Parseur에서 의뢰한 설문조사에 따르면, 문서 기반 워크플로우를 담당하는 미국 내 전문가 500명 중 88%가 자신의 데이터 정확성을 매우 신뢰하거나 다소 신뢰한다고 답함과 동시에, 동일한 비율의 88%가 문서에서 추출된 데이터에서 적어도 가끔씩 오류를 발견한다고 밝혔습니다. 이 신뢰와 현실의 괴리는 데이터 품질의 위험성이 만연해 있음을 의미하며, 결국 분석·예측·AI 산출물 전체에 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.
핵심 요약
- 신뢰도와 현실의 간극: 88%가 데이터 정확성을 신뢰한다고 응답했지만, 실제로는 같은 88%가 문서 데이터에서 오류를 발견한다고 답함
- 오류 발견 빈도: 약 **69%**는 가끔, 자주, 또는 매우 자주 오류를 경험한다고 응답
- 최다 오류 발생 문서: 인보이스(31.8%), 구매 주문서(29.4%), 영수증/지출 보고서(24.2%)
- 설문 대상: 미국 내 다양한 부서(운영, 재무, IT, 고객지원 등) 및 직급(주로 매니저, 이사, 임원) 근무자 500명
숫자를 넘어: AI 데이터의 신뢰 역설
2026년에는 기업의 AI 도입이 가속화되면서, 이제는 AI를 사용할 것인가가 아니라 AI를 얼마나 신뢰할 수 있는가가 주요 화두가 되었습니다. 조직들은 대형 언어 모델(LLM) 도입, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 적용 등으로 내부·외부 문서를 주요 데이터 소스로 활용해 분석과 프로세스를 자동화하고 있습니다.
하지만, 이처럼 AI를 빠르게 도입함과 동시에 데이터 신뢰성에 대한 모순이 뚜렷이 드러나고 있습니다.
Parseur에서 미국 전문가 500명을 대상으로 실시한 최신 설문조사 결과, 조직들은 명목상 데이터 신뢰가 높다 평가하면서도 실제로 데이터 오류를 정기적으로 접하고 있었습니다.
이러한 부조화를 우리는 문서 데이터 신뢰 격차(Document Data Confidence Gap)라 부릅니다 – 즉, 인지된 데이터 신뢰성과 실제 데이터 품질 사이의 간극이 점점 확대되고 있는 현상입니다.
주목해야 할 사실: 전문가의 88%가 AI 및 자동화 워크플로우에 투입되는 문서 데이터에서 오류를 경험한다고 보고합니다.
본 기사에서는 2026년 Parseur 설문조사 인사이트를 기반으로, 문서 데이터 신뢰 격차의 근본 원인, 신뢰할 수 없는 데이터가 가져오는 실질적 비즈니스 비용, 그리고 선도 조직들이 AI 기반 데이터의 정확성과 신뢰성을 어떻게 확보하고 있는지 살펴봅니다.
중요성: 비즈니스에 미치는 광범위한 영향
불량 데이터는 단순히 작업 효율을 떨어뜨리는 데 그치지 않고, 재무적, 운영적, 전략적 피해를 초래합니다. 대량 문서 속 작은 오류 하나라도 데이터 분석, 예측, 의사결정 전반에 잘못된 영향을 미칠 수 있습니다.
이런 오류로 발생하는 손실은 단순 금전적 비용을 뛰어넘어, 공급망 지연, 규정 준수 이슈, 고객 불만, 재작업 등 조직 전체에 불필요한 마찰을 발생시킵니다.
2026년 Parseur 설문 결과, 업계와 무관하게 전문가들은 **인보이스(31.8%), 구매 주문서(29.4%), 영수증/지출 보고서(24.2%)**에서 오류가 자주 발생한다고 밝혔습니다. 이러한 오류는 비단 문서 한 장에 머무르지 않고, 분석 대시보드, AI 모델, 핵심 비즈니스 워크플로우 등 여러 하위 시스템에 영향을 주며 운영 및 재무 비용을 증가시킵니다.
정량적 주요 인사이트:
- 주당 6시간 이상: 많은 팀이 문서 데이터 오류 수정/검증에 매주 6시간 이상 소요하며, 자동화의 ROI가 줄어듭니다.
- 28.6% 응답자는 데이터 오류를 자주 또는 매우 자주 경험해, 오류가 예외가 아닌 상시 발생하는 문제임을 시사합니다.
