생성형 AI가 빠르게 확산되면서 많은 기업이 문서 업무에도 AI를 적용하려고 시도하고 있습니다. 문서를 요약하고, 질문에 답하고, 내부 자료를 검색하는 시스템은 이제 낯설지 않습니다. 그러나 실제 현장에서 체감되는 변화는 기대에 미치지 못하는 경우가 많습니다. 한국딥러닝은 이 간극이 어디서 발생하는지, 그리고 왜 반복되는지를 문서 AI 프로젝트 현장에서 지속적으로 관찰해 왔습니다.
한국딥러닝이 내린 결론은 단순합니다. 문서 AI의 병목은 AI 모델의 성능이 아니라, AI가 읽어야 할 문서의 상태에 있습니다. 생성형 AI 이전부터 쌓여 온 문서들은 대부분 사람을 위해 만들어졌고, 시스템이 이해할 수 있는 구조로는 준비되어 있지 않습니다. 이 문제를 해결하지 않으면, 어떤 AI를 얹어도 문서 기반 업무는 근본적으로 빨라지지 않습니다.
이 글은 특정 산업이나 단일 문서 사례를 설명하기 위한 글이 아닙니다. 한국딥러닝이 다양한 기업과 기관의 문서 자동화 프로젝트를 통해 공통적으로 확인한 문서 AI 병목의 본질과, 이를 해결하기 위해 어떤 기술적 접근이 필요한지를 정리한 관점 제시형 글입니다.
문서 자동화의 페인 포인트는 어디에서 반복되는가
문서 업무는 여전히 ‘사람 기준 구조’에 머물러 있습니다
기업과 공공기관의 핵심 업무는 여전히 문서 위에서 움직입니다. 계약서, 보고서, 신청서, 정산서, 명세서, 기술 문서 등 형태는 다르지만, 대부분의 의사결정과 검토는 문서를 통해 이루어집니다. 문제는 이 문서들이 대부분 HWP, PDF, 이미지 형태로 존재하며, 화면에서는 구조가 보이지만 데이터로는 구조가 사라진 상태라는 점입니다.
사람은 문서를 보는 순간 제목과 본문을 구분하고, 표를 하나의 덩어리로 인식하며, 항목과 값을 자연스럽게 연결합니다. 그러나 시스템 입장에서 이 문서들은 단순한 텍스트 조각이나 이미지일 뿐입니다. 그래서 문서 기반 업무에서는 이미 존재하는 정보임에도 불구하고 다시 읽고, 다시 정리하고, 다시 입력하는 일이 반복됩니다.
한국딥러닝은 문서 자동화가 실패하는 가장 큰 이유가 “문서를 못 읽어서”가 아니라, “읽은 결과가 업무에 바로 쓰일 형태가 아니기 때문”이라는 점에 주목합니다.
PDF OCR만으로는 자동화가 완성되지 않습니다
많은 조직이 문서 자동화의 첫 단계로 PDF OCR을 도입합니다. 텍스트를 추출하면 검색이 가능해지고, 복사·붙여넣기가 가능해지기 때문에 일정 부분 효과를 체감합니다. 그러나 실무에서는 이 단계에서 자동화가 멈추는 경우가 많습니다.
그 이유는 명확합니다. OCR 결과가 텍스트로만 존재할 뿐, 문서의 구조가 함께 살아 있지 않기 때문입니다. 표의 행과 열이 어떤 의미를 가지는지, 병합된 셀이 어떤 관계를 맺고 있는지, 합계와 소계가 어떤 기준으로 계산되었는지 같은 정보는 OCR 결과에서 쉽게 사라집니다. 이 순간부터 문서는 다시 사람의 확인 대상이 되고, 자동화는 반자동 단계로 되돌아갑니다.
한국딥러닝은 이 지점을 문서 AI의 첫 번째 병목으로 정의합니다.
