기업의 문서 업무를 AI로 자동화해도 새로운 서식이 생기거나 심사·확인 기준이 바뀌면 다시 개발해야 하는 문제가 남는다. 계약서 한 장을 읽는 정확도보다 수시로 달라지는 문서와 업무 규칙을 얼마나 빠르게 반영할 수 있는지가 실제 운영 단계에서는 중요해지는 이유다. 여러 종류의 문서를 사람이 먼저 나누고 정리한 뒤 AI에 입력해야 한다면 자동화 효과 역시 제한적이다. 한국딥러닝이 문서 분류와 정보 추출을 넘어 기업이 직접 문서 종류와 추출 기준을 바꾸고 품질까지 관리할 수 있도록 문서 AI 솔루션을 개편했다.
공공·기업용 시각지능 AI 통합 솔루션 기업 한국딥러닝(대표 김지현)은 문서 AI 솔루션 ‘DEEP Agent(딥에이전트)’를 리뉴얼했다. 이번 개편의 핵심은 구축 단계에서 미리 정한 문서 양식에 사용 범위를 고정하지 않는 데 있다. 업무 과정에서 새로운 문서가 추가되거나 추출해야 할 항목과 기준이 달라지더라도 고객이 직접 설정을 변경할 수 있도록 했다.
이를 위해 딥에이전트에 문서 AI 운영 기능 ‘DEEP Ops(딥옵스)’를 결합했다. 딥에이전트가 문서 분류와 정보 추출, 검수를 담당한다면 딥옵스는 신규 문서 등록과 추출 조건 변경, 품질 평가, 버전 관리 등 운영 영역을 맡는다.
기존 문서 AI는 구축 이후 새로운 양식이나 업무가 추가될 때 별도의 개발과 검증, 재배포가 필요한 경우가 있었다. 한국딥러닝은 이 과정을 사용자가 직접 처리할 수 있도록 해 문서 AI를 다시 구축하는 데 필요한 비용과 적용 시간을 줄이는 데 초점을 맞췄다.
한국딥러닝이 문서 AI 솔루션 ‘DEEP Agent(딥에이전트)’를 리뉴얼하고 문서 AI 운영 기능 ‘DEEP Ops(딥옵스)’를 결합했다. (자료 제공: 한국딥러닝)
계약서·통장사본 한 파일에 섞여도 AI가 먼저 나눈다
문서를 AI에 넣기 전에 사람이 해야 했던 준비 작업도 줄였다. 사업자등록증과 계약서, 통장 사본 등 서로 다른 문서가 하나의 파일에 섞여 들어오면 AI가 문서 종류와 시작·종료 지점을 판단해 자동으로 분리한다.
여러 페이지로 이어진 하나의 계약서는 한 건으로 묶고 동일한 파일 안에 여러 건의 계약서가 포함돼 있으면 각각의 문서로 나눠 처리한다. 사람이 페이지별로 파일을 분리하거나 문서 순서를 정리해야 했던 전처리 작업을 자동화하는 방식이다.
사전에 등록하지 않은 문서도 구조와 내용을 분석해 필요한 정보를 추출할 수 있도록 했다. 표 형태의 문서는 행과 열 구조를 유지해 처리하며 각 셀에는 AI가 판단한 신뢰도 정보를 함께 제공한다.
개인정보 처리 기능도 포함했다. 주민등록번호와 연락처 등 개인정보는 설정에 따라 정보 추출 단계부터 마스킹할 수 있으며 사용자가 업무 특성에 맞춰 별도의 마스킹 대상 항목을 지정할 수도 있다.
업무 기준이 달라졌을 때는 딥옵스에서 자연어로 추출 항목과 조건을 변경할 수 있다. 기존에 계약기간 전체를 가져오도록 설정했다면 이를 ‘계약 시작일만 추출’하도록 수정하고 변경된 결과를 바로 확인하는 식이다.
설정을 변경하기 전과 후의 결과를 동일한 평가 데이터에 적용해 정확도를 비교하는 기능도 제공한다. 설정 변경 이력과 버전, 사용자별 권한을 관리할 수 있어 확인 항목이나 서식이 자주 달라질 수 있는 금융·보험·공공기관 등의 문서 업무에 적용할 수 있도록 설계했다.
검수 과정에서는 AI가 추가 확인이 필요하다고 판단한 항목을 원문 위치와 함께 제시한다. 담당자가 해당 근거를 확인하고 값을 수정하면 수정 결과가 이후 품질평가에 활용할 수 있는 정답 데이터로 축적된다. 실제 업무에서 발생하는 검수 결과를 다시 평가 데이터로 활용해 별도의 품질평가용 데이터를 만드는 작업을 줄이는 구조다.
김지현 한국딥러닝 대표는 “딥에이전트와 딥옵스를 통해 새로운 문서와 업무 기준이 추가될 때마다 다시 개발하고 검증하던 과정을 고객이 직접 대응할 수 있는 일상적인 운영 영역으로 전환하고자 했다”며 “앞으로는 단순한 OCR 정확도를 넘어 문서 종류의 제한 없이 지속적으로 확장할 수 있는 문서 인텔리전스 환경을 만들어가겠다”고 말했다.
한국딥러닝은 이번 리뉴얼을 기반으로 금융·공공·기업의 문서 처리 업무 전반으로 딥에이전트 적용 범위를 확대한다.
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