스캔·PDF·이미지 문서를 자동으로 처리하는 문서 AI 솔루션: 위슬리

문서 AI란 무엇인가?

문서 속 비정형 정보를 구조화된 데이터로 바꾸는 기술

문서 AI는 단순히 문서에서 글자를 추출하는 것을 넘어, 스캔본이나 이미지 기반 문서에 숨어 있는 비정형 데이터를 자동으로 식별하고, 이를 구조화된 데이터로 변환하는 기술입니다. 계약서, 인보이스, 회의록, 연구보고서 등 다양한 문서 형식에서 필요한 정보를 찾아내고 정리해주는 역할을 하며, 반복적인 수작업을 줄이고 문서 기반 업무의 생산성을 혁신합니다.

OCR + NLP + 컴퓨터 비전이 결합된 지능형 문서 처리 방식

문서 AI는 Optical Character Recognition(OCR), 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 기술이 통합된 복합 지능형 시스템입니다. OCR로는 이미지나 PDF에서 텍스트를 추출하고, NLP는 문장의 의미를 이해하며, 컴퓨터 비전은 문서 내 레이아웃과 시각적 구조를 파악합니다. 이 세 가지 기술의 결합은 문서에 대한 ‘이해’를 가능하게 만들며, 단순 추출을 넘어 지능적인 정보 분류와 문맥 기반 추출이 가능해집니다.

단순 텍스트 추출을 넘어 ‘문서 이해’로 진화

기존의 OCR 시스템은 단어를 단순 인식하는 데 그쳤다면, 현대의 문서 AI는 문장의 역할과 문서의 목적까지 파악해 맥락 중심의 정보 추출을 수행합니다. 예를 들어 계약서에서는 단순히 ‘날짜’나 ‘금액’을 인식하는 것을 넘어서, ‘계약 효력 발생일’, ‘지급 조건’과 같은 의미 단위 정보로 변환하여 데이터화할 수 있습니다.

문서 AI의 핵심 기술 구성

OCR: 스캔·이미지 PDF 텍스트 인식

OCR은 문서 AI의 첫 번째 단계로, 스캔된 문서나 이미지 기반 PDF에서 텍스트를 인식합니다. 고도화된 OCR 기술은 손상된 문서, 다양한 폰트, 비표준 형식에서도 높은 정확도를 유지하며, 한글·영문 등 다국어 지원도 가능합니다.

키-값 추출: 양식 내 필드와 데이터 자동 매핑

문서 내에 존재하는 필드(예: '계약금액', '수신인')와 해당 값(예: '100,000원', '홍길동')을 자동으로 추출해 매핑합니다. 특히 양식 기반 문서에서 활용도가 높으며, 반복 양식을 처리하는 데 유리합니다.

레이아웃 분석: 표, 문단, 제목 등 문서 구조 이해

컴퓨터 비전 기반의 레이아웃 분석은 문서 내 표, 리스트, 제목, 본문 등 시각적 구조를 인식해 각 정보의 위계를 파악합니다. 이를 통해 문단별 정보 분리, 표 내 데이터 정리, 제목 기반 색인 등의 기능이 가능해집니다.

문서 분류: 계약서, 인보이스, 보고서 등 유형별 자동 분류

업로드된 문서가 어떤 유형의 문서인지(예: 계약서, 세금계산서, 회의록 등)를 자동으로 분류하고, 해당 유형에 맞는 추출 로직을 적용합니다. 이로 인해 사전 분류 작업 없이도 문서 처리를 자동화할 수 있습니다.

산업별 활용 사례

법무·준법: 계약서 주요 조항 자동 추출 및 리스크 분석

계약서에서 핵심 조항(예: 계약 기간, 위약금 조건, 종료 조항 등)을 자동 추출하고, 리스크 조항을 식별하여 사전 검토 속도를 높입니다. 법무팀의 계약서 리뷰 시간이 단축되고, 누락 리스크를 줄일 수 있습니다.

금융·보험: 인보이스, 청구서 자동 분류 및 정산 프로세스 연동

다양한 형식의 인보이스 및 청구서를 자동 분류하고, 금액, 납기일 등 핵심 정보를 추출하여 ERP나 회계 시스템과 연동합니다. 수작업 입력 없이 자동으로 정산을 처리할 수 있어 업무 속도가 빨라집니다.

R&D·연구기관: 기술문서 요약 및 메타데이터 자동 태깅

연구보고서, 실험결과 문서 등에서 핵심 내용을 요약하고, 연구자, 실험명, 사용장비 등 메타데이터를 자동 태깅해 아카이빙 효율을 높입니다. 논문 기반 문서 검색이나 보고서 비교 분석에도 활용됩니다.

공공기관: 민원서류, 심사자료 자동 처리 및 기록화

주민 민원, 지원 신청서, 심사자료 등 대량 문서를 자동 분류하고, 주요 필드 값을 정리하여 내부 전산 시스템과 연계합니다. 디지털 기록화와 자동 보관 시스템 구축에 활용됩니다.

