2025년 주요 문서 처리 과제 (및 자동화를 통한 해결 방법)

핵심 요약

• OCR의 한계는 여전히 문서 처리 과제에서 가장 큰 병목입니다. 첨단 엔진이라도 손글씨, 저품질 스캔, 장식체 글꼴에 취약하기 때문에, 고급 파싱 기법이 없으면 최대 36%의 주요 데이터가 누락될 수 있습니다.
• 고정 템플릿의 취약성. 문서 포맷이 조금만 달라져도 자동화가 중단되고, 재작업에 시간이 소모됩니다. Parseur와 같은 AI 파싱 플랫폼은 레이아웃 변화에도 적응하는 하이브리드 솔루션으로 이 문제를 해결합니다.
• 주요 필드 누락 역시 잦은 문제입니다. 라벨 불일치와 위치 기반 파싱 로직은 다양한 문서에서 추출 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다. AI로 콘텐츠 인식을 적용하면 필드 인식률이 크게 개선됩니다.

문서 처리 자동화는 수작업 시간 감축, 정확성 향상 등 실질적 이점을 제공합니다. 그럼에도 불구하고 많은 팀에서 이 자동화가 항상 원활하게 작동하지 않는 현실적 과제에 직면하고 있습니다.

OCR 오류, 템플릿 손상, 연동 실패와 같은 문서 관리 상의 장애물들은 심지어 가장 잘 설계된 자동화에도 문제를 유발할 수 있습니다.

File Center의 분석에 따르면, 2025년 M-Files 보고서에서 66%의 기업이 문서 승인과 검토에서 중대한 어려움을 경험한다고 답했습니다. 이는 종이 기반 작업의 수작업, 복잡한 승인 절차, 협업상의 장벽이 야기하는 워크플로 지연 때문입니다. 즉, 비효율적이거나 손상된 문서 워크플로가 자동화 및 운영 효율성 향상을 가로막는 핵심 장애물로 남아있습니다.

하지만 좋은 소식도 있습니다. 대부분의 과제는 원인을 정확히 알면 충분히 극복할 수 있습니다.

이 글에서는 가장 빈번히 겪는 5가지 문서 처리 과제와 그 원인, 해결책을 다룹니다. 바로 현장에 적용 가능한 전략으로 복잡한 문제들을 빠르게 극복할 수 있습니다.

문서 처리의 기초부터 알고 싶다면, 문서 처리란? 가이드를 확인하세요.

과제 1: 부정확한 OCR 결과

광학 문자 인식(OCR)은 문서 자동화의 핵심입니다. OCR은 스캔 문서를 읽어 구조화된 데이터로 바꿔주지만, 실제 현장에서는 완벽하게 작동하지 않는 경우가 많습니다. OCR이 문서를 잘못 해석하면 연쇄적인 오류, 지연, 추가 수작업이 불가피합니다.

많은 기업이 모든 스캔 문서를 OCR이 문제없이 데이터로 변환해줄 거라 기대하지만, 흐릿함, 기울기, 이질적 폰트, 손글씨 등 변수에 따라 OCR 성능은 크게 저하됩니다. 사람이 읽는 데 무리 없는 문서도, OCR 엔진은 기호 변환, 누락, 잘못된 줄 인식 등 여러 문제를 일으킬 수 있습니다.

문제:

OCR이 부정확한 텍스트, 누락, 비정상적인 포맷을 반환하면서 이후 자동화 전반에 혼란이 발생합니다.

주요 원인:

• 저품질 스캔: 흐림, 저해상도, 기울어짐, 그림자, 노이즈 등이 OCR 정확도를 낮춥니다.
• 희귀하거나 장식된 글꼴: 거의 모든 OCR 솔루션은 표준 글꼴에 최적화되어 있어 특이 서체 인식에 한계가 있습니다.
• 손글씨 및 주석: 손글씨, 스탬프, 주석 등 비정형 데이터가 많은 문서는 대부분의 OCR이 제대로 처리하지 못합니다.

해결 방법:

• 이미지 전처리: 스캔 품질 향상, 해상도 및 명암 조정, 회전 보정 등으로 OCR 품질을 높이세요.
• 고성능 OCR 엔진 선택: Parseur, Tesseract 등 고도화된 엔진 또는 AI 기반 솔루션을 활용하세요.
• 예상 레이아웃 정보 제공: 문서 유형과 구조 정보를 사전 학습시키면 패턴 인식과 오류율이 감소합니다.

