Agentic Document Extraction이 만들어내는 새로운 문서 자동화 패러다임

우리는 왜 아직도 문서에서 헤매고 있을까

기업 시스템은 점점 더 정교해지고 있지만, 이상하게도 문서 처리만큼은 과거에 머물러 있는 경우가 많습니다.

계약서, 재무제표, 보험 청구서, 의료 기록처럼 중요한 정보들은 여전히 PDF나 스캔 이미지 형태로 쌓여 있고, 이를 처리하는 방식 역시 크게 달라지지 않았습니다.

자동화를 도입했다고 해도 상황은 크게 다르지 않습니다.

OCR로 텍스트를 추출하고, 사람이 다시 확인하고, 표가 조금만 복잡해지면 결국 엑셀로 옮겨 적는 작업이 반복됩니다.

결국, “자동화는 되어 있지만, 여전히 사람이 붙어 있어야 하는 구조”에서 크게 벗어나지 못하고 있습니다.

이 문제의 원인은 단순히 기술이 부족해서가 아닙니다.

문서를 잘못된 방식으로 이해하고 있기 때문입니다.

OCR과 기존 AI가 놓치고 있는 것

OCR은 문서를 하나의 이미지로 인식한 뒤, 그 안에서 글자를 추출합니다.

텍스트를 얻는 데에는 효과적이지만, 문서가 본래 가지고 있던 맥락과 구조는 대부분 이 과정에서 사라집니다.

표는 행과 열의 관계를 잃고, 체크박스는 단순한 문자열로 바뀌며, “이 숫자가 왜 중요한지”, “어떤 항목과 연결되어 있는지”와 같은 정보는 남지 않습니다.

최근에는 LLM을 문서 처리에 활용하려는 시도도 늘어나고 있습니다. 하지만 이 접근 방식 역시 한계를 안고 있습니다. 대부분의 LLM은 문서를 텍스트 덩어리로 받아들이기 때문에 레이아웃이나 시각적 구조를 온전히 이해하는 데에는 제약이 있습니다.

그 결과, 표나 폼처럼 구조가 중요한 요소들은 여전히 취약한 영역으로 남아 있습니다. 결국 이 두 접근 방식에는 공통점이 있습니다. 문서를 그저 텍스트로만 바라본다는 점입니다.

문서를 이해하는 방식의 전환: Agentic Document Extraction

Agentic Document Extraction은 바로 이 지점에서 출발합니다.

문서를 더 이상 단순한 텍스트가 아니라, 구조와 의미를 함께 담고 있는 데이터 객체로 바라봅니다.

이 접근법에서 시스템은 “무엇이 적혀 있는지”를 그대로 읽는 데 그치지 않습니다.

문서를 해석하는 과정에서 다음과 같은 질문을 스스로 던집니다.

• 이 문서는 어떤 유형의 문서인가

• 수많은 정보 중 무엇이 중요한가

• 표와 항목들은 어떤 관계를 맺고 있는가

• 추출된 데이터는 어떤 업무에 활용되는가

이러한 판단을 바탕으로 시스템은 데이터를 추출하고, 동시에 검증을 수행합니다.

필요하다면 그 결과를 다음 단계의 액션으로 자연스럽게 연결하도록 설계됩니다.

그래서 이 방식을 Agentic, 즉 스스로 판단하고 움직이는 문서 처리 방식이라고 부릅니다.

문서가 데이터로 바뀌는 순간

Agentic Document Extraction이 기존 방식과 가장 크게 다른 점은 문서 처리 결과물입니다.

그 결과는 더 이상 단순한 텍스트 파일이 아닙니다.

표는 표의 형태를 그대로 유지하고, 폼의 각 필드 역시 의미를 잃지 않은 채 구조화됩니다.

또한 추출된 데이터는 원본 문서 내의 정확한 위치와 다시 연결됩니다.

이렇게 처리된 문서는 더 이상 “읽고 버리는 대상”이 아닙니다.

분석과 자동화에 바로 활용할 수 있는, 신뢰 가능한 데이터 소스로 전환됩니다.

