“문서 AI 어디까지 왔을까?”
한국딥러닝이 만든 VLM OCR 기술이 기업들의 업무를 어떻게 바꾸고 있는지, 실제 도입 사례와 사용자 반응을 통해 기술력의 진짜 실체를 확인해보세요. 온프레미스 AI, 비정형 문서 자동화, 보험청구 RPA, OCR 시장의 미래까지 한눈에 정리했습니다.
1. 기업이 먼저 찾는 기술은 다릅니다
‘문서 이해 AI’를 찾는 기업들
OCR(Optical Character Recognition)은 흔히 스캔된 문서나 이미지에서 "글자를 인식하는 기술"로 알려져 있습니다. 하지만, 이제 기업들은 단순히 글자를 추출하는 기술이 아닌, 문서의 구조와 의미를 이해하는 AI를 원합니다.
한국딥러닝이 개발한 'DEEP OCR +'는 VLM(Vision-Language Model) 기반의 문서 AI입니다. 문서의 텍스트뿐 아니라 레이아웃, 구조, 의미, 역할까지 함께 인식합니다.
기존 OCR: "계약서에 쓰인 글자"를 인식
DEEP OCR +: "계약 당사자", "계약 기간", "서명란" 등 의미 단위 필드를 인식
또한, 일반 OCR이 정형화된 양식에서만 잘 작동하는 반면, DEEP OCR +는 비정형 문서(보험청구서, 스캔본, 수기 문서, 필기체 등)까지 구조적으로 분석하고 자동으로 필드를 추출합니다.
특히 4억 장 이상의 텍스트-이미지 기반 학습 데이터를 바탕으로, 별도 라벨링 없이도 높은 정확도로 문서를 처리할 수 있어 B2B 도입 속도도 매우 빠릅니다.
<AI타임즈> 한국딥러닝 “OCR에 LLM 결합했더니…석달 만에 계약 50건 진행 중”
“정해진 양식이 없어도 문서의 의미를 정확히 이해하고, 필드를 자동으로 추출할 수 있습니다.” — 김지현, 한국딥러닝 대표
온프레미스 제공, 현장 맞춤형 AI
많은 AI 스타트업이 SaaS(클라우드 기반) 방식의 솔루션을 제공합니다. 그러나 보안이 중요하거나 시스템 연동이 복잡한 기업에는 SaaS 방식이 한계가 있습니다. 한국딥러닝은 다음과 같은 기업에 온프레미스 방식으로 대응합니다:
보안 요구가 높은 기업
ERP, 심사 시스템 등과 연동이 필요한 기업
다양한 형식의 문서를 다루는 기업
고객의 실무 흐름을 분석하고 필요시 컨설턴트가 현장에 상주하며 프로젝트를 직접 운영합니다. 그 결과, 제품 출시 3개월 만에 계약 논의 50건이 동시에 진행되고 있습니다.
2. 언론 보도 하루 만에 사용자 수 4배 증가
기술 보도자료 한 건의 위력
2025년 7월 12일, 한국딥러닝이 DEEP OCR +에 대한 기술 보도자료를 배포했습니다. 이후 13~14일, 웹사이트 유입자 수가 평소 대비 4배 증가했습니다. 문의 건수 역시 같은 흐름으로 급증했습니다.
이는 단순한 마케팅이 아닌 기술 중심 보도자료의 결과였습니다. 시장에는 다음과 같은 니즈가 있었음을 보여줍니다:
지금 당장 실무에 적용 가능한 문서 AI를 찾는 수요
비정형 문서 자동화를 통해 업무 비용을 절감하려는 니즈
기존 OCR 한계에 불만을 가진 실무자의 즉각적 관심
실제 언론 보도 한 건으로 수백 명이 유입되고, 계약 문의로 이어진다는 것은 기술력 자체에 대한 시장의 신뢰를 방증합니다.
