데이터 캡처는 산더미 같은 송장, 영수증, 서식들을 어느 누구의 수동 타이핑 없이도 시스템에서 사용할 수 있는 깔끔한 데이터로 변환하는 과정입니다. 수동으로 처리하면 몇 시간이 걸리고 오타가 발생하기 쉽습니다. 하지만 제대로 구축해 둔다면 두 번 다시 신경 쓸 필요가 없습니다.
아래에서는 데이터 캡처의 의미, 그 이면의 방법, 5단계 프로세스, 그리고 개입 없이 실행되도록 전체 프로세스를 자동화하는 방법에 대해 설명합니다.
데이터 캡처란 무엇인가요?
데이터 캡처는 다양한 종류의 문서나 이메일 등에서 정보를 추출하여 컴퓨터가 읽을 수 있는 형식으로 변환하는 과정입니다. 문서에는 송장, 영수증, 설문지, 동영상, 이미지 등 상상할 수 있는 모든 형태가 포함됩니다. 이러한 데이터를 수작업으로 캡처하려면 시간과 노력, 인력이 필요하기 때문에 기업들은 머신러닝 및 인공지능을 활용하여 이 작업을 자동화하고 있습니다.
이 용어는 세 가지 방식으로 사용되므로 간단히 짚고 넘어갈 필요가 있습니다. 이 가이드에서 데이터 캡처는 비즈니스 문서를 읽고 그 내용을 구조화된 데이터로 변환하는 것을 의미합니다. 이는 데이터베이스 엔지니어링에서 행(Row) 단위의 변경 사항을 추적하는 '변경 데이터 캡처(Change Data Capture)'나 바코드 및 RFID 태그를 사용해 현실 세계의 물체를 기록하는 물리적 또는 현장 캡처와는 다릅니다. 문서에서 정보를 추출하려 하신다면, 올바른 곳에 찾아오셨습니다.
이러한 수요는 줄어들지 않고 있습니다. 글로벌 자동 식별 및 데이터 캡처 시장 규모는 2024년 698억 달러로 평가되었으며 2030년까지 연평균 11.7% 성장하여 1,369억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
데이터 캡처 방법
데이터 캡처 방법은 각기 다른 종류의 문서를 위해 구축된 몇 가지의 확립된 기술들로 나뉩니다. 사람이 직접 읽고 다시 타이핑하는 수동 캡처 방식도 여전히 존재하지만, 속도가 느리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 따라서 처리량이 증가할 때 팀에서 실제로 도입하는 방법은 아래 기술들입니다.
OCR
광학 문자 인식 (OCR)은 이미지, PDF, 혹은 스캔된 문서에서 데이터를 읽는 데 사용되는 기술입니다. 수동으로 데이터를 입력할 필요성을 없애주므로 기업이 영수증이나 이미지를 대량으로 처리해야 하는 상황에서 진가를 발휘합니다.
OCR은 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 더 오래된 기술입니다. 1975년 Ray Kurzweil이 시각 장애인을 위한 독서기를 만들면서 처음 사용되었습니다. 50년이 지난 지금은 은행, 병원, 보험사 등에서 보이지 않게 작동하며 수표, 엑스레이 보고서, 환자 기록 등에서 데이터를 추출하고 있습니다.
OCR 소프트웨어의 예로는 Parseur, Tesseract, Adobe Acrobat Pro, OmniPage Ultimate, Abbyy FineReader 등이 있습니다.
ICR
지능형 문자 인식(ICR)은 손글씨를 읽을 수 있도록 구축된 진화된 형태의 OCR입니다. 다양한 서체와 글꼴의 손글씨 텍스트를 인식하여 캡처된 데이터의 정확도를 향상시킵니다. 이를 위해 ICR은 특징 분석과 픽셀 기반 처리를 결합하여 선, 교차점 및 닫힌 곡선을 식별합니다.
ICR은 손글씨가 있는 곳이라면 어디든 사용됩니다.
- 은행 명세서
- 근무 시간표
- 송장
- 청구서
- 고객 설문조사
OMR
광학 마크 인식(OMR)은 광학 마크 판독으로도 알려져 있으며, 시험지, 성적표, 설문지 및 기타 구조화된 양식에서 정보를 수집합니다. 소프트웨어가 문서를 스캔하여 표시된 상자와 표시되지 않은 상자를 구별합니다. 학교와 시장 조사 기관은 이 기술에 의존하여 사람이 직접 펜으로 채점하지 않고도 수천 장의 용지를 처리합니다.
바코드
바코드 기술은 구매하는 거의 모든 제품에 인쇄되어 매일 접하는 방법입니다. 스캐너가 순식간에 읽을 수 있도록 숫자와 데이터를 인코딩하는 흑백의 평행선으로 이루어져 있습니다.
