에이전틱 문서 추출이란 무엇일까요? (2026년 가이드)

에이전틱 문서 추출은 최소한의 인력 개입으로 문서에서 데이터를 자동으로 식별, 해석, 구조화하는 프로세스입니다. 이를 통해 조직은 비정형 파일을 실행 가능한 인사이트로 효율적으로 전환할 수 있습니다.

주요 내용:

• 에이전틱 문서 추출은 추론, 시각적 이해, 도구 사용을 통해 복잡한 문서를 구조화된 데이터로 변환합니다.
• 단점: 기존 파싱 방식보다 속도가 느리고 더 많은 리소스를 사용할 수 있습니다.
• Parseur는 적응력이 뛰어나고 사용자 친화적인 추출 기능으로 이러한 원칙을 적용하여 규정 준수를 지원하고 국가 간 리스크를 줄입니다.

에이전틱 문서 추출이란 무엇일까요?

에이전틱 문서 추출은 자율 AI 에이전트가 인력 개입을 최소화하여 문서에서 데이터를 추출하기 위해 다단계 워크플로우를 계획, 해석, 실행하는 지능형 문서 처리(IDP)의 고급 형태입니다. 단순히 텍스트를 읽는 것을 넘어, 이러한 시스템은 문맥을 이해하고 새로운 서식에 적응하며 처리하는 문서의 패턴을 학습하여 시간이 지남에 따라 성능이 개선됩니다.

실질적으로 에이전틱 추출기는 PDF에서 텍스트를 추출할 뿐만 아니라 표, 차트, 양식 필드를 인식하고, 요소 간의 관계(예: 송장 번호와 총액 연결)를 파악하며, 내부 검증 또는 외부 데이터 소스를 통해 추출된 정보를 검증하고 보강할 수 있습니다.

문서 추출에 대한 에이전틱 접근 방식 이해하기

에이전틱 문서 추출은 시스템이 AI 기반 추론 및 의사 결정을 사용하여 이메일, PDF, 송장, 양식과 같은 비정형 또는 반정형 문서에서 최소한의 인력 지시로 정보를 해석, 추출, 구조화하는 자동화된 데이터 수집의 한 형태입니다. 주로 템플릿이나 고정된 규칙에 의존하는 기존 추출 도구와 달리, 에이전틱 추출은 기계 학습, 자연어 이해, 반복적 추론 루프를 사용하여 서식 변화에 적응합니다. 현재 자동화 및 AI 트렌드의 맥락에서 볼 때, 이는 소프트웨어가 단순히 데이터를 가져오는 것을 넘어 문맥을 평가하고, 모호성을 해결하며, 지능형 문서 처리 파이프라인 내에서 지속적으로 성능을 개선하는 자율적인 워크플로우로의 전환을 의미합니다.

기존의 문서 추출 도구는 정적 규칙이나 고정된 템플릿에 의존하므로,(https://kyta.fpt.com/en/blogs/ai-powered-data-extraction-a-game-changer-for-intelligent-document-management?utm_) 예상치 못한 서식이나 미묘한 내용에 대응하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 반면, 에이전틱 시스템은 자율적이고 적응력이 뛰어납니다. 문서에 대해 능동적으로 추론하고, 구조적 변화에 대응하며, 데이터를 추출하고 구성하는 방법을 스스로 결정합니다. 즉, 단순히 스크립트를 따르는 것이 아니라 프로세스 자체를 능동적으로 사고합니다. 이러한 변화는 학습하고, 적응하며 최소한의 인력 개입으로 작동하는 시스템을 지향하는 AI의 광범위한 트렌드를 반영합니다.