- 48.7% 전문가는 오류를 자주 경험함에도 불구하고 AI에 사용되는 데이터의 정확성을 “매우 신뢰함”이라고 응답, 뚜렷한 신뢰 격차가 존재함을 보여줍니다.
- 주요 운영상 문제: 잘못된 예측, 재무 보고서 오류, 고객/공급사 분쟁, 컴플라이언스·감사 이슈, 매출 손실, 사기 리스크 확대 등
검증되지 않은 데이터가 포함된 모든 문서는 조직 내 비효율과 위험의 원인이 될 수 있습니다. 문서 데이터 오류가 초래하는 실제 영향과 그 규모를 철저히 이해함으로써, 조직은 기초부터 데이터 정확성을 관리하고, 체계적 검증 프로세스와 인간 중심(HITL) 절차를 도입해 AI의 정확성 및 비즈니스 성과를 보장할 수 있습니다.
Parseur가 이 설문조사를 진행한 이유
Parseur는 매일 각종 분야(재무, 운영, IT, 고객지원 등)의 문서 워크플로우 자동화를 지원하며, AI 기반 데이터 추출 기술이 획기적으로 진화했음에도 오류가 치명적 신뢰 하락으로 이어지는 사례를 수차례 목격했습니다.
이번 설문조사는 데이터 신뢰 격차의 현실적 규모와 오류의 근원, 기업의 대응법을 직접 수치와 인사이트로 파악하기 위해 실시되었으며, AI 기반 업무의 “치명적 리스크”인 불량 문서 데이터에 대한 경각심을 리더들에게 제공하는 것이 목표입니다.
88%의 진실: 오류 발견이 평범하다는 현실
문서 데이터 신뢰 격차의 폭을 확인하기 위해, 응답자들에게 **“문서에서 데이터를 추출·검증·검토할 때 오류를 경험하는 빈도는?”**이라고 물었습니다.
주요 결과:
- 88% 응답자가 적어도 가끔씩 오류를 경험한다고 답변
- 오직 **12%**만이 완전 무결한 문서 데이터 파이프라인을 경험
이 결과는 중요한 시사점을 줍니다. 고도화된 OCR, AI 파서, 영역 OCR 등 자동화가 도입되어도, 문서 레이아웃 다양성, 포맷 차이, 필기, 용어 불일치, 자유 입력란 등이 여전히 주요 오류 발생 원인입니다. 한 줄의 인보이스 금액 오인식, 주문서 번호 잘못 입력, 고객 정보 오라벨링 등 사소한 오류가 하위 시스템 전반에 확대되어 AI 모델, 분석, 의사결정을 왜곡시키는 결과로 이어집니다.
즉, 자동화만으로는 한계가 명확합니다. 지속적 모니터링∙검증 및 인간 개입 없이는 AI 파이프라인에서 오류가 줄어들기는커녕 더욱 확산될 수 있습니다. 기업들은 보다 선제적 오류 예방 및 수정 체계를 통해 비즈니스 핵심과 전략적 의사결정을 보호할 필요가 있습니다.
가장 위험한 문서는?
모든 문서가 동일한 위험도를 지니지는 않습니다. 2026년 설문에서 AI 및 분석에 가장 자주 오류를 일으키는 문서 종류는 무엇인지 물었습니다.
자주 지목된 위험 문서는 다음과 같습니다.
- 인보이스: 31.8%
- 구매 주문서: 29.4%
- 영수증/지출 보고서: 24.2%
이 문서들의 특징은 다음과 같습니다:
- 대량 처리: 대기업은 연간 수 천~수백만 건의 인보이스, 주문서, 고객 문서를 처리, 단 1%의 오류라도 심대한 리스크가 유발됨
- 복합적 구조: 구조화 데이터(날짜, 금액, 항목 등)와 비정형 데이터(메모, 첨부, 자유 입력란)가 혼합되어 분석 및 자동 추출이 까다로움
- 직접적 비즈니스 연계: 인보이스와 주문서는 재무보고, 매출, 공급망, 고객관계 등 핵심 운영에 직결, 오차 발생 시 치명적 오류로 연결됨
이처럼 “핵심 위험 문서”의 부정확성은 AI 기반 비즈니스의 가장 약한 고리입니다. 여기서 오류가 수정되지 않으면 전체 분석·의사결정·자동화 체계로 확산되어 조직 내 모든 프로세스에 부담을 늘립니다.
