지능형 문서 처리란 무엇인가요?
지능형 문서 처리(IDP)란 종이 문서 또는 문서 이미지의 수동 데이터 입력 프로세스를 자동화하여 다른 디지털 비즈니스 프로세스와 통합하는 것을 말합니다. 재고가 부족할 경우 공급업체에 자동으로 주문하는 비즈니스 프로세스 워크플로를 예로 들어 보겠습니다. 프로세스는 자동화되어 있지만 공급업체가 결제를 받기 전까지는 주문이 배송되지 않습니다. 공급업체에서 이메일을 통해 인보이스를 보내면, 어카운트 팀은 결제를 완료하기 전에 데이터를 수동으로 입력하므로, 병목 현상이나 오류의 원인이 되는 수동 체크포인트가 발생합니다. 반면, IDP 시스템은 인보이스 데이터를 자동으로 추출하여 회계 시스템에 필요한 형식으로 입력합니다. 기계 학습(ML) 및 다양한 인공 지능(AI) 기술을 사용한 문서 처리를 통해 문서 관리를 자동화할 수 있습니다.
지능형 문서 처리의 이점은 무엇인가요?
IDP는 기업에 다양한 이점을 제공합니다. 다음은 몇 가지 주요 이점입니다.
확장성
수작업으로 문서를 처리할 경우 인적 오류가 발생하여 비즈니스 효율성이 저하될 수 있습니다. 또한 한 번에 처리할 수 있는 문서 수도 제한됩니다. IDP 솔루션을 사용하면 문서를 대규모로 정확하게 스캔할 수 있습니다. ML/AI 솔루션은 실수 없이 문서를 처리합니다. 향상된 정확성과 효율성으로 과중한 운영 작업 수요를 관리할 수 있습니다.
비용 효율성
문서 처리 및 분석을 자동화하면 간접비가 절감됩니다. 운영의 중심이 되는 모든 반복 작업을 자동화하고 병목 현상을 극복하여, 수동 데이터 입력 및 처리로 인해 발생하는 비용을 배제할 수 있습니다. IDP를 활용하여 비즈니스 운영 전반에서 생산성을 높이고 워크플로를 간소화할 수 있습니다.
고객 만족도
IDP를 사용하면 고객 문서를 더 빠르게 처리할 수 있습니다. IDP를 사용하여 문서화가 필요한 고객 온보딩, 예약, 결제와 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. 챗봇은 고객 문서의 데이터를 사용하여 보다 개인화된 방식으로 고객 문의에 응답할 수 있습니다. 고객에게 답변과 서비스를 더 빠르게 제공하면 고객 관계가 강화됩니다.
지능형 문서 처리의 사용 사례는 어떤 것들이 있나요?
지능형 문서 처리는 다양한 산업의 비즈니스에 유용합니다.
의료 서비스
IDP는 의료 기록 관리를 개선합니다. 의료 업계에서는 병원이나 의료 기관과의 모든 접점에서 환자 기록의 무결성을 유지해야 합니다. 의료 기업은 IDP를 사용하여 환자 기록에서 데이터를 추출하고 의료 문서를 보다 효과적으로 정리합니다. 또한 의료 보험 업계에서는 IDP를 사용하여 청구 건을 확인하고 이 분야의 서류 관련 수작업을 줄입니다.
금융
금융 부문에서는 IDP를 사용하여 비용 관리 및 인보이스 처리의 여러 측면을 자동화합니다. 기업은 비용, 양식 및 비즈니스 영수증에서 데이터를 추출하여 비용 보고서 생성을 간소화할 수 있습니다. 재무 부서에서는 직원 및 계약업체에 대한 비용 지불을 신속하고 효율적으로 관리할 수 있습니다. 예를 들어 IDP 솔루션은 재무 문서에서 수치를 추출하고 향후 결제를 위한 데이터를 처리할 수 있습니다.
법적 고지
법률 분야의 기업은 IDP를 사용하여 계약을 분석할 수 있습니다. 법무 팀은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 법적 계약의 조건 및 의무를 분석합니다. 법률 문서 및 법원 기록에서 데이터를 추출하여 소송을 보다 유리하게 이끌 수 있습니다.