에이전틱 문서 추출의 주요 이점

• 효율성 증대: 다양한 문서에서 데이터 추출을 자동화하여 수동 입력을 줄이고 팀이 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 지원합니다.
• 정확성 향상: 적응형 AI 추론은 일관성 없는 서식, 오타 또는 누락된 필드로 인한 오류를 줄입니다.
• 확장성: 추가 인력 없이 대량의 문서를 처리하여 원활한 성장을 지원합니다.
• 더 빠른 의사 결정: 구조화되고 실행 가능한 데이터가 실시간으로 제공되어 더 빠른 통찰력과 대응을 가능하게 합니다.
• 비용 최적화: 수작업 및 오류로 인한 재작업을 줄여 운영 비용을 최소화합니다.
• 규정 준수 강화: 추적 및 감사가 가능한 데이터 추출 프로세스를 유지하여 규제가 엄격한 산업에 필수적입니다.

비즈니스 영향:

에이전틱 문서 추출은 문서 중심의 워크플로우를 지능적이고 자율적인 파이프라인으로 전환합니다. 조직은 더 빠른 처리, 낮은 비용, 감소된 리스크를 경험하면서 비정형 파일에 묻혀 있을 수 있는 데이터로부터 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 기술은 정적인 문서를 전략적 자산으로 탈바꿈시킵니다.

진화: OCR에서 에이전트까지

문서 처리는 긴 발전을 거듭해 왔습니다. 단순한 텍스트 인식에서 AI 기반 추론에 이르기까지, 각 세대의 기술은 더 높은 수준의 지능, 적응성, 자율성을 더해왔습니다. 이러한 진화 과정을 이해하면 에이전틱 추출이 기업의 비정형 데이터 처리 방식을 어떻게 혁신할 것인지 파악하는 데 도움이 됩니다.

1세대: 전통적인 OCR – 리더(Reader)

광학 문자 인식(OCR)은 이미지를 텍스트로 변환합니다. 문서를 위에서 아래로, 왼쪽에서 오른쪽으로 한 줄씩 읽지만, 읽는 내용의 의미를 이해하지는 못합니다. 예를 들어, "총액: $500"은 단지 문자열일 뿐, 그것이 가격을 나타낸다는 것을 알지 못합니다.

2세대: 템플릿 및 LLM 파싱 – 추출기(Extractor)

템플릿 기반 시스템과 초기 AI 파싱 도구는 구조를 추가했습니다. 예측 가능한 레이아웃에서 특정 필드를 추출하거나 언어 모델을 사용하여 특정 패턴을 인식할 수 있었습니다. 그러나 예상치 못한 서식이나 특이한 데이터 포인트에 어려움을 겪어 지속적인 수동 조정이 필요했습니다.

3세대: 에이전틱 추출 – 사상가(Thinker)

에이전틱 AI는 추출을 넘어 추론합니다. 시각적 기반(Visual Grounding)과 같은 기술을 사용하여 문서의 레이아웃과 문맥을 해석합니다. 계산기나 외부 데이터베이스와 같은 도구를 적용하여 정보를 확인하고 오류를 자체적으로 수정할 수도 있습니다. 단순히 읽는 대신 계획하고, 평가하고, 적응하여 문서를 지능적이고 실행 가능한 데이터 소스로 변환합니다.

주요 차이점: 전통적인 문서 추출 vs 에이전틱 문서 추출

이 비교는 에이전틱 추출이 고정된 규칙과 OCR의 제한된 텍스트 수집을 넘어, 정적인 스크립트가 아닌 인간 분석가처럼 행동하는 지능적이고 적응력 있는 추출로 어떻게 발전했는지를 보여줍니다.

차이점을 명확히 하는 예시

전통적인 OCR / 템플릿 기반:

• 시스템이 송장 묶음을 스캔하고 미리 정의된 템플릿을 사용하여 공급업체 이름과 총액을 추출합니다.
• 송장 레이아웃이 변경되면, 시스템이 서식 차이를 추론하지 못하기 때문에 추출이 실패하거나 수동 재구성이 필요합니다.