보고된 운영상 영향(정성자료)
응답자에 따르면, 문서 데이터 오류는 잘못된 예측, 재무 리포트 오류, 고객·공급사 분쟁, 컴플라이언스/감사 적발, 운영 지연, 매출 손실, 사기 노출 증가로 이어졌으며, 영향도를 “중간 이상 또는 심각”으로 평가하는 비율이 높았습니다.
숨은 비용: '오류 수정'에 들어가는 인력 시간
설문 결과에서 가장 의미 있는 부분 중 하나는 데이터 오류로 인한 인력 리소스 비용입니다. **"귀하의 팀이 데이터 오류를 수정하거나 검증하는 데 주당 몇 시간을 소요합니까?"**라는 질문의 결과입니다.
자동화가 사람이 데이터를 입력하는 수고 대신 오류 검수·수정 노동으로 바뀌고 있다는 사실이 드러났습니다.
- 결과: 상당수 팀이 매주 6시간 이상을 오류 교정에 사용 중
- 영향: 이른바 “교정세(Correction tax)”의 증가는 자동화의 기대 효과를 훼손, 고임금 전문인력이 전략 대신 품질 점검에 리소스를 투입
숨은 비용: 자동화 도입이 ‘오류 검수 업무’로 전환된 현실
자동화의 목적은 인력 부담 완화지만, 현실은 데이터 오류 교정에 상당 시간 투입되는 현실로 드러났습니다.
주당 오류 교정 시간대 응답:
- 38.1%: 1–3시간
- 26.8%: 4–6시간
- 다수 팀에서 6시간 이상 답변
이로 인해 응답자들은 *“교정세”*란 용어를 언급, 본업 대신 AI 산출물을 직접 검토·수정하는 데 시간을 빼앗기고 있음을 지적했습니다.
결과적으로, 잘 설계되지 않은 데이터 파이프라인은 경영진, IT, 재무팀 등 고임금 인력을 비용만 높은 품질 관리자로 전환시켜 자동화 ROI를 크게 하락시키는 결과를 초래하고 있습니다.
오류의 출발점: 위험 문서의 공통점
모든 문서가 동일한 수준의 위험에 노출된 것은 아닙니다. 아래 유형의 문서는 다음 세 가지 특징을 가지고 있습니다:
- 대량 자동 처리 대상
- 구조화·비구조화 인기 재료 혼합
- 재무 및 핵심 운영에 직결
이러한 문서의 오류는 과지급, 고객/공급사 분쟁, 매출 유출, 규정 준수 문제, 운영 지연 등 즉각적인 영향을 초래합니다.
신뢰 격차의 원인
*“문서에서 추출된 데이터의 정확성을 얼마나 신뢰하십니까?”*라는 질문에, 오류를 주기적으로 경험함에도 **48.7%**가 “매우 신뢰한다”고 답했습니다. 바로 이 인식의 차이가 데이터 신뢰 격차(Confidence Gap)입니다. 즉, AI의 정확성에 대한 기대치와 실제 오차 가능성 사이의 간극입니다.
핵심 원인은 다음과 같습니다.
1. 통계적 정확도와 비즈니스 정확도의 괴리
중요 업무에서는 99%의 정확도도 부족할 수 있습니다. 100개 중 한 번의 오류가 재무·법률·규제 보고에 심각한 손실을 야기할 수 있기에, 단편 정확도가 아닌 실제 비즈니스 임팩트 중심 평가가 필요합니다.
2. 범용 AI 활용에 대한 과신
범용 LLM 기반 데이터 추출 도구는 복합적인 비정형 문서나 참조 데이터 및 검증 규칙이 없는 환경에서 쉽게 오류를 내며, 이런 오해가 회사의 분석·AI·운영 현장에 전파됩니다.
3. 블랙박스 현상
오류의 원인이 불투명하게 처리돼, 사용자 입장에선 데이터 파이프라인에 대한 신뢰를 잃어버릴 수밖에 없습니다.
4. 리스크에 민감한 직군의 관점
IT, 데이터 전문가, 임원 등 리스크 노출이 큰 역할군일수록 데이터 정확성에 회의적이었습니다. 이는 오류 리스크가 실제 조직 프로세스에 결정적 영향을 줄 수 있다는 인식을 반영합니다.
주요 전략적 위협
응답자들은 다음과 같은 비즈니스 리스크를 핵심적으로 지적했습니다.