AI OCR과 문서 자동화 트렌드의 오해
OCR LLM이라는 이름보다 중요한 것은 문서 파싱입니다
최근 OCR LLM, LLM OCR 같은 키워드가 자주 등장합니다. 생성형 AI가 문서를 이해할 수 있을 것이라는 기대가 반영된 흐름입니다. 하지만 한국딥러닝이 현장에서 확인한 바로는, 언어 모델의 성능이 아무리 뛰어나더라도 입력 데이터의 구조가 무너지면 결과의 신뢰도는 급격히 떨어집니다.
문서 자동화의 출발점은 언제나 문서 파싱(DEEP Parser)입니다. OCR이 글자를 추출하는 단계라면, 파싱은 문서를 업무 단위로 해석하는 단계입니다. 항목과 값의 관계, 문단 간 위계, 표 구조가 유지되지 않으면 생성형 AI는 표면적인 요약만 반복하게 됩니다.
이 때문에 한국딥러닝은 OCR LLM이라는 용어보다, Document Parser 역량이 문서 AI의 성패를 좌우한다고 판단합니다.
멀티모달·VLM 접근이 중요한 이유
표 중심 문서, 복잡한 양식, 혼합 레이아웃 문서에서는 텍스트만으로 구조를 복원하는 데 한계가 있습니다. 그래서 최근 문서 AI 분야에서는 멀티모달 AI, VLM(Vision Language Model), VLM OCR 같은 접근 방식이 주목받고 있습니다.
이 방식은 문서를 텍스트 파일이 아니라, 하나의 화면으로 인식합니다. 표의 경계, 셀 간 관계, 문단 배치 등을 시각적으로 함께 해석하기 때문에 구조 보존에 유리합니다. 한국딥러닝은 문서 자동화에서 이 시각적 이해가 빠질 수 없다고 봅니다. 문서를 사람처럼 “보면서 읽는” 접근이 필요하기 때문입니다.
한국딥러닝이 정의하는 문서 AI 성공 기준
텍스트 인식 정확도는 출발점입니다.
문서 AI 프로젝트에서 흔히 언급되는 지표는 텍스트 인식 정확도입니다. 물론 정확한 인식은 중요합니다. 그러나 한국딥러닝은 이것이 문서 AI의 성공을 보장하지 않는다는 점을 분명히 합니다. 텍스트가 정확히 추출되더라도, 항목과 값의 연결이 어긋나면 실무에서는 사용할 수 없습니다.
그래서 한국딥러닝은 텍스트 인식 정확도를 필요 조건으로 잡고, 그 뒤의 문서 구조 맥락 파악을 주요 안으로 생각합니다.
항목 분류 정확도가 체감 효과를 만듭니다
실무에서 자동화 효과를 느끼는 기준은 다릅니다. 담당자가 문서를 다시 열어 확인해야 하는 빈도가 얼마나 줄었는지가 중요합니다. 이를 좌우하는 요소가 항목 분류 정확도입니다. 항목이 업무 기준에 맞게 안정적으로 분류되어야 검수 부담이 줄어듭니다.
이 단계가 흔들리면 자동화는 언제든 다시 사람 중심으로 돌아갑니다. 인력 비용은 기업 비용 중 큰 부분을 차지하는 고정비이기에 기업 입장에서도 업무 자동화는 중요합니다.
문서 맥락/표 구조 인식은 문서 파싱의 핵심입니다
한국딥러닝이 특히 강조하는 지점은 맥락/표 구조 인식입니다. 표 구조가 무너지면 항목과 값의 관계가 끊어지고, 이후 모든 단계가 불안정해집니다. 병합 셀, 합계 구조, 계층 관계가 유지되어야 문서가 데이터로 기능할 수 있습니다.
이 지점에서 단순한 PDF OCR과 Document Parser의 차이가 분명해집니다.
