대부분의 AI OCR이 실패하는 이유와 Parseur의 차별점

AI 기반 OCR은 "자동화"를 약속하지만, 현실의 업무 흐름에서 단순한 문자 인식만으로는 충분하지 않습니다. 합계, 날짜, ID의 오류는 보이지 않게 워크플로우를 망가뜨리고, 수작업 검토를 유발하며, 자동화의 신뢰도를 떨어뜨립니다. 이 글에서는 OCR이 실패하는 이유, 그로 인한 운영상의 비용, 그리고 Parseur와 같은 하이브리드 접근 방식이 어떻게 신뢰할 수 있는 구조적 데이터를 제공하는지 살펴봅니다.

핵심 요약:

  • OCR은 문자를 읽을 뿐 구조적 데이터를 읽지 못하므로 "1% 오류"도 워크플로우를 망칠 수 있습니다.
  • 스캔 품질 저하, 다양한 레이아웃, 손글씨, 다국어 콘텐츠 등으로 인해 AI 단독 OCR은 신뢰성이 떨어집니다.
  • Parseur는 컨텍스트 인지형 AI를 사용해 구조적이고 신뢰성 높은 데이터를 추출하여 자동화 시스템이 믿고 사용할 수 있도록 지원합니다.

"99% 정확도"의 거짓말

깨끗하게 잘 작성된 PDF 인보이스를 AI OCR 툴에 업로드합니다. 오류 없이 스캔이 끝나지만, '총액'이 $1,000.00이 아니라 $100.00으로 인식되어 있거나 인보이스 날짜가 누락되어 있습니다. 시스템은 멈추지 않지만, 워크플로우는 조용히 망가집니다.

이것은 흔한 문제입니다. 대부분의 OCR 도구는 **"99% 정확도"**를 내세우지만, 실제 데이터 흐름에서는 이 수치가 오해를 부릅니다. 1% 오류라 해도 1,000건 중 매일 10건의 오류가 발생하며, 이로 인해 잘못된 합계, 누락된 필드, 잘못 읽은 ID 등 자동화가 중단되고 수동 검토가 필요해집니다.

이 수치는 주로 이상적인 환경에서 ‘문자’ 단위의 성능을 보여주는 것이지, 비즈니스가 실제로 요구하는 '필드' 단위의 추출 정확도는 아닙니다. TDWI의 산업 벤치마크 에 따르면, 최상위 OCR 모델조차 깨끗한 인쇄물에서 문자 정확도는 9899% 수준입니다. 반면 Sanjeev Bora는 **인보이스 등 구조화된 문서의 필드 추출 정확도는 레이아웃이 바뀌거나 입력이 완벽하지 않으면 9597% 이하로 떨어진다**고 지적합니다. 즉, 15%의 오류율은 1,000건 중 1050건의 오류를 의미하며, 이는 잘못된 합계, 날짜 누락, 오인식된 ID 등 자동화를 방해하는 심각한 수준입니다.

문제의 본질은 사용자의 부주의나 문서 품질 저하가 아닙니다. OCR 기술 자체의 한계에 있습니다. 기존 AI OCR은 단순히 문자를 인식할 뿐, 데이터 구조나 업무 컨텍스트를 이해하지 못합니다. 글자는 읽어도, 올바른 필드에 값이 들어갔는지, 그 결과가 자동화를 위해 신뢰할 만한 수준인지 판별하지 못하는 것입니다.

바로 이 지점에서 Parseur의 차이가 드러납니다. Parseur는 문서를 단순히 읽는 것을 넘어, 신뢰성 높은 데이터 추출을 목적으로 개발되었습니다. 이메일, PDF 등 다양한 문서를 구조화되고 검증된 데이터로 변환하여 자동화 시스템이 믿고 사용할 수 있도록 합니다.

"OCR"만으로는 부족한 현실적 문제

OCR은 이미 해결된 기술처럼 여겨지곤 합니다. 문서를 스캔해 텍스트만 뽑으면 끝이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 실제 업무 환경에서 문서는 일정하지 않고, 완벽하지 않으며, 다양한 외부 소스에서 생성됩니다. 이로 인해 AI OCR만으로는 명확한 한계에 부딪힙니다.

An infographic
Why OCR fails?