3. 도입 사례로 증명하는 기술력
사례 1. 보험금 청구 자동화 – I보험사
I사는 진단서, 검사결과지, 입퇴원 확인서, 처방전 등 다양한 보험청구 문서를 수작업으로 처리하던 중 다음과 같은 문제를 겪고 있었습니다:
문서마다 양식이 달라 자동화 어려움
스캔본, 손글씨 포함 등 OCR 인식 실패 빈발
지연된 청구 처리로 고객 문의 증가
심사자 피로도 증가 및 오류 발생
DEEP OCR + 도입 후 효과:
평균 청구 처리 기간 5일 → 2일 (60% 단축)
입력 실수 및 누락으로 인한 오류율 70% 감소
고객 CS 문의 30% 감소
심사자의 업무 효율 향상
자동화된 청구 데이터 기반으로 보험 상품 기획에도 활용 가능
특히 OCR과 RPA를 연동해 청구 접수 → 문서 분류 → 입력 → 심사 상태 알림까지 전 과정이 자동화되었고, 주요 필드를 하이라이팅하는 기능으로 심사자도 필요한 정보만 빠르게 확인할 수 있도록 구현되었습니다.
사례 2. 금융사 문서 자동화 – N금융사
N금융사는 대출 접수, 심사, 고객 응대 등 전 과정에서 하루 수백 건의 다양한 문서를 처리해야 했습니다. 주요 문서는 다음과 같습니다:
등기부등본, 인감증명서, 재직증명서
가족관계증명서, 수기 계약서 등 비정형 문서
대부분 고객이 스캔하거나 사진으로 찍어 제출한 서류들로, 기존 OCR로는 자동 처리가 불가능했습니다. 입력 실수, 누락, 처리 지연으로 평균 3~4일의 대출 처리 기간이 소요됐고, 고객 응대도 실시간으로 이루어지기 어려웠습니다.
DEEP OCR + 도입 후 효과:
문서 자동 분류 및 필드 추출로 입력 시간 70% 단축
반복 입력 제거로 오류율 8% → 1%로 감소
연간 3억 원 이상의 운영 비용 절감
고객 대응 속도 개선 및 대출 승인율 향상
핵심은 '대출 신청자 정보', '담보 물건', '소득', '계약 조건' 등을 자동으로 추출하여 RPA로 심사 시스템에 등록하는 전체 자동화 파이프라인을 구축한 것입니다.
이제 담당자는 고위험 사례나 예외 케이스만 검토하고, 전체 심사 흐름은 빠르고 안정적으로 진행되고 있습니다.
결론: 이제 필요한 건, '실제로 작동하는' 기술입니다
AI 기술이 뜨거운 트렌드인 것은 사실입니다. 하지만 기업 입장에서 중요한 것은 다음과 같은 질문에 대한 명확한 답입니다:
"이 기술이 실제로 우리 업무에서 작동할 수 있을까?"
"정확하게 자동화되고, 신뢰할 수 있을까?"
한국딥러닝은 그 질문에 다음과 같은 방식으로 답하고 있습니다:
단순 OCR이 아닌 문서 의미를 이해하는 VLM 기반 문서 AI
클라우드가 아닌 고객 맞춤형 온프레미스 설치형 제공
4억 장 이상의 학습 데이터로 라벨링 없이도 높은 성능
보도자료 후 하루 만에 사용자 4배 증가라는 시장 반응
50건 이상의 계약 논의가 동시에 진행 중인 실제 수요
특히 문서 업무는 기업의 신뢰, 보안, 정확성과 직결됩니다. 단 하나의 잘못된 문장, 하나의 빠진 필드가 큰 리스크로 이어질 수 있습니다.
그래서 DEEP OCR +는 단순한 기술이 아니라, 책임지는 기술입니다.
지금, 당신의 문서 업무에서 숨은 손실을 줄이고 AI로 새로운 기회를 만들 시간입니다. DEEP OCR +, 그 변화의 시작입니다.
FAQ
Q1. DEEP OCR +는 어떤 문서까지 인식할 수 있나요?
스캔본, 수기 문서, 사진, 도장·서명 포함 문서까지 모두 인식 가능합니다. 필기체나 복합 서식도 학습되어 있어 90% 이상의 인식률을 보입니다.
Q2. OCR 결과를 내부 시스템에 어떻게 연동하나요?
API 또는 RPA 연동을 통해 ERP, 심사 시스템, DMS 등과 연계가 가능합니다.
Q3. 클라우드 기반도 제공하나요?
현재는 온프레미스 방식으로 제공하며, SaaS는 2026년 초 공개 예정입니다.
Q4. 기술 도입 전에 시범 테스트가 가능한가요?
네. POC(파일럿 프로젝트)를 통해 실제 문서를 바탕으로 성능을 검증할 수 있습니다.