최신 OCR 도구도 인쇄 품질이 좋을 때만 약 80~85%의 정확도를 보이며, 손글씨·저화질 문서에서는 64%까지 떨어집니다. 결과의 일관성 부족은 문서 처리 과제의 중요한 원인입니다. Octaria 링크 참고.

때문에, 더 나은 입력(스캔), 강력한 엔진, 이미지 전처리에 투자하면 자동화 실패를 줄이고 수작업 필요성을 최소화할 수 있습니다.

과제 2: 포맷 변경 시 템플릿 손상

문서 구조가 일정하다면 템플릿 파싱은 빠르고 정확합니다. 하지만 실무 문서는 포맷이 자주, 예고 없이 바뀝니다. 공급업체가 컬럼 위치나 라벨을 변경하거나 필드 순서를 바꿔버리면 기존 템플릿은 무용지물로 전락할 수 있습니다.

작은 변화여도 추출 전체가 실패로 이어지고, 결국 자동화를 멈추고 수동 수정에 많은 시간을 쓰게 됩니다.

문제:

잘 작동하던 템플릿이 공급업체의 레이아웃·필드 순서 변경 등으로 어느 날 갑자기 데이터 추출에 실패하는 상황.

주요 원인:

• 고정 템플릿의 위치 의존성: 구조 변화에 극히 취약합니다.
• 수동 규칙의 취약점: 자주 변경되거나 출처가 다양한 문서에는 비효율적입니다.
• 적응력 부재: 규칙 기반 도구 다수는 예외적인 변화나 필드 감지 유연성이 부족합니다.

해결 방법:

• AI/하이브리드 파싱 도입: 콘텐츠와 문맥 기반으로 데이터 위치를 자동 감지하는 도구 활용.
• 유동 필드, 스마트 존 설정: 텍스트 이동이나 간격 변화에도 자동 조정되도록 적용.
• Parseur와 유사 플랫폼: 템플릿과 AI를 조합, 레이아웃 변화에도 자동화가 지속됩니다.

Accenture의 사례에서 연 50만 건 이상 송장을 처리하는 데 있어 첫 시도 성공률이 70%에 불과했으며, 주 원인은 템플릿 호환 미비였습니다.

템플릿 손상은 자동화 신뢰 저하, 반복 작업 증가, 지연 등 추가 비용을 낳기 때문에, 보다 적응력 있는 파싱 전략이 필요합니다.

과제 3: 불완전하거나 일관성 없는 데이터 추출

문서 판독(파싱)이 되었다고 해서 필드 추출까지 항상 성공하는 것은 아닙니다. 다음과 같은 상황에서 오류가 발생합니다.

• 각 문서마다 다른 필드 라벨(예: “Amount Due”, “Total”)
• 동일 정보가 여러 위치에 나타남
• 추출 규칙이 포맷에 과도하게 의존

이로 인해 데이터 누락, 잘못된 분류나 매칭 오류가 생기고, 양식이 다양한 업계(물류, 보험, 금융)는 더욱 취약해집니다.

주요 원인:

• 파싱 대상 미지정: OCR만으로는 데이터 추출 대상식별이 어렵습니다.
• 라벨 불일치: “Client”, “Customer”, “Buyer” 등 다양하게 표기해 혼란 발생.
• 레이아웃 변화: 필드 위치 오탈 등 배치 변화로 데이터가 누락될 수 있습니다.

해결 방법:

• 대체 라벨 수동 매핑: 자주 쓰이는 모든 라벨 변형을 반영하여 인식 범위를 넓히세요.
• AI/키워드 기반 파싱: 위치가 아니라 콘텐츠와 문맥으로 필드를 감지합니다.
• 보조 검증 로직 도입: 신뢰도가 낮은 결과는 알림 및 수동 검토 프로세스를 가동.
• AI 파싱과 예외 처리를 결합하는 플랫폼을 활용하면 업무 재파싱이나 일일이 교정해야 하는 번거로움을 줄일 수 있습니다.

반복적인 수동 교정이 발생한다면, 더 똑똑한 필드 인식과 자동화된 검증 시스템 도입을 검토해야 합니다.