1. 낮은 이미지 품질은 여전한 현실

오늘날에도 많은 문서가 휴대폰으로 스캔되거나, 조명이 나쁜 환경에서 촬영되고, 낮은 해상도로 저장됩니다. 흐림, 그림자, 빛 반사, 압축 아티팩트 등은 OCR 정확도를 크게 떨어뜨립니다. Adobe를 포함한 다양한 연구에서도 이미지 품질이 저하될수록 OCR 인식률이 급격히 낮아진다는 점이 확인됩니다.

이로 인해 자릿수, 소수점, 필드 자체가 누락되는 오류가 빈번히 발생하며, 이는 자동으로 탐지하기 어렵고 누락 시 큰 비용을 초래합니다.

2. 복잡하고 가변적인 레이아웃은 OCR의 가정을 무너뜨린다

OCR 엔진은 텍스트를 한 줄씩 읽는 데 특화되어 있습니다. 하지만 비즈니스 문서는 그렇지 않습니다.

인보이스와 구매 주문서에는 다음과 같은 특징이 있습니다:

  • 다단 레이아웃
  • 중첩된 표
  • 여러 행에 걸친 품목
  • 공급업체마다 다른 합계 위치

레이아웃이 달라지면, OCR은 텍스트는 모두 추출하더라도 구조를 완전히 잃을 수 있습니다. 품목이 합쳐지거나, 수량과 단가가 분리되거나, 합계가 잘못 연결되곤 합니다. OCR만으로는 판매처나 포맷이 바뀔 때마다 관계 구조를 복원하기 어렵습니다.

3. 손글씨와 비표준 폰트는 추가적인 오류 원인

실제 업무 문서에는 수기로 작성된 메모, 도장, 서명이 남아 있는 경우가 많습니다. 커스텀 폰트나 구형 시스템에서 생성된 문서도 존재합니다. 이런 경우 AI 기반 모델이라도 OCR 인식률이 크게 떨어집니다.

결과적으로 완전한 실패는 아니더라도, 일부분만 잘못 인식되어 ID, 참조 번호, 금액 등이 무효화되기 쉽습니다.

4. 다국어 및 특수문자로 인한 오류

글로벌 비즈니스 환경에서는 다국어 인보이스, 악센트, 비라틴 문자, 통화 기호 등이 빈번하게 사용됩니다. 언어 및 문자셋에 따라 OCR 정확도가 크게 달라지며, 혼합 언어 문서는 특히 오류 빈도가 높습니다. 특수문자가 누락되거나 변경되어, 후속 시스템에서 파싱과 검증이 실패할 수 있습니다.

5. OCR의 본질: 텍스트일 뿐 비즈니스 데이터는 아님

가장 핵심적인 한계는 OCR 기술의 근본에 있습니다. OCR은 텍스트만 제공할 뿐입니다. 비즈니스 시스템이 요구하는 것은 구조화된 데이터입니다: 표준 공급업체 ID, 정규화된 통화, 연결된 품목 표, 검증된 합계 등입니다.

스키마나 비즈니스 컨텍스트 없이는 OCR은 어떤 숫자가 중요한지, 어떤 필드에 들어가야 하는지 알지 못합니다.

예시:

잘못된 계좌로 인보이스 결제

OCR이 모든 텍스트를 잘 읽어도, 청구지 주소와 입금 계좌를 구분하지 못합니다. 이로 인해 자동화 시스템은 잘못된 계좌로 송금하게 될 수 있습니다.

예시:

주문 수량 불일치로 재고 부족

OCR이 테이블의 수량을 추출하지만, SKU와 잘못 매칭하여 재고 계획에 오류가 발생하고 재고 부족 현상으로 이어집니다.

이러한 사례들은 예외가 아니라, 신뢰성 높은 데이터 추출이 필요한 워크플로우에서 OCR만 사용했을 때 발생하는 필연적인 문제입니다. OCR은 문서를 읽을 뿐, 자동화에는 ‘팩트(fact)’가 필요합니다.

6. 일관성 없는 PDF 포맷

PDF는 형식이 매우 다양하고, 상당수가 PDF 표준을 완벽히 준수하지 않아 워크플로우에 문제를 일으킵니다. Parseur는 이러한 PDF 파싱 문제를 꾸준히 점검하고 파이프라인을 조정하여, 가장 까다로운 파일까지도 최대한 처리되도록 노력하고 있습니다.