에이전틱 문서 추출:

• AI 에이전트는 동일한 송장을 처리하면서 다양한 레이아웃에서도 송장 번호, 품목표, 총액을 인식하고, 심지어 총액과 품목 합계 간의 불일치를 발견하여 표시하기도 합니다.
• 시스템은 즉시 적응하여 고정된 위치가 아닌 문맥에 따라 주요 필드의 위치를 추론하고, 새로운 유형의 문서를 접할 때마다 학습하여 향후 정확도를 개선합니다.

2026년에 '에이전틱'이 중요한 이유

에이전틱이라는 용어는 자율성, 목표 지향성, 학습 능력을 강조합니다. 지시에 반응하는 고전적인 규칙 기반 또는 OCR 시스템과 달리 에이전틱 시스템은 다음과 같습니다:

• 다단계 추출 워크플로우를 계획하여 능동적으로 행동합니다.
• 인력의 조정 없이 서식, 언어, 구조의 변화에 동적으로 적응합니다.
• 더 많은 문서를 처리함에 따라 정확성과 효율성을 지속적으로 개선합니다.

이러한 진화는 2026년 이후 비즈니스 문서의 양, 복잡성, 다양성을 처리하는 데 필수적인, 최소한의 감독으로 작동할 수 있는 자율적이고 적응력 있는 시스템을 지향하는 광범위한 AI 트렌드를 반영합니다.

에이전틱 문서 추출의 3가지 핵심 구성 요소

1. 시각적 기반(Visual Grounding) – '눈'

ChatGPT와 같은 기존 LLM이 실수를 하거나 "환각"을 일으킬 수 있는 주요 이유 중 하나는 문서의 시각적 구조가 아닌 텍스트만 처리하기 때문입니다. 에이전틱 모델은 대형 비전 모델(LVM)을 사용하여 문서를 시각적으로 검사함으로써 이 한계를 극복합니다.

• 확인란, 서명, 강조 표시된 필드와 같은 요소를 실제 픽셀을 분석하여 해석합니다.
• 추출된 각 데이터 조각은 **문서의 정확한 위치(경계 상자)**에 다시 연결될 수 있으므로, 소스 PDF에서 직접 클릭하여 추적할 수 있습니다.

시각적 기반은 AI가 텍스트가 말하는 내용을 이해할 뿐만 아니라 어디에 어떻게 나타나는지도 이해하도록 보장하여 텍스트 전용 추출이 달성할 수 없는 문맥과 정확성을 제공합니다.

2. 추론 루프(Reasoning Loop) – '뇌'

에이전틱 문서 추출은 단순히 텍스트를 추출하는 것이 아니라, 종종 사고의 사슬(Chain-of-Thought, CoT)이라고 불리는 단계별 논리 프로세스를 사용하여 문서의 내용을 사고합니다. 송장 날짜와 같은 주요 값이 어디에 있을지 추측하는 대신, 에이전트는 의도적인 추론의 연쇄를 따릅니다:

• 목표 식별: "송장 날짜를 찾아야 합니다."
• 문맥 평가: "상단 근처에 날짜가 있지만, 배송 날짜처럼 보입니다. 대신 청구 섹션을 확인하겠습니다."
• 확인 및 최종 결정: "찾았습니다. 이제 기록하기 전에 서식을 확인하겠습니다."

이러한 구조화된 접근 방식은 기존 모델이 종종 저지르는 오류를 줄이고, 에이전트가 무엇을 추출했는지 뿐만 아니라 결정에 어떻게 도달했는지를 보여주는 추적 가능하고, 상황 인식적이며, 목표 지향적인 추출을 제공합니다.

3. 도구 사용(Tool Use) – '손'

에이전틱 문서 추출의 가장 큰 차별점은 워크플로우를 완료하기 위해 외부 도구와 상호 작용할 수 있는 능력입니다. 기존 추출은 텍스트를 읽고 구문 분석만 할 수 있지만, 에이전틱 시스템은 계산, 검증, 조회를 자율적으로 수행할 수 있습니다.