과제 4: 연동 실패 및 데이터 미전달

Google Sheets, CRM, 회계 시스템 등 다양한 플랫폼에 데이터 자동 전송을 의존하는 팀은 연동 실패가 큰 골칫거리가 됩니다. 추출까지 끝내도, 마지막 단계(웹훅, API, 자동화 앱 등)에서 장애가 나면 데이터가 누락되고 추가 재작업이 필요해집니다.

문제:

데이터 추출은 성공했지만, 스프레드시트·DB 등 최종 목적지로 데이터가 제대로 전송되지 않는 문제.

주요 원인:

• 웹훅 URL 오입력, 페이로드 부적합
• Zapier, Make 등 자동화 앱 에러 및 누락
• API 제한, 포맷 오류, 인증 토큰 만료
• 웹훅 응답 타임아웃 및 오류

해결 방법:

• 실제 샘플 문서로 전체 연동 테스트를 반복해 데이터가 정확히 매핑·전달되는지 검증합니다.
• Parseur처럼 재전송 및 상태 추적 기능을 제공하는 솔루션으로 누락을 최소화하세요.
• 웹훅 상태 모니터링, 자동 알림 등 예외 감지 및 대응 백업 시스템이 필요합니다.

IRJMets 분석에 따르면, 헬스케어·금융·제조 등 주요 산업 자동화의 41.7%가 포맷 불일치 및 데이터 변환 오류로 연동에 실패했습니다.

연동 실패는 데이터 흐름 단절로, 팀의 추가 점검과 업무 반복, 자동화 신뢰 저하로 연결됩니다.

과제 5: 보안 및 규정 준수

의료, 금융, 물류 등 규제가 엄격한 업종에서는 데이터 관리, 저장, 처리에 대한 통제와 컴플라이언스 준수가 핵심입니다. GDPR, HIPAA, SOC 2 같은 기준을 충족하지 못하는 자동화 도구는 법적·신뢰상 위험요소가 됩니다.

PII·건강·재무 정보 등 중요 문서를 부실하게 처리할 경우, 법적 리스크뿐 아니라 평판에도 심각한 타격을 입을 수 있습니다. 효과적인 문서 자동화에는 높은 보안과 규정 준수 이슈가 반드시 뒷받침되어야 합니다.

문제:

민감한 문서 데이터의 프라이버시, 저장 위치, 법규 준수 불확실성 등으로 자동화 도입에 대한 우려가 큽니다.

주요 원인:

• 데이터 저장 위치·암호화 상태 불명확
• 벤더의 인증·보안체계 투명성 부족
• GDPR, HIPAA, CCPA 등 데이터 처리 법규

해결 방법:

• SOC 2, ISO 27001, HIPAA 등 공식 인증을 갖춘 안전한 클라우드 기반 문서 처리 플랫폼을 사용해야 합니다.
• 데이터 전송 및 저장 시 강력한 암호화 및 세분화된 접근 제어 필요.
• EU 또는 US 전용 호스팅 등, 지역별 데이터 주권 요구 충족
• Parseur 같이 99.99% 가동률과 재전송·보안 정책을 제공하는 솔루션 선택이 중요합니다.

2024년 IBM ‘데이터 유출 비용 보고서’에 따르면, 글로벌 평균 데이터 유출 피해액은 488만 달러로, 전년 대비 10% 증가했습니다. 이는 허술한 데이터 보호가 막대한 재정적 리스크로 이어질 수 있음을 보여줍니다.

과제 6: 변화 저항

기술이 아무리 좋아도, 실제 정착은 결국 ‘사람’의 영역입니다. 팀이 새로운 시스템을 신뢰하지 않거나 이해하지 못한다면 이전 방식에 머무를 확률이 높습니다. 변화 저항은 자연스러운 현상이므로, 효과적 관리가 필수입니다.

문제:

자동화 문서 처리 시스템을 도입해도, 직원들은 여전히 수동 복사·붙여넣기나 일일이 이메일 전달 등 비효율적 프로세스를 고수하는 경우가 많습니다.