바코드는 소프트웨어를 통해 제품을 식별하고 패키지를 추적하며, 슈퍼마켓, 국제 배송 및 송장의 결제 추적 시스템을 운영하는 핵심 기술입니다.
QR 코드
QR 코드는 더 많은 정보를 담고 있으며 모든 스마트폰에서 읽을 수 있는 2차원 바코드입니다. 정적 및 동적의 두 가지 유형이 있으며 웹사이트, 소셜 프로필, 와이파이 비밀번호 또는 이메일 주소를 가리킬 수 있습니다. 최근 많은 레스토랑에서는 종이 메뉴판을 완전히 없애기 위해 QR 코드를 도입했습니다.
웹 스크래핑
웹 스크래핑은 데이터 스크래핑이라고도 불리며, 봇이나 크롤러를 사용하여 웹사이트에서 콘텐츠를 추출합니다. 주거용 프록시는 봇이 탐지되는 것을 피하도록 도와주며, 스크래핑된 HTML은 이후 데이터베이스에 기록됩니다.
음성 캡처
Alexa, Siri 및 Google Assistant는 모두 음성 캡처 기술입니다. 음성 인식을 사용하여 말하는 단어를 컴퓨터가 처리할 수 있는 데이터로 변환합니다. 내일 날씨를 물어보는 것만으로도 여러분은 소리 내어 데이터를 캡처한 셈입니다.
AI를 활용한 자동화된 데이터 캡처 (IDP)
지능형 문서 처리(IDP)라고도 불리는 자동화된 데이터 캡처는 AI를 활용하여 문서를 읽고, 필요한 필드를 찾아 구축할 템플릿 없이 구조화된 데이터로 반환합니다. 이는 현대적인 방법이며 확장성이 뛰어납니다. 이미지를 텍스트로 변환하는 데 그치는 기존 OCR과 달리, 지능형 문서 처리는 레이아웃을 이해하므로 수천 가지의 다양한 공급업체 형식에서 송장 번호, 날짜, 세부 항목을 추출할 수 있습니다.
Parseur와 같은 도구는 이메일 및 텍스트 문서를 위한 텍스트 AI 엔진과 PDF, 스캔 본 및 이미지를 위한 비전 AI 엔진이라는 두 가지 AI 엔진을 내부적으로 실행합니다. 필드를 한 번 설명해 두면, AI가 이후 수신되는 모든 문서에서 해당 필드를 캡처하며, 선택 사항인 사람의 수동 검토 단계를 통해 중요한 오류를 잡아낼 수 있습니다. 이렇게 정제된 데이터는 스프레드시트, CRM, ERP, API 또는 다운스트림에 있는 AI 에이전트로 바로 전달됩니다. 즉, 템플릿 유지 관리나 수동 입력이 필요 없는 완벽한 데이터 캡처 방식입니다.
데이터 캡처 프로세스
데이터 캡처 프로세스는 문서 가져오기부터 완성된 데이터 전달까지 5단계로 진행됩니다.
- 문서 가져오기
어떠한 데이터라도 캡처하기 위해서는 먼저 문서가 도착해야 합니다. 대부분의 데이터 캡처 소프트웨어는 스캔, 이메일, 업로드 등 방식에 상관없이 PDF, JPEG, XML 등 들어오는 모든 형식의 파일을 받아들입니다.
- 읽을 수 있는 형식으로 처리
가져온 문서는 소프트웨어에서 기계가 읽을 수 있는 형식으로 처리됩니다. 파일이 저화질 이미지인 경우, 텍스트를 제대로 읽을 수 있도록 해상도를 높여 깨끗하게 다듬는 작업을 먼저 수행합니다.
- 데이터 검증
다음으로, 캡처된 데이터는 사전 정의된 규칙에 따라 확인되며, 다음 단계로 넘어가기 전에 흐릿한 문자나 누락된 필드가 없는지 검사합니다. 이 단계에서 데이터를 정확히 바로잡는 것이 하위 프로세스에서 작은 오류가 값비싼 대가로 이어지는 것을 방지하는 핵심입니다.
- 문서 분류
문서는 유형별로 자동으로 분류되고 인덱싱되므로, 구매 주문서, 영수증, 계약서가 각각 올바른 카테고리에 할당됩니다. 이러한 머신러닝 분류 기능은 끊임없이 쌓이는 문서를 팀에서 수작업으로 분류해야 하는 번거로움을 덜어줍니다.
- 데이터 추출 및 전달
마지막으로 필요한 특정 필드와 메타데이터를 추출하여 전송하는 데이터 추출 단계가 이어집니다. 캡처된 데이터는 드라이브, 폴더 또는 연결된 앱으로 이동하여 반대편에서 대기 중인 자동화 워크플로우를 실행할 준비를 마칩니다.
