Parseur가 의뢰한 최신 설문조사에 따르면, 조직의 데이터 활용에 대한 인식과 실제 정확성 간에는 여전히 뚜렷한 간극이 존재합니다. 분석 및 AI 시스템에 데이터를 공급하는 정확성에 대해 기업 리더의 88%가 매우 또는 다소 신뢰한다고 답했으나, 같은 88%가 문서에서 추출된 데이터에서 적어도 가끔은 오류를 발견했다고 보고했습니다.
이 결과는 데이터 품질 신뢰도가 실제로는 광범위한 정확성 문제를 간과하고 있음을 시사합니다. 응답자의 약 69%는 '가끔', '자주', '매우 자주' 오류를 발견한다고 답해, 문서 데이터 오류가 일부에 국한되지 않고 일상적으로 발생함을 보여줍니다.
이러한 문서 데이터 품질 격차는 심각한 결과로 이어질 수 있습니다. 설문 응답자들은 문서 데이터 오류로 인해 부정확한 예측, 재무 보고상의 문제, 고객 또는 공급업체와의 분쟁, 규정 준수/감사 위험, 운영 지연, 매출 손실, 그리고 사기 노출 증가 등 다양한 리스크가 발생한다고 답했습니다. 많은 이들이 이와 같은 오류의 영향을 '보통' 또는 '심각'하다고 평가하여, 신뢰할 수 없는 데이터로 인한 운영 및 재무적 위험이 실질적임을 강조했습니다.
이번 설문조사 결과는 비즈니스 전반에서 AI 도입이 꾸준히 확산되는 가운데 발표됐습니다. 많은 조직이 AI 기반 도구 채택을 확대하고 있지만, 이들 시스템의 기반이 되는 데이터는 송장, 발주서, 계약서, 고객 양식 등 다양한 문서에서 비롯됩니다. 데이터 입력 시 발생하는 오류는 데이터 전반에 대한 신뢰도가 높더라도 AI 결과와 분석, 궁극적으로는 의사결정의 정확성에 부정적 영향을 줄 수 있습니다.
"이번 설문조사는 일종의 ‘신뢰 착각’을 보여줍니다." Parseur 공동 창업자 겸 CEO Sylvestre Dupont는 말합니다. "조직들은 자신들의 데이터가 견고하다고 믿지만, 반복되는 오류는 전혀 다른 이야기를 말합니다. 기업이 AI에 점점 더 의존하는 현실에서 데이터의 정확성은 필수적인 요소가 되었습니다. 따라서 데이터가 처음 입력되는 순간부터 어떻게 수집되고 검증되는지에 더 각별한 주의와 지원이 필요합니다."
설문조사에서는 문서 데이터 오류가 자주 발생하는 ‘위험 구간’도 드러났습니다. 오류가 가장 많이 보고된 문서는 송장(21%), 그 다음은 발주서(18%)와 고객 문서(17%) 순이었습니다. 또한, 응답자들은 계약서, 등록 양식, 물류 문서 역시 빈번한 오류의 발생지로 지목해, 문서 데이터 품질 문제는 한두 업무 흐름에 머무르고 있지 않다는 점을 시사합니다.
조사 방법론
2025년 12월, Parseur는 QuestionPro와 협력하여 미국 내 문서 기반 업무를 담당하는 500명의 전문가를 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 응답자는 운영, 재무, 관리, IT, 고객 지원 및 기타 관련 분야에 종사하는 전문가로, C-레벨 및 경영진, 이사, 매니저 등이 포함되었습니다. 참가자들은 기술, 금융, 물류, 의료 등 다양한 산업군을 대표하였습니다.
Parseur 소개
Parseur는 기업이 이메일, PDF, 기타 문서에서 문서 데이터를 자동으로 추출할 수 있도록 지원하는 문서 처리 플랫폼입니다. 별도의 코딩 없이 사용 가능하며, 반복적인 작업을 자동화하고, 인적 오류를 줄이며, 운영, 물류, 재무, 고객 서비스 등 전반에 걸친 워크플로우를 신속하게 최적화할 수 있습니다. 이 플랫폼은 전 세계 수천 개 팀이 문서 중심 프로세스를 간소화하고 생산성을 높이는 데 신뢰하고 있습니다.
마지막 업데이트
