문서 자동화, 어디까지 왔을까?
매일 기업들이 처리해야 하는 수많은 문서들—계약서, 세금계산서, 등기부등본, 재무제표 등—이 여전히 수작업이나 단순 OCR 기반으로 처리되고 있다는 건 놀라운 현실입니다. 이제는 단순히 글자를 인식하는 걸 넘어, 문서의 구조와 맥락까지 이해하는 기술이 필요한 시대입니다.
IDP(Intelligent Document Processing)는 AI 기반 문서 parser 기술을 중심으로 문서 추출, 분류, 이해, 시스템 연계까지 자동화하는 통합 솔루션입니다. 이 글에서는 IDP가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 왜 parser가 핵심인지, 그리고 실제 기업이 어떻게 적용하고 있는지까지 깊이 있게 다뤄보겠습니다.
왜 아직도 수기 입력일까?
계약서나 인보이스 같은 문서를 아직도 사람이 일일이 확인해서 입력하고 있다면, 그만큼 자동화 기회도 놓치고 있다는 뜻입니다. 많은 기업들이 OCR을 쓰고는 있지만, 비정형 문서에서는 여전히 오류가 많고, 결국 사람이 개입해야 하는 경우가 많습니다.
Gartner에 따르면, 2023년 기준 Fortune 500 기업 중 85%는 문서 처리 자동화 수준이 낮아, 연간 수억 달러의 비용이 낭비되고 있다고 합니다. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 게 바로 문서 parser 기반의 IDP입니다. 단순히 텍스트를 추출하는 게 아니라, 문서의 레이아웃과 의미까지 파악해 정확하게 데이터를 뽑아내는 거죠.
IDP란 무엇인가?
IDP(Intelligent Document Processing)는 OCR, parser, AI, RPA 등을 조합해 비정형·반정형 문서에서 필요한 정보를 뽑고, 구조화하고, 다른 시스템까지 연결하는 문서 자동화 기술입니다. 요즘은 단순히 OCR로는 부족하고, 문서를 ‘이해’할 수 있는 parser가 있어야 실무에 쓸 수 있는 데이터로 만들 수 있습니다.
IDP는 보통 아래 다섯 단계로 작동합니다.
문서 전처리 (Pre-processing)
스캔 문서나 이미지 품질을 개선하는 단계입니다. 흐릿한 텍스트를 선명하게 만들고, 기울어진 스캔을 바로잡거나 노이즈를 제거해 OCR과 parser가 잘 작동할 수 있도록 준비합니다.
문서 분류 (Classification)
PDF, 이미지, 이메일 첨부파일 등 다양한 형식의 문서를 받아서, 어떤 종류인지 자동으로 분류합니다. 등기부등본인지, 인보이스인지, 계약서인지 먼저 파악하는 단계죠.
데이터 추출 (OCR + parser)
OCR로 텍스트를 인식한 후, parser를 통해 표, 필드, 문단, 서명 영역 등 문서 내 구조를 분석합니다. 이 과정에서는 LayoutLM, Donut, VLM OCR 같은 AI 모델이 주로 사용됩니다.
데이터 검증 (Validation)
추출한 데이터가 정확한지 검증합니다. 예를 들어, "홍길동"이라는 이름이 단순 텍스트인지 ‘고객명’인지 ‘수신자’인지 구분하는 과정도 포함됩니다. 이때 LLM이 활용되기도 하며, parser가 정확할수록 의미 기반 필드 인식의 품질이 높아집니다.
데이터 분석 및 통계 (Analytics)
처리된 문서 데이터를 집계하고 분석하는 단계입니다. 처리 속도, 오류율, 누락 항목 등을 대시보드로 확인하고, 추출 성능을 지속적으로 개선할 수 있는 인사이트를 제공합니다.
시스템 연계 및 휴먼 리뷰 (Integration & Human-in-the-loop)
최종 데이터는 ERP, CRM, 데이터베이스, 이메일 등 실무 시스템으로 바로 연동됩니다. 동시에 사람의 검토가 필요한 문서는 전용 대시보드나 UI에서 재확인할 수 있도록 연결됩니다.
시장 규모 및 기술 트렌드
시장 성장세: Grand View Research에 따르면, 전 세계 IDP 시장은 2024년 약 23억 달러에서 2030년에는 120억 달러 규모로 성장할 것으로 전망됩니다.
기술 트렌드 요약:
parser 기술이 IDP 성능의 핵심으로 부상
OCR 단계를 생략할 수 있는 end-to-end 모델 확산
LLM 연계로 의미 기반 추출 고도화
RAG, 검색형 AI 적용을 위한 전처리 parser 수요 증가
FAQ
Q1: IDP와 기존 OCR의 가장 큰 차이점은?
OCR은 단순히 글자를 읽지만, IDP는 문서 parser로 구조와 의미까지 이해하고 업무 시스템에 활용 가능한 형태로 변환합니다.
Q2: IDP는 RPA랑 겹치지 않나요?
겹치지 않습니다. RPA는 반복적인 클릭·전송을 자동화하고, IDP는 문서 내용 이해와 데이터화에 특화되어 있습니다. IDP가 RPA의 입력 데이터를 공급합니다.
Q3: 문서 Parser가 중요한 이유는?
parser가 정확하지 않으면 아무리 좋은 OCR이나 LLM을 써도 잘못된 데이터를 추출하게 됩니다. IDP의 성능은 parser 품질에 의해 결정됩니다.
최근에는 ‘문서 처리’가 단순한 OCR 기술만으로는 해결되지 않습니다. 문서를 스스로 읽고, 이해하고, 필요한 정보를 바로 추출해 시스템에 연동하는 기술이 중요해지고 있습니다.
한국딥러닝은 이를 위해 ‘문서 인식 → 구조 분석 → 정보 추출 → 시스템 연동’까지 전 과정을 자동화하는 솔루션을 제공합니다.
금융, 공공, 제조처럼 문서가 핵심인 산업에서는 이미 이런 기술을 도입한 기업들이 눈에 띄는 효율을 내고 있습니다.
기업 경쟁력은 결국 문서 처리 자동화 수준에서 갈리게 될 것입니다. 지금이 바로, 그 전환점을 고민할 시점입니다.
