OCR 도입 전에 반드시 확인해야 할 6가지 체크포인트

Contents

• 왜 지금 ‘OCR 도입’이 중요한가?

• OCR이란?

• AI OCR이란? 기존 OCR과의 차이

• OCR 도입 체크리스트

• 실패를 피한 성공 사례와 주요 포인트

• OCR 도입 FAQ – 실무자들이 가장 궁금해하는 것들

• OCR 시장 동향과 미래

• 한국딥러닝: 실무형 AI OCR의 기준을 만든 기업

1. 왜 지금 ‘OCR 도입’이 중요한가?

디지털 전환이 본격화되면서 문서 기반 업무는 더 이상 수작업으로 해결할 수 없는 규모에 이르렀습니다. 특히 계약서, 청구서, 영수증, 진단서처럼 문서의 형태는 제각각이고, 반복 업무는 끊이지 않습니다. 이 문제를 자동화를 통해 해결할 수 있는 기술이 바로 AI OCR입니다.

실무 기준: 문서 자동화 없이는 성장이 어렵다

• 대부분의 B2B 기업은 하루 수십~수백 건의 문서를 처리합니다.

• 내부 인력이 이를 모두 수작업으로 처리하는 것은 한계가 있습니다.

• 특히 인보이스 오류나 계약 조건 누락은 직접적인 비용 손실로 이어집니다.

📌 팁: 단순 인식이 아닌 ‘문서를 이해하는 AI OCR’이 필요한 이유는, 문서의 위치, 형태, 언어, 표 구성 등이 전부 다르기 때문입니다. 정형화된 폼이 아니더라도 문서를 ‘해석’하고 데이터로 변환할 수 있어야 진정한 자동화가 가능합니다.

사례: 문서 자동화 도입 전후 비교

OCR 도입에 따른 효과

→ 업무 효율 증대
→ 문서 검토 과정에서의 오류율 감소
→ 필요 인력 감소
→ 보안 이슈 방지 (온프레미스)

🙋 온프레미스란(On-premise)?
기업이 자체적으로 서버와 같은 IT인프라를 소유하고 관리하는 방식. 개인정보나 민감한 정보를 다루는 회사에 적합한 구축 방향입니다.

2. OCR이란?

OCR(Optical Character Recognition, 광학문자인식)은 종이나 이미지 형태로 된 문서를 스캔한 후, 그 안에 있는 텍스트를 추출하여 컴퓨터가 인식할 수 있는 데이터로 바꿔주는 기술입니다. 하지만 단순한 OCR은 한계가 명확(클릭)합니다. 이미지가 흐리거나 배경이 복잡하면 인식률이 급감할 수 있죠. 줄 간격, 표, 기호, 약어 등 복잡한 문서 구조의 문서는 단순한 OCR 솔루션을 사용했을때 오류가 나는 경우가 많죠

OCR의 기본 구조

1. 문서 스캔 → 이미지 전처리

2. 텍스트 라인 검출 → 문자 영역 분할

3. 문자 인식 → 텍스트 결과 반환

4. 결과물 후처리(옵션)

이 과정을 모두 거쳐야 ‘제대로 된’ OCR이라고 할 수 있습니다. 하지만 기존 OCR은 이 중 하나라도 잘 안되면 전체 자동화가 무의미해질 수 있습니다.

3. AI OCR이란? 기존 OCR과의 차이

AI OCR은 기존의 단순 문자 추출 기술을 넘어, 딥러닝과 자연어 처리 기술을 통해 문서를 ‘이해’할 수 있는 수준까지 진화한 기술입니다. 기존 OCR이 단어를 단순히 ‘복사’했다면, AI OCR은 문서의 구조, 의미, 맥락을 파악해 데이터 단위로 자동 추출합니다.

비교표: 기존 OCR vs AI OCR

📌 팁: “OCR 도입”을 검색하는 많은 실무자들이 이 차이를 잘 모릅니다. 중요한 건 ‘우리 문서를 제대로 처리할 수 있는가’입니다. 기술 용어보다 결과 중심으로 AI OCR을 비교하세요.

4. OCR 도입 체크리스트

OCR 도입은 단순히 프로그램 하나 설치하고 끝나는 일이 아닙니다. 문서 구조, 보안, 기술력, 조직 내부 프로세스까지 고려해야 합니다. 다음 체크리스트는 실무자가 반드시 확인해야 할 항목들입니다.

체크리스트 1️⃣: 문서와 업무 흐름 진단

• 어떤 문서를 자동화하고 싶은가?

  • 계약서, 제안서, 진단서, 청구서 등 대상 정리

• 어떤 부서에서 활용할 것인가?