물류
물류 업무를 처리하는 기업은 화물, 운송 허가증 및 기타 중요한 문서를 추적해야 합니다. 기업에서는 문서 처리에 IDP를 사용하여 인적 오류로 인해 중대한 실수가 발생할 가능성을 줄입니다. IDP는 데이터 추출, 검증 및 분류를 지원하므로, 물류 부문의 기업이 물류 업무 처리 속도를 높일 수 있습니다.
인사 관리
인사 관리(HR) 에이전트는 IDP를 사용하여 지원자의 이력서에서 중요한 정보를 추출합니다. IDP 시스템은 시간을 절약하고 HR 팀이 최적의 지원자를 선택하는 데 집중할 수 있도록 합니다. HR 업계에서는 급여, 휴가 배정 및 기타 HR 기능을 관리할 때도 IDP를 사용합니다.
다음 이미지는 IDP가 직원의 급여 명세서에서 YTD 총급여 및 병가와 같은 주요 정보를 추출하는 방법을 보여줍니다.
지능형 문서 처리에는 어떤 기술이 사용되나요?
IDP는 다양한 기술을 사용하여 다양한 종류의 문서를 처리합니다.
광학 문자 인식(OCR)
광학 문자 인식(OCR)은 텍스트 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트 포맷으로 변환합니다. OCR을 사용하여 종이 문서를 스캔하고 검색 가능한 텍스트 데이터가 포함된 이미지로 변환할 수 있습니다. OCR은 종이 양식, 영수증, 청구서, 계약서, 법률 문서 등을 디지털 문서로 변환하기 때문에 문서 처리에 필수적입니다.
OCR에는 몇 가지 유형이 있으며, 각 유형별로 용도가 서로 다릅니다.
- 매칭 알고리즘을 사용하여 텍스트 이미지를 텍스트 및 글꼴 이미지 패턴 템플릿과 비교하는 단순한 OCR 소프트웨어
- ML 소프트웨어를 사용하여 곡선 및 선과 같은 다양한 이미지 속성을 처리하는 방식으로 텍스트를 처리하는 지능형 문자 인식(ICR) 소프트웨어
- ICR과 유사한 원칙을 사용하지만 개별 문자를 처리하는 것이 아니라 전체 단어를 처리하는 데 집중하는 지능형 단어 인식
- 매칭 알고리즘을 사용하여 텍스트 시스템, 로고 및 워터마크를 식별하는 광학 마크 인식
자연어 처리
NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 분석, 해석 및 이해할 수 있도록 하는 ML 기술입니다. NLP 소프트웨어는 텍스트 및 음성 데이터를 처리하여 감정, 콘텐츠 또는 의도를 분석합니다. NLP는 ML, 컴퓨팅 언어학, 딥 러닝 모델을 비롯한 다양한 기술을 사용하여 인간의 언어를 처리합니다. 다음과 같은 기술이 사용됩니다.
- 컴퓨팅 언어학에서는 인간 언어의 본질을 포착하는 프레임워크를 만들기 위해 의미론적, 구문론적 분석을 수행합니다.
- ML 기술은 은유, 문장 구조 변화, 문법, 구어체, 풍자 및 기타 인간 언어 요소에 대한 NLP 모델의 이해도를 높일 수 있게 해줍니다.
- 딥 러닝 신경망을 사용하면 컴퓨터가 샘플 데이터의 복잡한 패턴을 인식, 분류 및 식별할 수 있습니다.
NLP는 라이브 녹화본이나 사람의 말과 같은 비정형 문서 및 비정형 데이터를 사용하여 작업할 때 특히 유용합니다.
로봇 프로세스 자동화
로봇 프로세스 자동화(RPA)는 인간의 행동을 자동화하는 소프트웨어의 구축 및 배포를 지원하는 기술의 한 형태입니다. RPA 소프트웨어를 사용하여 비즈니스 워크플로를 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 문서를 처리하는 방법을 기록할 수 있습니다. 그러면 RPA 소프트웨어가 동일한 단계를 반복하므로, 수작업으로 문서를 처리할 필요가 없습니다. RPA를 사용하여 데이터 추출부터 데이터 캡처 등에 이르기까지, 모든 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
지능형 문서 처리는 어떻게 작동하나요?
