데이터와 기술이 만나는 시대, 인텔리전트 문서 처리(IDP)에 오신 것을 환영합니다. AI, 머신러닝, 자연어 처리 등 첨단 데이터 과학 도구들이 결합하여 데이터 처리를 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이는 단순한 데이터 처리 그 이상으로, 조직의 정보 활용 방식을 근본적으로 디지털화하는 과정입니다.
ThinkAutomation의 보고서에 따르면, 디지털 자동화 시장은 현재 67억 6천만 달러의 규모를 가지고 있으며 2023년에는 126억 1천만 달러까지 성장할 것으로 예상됩니다.
이 글에서는 인텔리전트 문서 처리(IDP)의 개념과 작동 방식, 그리고 기업이 이를 통해 업무를 어떻게 발전시킬 수 있는지 단계적으로 안내하겠습니다.
인텔리전트 문서 처리란 무엇인가?
간단히 말하면, IDP(인텔리전트 문서 자동화, Intelligent Document Automation)의 핵심 목표는 기술을 활용하여 수작업을 최소화하는 것입니다. IDP는 다양한 소스와 포맷의 데이터를 자동으로 추출하고, 문서 작성 및 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 도와줍니다.
Wikipedia에서는 문서 처리 자동화를 "전자 문서 생성을 지원하는 시스템과 워크플로우의 설계"로 설명합니다.
"다양한 유형의 문서에서 필요한 데이터를 자동으로 수집하고, 그 합법성을 승인하며, 추출된 데이터를 활용하여 부가 가치를 창출" - AI Multiple, 2020년 5월
Fact.MR의 최근 연구에 따르면, 전 세계 비즈니스 워크플로 자동화 시장은 지속적으로 성장하고 있으며, 2026년까지 기술 기반 솔루션의 매출이 21억 달러를 넘을 것으로 예측됩니다.
2026년 말까지 비즈니스 워크플로 자동화의 글로벌 시장은 52억 4,720만 달러의 매출이 기대됩니다.
- Fact.MR
북미가 예측 기간 동안 글로벌 비즈니스 워크플로 자동화 시장을 이끌 것으로 전망됩니다. 인텔리전트 문서 처리는 혁신적인 데이터 추출 솔루션으로 주목을 받고 있습니다.
인텔리전트 문서 처리는 어떻게 작동하는가?
데이터 추출은 비정형 데이터를 구조화된 정보로 변환하는 과정으로, 인텔리전트 문서 처리의 핵심 단계입니다. Forbes 2019년 보고서에 따르면, 기업의 95%가 정기적으로 비정형 데이터를 다루고 있다고 합니다.
주요 문서 유형은 다음과 같습니다:
- 비정형 데이터: 컴퓨터가 읽을 수 없고 고정된 구조가 없는 데이터(예: 책, 저널, 의료 기록, 텍스트 파일 등)
- 반정형 데이터: 완전히 구조화되지 않았지만 일정 정보가 포함된 데이터(예: 디지털 사진, 날짜가 있는 이미지파일, 인보이스 등)
- 정형 데이터: 명확하게 정의된 데이터 모델에 맞게 정리된 정보
정형 데이터와 비정형 데이터 비교에 대해 더 알아보세요.
문서 처리 자동화의 7단계
수작업 문서 처리는 오류가 잦고 많은 시간이 소요됩니다. 자동화 솔루션을 도입하면 기업은 수 초 내에 대량 문서를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 아래는 완전히 자동화된 문서 처리 워크플로우의 7단계입니다:
단계 1: 데이터 수집(Data ingestion)
이 단계에서는 이메일, PDF, MS Excel 등 다양한 소스에서 데이터를 수집해 하나의 중앙 목적지로 옮깁니다. 수집된 데이터는 분석과 저장을 위해 준비됩니다.
단계 2: 데이터 캡처
문서에서 정보를 추출해 디지털 형태로 변환하는 과정입니다. 데이터 캡처는 OCR(광학 문자 인식), 머신러닝, 딥러닝 기술을 활용하여 영수증, 이미지, 책 등 다양한 문서에서 데이터를 추출합니다.
단계 3: 데이터 분류
추출된 데이터를 문서 유형, 민감도 등 기준에 따라 분류합니다. 예를 들어, Parseur와 같은 이메일 파싱 도구는 부동산, 음식 주문, 구글 알림 등 다양한 사례에 맞춘 템플릿을 제공합니다.
단계 4: 데이터 추출
문서에서 필요한 핵심 정보를 식별하고 추출하는 단계입니다. 예로 구매 주문에서 고객 정보, 주문 번호, 금액, 수량 등을 추출할 수 있습니다.
데이터 추출이란 무엇인가에 대해 더 알아보세요.
단계 5: 데이터 검증
이 단계에서는 추출된 데이터의 정확성과 일관성을 검토합니다. 자동화된 검증 규칙을 통해 잘못되거나 누락된 정보를 최소화합니다.
