생성형 AI를 사용하여 문서 처리 간소화
문서, 오디오, 비디오 및 이미지와 같은 비정형 데이터의 양이 빠르게 증가하고 있습니다. AWS 지능형 문서 처리(IDP)는 광학 문자 인식(OCR), 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습을 활용하여 이러한 데이터 처리를 자동화합니다. 대규모 언어 모델(LLM) 및 생성형 AI 기능을 통합하여 IDP는 비정형 데이터에서 정보를 추출 및 분류할 수 있을 뿐만 아니라 간결한 요약을 생성하고 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있습니다. IDP는 LLM의 강력한 언어 이해 및 생성 기능을 활용하여 더 높은 수준의 추상화를 제공하고 여러 소스의 정보를 합성하므로 이를 통해 복잡한 데이터 리포지토리의 핵심을 빠르게 파악할 수 있습니다. 생성형 AI로 구동되는 지능형 자동화를 통해 고객 만족도를 높이고, 운영 효율성을 개선하며, 비즈니스 성과를 촉진합니다. IDP는 즉시 사용 가능한 API를 통해 보다 쉽게 대규모의 비정형 데이터를 효율적으로 처리하고, 문서를 분류하며, 중요한 정보를 추출하고, 인사이트를 검증하며, 인사이트를 제공하는 요약 및 보고서를 생성할 수 있습니다.
장점
수동 문서 처리는 비용과 시간이 많이 듭니다. 조직에서 대량의 문서를 처리하는 데 리소스를 할당해야 하므로 민첩성도 떨어집니다. 생성형 AI로 구동되는 지능형 문서 처리는 이러한 문제를 극복하는 데 도움이 됩니다. 생성형 AI는 문서 데이터를 빠르게 분류, 추출 및 분석하여 반복적인 수작업을 자동화할 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 비용을 줄이고 고부가가치 작업에 리소스를 할당하며 의사 결정 주기를 단축할 수 있습니다.
생성형 AI 기반 문서 처리로 문서 내에서 특정 정보를 찾는 과정을 간소화합니다. 확장성이 부족한 레거시 OCR 솔루션과 달리, 생성형 AI 기반 IDP는 문서의 양과 유형이 변함에 따라 지능적으로 기능을 조정합니다. 정형, 반정형, 비정형 등 다양한 문서에서 데이터의 패턴, 추세, 상관 관계를 파악하고 실행 가능한 인사이트로 전환합니다.
생성형 AI를 활용해 문서의 민감한 정보를 자동으로 수정함으로써 효율적으로 정확하게 규정 준수를 이행합니다. 생성형 AI는 컨텍스트를 이해하는 기능을 통해 대량의 비정형 텍스트에서 중요한 데이터를 대규모로 식별하고 보안할 수 있습니다. 이를 통해 수동으로 검토하지 않고도 데이터 프라이버시를 강화하고 진화하는 업계 규정을 준수할 수 있습니다.
사용 사례
다양한 산업 전반에서 IDP를 활용하여 대규모로 비정형 데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 살펴보세요.
AWS 기반 지능형 문서 처리를 사용하면 청구서, 의사 소견서, 위험 조정 또는 임상 시험 보고서 등이 포함된 다양한 유형의 문서를 빠르고 정확하게 처리하고 유용한 데이터를 확보하여 비즈니스 의사 결정을 신속하게 내릴 수 있습니다.
견적, 보험 양식, 보험금 청구서, 영수증 등 다양한 문서 레이아웃과 형식을 고려할 때, 보험 부문에서는 데이터 추출이 특히 어려울 수 있습니다. AWS 지능형 문서 처리를 사용하면 사례 ID, 부동산 주소와 같은 관련 정보를 빠르고 정확하게 추출할 수 있습니다.
계약서, 법원 제출 서류 또는 법적 문서와 같은 문서 처리는 법무 팀에서도 어려운 작업입니다. 계약 문서가 표준화되지 않은 형식인 경우도 많습니다. 법원 제출 서류를 검토하는 일반적인 워크플로에는 문서에서 사례 번호, 관련 당사자 또는 법인을 로드하며 읽고 추출하는 작업이 포함되며 수시간에 걸친 수작업이 요구됩니다. OCR과 NLP를 사용하여 텍스트와 특정 용어를 추출하면 이 프로세스를 보다 정확하게 자동화할 수 있습니다.
불완전한 대출 서류, 세금 양식, 급여 명세서 및 인수 과정에서 발견되는 기타 누락 데이터로 인해 종종 일이 더 많아지고, 비용이 많이 드는 위험한 부실 대출이 발생할 가능성이 커지곤 합니다. AWS 지능형 문서 처리를 사용하여 모기지 신청에서 가장 중요한 정보를 추출하고 고객에게 더 빠르게 응답합니다.
AWS의 지능형 문서 처리는 공공 부문 조직에서 더 빠르고 정확한 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 송장, 세금, 복지 청구, 면허 및 재무 기록을 처리하여 의사 결정을 내리는 데 필요한 데이터 포인트를 추출할 수 있습니다.