문서에서 데이터 처리 자동화

지능형 문서 처리를 통해 직원 생산성을 향상시키고 더 빠르게 의사 결정

금융 서비스와 의료를 비롯한 각종 업계의 조직들은 어떤 형태로든지 처리가 필요한 다수의 문서를 보유하고 있습니다. 송장, 환자 양식, 대출 신청서, 계약서 등 이러한 문서는 신청자 이름, 법인(장소 또는 브랜드), 환자 건강 기록과 같이 비즈니스 프로세스에 필수적인 데이터를 포함하고 있습니다.

대출 신청서 처리, 고객 심리 분석, 환자 치료 결정, 송장에서 규정에 맞지 않는 구매 항목 배제 등의 작업을 수행하려면 디지털 문서에서 이 모든 데이터를 추출해야 합니다. 오늘날, 조직은 이를 위한 수작업에 매년 수백만 달러를 투자하고 있지만 이러한 수작업은 시간이 오래 걸리고, 오류가 발생하기 쉽고, 비용이 많이 들고, 쉽게 확장되지 않습니다.

이러한 문제를 극복하기 위해 AWS는 기계 학습을 기반으로 하는 지능형 문서 처리 솔루션을 제공합니다. 수백만 개의 문서에서 텍스트를 추출할 수 있고, 문서 작성자 심리나 문서 간 관계를 이해할 수 있으며, 정확성과 규정 준수를 높이기 위해 기계 학습 결과를 검증, 수정, 증강하는 인적 단계를 포함할 수도 있습니다.

기계 학습을 통해 문서에서 데이터 추출 및 분석 자동화(2:41)

이점

더 나은 개인화된 경험 제공

데이터 정확성 향상

ML을 사용하면 문서를 더 빠르고 정확하게 처리하면서 수동 입력으로 인한 오류를 줄일 수 있습니다. 데이터가 100% 정확해야 한다면 언제든지 사람이 개입하여 데이터를 검토할 수 있습니다.

고객 참여율 개선

데이터 처리 속도 향상

지능형 문서 처리를 구현하면 몇 주 또는 몇 개월이 걸릴 작업을 며칠 만에 완료할 수 있습니다.

모든 접점을 개인화

직원 생산성 향상

기계 학습은 문서에서 통찰력을 끌어내고 다양한 시스템에 정보를 입력하는 수동 프로세스를 없앰으로써 직원들이 부가가치 비즈니스 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 해줍니다.

모든 접점을 개인화

비용 절감

문서 워크플로를 자동화하면 데이터 추출 및 분석이 간단해지므로
문서당 평균 비용이 절감됩니다.

고객 사례

Pulselive
"우리는 기술과 전문성을 결합하여 고객이 공급망 데이터를 이해하는 데 도움을 주기 위해 노력하고 있습니다. 그러기 위해서는 대량의 자유 양식 규정 준수 문서를 실시간으로 분류할 방법이 필요했습니다. 우리의 프로세스는 양식과 표가 있는 이미지 및 PDF에서 반정형 텍스트를 추출하는 것은 물론 해당 문서 내에서 사용자 지정 엔터티까지 추출합니다. Amazon Textract의 OCR 기술 덕분에 문서를 처리할 수 있었고, Amazon Comprehend는 사용자 지정 엔터티를 추출할 수 있었습니다. 또한 Amazon Augmented AI(Amazon A2I)를 사용하여 프로세스 안에 인간을 통합할 필요가 있었는데, 주어진 정확도 범위 내에서 팀이 문서를 검토하고 다음 모델 반복을 훈련시키는 데 도움을 줄 수 있었습니다. 이러한 서비스를 AppSync 및 Amplify와 결합함으로써 단기간에 공급망 위험에 대해 더 정확한 인사이트를 제공할 수 있었고, 덕분에 고객들은 문서를 수동으로 검토해야 하는 수백 시간을 절약할 수 있었습니다. 이제는 자사가 규정 준수 위험에 처해 있는지에 대한 즉각적인 피드백을 받을 수 있습니다."

