력은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 또한 RAG는 특정 필드에서 정보를 추출해 정해진 프로세스에 투입하는 방식이 아닌, 쿼리에 기반해 문서 집합에서 관련 정보를 검색하는 방법을 제공합니다. RAG는 LLM이 단순한 키워드 추출을 넘어 문서 또는 다수의 문서 집합 내 텍스트에 대한 풍부한 맥락과 의미적 이해를 제공할 수 있도록 지원합니다.
• 텍스트 분석을 위한 자연어 처리: NLP는 시스템이 인간의 이해 방식을 반영하여 문서의 내용을 이해하고 해석할 수 있도록 해 줍니다. NLP 기술을 사용하면 핵심 정보를 식별하고, 숫자, 날짜, 이름 등의 데이터를 추출하고, 심지어 텍스트의 맥락과 감성을 이해할 수도 있습니다. 이는 시스템이 문서를 저장 및 검색을 위해 분류하고, 관련 데이터를 추출하고, 내용을 요약하는 데 많은 도움이 됩니다.
• 데이터 추출을 위한 머신러닝: 시스템은 ML을 활용해 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있습니다. 문서의 형식과 내용이 크게 달라지더라도 문서들의 패턴을 인식하고 특정 유형의 정보를 높은 정확도로 추출하도록 ML 알고리즘을 훈련할 수 있습니다. 문서 이해 기술의 핵심인 이 놀라운 데이터 추출 능력은 시간이 지날수록 사람의 수동 개입의 필요성을 줄임으로써 처리 속도를 높이는 동시에 신뢰할 수 있고 일관적인 추출 데이터를 제공합니다.
• 텍스트 변환을 위한 광학 문자 인식: OCR은 문서 이해의 또 다른 기반 기술로서 스캔된 텍스트 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 작업에 오랫동안 사용되어 왔습니다. 예를 들어, OCR을 사용하면 디지털화된 물리적 문서를 가져와 그 안의 텍스트를 검색 및 편집 가능하게 만들 수 있습니다. 많은 기업들이 OCR을 통해 기존의 워크플로를 디지털 워크플로로 전환하고, 추출한 텍스트를 다양한 자동화 프로세스에 통합할 수 있었습니다. AI는 OCR에 향상된 필기 인식, 더 빠른 처리 속도, 다국어 지원 등의 기능을 더해 주었습니다.

문서 이해의 주요 용도

생성형 AI와 NLP가 문서 이해 시스템의 역량을 강화함에 따라(예: 문서 내 이미지 지원, 복잡한 레이아웃 이해, 비정형 데이터에서도 높은 정확도로 정보 추출) 문서 이해 기술은 인간에 더 가까운 이해 능력을 갖추게 되었고 그 사용 사례의 범위도 크게 확장되고 있습니다. 향후 문서 이해 시스템의 활용이 더욱 확대될 것으로 예상되는 분야는 다음과 같습니다.

• 문서 분류: 문서를 사전 정의된 클래스나 범주로 분류하면 대량의 문서를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 문서를 자동으로 식별하고 분류한 뒤 적절한 담당자, 부서, 비즈니스 프로세스 등으로 신속하게 전달할 수 있는 시스템을 구축한 기업은 수동 문서 분류에 소요되던 시간과 노력을 절약하고 전반적인 워크플로를 개선할 수 있습니다.
• 정보 추출: 이는 문서 이해 프로세스가 문서에서 특정 데이터 포인트를 식별하고 추출하는 단계입니다. 이름, 날짜, 주소, 가격 및 기타 세부 정보 등의 중요한 정보를 추출한 뒤 적절한 비즈니스 프로세스에 연결하는 작업이 본 단계에서 이루어집니다. 이는 오류 위험을 줄이고, 데이터 처리 속도를 높이고, 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 전달하는 데 도움을 줍니다.
• 시맨틱 분석: 문서 이해의 고급 응용 분야입니다. 문서 내 텍스트의 의미와 맥락을 해석하고, RAG와 같은 추가적인 단계 및 고급 LLM을 활용함으로써 시스템이 단순히 키워드를 인식하는 수준을 넘어 콘텐츠의 미묘한 뉘앙스와 함의를 이해할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 기업이 문서들의 감정적 어조를 판단하거나 복잡한 관계와 패턴을 식별하여 문서 내용을 보다 정확하게 해석하고자 할 때 유용하게 사용할 수 있는 기술입니다.

문서 이해의 일반적 사용 사례

어떤 산업이든, 문서 내용을 더 정확하게 처리하고 이해할 수 있게 된 기업은 의사 결정 개선, 효율적 워크플로, 고객 서비스 향상, 텍스트 데이터에 숨겨진 가치 있는 인사이트 도출 등을 통해 다양한 부문을 개선할 수 있습니다. 결과적으로 효과적인 문서 이해는 시간과 비용 절감, 오류 감소, 더 데이터 중심적이고 경쟁력 있는 기업으로 이어집니다.