실패한 OCR의 운영적 비용

OCR 오류의 비용은 추상적이지 않습니다. 시간, 돈, 리스크로 직접 이어집니다. 작은 추출 오류 하나가 수작업 재검토, 워크플로우 지연, 자동화에 대한 불신으로 연결됩니다. TextWall의 연구에 따르면, 실제 문서 흐름에서 전통적인 OCR 정확도(인쇄 텍스트 기준)는 9899%지만, 레이아웃이 다양하거나 스캔 문서를 사용하면 9597% 이하로 떨어져 오류가 일상적이 됩니다.

주요 패턴은 이렇습니다: OCR로 문서를 일괄 처리 → 하위 시스템에서 불일치 탐지 → 워크플로우 정지. 그러면 사람이 원본 문서와 추출 결과를 비교, 수정, 재입력해야 합니다. 효율적인 팀에서도 이 검토 과정은 문서당 6~7분이 걸리며(Jiffy), 수십에서 수백 건이 쌓이면 상당한 시간이 소모됩니다.

규모가 커질수록 문제는 더욱 심각해집니다. 문서의 5%만 수작업이 필요하더라도, 하루 2,000건을 처리한다면 100건에 해당합니다. 건당 7분씩이면 하루 11시간 이상으로, 거의 전담 직원 두 명이 자동화의 오류를 복구하는 데 매달리게 됩니다.

금전적 영향은 거래 관련 업무에서 더욱 두드러집니다. OCR 오류는 다음을 야기할 수 있습니다:

  • 잘못된 결제 (중복 청구, 금액 오류 등)
  • SLA 미준수 (오류 수정 대기 중 주문/인보이스 처리 지연)
  • 컴플라이언스 리스크 (세액 오류, 기록 부실 등)
  • 사기 위험 증가 (잘못된 공급업체 정보 누락)

이로 인해 관리자는 승인 절차를 늘리거나 샘플 검사를 추가하지만, 이는 처리량 저하와 투자수익 감소로 이어질 뿐입니다. 현장에서는 예외처리를 관리하느라 애초에 기대했던 자동화 효과를 잃고 맙니다.

더 큰 문제는 신뢰 상실입니다. 사용자가 "OCR 결과는 자주 틀린다"고 인식하게 되면, 자동화 워크플로우 자체를 신뢰하지 않게 됩니다. 결국 자동화는 권고용으로 그칠 뿐, 실질적인 운영 도구로 자리 잡지 못합니다.

그래서 오늘날의 지능형 문서 처리(IDP) 플랫폼은 단순한 인식률이 아닌 신뢰성을 강조합니다. Parseur의 실제 사례에서도 OCR 대신 구조적 추출을 활용하면 수작업 검토가 예외적인 경우로 줄어드는 것이 확인됩니다.

OCR 오류는 단순히 업무를 느리게 하는 것이 아니라, 자동화가 영향을 미치는 모든 프로세스에 보이지 않는 세금과 리스크를 더합니다.

AI 기반 OCR만으로 부족한 이유

최근 AI 기반 OCR 모델은 과거보다 훨씬 정확합니다. 문자 인식, 언어 커버리지, 노이즈 대응력이 모두 향상되었습니다. 하지만 표면적인 오류만 줄었을 뿐, 신뢰성 있는 자동화에 필요한 근본적인 문제는 그대로 남아있습니다.

첫 번째 문제는 **스키마(구조)**입니다. OCR은 아무리 AI 기반이라도 텍스트일 뿐, 구조화된 데이터가 아닙니다. 비즈니스 시스템은 일관된 필드, 고정된 구조, 예측 가능한 포맷을 요구합니다. 한 인보이스에는 "Total Amount"라고 되어 있고, 다른 인보이스에는 "Invoice Sum"이라고만 되어 있다면, 다운스트림 자동화는 실패합니다.

두 번째는 출처와 검증입니다. AI OCR은 값이 왜 추출되었는지, 어떤 비즈니스 규칙을 통과했는지 설명하지 않습니다. 추출된 숫자가 소계인지 총계인지, 통화가 명시된 것인지 추론된 것인지 알 수 없습니다. 검증과 추적이 불가능하므로, 실무팀이 결과를 신뢰하지 못하게 됩니다.

