수많은 인보이스와 영수증 더미에 치여 계신가요? 마치 소셜 미디어에서 끝없이 스크롤하는 느낌이시라면, 저희도 공감합니다! 하지만 희소식이 있습니다. 오늘날에는 인공지능(AI)을 기반으로 한 강력한 인보이스 도구로 업무 효율을 극대화할 수 있습니다.
인보이스 데이터 캡처(또는 인보이스 처리)는 인보이스와 영수증에서 인보이스 번호, 날짜, 결제 금액, 품목 등 중요한 정보를 자동으로 추출하는 절차를 의미합니다.
기술 발전과 디지털 전환이 가속화되면서, 인보이스 데이터 캡처의 필요성은 기업에 있어 점점 더 커지고 있습니다. 효율과 정확성을 추구하는 모든 조직에 매우 중요한 분야로 자리잡고 있습니다.
이 글에서는 인보이스 데이터 캡처의 정의, 발전 과정, 적용 기술, 그리고 2025년 기준 활용 전략을 종합적으로 안내합니다.
주요 요약
- 한 건의 인보이스를 처리하는 데 평균 11일이 소요됩니다.
- 수동 인보이스 데이터 캡처는 오탈자, 누락 등 실수가 자주 발생할 수 있습니다.
- 자동화된 인보이스 처리는 비용 절감과 처리 효율 향상에 큰 도움이 됩니다.
인보이스 데이터 캡처란?
인보이스 데이터 캡처는 인보이스 문서에서 필요한 핵심 정보를 추출하는 과정입니다. 인보이스는 PDF, 종이, 전자 문서 등 다양한 포맷으로 제공되며, 일반적으로 발행일, 인보이스 번호, 공급업체 정보, 제품/서비스 내역, 수량, 단가, 총액 등 필수 데이터를 포함합니다. 이러한 정보는 회계 및 재무 관리에 기본적으로 필요합니다.
수동 인보이스 처리의 과제
과거에는 기업들이 재무 거래 내역을 일일이 수기로 기록했습니다. 하지만 이 방식은 시간이 많이 들고 오류가 빈번하게 발생합니다.
Ardent Partners의 "The State of ePayables in 2022" 리포트에 따르면, AP(지급 계정) 팀이 한 건의 인보이스를 처리하는 데 평균적으로 $10 이상의 비용과 약 11일의 시간이 든다고 합니다.
- 2025년에도 여전히 많은 기업이 종이 인보이스 및 견적서를 직접 처리하고 있으며, 이 과정에서 정보 누락 등의 문제가 종종 발생합니다. 수동 입력 방식은 시간이 오래 걸려 지급 업무 지연의 원인이 됩니다.
- 인보이스 확인과 입력 시 오타, 누락 등 사람의 실수 역시 흔합니다. 이로 인해 잘못된 금액이 지급될 수 있어, 협력사와의 신뢰에 타격이 될 수 있습니다.
- 인보이스가 많아질수록 추가 인력이 필요해 인건비 상승 등 간접 비용이 늘어납니다.
이처럼 수동 처리에는 한계가 명확하며, 자동화된 인보이스 데이터 캡처 시스템이 필수적인 도구가 되어가고 있습니다.
인보이스 데이터 캡처 소프트웨어의 장점
인보이스 처리 소프트웨어는 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP) 등 최첨단 기술을 사용하여 인보이스에서 데이터를 자동으로 추출하는 솔루션입니다.
"정부의 규제로 인해 조직의 디지털 전환이 가속화되고 있으며, 계정 지급(AP) 인보이스 자동화 시장도 빠르게 발전하고 있습니다." – Gartner, 2021
자동화된 인보이스 캡처 도구의 대표적 장점은 다음과 같습니다.
- 데이터 정확성 강화
AI 기반 인보이스 파서는 오류와 중복을 크게 줄여줍니다. 수동 데이터 입력 과정이 줄고, 데이터베이스와 간편하게 대조해 올바른 정보를 도출할 수 있습니다.