그리고 이 차이는 실제 업무 환경에서 매우 분명하게 드러납니다.

업무 흐름이 달라지는 이유

이 방식이 도입되면, 문서 기반 업무의 흐름 자체가 달라집니다.

변화는 생각보다 초기 단계에서부터 시작됩니다.

우선 문서 분류 과정에서 사람의 개입이 크게 줄어듭니다.

시스템은 레이아웃과 주요 필드를 기준으로 문서 유형을 스스로 판단하고, 이 판단은 사용할수록 점점 더 정교해집니다.

표 처리에서 발생하던 문제 역시 눈에 띄게 줄어듭니다.

복잡한 재무 테이블이나 여러 페이지에 걸친 표도 구조를 유지한 채 추출되기 때문에, 이후 단계에서의 수작업 수정이나 후처리가 거의 필요 없어집니다.

또 하나 중요한 변화는 분석이 시작되는 시점입니다.

과거에는 데이터를 추출한 뒤 다시 가공해야 분석이 가능했다면, 이제는 추출되는 순간부터 바로 요약, 비교, 트렌드 분석으로 이어질 수 있습니다.

컴플라이언스 관점에서의 차이도 분명합니다.

검증이 사후 단계가 아니라 추출 과정에 자연스럽게 포함되면서, 규칙 위반이나 이상치는 초기에 걸러지고 오류가 downstream으로 흘러갈 가능성이 크게 줄어듭니다.

현장에서 나타나는 변화

이러한 변화는 특정 산업에만 국한되지 않습니다. 문서를 많이 다루는 영역일수록, 변화의 효과는 더욱 분명하게 나타납니다.

금융과 보험 분야에서는 대량의 재무 문서와 각종 청구 서류를 이전보다 훨씬 빠르고 정확하게 처리할 수 있게 되었습니다. 헬스케어 영역에서도 환자 접수와 의료 기록 정리가 한결 수월해졌고, 부동산이나 에너지 산업에서는 계약서와 규제 문서 분석이 더 이상 병목으로 작용하지 않습니다.

아래는 산업별로 Agentic Document Extraction이 어떻게 활용되고 있는지를 간단히 정리한 예시입니다.

이 사례들의 공통점은 분명합니다.

문서 처리에 소요되던 시간이 줄어들고, 사람은 더 많은 판단과 의사결정이 필요한 영역에 집중할 수 있게 되었다는 점입니다.

그래서 OCR이나 GPT 기반 접근과 무엇이 다른가

OCR은 여전히 텍스트를 추출하는 단계에 머물러 있습니다.

일반적인 LLM 역시 문서 내용을 이해하거나 요약하는 데에는 유용하지만,

문서의 구조를 온전히 보존한 채 데이터를 추출하고 검증하는 역할까지 맡기에는 한계가 있습니다.

Agentic Document Extraction은 이 두 접근 방식을 단순히 대체하려는 것이 아닙니다.

핵심은 문서 처리 전 과정을 하나의 시스템으로 묶어낸다는 데 있습니다.

문서를 읽고 끝내는 것이 아니라,

이해하고 → 구조화하고 → 업무 흐름으로 연결하는 단계까지를 하나의 파이프라인으로 다룹니다.

이를 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

결국 차이는 명확합니다.

문서를 이해하고, 데이터로 바꾸며, 업무 흐름으로 연결하는 것.

이 세 단계를 하나로 엮는 것이 Agentic Document Extraction의 핵심입니다.

문서 자동화의 다음 단계

문서 자동화의 목표는 더 이상 “사람 손을 조금 덜 타게 하는 것”에 머물러 있지 않습니다.

이제는 문서가 스스로 이해되고, 스스로 검증되며, 자연스럽게 비즈니스 흐름 안으로 편입되는 단계로 나아가고 있습니다.

Agentic Document Extraction은 문서를 비용과 부담의 대상에서 벗어나,

신뢰할 수 있는 운영 자산으로 전환시키는 중요한 전환점에 서 있습니다.