세 번째는 **드리프트(변화)**입니다. 문서 레이아웃은 끊임없이 바뀌고, 새로운 포맷이 계속 추가됩니다. OCR 모델이 아무리 강력해도 구조적 추출 로직과 모니터링 없이는 시간이 지날수록 성능이 떨어집니다. 실제 분석에서도, 문맥 및 검증이 없는 OCR만 사용하면 정확도가 한계에 머뭅니다.

이는 실제 데이터로도 입증됩니다. Parseur 2026년 설문에서는 88%의 비즈니스에서 여전히 데이터 파이프라인 오류를 경험했고, 팀당 주 6시간 이상을 "자동화"된 데이터를 수정하는 데 사용한다고 밝혔습니다.

핵심은 간단합니다: 매 결과마다 검증이 필요하다면, 그것은 자동화가 아니라 컴퓨터 보조 데이터 입력일 뿐입니다.

Parseur의 차별점: 신뢰성을 위한 하이브리드 데이터 추출

대다수 OCR 솔루션은 두 가지 극단 중 하나입니다: 작은 변화에도 깨지는 엄격한 규칙 기반 시스템이거나, 불확실할 때 추측하는 일반 AI 래퍼입니다. Parseur는 생산 환경에서 신뢰성 있게 구조적 데이터를 추출하도록 설계된 하이브리드 방식을 채택하고 있습니다.

차별점: 컨텍스트 인지형 AI에 의한 신뢰성 추출

Parseur는 추측하지 않습니다. Parseur의 AI는 인보이스, 영수증, 구매 발주서, 선하증권 등 비즈니스 문서에 특화되어 구조적 패턴, 일관된 필드 위치, 업무 컨텍스트를 인식하여 레이아웃이 변하더라도 신뢰성 높은 추출을 보장합니다.

일반 텍스트로 학습된 AI와 달리, Parseur의 AI는 "합계"는 하단에 위치하고, 품목 행은 일정한 패턴을 따르며, 중요한 필드는 정확히 연결되어야 함을 이해합니다. 이러한 컨텍스트 인지적 접근법은 결정론적 정확성을 보장하여, 대량의 문서에서도 추출 결과가 일관되고 예측 가능합니다.

그 결과, 자동화 시스템이 신뢰할 수 있는 구조적 데이터가 제공되며, 오류와 수작업 검토가 줄어들고, 진정한 종단 간 자동화가 가능해집니다.

Parseur의 차별점: 신뢰성 계층으로의 설계

대부분의 OCR은 '이미지를 텍스트로 변환'이라는 한 가지 목표에 집중합니다. Parseur는 처음부터 신뢰할 수 있는 구조적 데이터를 자동화 시스템에 공급하는 것을 목표로 합니다. Parseur의 기능들은 실제 환경에서 OCR 기반 자동화를 망가뜨리는 다양한 실패 패턴을 극복하도록 직접적으로 대응합니다.

An infographic
Parseur reliability layer

a. 다양한 문서 수집 경로와 전처리

OCR이 현실에서 실패하는 가장 큰 이유 중 하나는 문서가 단 하나의 깨끗한 포맷으로만 들어오지 않는다는 점입니다. 이메일 첨부 파일, 내장된 PDF, 스캔 이미지, 포워딩된 메시지, 시스템 생성 파일 등 다양한 형태와 품질로 유입됩니다.

Parseur는 수집(인제스천) 계층부터 이러한 문제를 설계적으로 처리합니다. 다음 소스를 자동으로 처리할 수 있습니다:

  • 이메일 본문 및 첨부 파일
  • 네이티브 PDF (텍스트 선택 가능)
  • 스캔 이미지, 이미지 기반 PDF

추출 전에 페이지 구조 분석, 텍스트 레이어 확인, 레이아웃 보정 등 품질을 높이는 전처리를 수행하여, OCR의 흔한 오류(필드 누락, 문단 잘림, 소스 품질로 인한 부분 추출 등)를 근본적으로 줄입니다.

즉, 수집 단계를 1차 관문으로 삼아, 상위 단계에서 발생할 수 있는 노이즈가 하위 단계로 전파되는 것을 최소화합니다.

b. 스키마 우선 추출과 AI 기반 정확성

OCR은 텍스트만 출력합니다. 자동화는 구조적 데이터가 필요합니다.