Corey Peters, Assent Compliance 선임 소프트웨어 개발자

롯데마트
"우리는 지난 25년간 정보를 마이닝, 연결, 강화 및 분류하여 고객에게 전달할 수 있는 첨단 기계 학습 기능을 개발해 왔고 이를 통해 고객은 업무를 간소화하고 더 많은 가치를 끌어낼 수 있었습니다. Amazon SageMaker를 사용함으로써 질문에 대답하는 애플리케이션을 위한 자연어 처리 기능을 설계할 수 있었습니다. 우리 솔루션에서는 Amazon SageMaker의 기능을 사용하여 딥 러닝 구성을 대규모로 여러 번 반복해야 했습니다."

Khalid Al-Kofahi, Thomson Reuters Center의 AI and Cognitive Computing 담당자

롯데마트
"Amazon Textract로 PPP 신청자의 80%에게 완전 자동화된 대부 경험을 제공하고 승인 시간을 며칠에서 4시간의 중앙값 속도로 단축할 수 있었습니다. 프로그램이 끝난 후 당사는 신청 규모로 볼 때 미국에서 두 번째로 큰 PPP 대부업체가 되었습니다. 미 전역에서 주요 미국 은행을 제치고 297,000개 이상의 소기업에 서비스를 제공했고 약 945,000개의 일자리를 지켰습니다."

Anthony Sabelli, Kabbage 데이터 과학 부문 책임자

롯데마트
"우리 회사의 팀들은 고객에게 대출과 리스를 제공하기 위해 매년 많은 양의 금융 문서를 처리하고 확인합니다. 때로는 필요한 자금 조달 서류가 일치하지 않거나 제대로 스캔되지 않은 경우도 있습니다. Amazon Augmented AI(A2I)와 Amazon Textract를 사용함으로써 서류 검토에 소요되는 시간을 최대 80%까지 줄일 수 있었습니다."라고 Dealnet Capital CTO인 Matthew Lewis는 말했습니다. "인간 검토 워크플로와 A2I를 함께 사용하여 모든 금융 문서에서 추출된 텍스트의 정확성을 대규모로 감사할 수 있는 능력 덕분에 우리는 기계 학습을 기반으로 하는 시스템이 엄격한 규정 준수 및 문서 검증 표준을 충족할 수 있는 최고의 품질을 제공한다는 것을 확신하게 되었습니다."

Matthew Lewis, Dealnet Capital CTO

요구 사항에 적합한 솔루션 선택

AWS는 비즈니스에 큰 영향을 미치는 문서에서 데이터를 자동으로 추출, 처리, 분석하는 기계 학습 기반의 지능형 문서 처리 솔루션을 구현하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 유연한 접근 방식을 제공합니다. 미리 훈련된 지능형 문서 처리 솔루션을 곧바로 사용하기를 원하는 조직들을 위해 AWS는 Amazon Textract, Amazon Comprehend, Amazon A2I와 같은 완전관리형 서비스를 제공합니다. 함께 결합되거나 개별적으로 사용되는 이러한 AWS 서비스는 비용과 수작업을 줄이고 비즈니스 결과를 개선하는 강력한 방법을 제공할 수 있습니다. 지능형 문서 처리를 위해 자체 기계 학습 모델을 개발하려는 조직은 데이터 사이언티스트와 ML 개발자가 DIY 기계 학습 모델을 빠르게 구축, 훈련 및 배포하는 데 도움이 되는 완전관리형 서비스인 Amazon SageMaker를 사용할 수 있습니다. 어떤 옵션을 선택하든, Amazon SageMaker가 기계 학습에 필요한 모든 도구를 처음부터 끝까지 제공하므로 고품질 텍스트 처리 모델을 쉽게 개발할 수 있습니다.

Amazon Textract

Amazon Textract는 스캔된 문서에서 필기, 인쇄된 텍스트, 데이터를 자동으로 추출하는 완전관리형 기계 학습 서비스입니다. 이 서비스는 양식이 바뀔 때마다 업데이트해야 하는 수동 구성이 필요한 기존의 OCR(광학 문자 인식) 기술을 뛰어넘어 수동 작업이나 사용자 지정 코드 없이도 텍스트, 양식, 표 및 기타 데이터를 정확하게 추출합니다. Textract를 사용하면 수동 문서 작업을 신속하게 자동화하여 문서 수백만 페이지를 몇 시간 만에 처리할 수 있습니다. 정보가 캡처된 후에는 비즈니스 애플리케이션 내에서 이에 대한 조치를 취해 대출 신청, 세무 서류, 등록 양식 또는 의료비 청구 처리에 필요한 다음 단계를 개시할 수 있습니다.