- 처리 속도 혁신
자동화 시스템은 정보 추출을 분초 단위로 마쳐, 대금 지급과 후속 프로세스를 단축합니다. 직원들은 반복 업무에서 해방되어 더 가치 있는 일에 투자할 수 있습니다.
- ERP 시스템 등과 손쉬운 연동
회계 소프트웨어, ERP(전사적 자원 관리), QuickBooks 등 다양한 시스템과 통합이 견고하게 지원됩니다. 데이터 추출부터 회계 시스템까지 자동 워크플로우 구축이 가능합니다.
- 비용 절감
수동 대비 자동화 방식은 인보이스 처리 단가를 획기적으로 낮춰, 최대 1000배에 달하는 비용 절감 효과를 제공합니다.
인보이스 데이터 캡처 소프트웨어 선택 기준
귀사에 적합한 AP 자동화 솔루션을 선택하려면, 인보이스 캡처 효율을 높이고, 효과적으로 통합할 수 있는 기능을 갖추고 있는지 반드시 점검해야 합니다.
평가 시 고려할 핵심 기준은 아래와 같습니다:
- 월별 혹은 연간 발생하는 인보이스 데이터 양은 어느 정도인가?
- 개발 지식이나 IT 리소스가 필요한가? 기술이 부족하다면 별도의 규칙이나 코드 작성이 필요 없는 솔루션이 적합합니다.
- 클라우드 기반 솔루션이 실무상 유리한가?
- AI, 딥러닝 등 특정 첨단 기술 탑재가 필수적인가?
- 워크플로우 자동화나, 회계·ERP 시스템 연동이 얼마나 쉽고 유연하게 가능한가?
2025년 최고의 인보이스 데이터 캡처 솔루션 Parseur
Parseur는 최신 AI 기술이 적용된 데이터 파싱 전문 인보이스 추출 도구입니다. Parseur는 인보이스, 구매 주문, 영수증에 특화된 AI 템플릿을 제공합니다. 다른 인보이스 파서와 달리 복잡한 코드나 파싱 규칙 없이 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다.
기계학습 & OCR로 인보이스의 완전 자동화
인보이스에서 데이터를 자동 추출하는 과정은 아래와 같이 간단합니다.
- 스캔 또는 PDF 인보이스를 OCR 엔진에 업로드합니다.
- 추출할 필드를 지정합니다.
- AI 도구가 데이터를 인식해 자동 추출합니다.
- 추출된 데이터를 검증 및 확인합니다.
- 다운로드하거나 인보이스 API를 통해 다른 회계 시스템으로 데이터 전송이 가능합니다.
매달 30건의 인보이스를 받고 있습니다. 이전에는 인보이스를 전부 앱에 업로드하는 데 한 달에 4일을 썼죠. 이제는 이메일 인박스 한 곳에 인보이스를 받고 Parseur가 자동으로 PDF에서 데이터를 추출해 제 웹훅으로 전송해줍니다.
- Shifra
AI 인보이스 데이터 캡처의 미래
"계정지급 프로세스의 자동화 여부는 더 이상 선택의 문제가 아닙니다." – IOFM, Institute of Finance & Management
이미 OCR과 AP 자동화 도구가 널리 보급되고 있지만, 앞으로 블록체인, 스마트 컨트랙트, IoT 등 혁신 기술의 접목으로 인보이스 데이터의 신뢰성, 투명성, 처리속도는 한층 더 강화될 것입니다. 예를 들어, 블록체인은 데이터의 무결성과 보안을 높이고, 스마트 컨트랙트는 지급부터 승인까지 인보이스 프로세스를 완전 자동화합니다. IoT 기반 시스템은 실시간 데이터 캡처와 처리로 훨씬 빠른 의사결정을 지원합니다.
추가 학습 자료
마지막 업데이트