• 재무 분야의 청구서 처리 및 재무 보고 자동화
  문서 이해 기술을 활용해 명세서, 청구서 및 기타 재무 문서에서 데이터를 추출하고 검증하는 과정을 자동화하여 수동 데이터 입력과 관련된 시간 및 오류를 줄일 수 있습니다. 이는 승인 및 지급 프로세스를 가속화하고 재무 보고서를 늘 정확하고 최신 상태로 유지하는 데 도움을 줍니다. 문서 이해 기술을 기존 재무 시스템과 통합함으로써 규제 준수를 강화하고 재무 성과에 대한 실시간 인사이트를 확보할 수 있습니다.
• 의료 분야의 환자 기록 및 청구 간소화
  자동화된 문서 이해 프로세스는 병원과 클리닉이 환자 기록, 의료 양식, 청구 문서를 관리 및 처리하는 데 도움을 줍니다. 환자 데이터를 추출하고 체계화하여 정확하게 기록하고 환자의 진료팀이 간단히 접근할 수 있도록 함으로써 더 효율적이고 효과적인 의료 서비스 제공에 기여합니다.
• 법률 분야의 계약서 및 규제 문서 관리
  문서 이해 프로세스는 법률 사무소 및 기업의 법무 부서가 계약서, 협약서, 규제 제출 서류 등의 문서에서 핵심 정보를 분석, 분류, 추출하는 데 도움을 줍니다. 이러한 프로세스를 자동화함으로써 법무팀은 오류 위험을 줄이고, 문서 관리를 개선하고, 법률 실무자들이 고객 대응 업무와 전략적 사고에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 합니다.
• 리테일 분야의 재고 및 공급망 문서 최적화
  물류 및 리테일 기업은 문서 이해 기술을 활용하여 재고 목록, 구매 주문서, 공급망 관련 문서를 처리하고 분석합니다. 리테일 업체는 이를 통해 재고 수준을 자동으로 추적하고, 공급망 활동을 모니터링하고, 주문이 신속하고 정확하게 처리되도록 지원함으로써 고객 만족도와 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

Oracle의 고급 솔루션으로 문서 처리 효율성 향상시키기

Oracle Cloud Infrastructure(OCI) Document Understanding은 애플리케이션에 문서 이해 기능을 추가하고자 하는 기업에게 강력하면서도 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 기업용 애플리케이션은 간단한 API와 명령줄 인터페이스 도구를 통해 사전 구축된 AI 모델을 사용하여 여러 언어로 작정된 문서들로부터 텍스트, 표 및 기타 주요 데이터를 추출할 수 있고, 필요한 경우 더 많은 맞춤형 문서 추출 도구를 사용할 수도 있습니다.

OCI Document Understanding은 미지급금 처리, 경비 처리 및 콘텐츠 관리와 같은 핵심 엔터프라이즈 업무에 사용되는 Oracle 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 기술을 기반으로 구축되었습니다. Oracle Cloud는 기업 고객이 해당 기술을 더 잘 활용할 수 있도록 지원하고자 데이터를 업로드 및 라벨링하고 최첨단 AI 서비스에서 커스텀 모델을 훈련할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공합니다. OCI는 Document Understanding 외에도 모든 애플리케이션 사용자들이 경쟁력 있는 가격 정책을 통해 이용할 수 있는 다양한 AI 서비스 오퍼링을 제공합니다.

문서 이해는 머신러닝을 활용해 수동 비즈니스 프로세스를 자동화하는 과정 초기의 주요 성공 사례입니다. 경제 전반의 정보량이 지속적으로 증가 중인 지금, 문서 이해 기술은 기업이 데이터를 더 효율적으로 처리 및 활용하고 인력이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 지원할 것입니다. 또한 문서 이해는 훈련 과정에서, 그리고 출력물 개선을 통해서 생성형 AI의 유용성을 향상시킬 수 있는 핵심 기술로서의 역할을 앞으로도 계속 수행할 것입니다. 특히 AI 에이전트가 더 많은 업무를 자동으로 수행하게 될 미래에 더욱 중요하게 사용될 기술입니다.

문서 이해 FAQ

문서 이해는 기존 OCR과 어떻게 다른가요?

OCR은 문서 이해 프로세스의 기반인 핵심 기능으로서 이미지, PDF 등에 포함된 텍스트를 편집 가능한 텍스트로 변환합니다. 문서 이해는 해당 텍스트를 비즈니스 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 처리하는 기술입니다.

문서 이해를 사용해 처리할 수 있는 문서 유형으로는 어떤 것들이 있나요?

문서 이해 프로세스는 PDF나 .jpg, .png 같은 이미지 파일 등의 문서를 스캔하고 발견한 텍스트를 편집 가능한 형태로 변환합니다. 영수증, 청구서, 대출 신청서 등의 문서 내 필드를 스캔하고, 이름, 금액, 날짜 및 기타 중요한 세부 정보를 인식해 해당 정보를 비즈니스 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 만들어 줍니다.

문서 이해 솔루션으로 처리되는 데이터의 보안 수준은 어느 정도인가요?

문서 이해 프로세스의 데이터 보안 수준은 해당 프로세스에 포함된 아키텍처 및 데이터 보안 조치에 비례합니다. 데이터가 저장 및 전송 중에 암호화되나요? 백업되었나요? 적절한 액세스 제어 수단을 사용하고 있나요? 이와 같은 요소들을 적용함으로써 모든 데이터 프로세스의 보안을 강화할 수 있습니다.