Parseur는 스키마 우선 접근 방식을 적용합니다. 즉, 사전에 중요 필드(인보이스 번호, 공급업체명, 품목, 합계, 날짜 등)를 정의하면, AI는 정확히 그 필드들만 매번 일관되게 추출합니다.

주요 이점:

  • 추측 없음: 필드는 확률이 아닌 결정적으로 추출됩니다.
  • 정규화된 결과: 날짜, 숫자, 통화가 자동으로 표준화됩니다.
  • 일관된 스키마: 결과가 안정적인 명명 규칙을 가진 JSON 형태로 제공되어 다운스트림 시스템과의 매핑이 용이합니다.

즉, 수작업 스크립트로 OCR 텍스트를 사후 처리할 필요 없이, 구조화된 완제품 데이터가 전달됩니다. 이로써 수작업 개입이 크게 줄고, 불안정한 후처리 로직이 사라집니다.

c. 문서 구조 변동에도 문맥 유지

모든 문서가 완벽히 동일하지는 않습니다. 공급업체가 레이아웃을 바꾸거나, 필드를 추가하거나, 표의 위치를 변경할 수 있습니다. Parseur는 비즈니스 문서 전용 컨텍스트 인지형 AI로 이러한 변동을 처리합니다.

문서를 자유 텍스트처럼 다루지 않고, 인보이스, 영수증, 물류 문서에 흔한 구조적 패턴을 인식합니다. 덕분에 변화에도 필드별 정확도를 유지하며, 일반 AI의 불확실성을 방지할 수 있습니다.

d. 통합 및 멱등적 데이터 전송

추출 정확성만큼 중요한 것이 데이터 전달의 신뢰성입니다.

Parseur는 다음과 바로 연동됩니다:

  • 웹훅, API 등 커스텀 통합
  • Zapier, Make 등 자동화 플랫폼
  • Google Sheets, CRM, ERP, 회계 시스템

데이터 전송은 **멱등성(idempotency)**을 갖도록 설계되었습니다. 즉, 재시도나 재처리 시 중복 작업이 발생하지 않습니다. 이는 결제, 재고 업데이트, 신규 기록 생성과 같은 워크플로우에서 매우 중요합니다. 하위 시스템 다운 시 Parseur는 재전송 및 안전한 장애 전환을 지원하여 데이터 손실이나 중복을 방지합니다.

신뢰성의 진짜 차이

OCR은 텍스트에서 멈추지만, Parseur는 검증된 팩트를 제공합니다. 강력한 수집, 스키마 우선 추출, 컨텍스트 인지 처리, 안전한 전송을 결합하여, Parseur는 현대 자동화의 ‘신뢰성 계층’ 역할을 합니다.

"99% OCR 정확도"의 한계를 이미 경험해본 팀이라면, 이 차이는 추상적이지 않습니다. 바로 실무의 차이입니다.

구현 패턴: 신뢰성 자동화를 위한 실전 설계

OCR 실험과 실제 생산 자동화의 차이는 구현 패턴에서 나옵니다. 아래는 신뢰성 계층으로서 Parseur를 도입하기 위한, 검증된 3가지 설계 패턴입니다. 빠른 개선부터 엔터프라이즈급 완전 자동화까지 적용 가능합니다.

각 패턴에는 기대 결과, 실패 처리 방식, 측정 가능한 KPI가 포함되어 있습니다.

패턴 1: 빠른 성과 – 휴먼 인더 루프 이메일 PO 파싱

사례:

구매 주문서(PO)가 이메일에 PDF 등으로 첨부되어 도착합니다. 목표는 품목 데이터를 신속하게 추출하여 검토 후 수작업 입력을 없애는 것입니다.

흐름

  1. 입력: 이메일로 PO(PDF 첨부) 도착.
  2. Parseur:
    • PO 번호, 공급업체명, 품목(상품 코드, 수량, 단가) 추출.
  3. 출력:
    • 구조화된 데이터가 Google Sheets 또는 Slack 등으로 전송.
    • 플래그된 필드만 사람이 검토.

최소 스키마 예시

{
  "po_number": "PO-78421",
  "vendor_name": "Acme Components",
  "line_items": [
    {
      "sku": "AC-4431",
      "quantity": 500,
      "unit_price": 1.25
    }
  ]
}

실패 처리

  • 검토 전에는 하위 자동화가 작동하지 않음.
  • 추출된 데이터는 원본과 추적 가능.