단계 6: 데이터 변환
확인된 데이터는 손쉽게 활용할 수 있도록 구조화된 형식 등으로 변환됩니다.
단계 7: 데이터 내보내기
마지막 단계는 데이터를 다운로드하거나 다른 애플리케이션에 전송하는 작업입니다. 이 모든 과정은 자동화된 워크플로우로 실현됩니다.
인텔리전트 문서 처리 도입의 비즈니스 효과
IDP는 금융, 부동산, 식품, 의료 등 다양한 산업에 적용이 가능합니다. 주요 도입 효과는 다음과 같습니다.
시간과 자원 절감
Mckinsey 보고서에 따르면 전체 비즈니스 프로세스의 60%가 자동화가 가능하며, 업무 시간의 30%를 절감할 수 있습니다. 반복 업무 자동화는 기업 자원을 효율적으로 활용하게 하고, 90%의 직원이 자동화할 수 있는 일상 업무에 시간을 보내고 있다는 점 역시 ThinkAutomation의 통계에서 확인됩니다.
Parseur의 2024년 6월 벤치마크 결과, Parseur를 도입한 고객은 월 평균 약 150시간의 수작업 데이터 입력과 6,413달러의 비용을 절약한 것으로 나타났습니다. - Parseur 통계, 2024년 6월
휴먼 에러 감소
수백 개 문서를 수작업으로 처리하면 오류가 빈번합니다. 인텔리전트 문서 처리는 이러한 실수를 거의 0에 가깝게 줄일 수 있고, 알고리즘은 지속적으로 개선됩니다.
데이터 백업 및 보호
대부분의 자동화 도구는 클라우드 기반으로 데이터가 자동 백업되어 언제 어디서나 안전하게 접근할 수 있습니다.
사전 구축된 모델 및 템플릿 활용
많은 자동화 솔루션이 업종별 템플릿을 제공합니다. 예를 들어 Parseur는 주요 부동산 플랫폼과 연동되며, 연락처, 부동산 정보 등 데이터를 손쉽게 추출할 수 있습니다.
업무 프로세스 효율화
핵심 업무에 집중할 수 있게 되어 생산성과 매출이 향상됩니다. 업무 자동화 도입 후 1년 내에 인건비 대비 30~200%의 ROI를 달성할 수 있다는 점도 주목해야 합니다.
인텔리전트 문서 처리 도구의 주요 기능
자사에 적합한 자동 문서 처리 도구를 고를 때 어떤 기능이 중요한지 파악해야 합니다. 다음은 대표적 주요 기능들입니다:
쉬운 사용성과 직관적 워크플로우
IT 지식이 없어도 누구나 사용할 수 있는 사용 편의성을 제공하는 노코드 툴이 좋습니다. 드래그 앤 드롭 등 직관적인 워크플로우를 지원하면 업무 효율이 증가합니다.
다양한 애플리케이션과의 연동
문서 처리 도구가 Mailchimp, Intercom 등 다양한 업무용 앱과 연동된다면, 데이터 전송 및 관리가 훨씬 간편해집니다.
IDP 솔루션의 주요 형태
빅데이터 및 기술 발달로 문서의 양과 구조에 따라 다양한 데이터 추출 방식이 등장하고 있습니다.
Power Automate의 AI builder
AI builder는 Microsoft의 인공지능 자동화 도구로, 조직 환경에 맞춰 손쉽게 AI 모델을 생성하고 여러 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.
OCR(광학 문자 인식)
광학 문자 인식(OCR)은 이미지 기반의 문서나 스캔 파일에서 텍스트를 자동으로 인식하는 기술입니다. 대량 영수증, 명세서 등 다양한 문서 처리에 유용하게 활용됩니다.
2025년 최고의 인텔리전트 문서 처리 소프트웨어, Parseur
Parseur는 이메일과 PDF에서 데이터를 추출하는 AI 기반 인텔리전트 문서 처리 솔루션입니다. Parseur와 같은 AI 파싱 도구를 활용하면 대량의 수작업을 줄이고, 완전히 자동화된 업무 프로세스를 구축할 수 있습니다.
Parseur의 AI 소프트웨어는 다양한 문서 레이아웃에 대응하는 업계 최고 수준의 AI 파싱 엔진을 제공합니다. 구조화된 데이터로 효율적으로 문서를 처리합니다.
Parseur는 Zapier, Power Automate, Integromat 등 수천 개의 애플리케이션과 연동이 가능합니다.
기업 내에 인텔리전트 문서 처리를 도입하면, 엔드투엔드 자동화 프로세스를 실현할 수 있습니다. 문서 처리 자동화 도입은 업무 운영의 혁신, 생산성 증대, 신속한 결과 제공 등 다양한 장점을 가져다줍니다.
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