주요 원인:

• 직원 참여 부족: 도입과정에 직원 의견 반영 미흡
• 고용불안: 자동화가 일자리를 대체할 것이라는 오해
• 교육 부족: 도구 사용법 및 기존 방식 대비 장점에 대한 안내 부족
• 과거 경험: 신뢰할 수 없는 도구 사용 경험 이후의 피로감

해결 방법:

• 도입 초기에 팀원 적극 참여를 유도해 아이디어와 피드백을 반영하세요.
• 맞춤형 교육·시연 제공으로 변화 부담을 최소화하세요.
• 자동화를 ‘조력자’로 인식시켜 반복 업무 대신 고부가가치 활동에 집중하도록 유도합니다.
• 단계별 성공 사례 공유: 자동화의 긍정적 효과(시간 절감, 오류 감소 등)를 사례로 축하하며 동기를 부여하세요.
• 탁월한 UX의 도입도구 선택: 쉬운 인터페이스, 명확한 안내, 신속한 지원이 저항을 줄입니다.

정착에는 시간이 걸릴 수 있지만, 체감되는 효익을 전달하고 동기부여를 지속하면 조직은 자연스럽게 변화에 적응하게 됩니다.

문서 처리 과제 극복의 시작은 올바른 기초에서

문서 처리 자동화를 통해 빠른 운영, 낮은 오류율, 뛰어난 확장성을 기대할 수 있습니다. 하지만 문서 처리 과제를 사전에 인지하고, OCR, 템플릿, 연동, 규정 등에서 발생하는 문제를 효과적으로 해결해야 실질적 이점을 최대한 얻을 수 있습니다.

대부분의 난관은 ‘기술 장벽’이 아니라, 잘못된 인식과 준비 부족에서 비롯됩니다.

Parseur 같은 솔루션은 AI 기반 파싱, 유연한 템플릿, 자동 연동, 엔터프라이즈 보안을 통합 제공하여 이러한 주요 문서 처리 과제들을 손쉽게 극복할 수 있도록 지원합니다. 송장, 계약서, 물류 등 어떤 문서도 별도의 코드 작성이나 복잡한 운영 없이 명확하고 체계적으로 관리하세요.

자주 묻는 질문

문서 처리에 대해 가장 자주 묻는 질문입니다.

왜 내 OCR이 계속 실패할까요?

OCR이 실패하는 주된 이유는 스캔 품질이 낮거나, 특이한 글꼴, 손글씨가 포함되어 있기 때문입니다. 저해상도 이미지, 그림자, 기울어진 문서는 광학 문자 인식(OCR) 엔진을 혼란스럽게 할 수 있습니다. 결과를 개선하려면 보다 선명한 스캔을 사용하고, 이미지 전처리를 하며, AI 기반 개선 기능이 포함된 고급 OCR 도구를 선택하세요.

데이터 추출이 부정확한 원인은 무엇인가요?

추출이 부정확한 경우는 템플릿이 정확한 포맷에 과도하게 의존할 때 발생합니다. 필드 라벨이 약간만 이동하거나 바뀌어도 도구가 해당 필드를 놓칠 수 있습니다. 다양한 유형의 문서를 여러 출처에서 처리할 때도 추출에 실패할 수 있습니다. 컨텍스트 인식 파싱과 스마트 존 사용으로 이러한 문제를 완화할 수 있습니다.

손상된 문서 템플릿을 어떻게 고치나요?

우선 문서 레이아웃이 변경되었는지 확인하세요. 변경된 것이 맞다면 템플릿을 업데이트하거나, AI를 활용하여 필드를 컨텍스트 기반으로 식별하는 하이브리드 방식을 적용하세요. Parseur와 같은 도구는 템플릿과 기계 학습을 결합한 적응형 파싱을 제공해, 경미한 레이아웃 변경에도 더 유연하게 대처할 수 있습니다.

자동화 도구가 보안 및 규정을 준수하나요?

예, 하지만 모든 도구가 동일한 수준으로 구축된 것은 아닙니다. 보안을 갖춘 클라우드 인프라, 암호화, 지역별 데이터 호스팅을 제공하는 플랫폼을 선택하세요. SOC 2, ISO와 같은 인증은 GDPR, HIPAA 등 주요 표준 준수를 보장합니다. Parseur는 99.99% 가동률과 접근 제어를 통해 안전한 자동화를 지원합니다.

마지막 업데이트 2025년 8월 28일