IDP는 정형 데이터부터 이메일 또는 보고서와 같은 비정형 텍스트에 이르기까지, 다양한 문서 유형에서 데이터를 해석, 분류 및 추출할 수 있습니다. 다음은 이 프로세스의 개요입니다.
문서 분류
IDP의 첫 번째 단계는 문서를 캡처하고 분류하는 것입니다. 여기에는 종이 문서와 디지털 문서를 모두 시스템으로 가져오는 작업이 포함됩니다. 문서 처리 도구는 AI를 사용하여 청구서, 구매 주문서, 법적 계약서 등 다양한 유형의 스캔 문서를 인식하고 분류합니다. 이 분류는 각 문서 유형에 대한 후속 처리 단계를 결정하는 데 매우 중요합니다.
테이블 추출
분류 후, 시스템은 문서에서 관련 데이터를 추출합니다. IDP 시스템은 OCR 및 NLP를 사용하여 날짜, 금액, 이름 등 특정 정보를 정확하게 식별합니다.
추출 후, 시스템은 정확성을 보장하기 위한 데이터 검증도 수행합니다. 예를 들어 시스템은 추출된 데이터를 기존 데이터베이스와 상호 참조하거나 사전 정의된 규칙을 사용하여 오류를 검사할 수 있습니다.
데이터 처리
검증 후, 추출된 데이터는 용도에 따라 처리됩니다. 예를 들어 결제 처리를 위해 인보이스 데이터를 라우팅하고 계약 세부 정보를 법률 플랫폼으로 전송할 수 있습니다. IDP 시스템은 ERP 및 CRM과 같은 다른 비즈니스 시스템과 통합되어 원활한 데이터 흐름과 처리된 데이터를 기반으로 작업을 자동화합니다.
지속적인 학습
IDP 시스템의 주요 특징은 시간이 지남에 따라 학습을 통해 개선될 수 있다는 것입니다. 이 시스템은 ML 알고리즘을 사용하여 이전 오류로부터 학습하고 문서 형식의 변화에 적응하여 정확도를 높입니다. 지속적인 학습 프로세스는 비즈니스 니즈와 문서 유형이 변화하더라도 시스템의 효용성이 유지되도록 합니다.
보고 및 분석
IDP 시스템은 처리 시간, 오류율 및 처리량과 같은 지표를 추적할 수 있습니다. 이러한 정보는 비즈니스 분석을 통해 추가로 처리되어 병목 현상을 식별하고 워크플로를 개선하며 전반적인 효율성을 위한 데이터에 입각한 의사 결정을 하는 데 도움이 되는 인사이트를 도출할 수 있습니다.
AWS는 지능형 문서 처리를 어떻게 지원하나요?
Amazon Web Services(AWS)는 IDP 요구 사항을 지원하는 두 가지 서비스를 제공합니다.
Amazon Textract를 사용하면 모든 문서에서 필기, 레이아웃 요소, 인쇄 텍스트 및 데이터를 자동으로 쉽게 추출할 수 있습니다. Amazon Textract는 사용자의 수작업 없이 ML을 활용하여 모든 유형의 문서를 읽고, 처리하고, 이해합니다. Amazon Textract를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 비즈니스 문서에서 중요한 정보를 높은 정확도로 추출
- 시장 수요에 대응하는 데 필요한 유연성을 확보할 수 있도록 문서 처리 파이프라인의 규모를 조정
- 규정 준수 표준을 충족하는 안전한 환경에서 데이터 처리를 자동화
Amazon Comprehend는 ML을 사용하여 텍스트에서 중요한 인사이트와 관계를 찾아내는 NLP 서비스입니다. 지속적으로 훈련되는 완전관리형 서비스이므로 리소스의 규모 조정, 코드 유지 보수, 훈련 데이터 유지 관리 등의 관리 작업을 수행할 필요가 없습니다. Amazon Comprehend를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 문서 형식에 관계없이 문서의 텍스트에서 중요한 인사이트 도출
- 문서에서 감정, 텍스트, 문구 또는 주제를 추출하여 문서 처리 파이프라인을 간소화
- 개인 문서에서 개인 식별 정보(PII) 식별 및 마스킹
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