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Amazon Comprehend

Amazon Comprehend는 기계 학습을 사용하여 텍스트 안에 있는 통찰력과 관계를 찾아내는 자연어 처리(NLP) 서비스입니다. 이 서비스는 텍스트의 언어를 식별하고 핵심 문구, 장소, 사람, 브랜드를 추출합니다. 또한 텍스트 내의 심리를 이해하며 텍스트 파일 모음을 주제별로 자동으로 정리합니다. 제품 이름, 부품 번호, 부서 이름 등 조직과 관련된 엔터티를 식별하도록 Amazon Comprehend를 훈련할 수 있습니다. 문서를 범주화하거나 관련 레이블을 텍스트에 할당하도록 Amazon Comprehend를 훈련할 수도 있습니다.

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Amazon Comprehend Medical

Amazon Comprehend Medical은 기계 학습을 사용하여 비정형 텍스트에서 관련 의료 정보를 손쉽게 추출할 수 있도록 지원하는 자연어 처리 서비스로, 의료 고객 전용으로 설계되었습니다. Amazon Comprehend Medical을 사용하면 의사 노트, 임상 실험 보고서 및 환자 건강 기록과 같은 다양한 출처에서 건강 상태, 약물, 용량, 강도 및 빈도와 같은 정보를 신속하고 정확하게 수집할 수 있습니다. Amazon Comprehend Medical은 감지된 정보를 ICD-10-CM 또는 RxNorm과 같은 의료 온톨로지에 연결하여 다운스트림 의료 애플리케이션에서 쉽게 사용할 수 있습니다.

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Amazon A2I

Amazon Augmented AI(Amazon A2I)는 기계 학습 애플리케이션의 인적 검토를 손쉽게 구축하고 관리할 수 있도록 지원합니다. Amazon A2I는 문서에서 텍스트를 추출하는 등 일반적인 기계 학습 사용 사례를 위한 기본 인적 검토 워크플로를 제공합니다. Amazon A2I를 사용하면 사람에게 문서를 보내 텍스트, 구문, 정보가 올바르게 처리되었는지 검토해 줄 것을 요청할 수 있습니다. 또한, 이 인적 검토 정보를 사용하여 기계 학습 모델을 재훈련하여 이후의 정확성을 높일 수 있습니다.

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker는 모든 개발자 및 데이터 사이언티스트가 기계 학습 모델을 빠르게 구축, 훈련, 배포할 수 있도록 하는 완전관리형 서비스입니다. SageMaker는 기계 학습의 각 단계에서 부담스러운 작업을 제거하여 고품질의 모델을 더욱 쉽게 개발할 수 있도록 합니다. SageMaker는 텍스트 분류, NLP(자연어 처리), OCR(광학 문자 인식)에 최적화된 BlazingText 및 Linear Learner와 같이 모델을 훈련하고 배포하는 데 바로 사용할 수 있는 여러 가지 내장 기계 학습 알고리즘을 제공합니다. 또한 인기 있는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 같은 자체 텍스트 처리 알고리즘이나 모델을 Amazon SageMaker로 가져오거나, AWS Marketplace에서 사용할 수 있는 수백 개의 알고리즘과 사전 훈련된 모델 중에서 선택할 수 있습니다. 또한 SageMaker Autopilot을 통해 자동 기계 학습(AutoML) 기능을 사용하여 텍스트 처리 모델을 쉽게 생성할 수 있습니다. 이러한 옵션을 통해 SageMaker는 기계 학습을 위한 최초의 완전 통합 개발 환경(IDE)을 비롯하여 기계 학습에 필요한 모든 구성 요소를 제공합니다. 따라서 팀은 단일 인터페이스 내에서 ML 모델을 개발 및 공유하고 데이터 과학 팀 간에 쉽게 협업할 수 있습니다. SageMaker를 통해 조직은 품질 문제를 지속적으로 모니터링하고 문제가 감지될 때 알림을 보내는 등 ML 워크플로의 각 단계에서 완벽한 액세스, 제어, 가시성을 확보할 수 있습니다. SageMaker는 지속적으로 모델을 개선할 수 있는 기능을 통해 팀이 훨씬 적은 노력과 비용으로 ML 모델을 더 빨리 운영할 수 있게 도와줍니다.

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