• 계산기 도구: 송장의 품목 합계가 총액과 일치하지 않으면, 에이전트가 각 항목을 더해 불일치를 자동으로 표시할 수 있습니다.
• 검색 도구: 에이전트는 공개 등록부를 확인하여 공급업체의 세금 ID를 검증함으로써 인력 개입 없이 데이터 정확성을 보장할 수 있습니다.
• 데이터베이스 통합: 에이전트는 추출된 정보를 내부 ERP, CRM 또는 규정 준수 데이터베이스와 교차 참조하여 실시간으로 기록을 검증할 수 있습니다.

이러한 추론과 도구 사용의 조합을 통해 에이전틱 추출은 각 문서를 처리하면서 적응하고, 검증하고, 수정하는 인간 분석가처럼 작동할 수 있습니다.

실제 사용 사례

에이전틱 문서 추출은 시간을 절약하고, 오류를 줄이며, 규정 준수를 개선하기 위해 여러 산업에 적용되고 있습니다. 다음은 정량화할 수 있는 결과를 가진 세 가지 사례 연구입니다.

1. 금융 – 자동화된 송장 처리 한 지역 금융 회사는 매월 50,000건 이상의 송장을 수동으로 처리하며 2,000시간 이상을 소모했고, 오류율 또한 높았습니다. 에이전틱 추출 시스템을 도입함으로써 다음과 같은 성과를 거두었습니다.

• 최대 73%의 시간 절약
• 최대 81% 저렴한 비용 효율성
• Parseur의 AI 기반 추출 규칙으로 데이터를 표준화하고 검증하여 오류율을 거의 0에 가깝게 줄였습니다.

2. 헬스케어 – 간소화된 환자 데이터 캡처

여러 시설을 갖춘 한 헬스케어 기관은 환자 접수 양식, 검사 보고서, 보험 서류의 데이터 입력을 자동화하기 위해 에이전틱 추출을 도입했습니다. 이를 통해 행정 업무 전반에 걸쳐 수동 입력 의존도를 크게 줄였습니다.

• 수동 데이터 입력 65% 감소
• 데이터 입력 속도 및 정확도 향상
• 관리 업무량이 크게 줄었습니다. 이를 통해 직원들은 환자 치료에 더 많은 시간을 할애할 수 있었고 규제 요구 사항 준수가 개선되었습니다.

3. 물류 – 더 빠른 선적 서류 작업

선하증권, 세관 서류, 배송 명세서 등 다양한 문서를 다루는 한 글로벌 물류 제공업체는 일관되지 않은 문서 서식으로 인한 업무 지연을 겪고 있었습니다. 에이전틱 문서 추출을 도입한 후, 이 회사는 문서 레이아웃이 변경되어도 선적 서류 전반의 데이터 수집을 표준화할 수 있었습니다.

• 선적 서류 처리 시간 대폭 단축
• 재고 관리 정확도 향상
• 공급망 가시성 증대. 시스템은 복잡하고 가변적인 문서를 자동으로 해석하여 수동 확인에 대한 의존도를 줄였습니다.

산업별 적용 분야

에이전틱 추출은 모든 부문에서 복잡하고 비정형적인 문서를 실행 가능하고 정확한 데이터로 전환하는 자율적이고, 상황 인식적이며, 학습 기반의 워크플로우를 가능하게 합니다.

에이전틱 AI의 과제

1. 지연 시간 문제: '기존 파싱보다 느린 속도'

에이전틱 AI 시스템은 단순히 데이터를 추출하는 것이 아니라, 프로세스의 각 단계를 추론하고, 계획하고, 검증합니다. 이는 정확성과 적응성을 높이는 반면, 각 작업을 완료하는 데 더 많은 시간이 걸린다는 의미이기도 합니다.

• 표준 파싱: 일반적으로 페이지당 약 1–2초가 소요됩니다.
• 에이전틱 추출: 문서의 복잡성에 따라 페이지당 8초에서 40초 이상이 걸릴 수 있습니다.