  • 회계팀, HR, 고객센터 등 사용처 파악

• ‘반자동화’인지 ‘완전 자동화’인지 목표 설정

💡 실무 팁: OCR 도입은 반드시 작은 파일럿부터 시작하는 것이 안전합니다. 갑자기 전체 문서를 자동화하려 하면 예외 케이스가 터져나올 수 있습니다. 한국딥러닝의 컨설팅팀에 문의를 통해 차례대로 솔루션 도입을 검토하실 수 있습니다.

체크리스트 2️⃣: 보안 정책과 인프라 환경 점검

도입을 고려하실때 다음과 같은 항목들을 확인해야합니다. 사내의 다양한 부서와

• 문서에 개인정보, 계좌정보, 진단정보 등 민감한 정보가 포함되어 있는가?

• 기업 내부 정책상 클라우드 OCR 도입이 가능한가?

• 온프레미스 설치형이 필요한 경우, 서버/보안환경 점검은 완료되었는가?

📌 체크사항

• 클라우드 OCR 도입 시엔 ISO 27001, ISMS 인증 여부 확인 필수

• 온프레미스는 구축형 OCR이므로 초기 설치 및 유지보수 정책까지 확인해야 함

체크리스트 3️⃣: 기술력과 인식 정확도 검증

• OCR 벤더가 제공하는 샘플 정확도는 의미 없습니다.

• 반드시 우리 문서로 테스트(PoC)를 해보아야 실효성 확인 가능

테스트 항목 예시:

🛠 기술적 체크사항

AI OCR은 ‘딥러닝 기반의 문자 인식 엔진(CRNN, CNN-BiLSTM-CTC 등)’을 활용합니다. 이 기술을 기반으로 지능형 후처리, 자동 레이아웃 분석, 에러 보정이 가능한지 확인하세요.

체크리스트 4️⃣: 시스템 연동성과 확장성 확인

OCR 도입은 그 자체로 끝나지 않습니다. 실제 효과는 내부 시스템과 얼마나 잘 ‘연동’되느냐에 달려 있습니다.

확인해야 할 연동 요소

• ERP, 회계시스템, RPA 등 외부 시스템과 연결 가능한가?

• API 또는 SDK를 제공하는가?

• OCR 결과를 CSV, JSON 등 원하는 형태로 추출할 수 있는가?

• 실시간 처리(Streaming OCR)가 가능한가?

📌 실무 기준 예시:

💡 팁: 초기엔 단일 업무만 자동화해도 괜찮습니다. 하지만 향후 다른 부서, 다른 문서로 확대할 수 있는가? 이 가능성까지 고려하세요. 확장이 어려운 OCR은 결국 또 다른 수작업을 만들 수 있습니다.

체크리스트 5️⃣: 도입 절차 및 파일럿(PoC) 진행

실전 없이 도입은 문제가 생길 수 있습니다.
OCR 도입은 반드시 파일럿(PoC)을 통해 검증해야 합니다. 실무자들이 직접 써보면서 문제점을 찾아내고, 실제 효과를 수치로 확인할 수 있습니다.

PoC 도입 절차

1. OCR 벤더에 샘플 문서 제공

2. 처리 결과와 정확도 리포트 수령

3. 테스트 대상 문서 유형 확대

4. 현업 부서 의견 반영 및 피드백 정리

5. 전체 도입 결정 또는 개선 요청

📌 팁: “우리는 계약서, 재직증명서, 진단서 등 총 12종 문서로 PoC를 진행했습니다. 결과물이 표로 정리되어 인식률을 비교할 수 있어서 도입 결정에 큰 도움이 됐습니다.”

체크포인트

• 샘플 문서 수: 최소 5종 이상

• 테스트 문서 수: 각 문서 유형당 20건 이상

• 결과 항목 비교: 정확도, 처리 시간, 누락 필드 여부

체크리스트 6️⃣: KPI 설정과 지속 개선 루프 구축

OCR 도입 후 가장 자주 묻는 질문
“정확도는 몇 %나 되나요?” 하지만 이보다 더 중요한 건 ‘어떤 기준으로 개선해 나갈 것인가’입니다.

KPI 항목 예시

💡 Tip: OCR 도입 성과는 눈에 보이는 ‘수치화’가 핵심입니다. 이를 위해 초기부터 KPI를 설정하고, 일정 주기로 성과를 리포트 형태로 관리하세요.