- 재무 손실: 인보이스 과지급, 영업 손실
- 규제·컴플라이언스 위험: 특히 재무·의료 등 규제 산업에서의 데이터 오기재
- 업무 지연: 주문서 번호 오류 등으로 인한 공급망 차질 등
이러한 근본 원인에 대한 이해를 바탕으로, 조직은 보다 탄탄한 워크플로우, 검증 규칙, 그리고 인간 개입 시스템을 설계해 데이터 신뢰 격차를 해결하고 AI 산출물의 정확성과 신뢰성을 강화할 수 있습니다.
비즈니스 임팩트: 실제 경영과 운영에서의 핵심 위험
응답자들은 문서 데이터 오류가 다음과 같은 실제 비즈니스 문제로 직결된다고 답했습니다.
- 재무 손실, 과지급 문제
- 잘못된 예측 및 보고서
- 규제 및 감사 리스크
- 고객 및 공급사 분쟁
- 운영 지연, 매출 손실
- 사기 노출 증가
이는 AI의 일반화된 현실 속에서 반복적으로 발생하는 심각한 운영상의 위험임을 보여줍니다.
격차 해소의 열쇠: HITL(인간 개입) 프로세스 강화
이번 설문조사는 AI 자동화만으로는 충분하지 않다는 메시지를 다시 한 번 분명히 합니다.
문서 데이터 신뢰 격차를 극복한 조직들은 HITL(Human-in-the-Loop, 인간 개입) 워크플로우를 적용, AI 기술의 생산성과 사람 중심 검증·통제 기능을 결합합니다.
- 신뢰 기반 데이터 추출: 범용 LLM 대신 참조 데이터와 제약 조건을 충분히 활용하는 전문 AI(예: Parseur) 사용
- 강력한 검증 로직: 예를 들어, “총 합계=항목별 합” 등 데이터 불일치 자동 플래그
- 효율적 검토 프로세스: 의심스러운 데이터는 시스템이 자동으로 플래그 처리해 신속한 인간 검증 유도, 오류 위험 요소를 신뢰 데이터로 전환
이런 구조를 통해, 인간 검토는 병목이 아니라 신뢰성 증진의 핵심 기제로 작동하며 AI 시스템 신뢰도를 높일 수 있습니다.
방법론
Parseur 2026 문서 데이터 신뢰 설문은 2025년 QuestionPro를 활용, 미국 전역 매니저~임원급 문서 업무 담당자 500명을 대상으로 진행되었습니다. 주된 산업군은 기술, 금융, 소매, 헬스케어, 물류이며, 설문은 문서 데이터 품질, 신뢰 수준, AI 도입 현황, 데이터 오류가 미치는 실제 영업·운영 영향 등을 폭넓게 조사했습니다.
전망: 불량 데이터의 AI 유입, 이제 멈춰야 할 때
AI가 내리는 인사이트와 예측의 신뢰도는 결국 데이터 품질에 달려 있습니다. AI 도입이 더욱 빨라질수록, 문서 데이터 품질관리를 소홀히 하는 조직은 돌이킬 수 없는 리스크를 감수해야 합니다.
해결책은 AI 도입을 포기하는 게 아닌, 파이프라인에 근본적 신뢰성을 내재화하는 것입니다.
Parseur는 지능형 문서 처리와 검증, 투명성, 인간 중심의 품질관리를 결합하여, 귀사의 AI가 가정(Assumption)이 아니라 확신(Certainty) 기반으로 운영되도록 돕습니다.
이제 데이터 신뢰를 회복할 준비가 되셨나요?
더 이상 불량 데이터로 AI 신뢰성을 희생하지 마세요. 검증된 문서 자동화를 직접 경험하실 수 있습니다.
2026 설문 추가 인사이트
- 오류 인지 빈도 여전히 높음: 39.4%가 가끔 문서 유래 데이터에서 오류를 발견(500명 중 197명), **28.6%**는 자주 또는 매우 자주 오류 경험. 데이터 오류는 예외가 아닌 상시적 이슈임.
- 기술·금융 분야 응답 비중 높음: 43.4% 기술, 23.2% 금융 종사자. 두 산업 분야 모두 데이터 정확성의 중요성이 매우 높음.
- AI 도입 이미 일상화: **37.9%**가 여러 워크플로우에 AI를 적극 도입, **31.4%**는 일부 워크플로우에서 AI 활용. 데이터 오류가 제어되지 않으면 영향이 빠르게 확산됨.
마지막 업데이트