매월 소수의 문서만 처리하는 기업의 경우, 이 추가 시간을 체감하기 어려울 수 있습니다. 하지만 매일 수천 건의 송장이나 배송 노트를 처리하는 것과 같은 대용량 워크플로우의 경우, 이러한 지연 시간은 금세 병목 현상으로 이어질 수 있습니다. 즉, 에이전트가 똑똑할수록 "생각"하는 데 더 오랜 시간이 필요한 것입니다. 조직은 운영에 에이전틱 추출을 배포하는 방법과 시점을 결정할 때 지능과 속도 사이에서 균형을 찾아야 합니다.

2. '추론'의 비용

에이전틱 AI의 추론 루프의 모든 단계는 GPU 토큰을 소비합니다. 복잡한 문서의 경우, 에이전트는 단 한 페이지를 처리하기 위해 모델에 5~6번 쿼리할 수 있습니다.

이러한 반복적인 추론은 에이전틱 워크플로우를 기존의 결정론적 추출 방법보다 훨씬 더 비싸게 만들며, 종종 페이지당 10배에서 50배 더 높은 비용이 발생합니다.

에이전틱 추출의 정확성, 상황 인식, 적응성은 가치가 있지만, 조직은 특히 대용량 문서 처리 시나리오에서 이러한 이점을 더 높은 운영 비용과 비교하여 신중하게 평가해야 합니다.

Parseur: 문서 추출 분야에서 에이전틱 AI로의 전환을 선도하다

문서량이 증가하고 워크플로우가 더 복잡해짐에 따라, 기업은 텍스트를 추출하는 것 이상의 도구가 필요합니다. 즉, 자율적으로 생각하고, 적응하며, 개선할 수 있는 시스템이 필요합니다.

자동화가 계속 발전함에 따라, 조직들은 정확하고 유연하며 사용하기 쉬운 문서 처리 도구를 찾고 있습니다. 완전 자율적인 에이전틱 AI 시스템의 개념은 아직 초기 단계이지만, Parseur는 이러한 변화의 최전선에서 핵심 에이전틱 원칙을 플랫폼에 통합하여 모든 규모의 기업이 지능형 문서 추출을 쉽고 실용적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.

Parseur가 에이전틱 AI 원칙을 구현하는 방법

Parseur는 자동화, 학습, 지능적인 오류 처리를 결합하여 문서 처리를 간소화함으로써 에이전틱 AI 개념을 실용적으로 구현합니다. 적응성, 상황 인식, 능동적인 문제 해결을 통합함으로써, 이 플랫폼은 AI가 수동 개입을 최소화하면서 워크플로우를 어떻게 향상시킬 수 있는지를 보여줍니다.

1. 적응형 자동화

Parseur는 고급 기계 학습을 사용하여 이메일, PDF, 스프레드시트, 이미지와 같은 다양한 문서 유형에서 데이터를 지능적으로 추출합니다. 엄격한 템플릿 기반 도구와는 달리, Parseur의 포인트 앤 클릭 인터페이스는 AI 기반 파싱과 결합되어 문서 레이아웃과 구조가 변경되더라도 사용자가 추출 워크플로우를 자동화할 수 있도록 합니다. 이러한 적응성은 에이전틱 시스템의 핵심 원칙입니다: 최소한의 인력 개입으로 효과적이고 자율적으로 작동하는 능력입니다.

2. 상황 인식 및 자가 학습 기능

Parseur는 완전한 자율성을 주장하지는 않지만, 직관적인 피드백 메커니즘을 통해 최종 사용자가 AI 모델을 신속하게 미세 조정할 수 있습니다. 새로운 문서 서식이 구문 분석될 때마다 플랫폼은 수정을 통해 학습하고 적응하여 시간이 지남에 따라 추출 정확도를 향상시킵니다. 이러한 자가 최적화 기능은 에이전틱 AI의 핵심적인 측면을 구현한 것으로, 조직이 지속적인 수동 조정이나 재구성 없이 자동화를 효율적으로 확장할 수 있도록 합니다.