데이터 캡처 vs 데이터 입력 vs 데이터 수집
데이터 캡처, 데이터 입력, 데이터 수집은 종종 혼용되어 사용되지만 각기 다른 세 가지 개념입니다. 데이터 입력은 사람이 수동으로 시스템에 정보를 타이핑하는 작업인 반면, 데이터 캡처는 누구도 직접 입력할 필요가 없도록 그 읽기 및 변환 단계를 자동화합니다. 데이터 수집은 모든 출처에서 정보를 모으는 더 광범위한 행위이며, 데이터 캡처는 수집한 것을 구조화되고 기계가 읽을 수 있는 데이터로 변환하는 구체적인 단계를 말합니다. 간단히 말해, 문서를 '수집'하고, 캡처가 데이터를 '추출'하며, 입력은 캡처가 대체하는 느린 '수동 버전'입니다.
데이터 캡처의 이점
자동화된 데이터 캡처는 효율성, 정확성, 비용 절감, 향상된 보안, 그리고 더 행복한 직원이라는 5가지 확실한 이점으로 빠르게 보답합니다.
- 데이터 효율성
데이터가 빠르고 정확하게 캡처되기 때문에 내부 프로세스 속도가 빨라지고 고객의 대기 시간이 줄어듭니다. 수작업이 훨씬 줄어들면서 처음부터 끝까지 문서 처리가 더 빠르게 실행됩니다.
- 데이터 정확성
수작업 처리는 누락된 필드든 잘못 입력된 숫자든 항상 오류가 발생하기 마련입니다. 데이터 캡처 솔루션은 모든 기록을 확인하는 검증 단계를 거치므로, 누군가 송장을 확인하기 전에 데이터베이스에 있는 공급업체의 데이터와 일치하는지 확인할 수 있습니다.
- 비용 절감
서류 작업 비용은 무시할 수 없습니다. AI Multiple에 따르면, 단일 문서를 정리하는 데 약 20달러의 비용이 들고 분실된 문서를 복원하는 데는 220달러가 듭니다. 자동화된 데이터 캡처는 이러한 불필요한 비용을 없애주며, 종이 인쇄를 줄이는 것은 지구 환경 보호에도 도움이 됩니다.
- 보안 강화
디지털화된 문서는 접근이 필요한 사람에게만 제한된 안전한 온라인 저장소에 보관되므로, 종이 문서 보관함보다 분실이나 사기의 가능성이 훨씬 낮습니다. 모든 문서에 대한 가시성이 높아지면 의심스러운 활동을 수개월 뒤가 아니라 더 일찍 포착할 수 있습니다.
- 시간 절약
수작업으로 문서를 검토하는 것은 속도가 느리며, 누군가 오류를 수정하기 위해 멈추면 더욱 느려집니다. 자동화된 문서 캡처 시스템은 이러한 지연을 없애 비즈니스가 성장하고 확장할 수 있는 여유를 제공합니다.
- 더 행복하고 건강한 직원들
눈의 피로, 스트레스, 근골격계 문제 등은 모두 수동 데이터 입력 작업과 관련되어 있으며, 단조로운 업무는 사람을 지치게 만듭니다. 이 작업을 소프트웨어에 맡기면 팀은 고객, 파트너 및 실제로 사람의 손길이 필요한 업무에 귀중한 시간을 투자할 수 있습니다.
Parseur로 데이터 캡처를 자동화하는 방법
Parseur는 템플릿이 필요 없고 코드를 작성할 필요 없이 문서에서 구조화된 데이터를 자동으로 추출하는 AI 데이터 캡처 도구입니다. 엔지니어가 아닌 문서 작업에 시달리는 사람들을 위해 제작되었으므로 비기술자도 오후 한나절이면 설정할 수 있습니다.
이메일이나 업로드를 통해 문서를 Parseur로 보내면, AI 엔진이 송장, 영수증, 이메일부터 스캔한 PDF에 이르기까지 요청한 필드를 캡처합니다. 그런 다음 각 문서가 도착하는 즉시 정제된 데이터가 수백 개의 연결된 애플리케이션, 스프레드시트, CRM 또는 자동화 플랫폼으로 흘러 들어갑니다.
결과는 간단합니다. 문서는 도착하는 즉시 캡처되고, 여러분은 데이터 입력에 낭비하던 시간을 되찾게 됩니다. 이것이 데이터 캡처의 진정한 목적이며, 이제 더 이상 캡처 작업에 신경 쓰실 일이 없을 것입니다.
마지막 업데이트