실패를 피한 성공 사례와 주요 포인트

✅ 성공 사례 1: 단계적 도입으로 리스크 최소화

“초기에 3개 문서로만 시작했어요. 한 달 정도 써보니 문제점도 명확히 보이고 개선 방향도 나왔죠.” — 중견 제조기업 IT 담당자

• 핵심 전략: PoC → 단계 확대

• 결과: 3개월 만에 6개 부서에 OCR 적용 성공

✅ 성공 사례 2: 업종 맞춤형 커스터마이즈

“우리는 병원 영수증, 진단서 등 특수 문서가 많았는데, 모델을 별도로 학습해줘서 정확도가 96%까지 나왔습니다.” — 보험사 청구 담당자

• 핵심 전략: OCR 벤더와 문서별 맞춤 학습 진행

• 결과: 수작업 입력 업무 80% 이상 감소

❌ 실패 사례 1: 내부 커뮤니케이션 미흡

“IT팀이 알아서 도입했는데, 정작 현업은 전혀 안 썼어요.” — 대기업 회계팀 팀장

• 원인: 실무자의 요구사항 반영 부족

• 결과: 실제 활용률 30% 이하

❌ 실패 사례 2: 자동화 범위 과도 설정

“모든 걸 자동화하려다 예외 케이스에서 오히려 일이 더 많아졌어요.”

• 원인: 예외 케이스 대응 미비

• 결과: 현장 반발, 도입 철회

📌 Check:

→ OCR 도입 실패 원인의 70%는 ‘기술력 부족’이 아니라 ‘프로세스 설계 실패’입니다.

→ OCR은 어디까지 자동화하고, 어디는 사람이 검수할 것인지 역할을 분명히 나누는 것이 중요합니다.

OCR 도입 FAQ – 실무자들이 가장 궁금해하는 것들

Q1. 우리 회사 문서는 다른데, 정말 OCR이 적용될까요?
→ AI OCR은 다양한 문서에 대응 가능합니다. 하지만 무조건 맞는 건 아니며, 반드시 우리 문서 기준으로 PoC를 진행해보는 것이 정답입니다.

Q2. 숫자 0과 O, ‘1’과 ‘I’ 같은 오류는 해결되나요?

→ 최신 AI OCR은 ‘문맥 기반’ 판단 기능이 있어, 이전보다 훨씬 정확합니다. 단, 숫자-문자 혼동이 잦은 문서는 사전 규칙 설정이 필요할 수 있습니다.

Q3. OCR 도입에 시간이 오래 걸리나요?
→ 간단한 형태라면 23주 이내 적용도 가능합니다. 다만 커스터마이징이 필요한 경우, 48주 정도의 파일럿 기간이 필요할 수 있습니다.

Q4. 도입비용은 어떻게 계산되나요?
→ 문서량, 온프레미스 여부, 연동 범위에 따라 달라집니다. 보통 건당 과금, 월 구독형, 영구 라이선스 중 선택 가능하며, 유지보수 비용도 별도로 확인해야 합니다.

Q5. 내부 서버에 설치 가능한가요?
→ 가능하며, 온프레미스 OCR 솔루션은 보안이 중요한 기업에 매우 적합합니다. 데이터 유출 걱정 없이 내부망에서 독립적으로 운용할 수 있습니다.

한국딥러닝: 실무형 AI OCR의 기준을 만든 기업

한국딥러닝은 단순한 문자 인식이 아닌, 실제 업무 자동화를 목표로 AI OCR 기술을 설계합니다. 기술 중심이 아닌 현장 중심의 설계 방식으로, 이미 수많은 기업들이 도입을 결정했습니다.

핵심 기술

💡 기술 적용 예시:

• 손글씨 1:1 OCR → 필기시험 자동 채점

• 보험 영수증 자동 처리 → 청구시간 50% 절감

• 계약서 파싱 + ERP 연동 → 자동입력, 검색 최적화

주요 산업 도입 사례

🎯 도입 포인트

• 문서 수집부터 전처리, 인식, 전송까지 전체 자동화 지원

• 1:1 고객 기술 컨설턴트 배정으로 PoC부터 도입 후 개선까지 밀착 지원

• API/SDK, 보안 보고서, 커스터마이징 지원 문서 제공

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마무리하며 – 실무 중심 OCR 도입이 성공의 열쇠입니다

지금도 많은 기업들이 ‘OCR 도입’을 검색하며 솔루션을 비교합니다. 하지만 도입의 핵심은 기술보다 ‘우리 업무에 맞느냐’입니다.

정확도 99%보다 중요한 것은 다음과 같습니다.

• “우리 문서를 잘 처리할 수 있는가?”

• “우리 시스템과 연동이 가능한가?”

• “현업이 실제로 쓰게 되는가?”입니다.

📌 이 글을 읽고 나서 실무자가 해야 할 일

1. 도입하고자 하는 문서 유형 정리

2. 보안·인프라·시스템 연동 요건 확인

3. 파일럿(PoC) 테스트 요청

4. 벤더와 KPI 설정 및 도입 일정 논의

한국딥러닝은 다양한 고객사를 위한 AI OCR 솔루션을 제공하고있습니다. 고민하시고 있는 부분이 있다면 무엇이든 편하게 문의 부탁드립니다.

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