3. 사전 예방적 오류 처리 및 통합

Parseur의 실시간 데이터 검증과 Google Sheets, Zapier, Power Automate 등을 포함한 광범위한 통합 생태계는 예외 및 후속 워크플로우를 능동적으로 관리할 수 있게 합니다. 플랫폼은 이상이 감지될 때마다 경고를 트리거하거나 데이터를 재라우팅하여 운영 병목 현상을 줄일 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 자율적인 문제 해결이라는 에이전틱 AI 원칙과 일치하며, 조직이 최소한의 인력 개입으로 복잡한 워크플로우를 처리할 수 있도록 합니다.

워크플로우를 과도하게 설계하지 마세요

에이전틱 문서 추출은 상황 인식 추론, 적응형 학습, 능동적인 문제 해결과 같은 강력한 기능을 제공하지만, 그 진정한 가치는 기술 자체의 복잡성이 아니라, 실제 비즈니스 문제를 효율적으로 해결하는 데 있습니다.

조직은 가장 큰 영향을 미치는 워크플로우에 집중하고, 정확성, 속도, 비용의 균형을 맞추며, 가장 큰 효과를 볼 수 있는 에이전틱 시스템을 도입해야 합니다. 그렇게 함으로써 기업은 프로세스를 확장 가능하고, 규정을 준수하며, 실용적으로 유지하면서 문서에서 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

에이전틱 문서 추출이 널리 채택됨에 따라, 많은 조직이 그 작동 방식, 보안 수준, 실제 워크플로우 구현에 필요한 사항에 대해 궁금해합니다. 이 섹션에서는 가장 자주 제기되는 질문들을 다루며, 문서 처리에서 에이전틱 AI의 기능, 이점, 실무적 고려 사항에 대한 이해를 돕습니다.

AI에서 "에이전틱(agentic)"은 무엇을 의미하나요?

에이전틱 AI는 자율적이고 능동적이며 과업에 대해 추론할 수 있는 시스템을 의미합니다. 정적 규칙을 따르는 기존 모델과 달리, 에이전틱 시스템은 데이터를 처리하면서 계획하고, 적응하며, 자체적으로 수정할 수 있습니다.

에이전틱 문서 추출은 안전한가요?

네. 보안 수준은 플랫폼에 따라 다르지만, 선도적인 에이전틱 솔루션은 통제된 환경에서 데이터를 처리하고 접근 제어를 통합하며, GDPR과 같은 데이터 보호 규정을 준수합니다. 또한 많은 솔루션이 국가 간 데이터 이전 리스크를 최소화하기 위해 온프레미스 또는 EU 호스팅 처리를 지원합니다.

Parseur는 에이전틱 문서 추출 도구인가요?

Parseur는 완전 자율적인 에이전틱 시스템은 아니지만, 적응형 파싱, 상황 인식, 자동 검증과 같은 핵심 에이전틱 원칙을 적용하고 있습니다. 이를 통해 팀은 수작업을 줄이면서 변화하는 문서 서식을 처리할 수 있으며, 실용적이고 사용하기 쉬운 플랫폼에서 에이전틱 AI의 많은 이점을 누릴 수 있습니다.

에이전틱 문서 추출은 언제 사용해야 하나요?

에이전틱 문서 추출은 단순 속도보다 정확성과 적응성이 더 중요한 복잡하거나, 가변적이거나, 중요도가 높은 문서를 다루는 워크플로우에 가장 적합합니다. 특히 문서 서식이 자주 변경되거나 수동 검토 비용이 많이 들거나, 추출 중에 문맥 파악 및 검증이 필요한 경우에 유용합니다.

마지막 업데이트 2026년 1월 28일