AI-OCR

일반 OCR은 텍스트만 추출하지만, AI-OCR은 표의 구조, 그래프의 수치, 문서 내 Key-Value 관계를 의미적으로 이해합니다. 청구서의 항목-금액 매핑, 계약서의 조항 구조도 자동으로 처리합니다.

한국어 특화 학습 모델을 적용하여 95% 이상의 인식률을 달성합니다. 의료, 법률, 금융 분야의 전문 용어도 높은 정확도로 인식합니다.

PDF, JPG, PNG, TIFF, BMP 등 주요 문서 형식을 지원합니다. 스캔 품질이 낮은 문서도 전처리 과정을 거쳐 인식률을 높입니다.

네, 추출된 데이터를 API를 통해 ERP, CRM, 그룹웨어 등 기존 시스템에 자동 입력할 수 있습니다. AI 에이전트와 연계하여 후속 업무 자동화도 가능합니다.

네, 그 경우를 전제로 한 방식입니다. 좌표를 지정해 읽는 ROI 방식은 항목이 조금만 밀려도 엉뚱한 값을 가져옵니다. AI-OCR은 위치가 아니라 키-밸류 관계로 읽기 때문에, 항목이 아래로 밀리거나 두 줄로 접혀도 결과가 같습니다. 실제 공공기관 문서로 검증한 내용을 적용 사례에 공개해 두었습니다.

표의 행·열 구조를 함께 인식하므로 병합 셀이 있어도 원래의 행·열 관계를 유지한 채 추출합니다. 소계 행이 병합된 청구서나 재무 서식에서 특히 차이가 납니다.

추출 항목마다 신뢰도를 함께 산출합니다. 검수 화면에서 신뢰도가 낮은 항목이 먼저 표시되므로, 담당자는 확인이 실제로 필요한 곳에 시간을 씁니다. 전체를 같은 주의력으로 훑는 것과는 소요 시간이 다릅니다.

온프레미스 구성이면 문서도 추출 결과도 내부망을 벗어나지 않습니다. 주민등록번호 등 식별정보는 자동 검지·마스킹을 처리 과정의 일부로 적용할 수 있습니다.

네, 실제 문서 샘플로 정확도를 먼저 측정하는 PoC를 권장합니다. 문서 유형별로 어디까지 자동화되고 어디부터 사람이 봐야 하는지를 숫자로 확인한 뒤 도입 여부를 판단하실 수 있습니다.