DB 저장 오류 0%는 운영 가능성을 의미합니다
문서 자동화의 마지막 단계는 데이터 저장입니다. 인식과 분류가 잘 되더라도 저장 단계에서 오류가 발생하면, 자동화는 실제 업무로 이어질 수 없습니다. 한국딥러닝은 DB 저장 오류율 0%를 자동화가 테스트 단계를 넘어 운영 단계에 들어갔다는 기준으로 봅니다.
DEEP OCR·KIE·Parser로 구성되는 한국딥러닝의 해법
DEEP OCR은 ‘읽는 기술’이 아니라 ‘업무 입력을 만드는 기술’입니다
한국딥러닝의 DEEP OCR은 문서를 읽는 데서 멈추지 않습니다. 인식 결과가 바로 구조화 단계로 이어질 수 있도록 설계되어, 이후 파싱과 데이터화가 자연스럽게 연결됩니다. 이는 문서 자동화를 단절된 기술의 나열이 아니라 하나의 파이프라인으로 보기 때문입니다.
KIE는 문서를 업무 기준으로 재정렬합니다
DEEP KIE(Key Information Extraction)는 문서에서 필요한 정보를 추출해 업무 기준에 맞게 정리합니다. 같은 의미라도 다양한 표현이 존재하는 문서 환경에서, KIE는 항목을 표준화하고 값을 연결하는 역할을 합니다. 이 과정이 안정될수록 사람의 개입은 줄어듭니다.
DEEP Parser는 문서 AI 병목의 핵심을 해결합니다
DEEP Parser는 문서 구조를 유지하는 역할을 합니다. 표를 표로 인식하고, 문단의 위계를 살리며, 문서를 의미 단위로 재구성합니다. 한국딥러닝이 문서 AI의 핵심으로 Parser를 강조하는 이유는 여기에 있습니다.
RAG와 AI 에이전트로 확장되는 이유
RAG의 출발점은 구조화된 문서입니다
RAG는 내부 문서를 근거로 답변하는 구조입니다. 그러나 문서가 구조화되어 있지 않으면, RAG의 답변은 신뢰를 얻기 어렵습니다. 문서 자동화는 RAG 구축의 전 단계이자 기반 작업입니다.
AI 에이전트는 구조 위에서만 작동합니다
AI 에이전트는 질문에 답하는 것을 넘어 실제 업무를 수행하는 방향으로 발전하고 있습니다. 하지만 AI 에이전트가 일을 하려면, 문서에서 근거를 찾고 항목을 비교할 수 있어야 합니다. 구조화된 문서 데이터가 없으면 이는 불가능합니다. 이 지점을 한국딥러닝이 해결하고 있습니다.
정리하며: 한국딥러닝이 제시하는 문서 AI 병목의 본질
한국딥러닝은 문서 AI의 병목을 AI 모델의 문제가 아니라 문서 구조 인식여부로 정의합니다. 텍스트 인식, 항목 분류, 표 구조 인식, 데이터 저장까지 이어지는 구조화 파이프라인이 갖춰져야 생성형 AI도, RAG도, AI 에이전트도 의미를 가질 수 있습니다.
생성형 AI 시대의 생산성은 결국 문서를 얼마나 잘 구조화했는가에 달려 있습니다. 이것이 한국딥러닝이 문서 AI 문제를 바라보는 관점이며, 동시에 해결점입니다.
FAQ
문서 AI에서 OCR만으로 충분하지 않은 이유는 무엇인가요?
OCR은 글자를 추출할 뿐, 문서 구조와 의미를 보존하지 못합니다. 실무 자동화를 위해서는 Document Parser 기반의 구조화가 필요합니다.
RAG 구축 전에 반드시 문서 자동화가 필요한가요?
네. 문서가 구조화되지 않으면 RAG의 답변 신뢰도가 낮아집니다. 문서 자동화는 RAG의 기초 작업입니다.
VLM OCR은 기존 OCR과 무엇이 다른가요?
VLM OCR은 문서를 시각적으로 인식해 표 구조와 레이아웃을 유지하는 데 강점이 있습니다. 복잡한 문서일수록 차이가 분명해집니다.