위슬리의 문서 AI가 제공하는 기능

스캔본 포함 다양한 문서 포맷(PDF, Word, HWP, 이미지) 자동 인식

위슬리는 PDF뿐 아니라 한글(HWP), Word, 이미지 파일 등 다양한 포맷을 자동 인식하고 처리할 수 있어 실무 적용 범위가 넓습니다. OCR 처리 성능도 높아, 품질이 낮은 스캔본도 안정적으로 인식합니다.

하이라이트 기반 추출 + 출처 추적 기능

추출된 데이터에 대해 문서 내 위치를 하이라이트로 표시해주며, 사용자는 어떤 정보가 어디에서 나왔는지를 직관적으로 확인할 수 있습니다. 이는 문서 기반 Q&A나 리뷰 시 신뢰도를 높여줍니다.

벡터 검색 및 RAG 연계로 의미 기반 질의응답 가능

단순 키워드 검색이 아닌 의미 기반 검색과 질의응답이 가능하며, Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기술과 연계하여 문서 기반 AI 응답 시스템을 구축할 수 있습니다.

설치형 구조로 내부망에서도 안전하게 운영 가능

위슬리는 기업 내부망에 설치하여 외부 전송 없이 완전한 로컬 환경에서 운영할 수 있어 보안이 중요한 기업, 연구소, 공공기관에서 안전하게 활용 가능합니다.

사용자·그룹 단위 권한 설정 및 감사 로그 포함한 거버넌스 강화

접근 권한을 사용자 및 그룹 단위로 세분화하고, 모든 문서 처리 내역에 대해 감사 로그를 남겨 문서 관리의 투명성과 규제 대응력을 동시에 확보합니다.

문서 AI 도입 시 고려해야 할 사항

문서 품질과 레이아웃 복잡도

문서 AI의 성능은 원본 문서의 품질과 구조에 영향을 받습니다. 문서 품질이 낮거나 레이아웃이 복잡한 경우 정확도 향상을 위한 OCR 보정과 사전 설계가 필요합니다.

보안 요건: 외부 전송 없이 내부 처리 가능한 환경인지

문서 내 개인정보, 기밀 정보가 포함될 경우, 외부 전송 없이 내부망에서 처리할 수 있는 시스템인지 확인해야 하며, 설치형 구조가 선택될 수 있습니다.

기존 문서 시스템(RMS, DMS)과의 통합성

기존의 문서 관리 시스템과 얼마나 쉽게 연동 가능한지도 중요한 요소입니다. 메타데이터 연동, 버전 관리, 검색 인덱싱과의 통합이 필요할 수 있습니다.

커스터마이징·모델 학습 여부 및 유지보수 지원체계

문서 유형별 커스터마이징이 가능한지, 특정 기업에 맞는 모델 학습이 지원되는지, 오류 수정과 성능 개선을 위한 유지보수 체계가 있는지 확인해야 합니다.

실무 적용 팁

자주 쓰는 문서 유형별 추출 항목 사전 정의

계약서, 신청서, 회의록 등 자주 사용하는 문서 유형에 따라 어떤 항목을 추출할지 미리 정의하면 초기 정합성을 높이고 유지관리가 용이해집니다.

OCR 오류율 테스트 및 보정 전략 확보

다양한 스캔본이나 폰트, 해상도 조건에서 OCR 정확도를 테스트하고, 보정 방식(후처리 규칙, 사용자 검수 등)을 병행하면 실사용에서 품질을 유지할 수 있습니다.

추출 정보의 후처리 자동화: 요약, 분류, 인덱싱 연계

단순 추출에 그치지 않고, 추출 정보를 요약하거나 자동 분류하여 문서 검색, 업무 시스템 연계 등 후속 작업까지 자동화하면 문서 AI의 효율을 극대화할 수 있습니다.

사용자 피드백 반영한 지속 개선 루프 설계

사용자가 수정한 내용을 학습 데이터로 반영하고, 재학습을 통해 모델 성능을 향상시키는 개선 루프를 설계하면 장기적으로 성능 안정성이 확보됩니다.

결론: 복잡한 문서를 자동화하는 가장 실용적인 방법

업무를 늦추는 문서가 아니라, AI로 흐르게 하세요

복잡한 문서 처리에 시간을 뺏기기보다는, 반복되는 구조를 AI에 맡기고 더 중요한 업무에 집중할 수 있어야 합니다. 문서 AI는 이러한 업무 흐름의 변화를 실현하는 가장 실용적인 도구입니다.

Wissly와 함께 시작하는 보안 중심 문서 AI 혁신

문서의 디지털 전환, 자동화, 보안이 동시에 필요한 지금, 위슬리는 실무에 즉시 적용할 수 있는 설치형 문서 AI 솔루션입니다. 이제는 문서를 ‘쌓아두는’ 것이 아니라, ‘이해하고 흘려보내는’ 시대입니다.