KPI

  • 수작업 입력 없는 PO 비율
  • 문서당 평균 검토 시간
  • 필드별 추출 정확도

기대 효과:

일반적으로 70~80%의 PO 수작업 입력이 단기간에 사라지며, 잘못된 데이터로 인한 하위 시스템 손상을 방지합니다.

패턴 2: 생산용 AP – 자동화된 인보이스 프로세싱

사례:

대량의 인보이스를 ERP와 연계하여 최소한의 인력 개입으로 처리하는 것을 목표로 합니다.

흐름

  1. 입력: 이메일 또는 업로드를 통해 인보이스 도착.
  2. Parseur:
    • 인보이스 번호, 공급업체 ID, PO ID, 품목, 합계, 세금 추출.
    • 날짜, 통화 등 포맷 표준화.
  3. 에이전트/ERP 커넥터:
    • 3-way 매칭(인보이스 ↔ PO ↔ 입고증) 시도.

재시도 및 멱등성 전략

  • 각 인보이스에 고유 추출 ID 부여.
  • ERP 전송은 멱등적: 재시도해도 중복 없음.
  • ERP/API 다운 시 안전하게 웹훅 재시도.

실패 처리

  • 매칭 실패 → 예외 큐로 이동 (조용히 무시하지 않음).
  • PO ID 누락 → 수작업 검토.
  • 인보이스 번호 중복 → 자동 차단.

KPI

  • STP(완전 자동 처리) 비율
  • 인보이스 처리 사이클 타임
  • 문서당 처리 비용
  • 중복 결제율

기대 효과:

최대 85~95%의 인보이스를 완전 자동으로 처리하고, 처리 사이클 타임을 수일에서 수 시간으로 단축하며, 컴플라이언스 리스크 없이 처리 속도를 향상시킵니다.

패턴 3: 복잡한 표와 RAG를 활용한 재고 자동화

사례:

공급업체가 복잡한 인보이스나 배송 문서(대형 테이블 포함)를 발송합니다. 품목별로 내부 데이터 연동이 필요합니다.

흐름

  1. 입력: 여러 페이지의 인보이스/납품서(복잡한 표 포함).
  2. Parseur:
    • 행 무결성을 보장하며 표 데이터 추출.
  3. 데이터 보강 계층(RAG/DB 조회):
    • SKU를 기준으로 제품 마스터 데이터와 연동.
    • 내부 ID, 비용 센터, 재고 규정 등 정보 연동.
  4. 에이전트 실행:
    • 재고 수준 업데이트, 임계치 이하 시 자동 보충 주문.
  5. 감사로그:
    • 원본/추출/보강된 결과 모두 저장.

데이터 보강 결과 예시

{
  "sku": "AC-4431",
  "supplier_qty": 500,
  "internal_product_id": "INT-99231",
  "warehouse": "EU-WH-01"
}

실패 처리

  • SKU 미매칭 → 마스터 데이터팀 검토.
  • 표 추출 불확실 → 수작업 확인.
  • 모든 작업은 추적 및 감사가 가능하도록 로깅.

KPI

  • 표 추출 정확도
  • 재고 일치 오류율
  • 재고 업데이트 소요 시간
  • 감사 로그 완전성

기대 효과:

안전한 자율성: 자동화가 실행되더라도, 모든 의사결정이 투명하게 설명 및 감사 가능해집니다.

일관된 원리

세 가지 패턴 모두에서 Parseur는 동일한 역할을 합니다: 정리되지 않은 문서를 자동화 시스템이나 에이전트가 신뢰할 수 있는 팩트(구조적 데이터)로 변환합니다.

이것이 바로 확장 가능한 워크플로우와 조용히 실패하는 워크플로우의 차이점입니다.

OCR/IDP 벤더 평가 체크리스트

OCR 또는 지능형 문서 처리(IDP) 솔루션 선택은 자동화의 성공을 좌우합니다. 화려한 AI 데모가 아니라, 실제 신뢰성과 운영 적합성이 결정적입니다. 실무 도입 담당자를 위한 간결한 체크리스트를 참고하세요:

1. 인제스천(수집) 다양성

  • 모든 문서 소스를 처리할 수 있습니까?
  • 이메일, 첨부 파일, PDF, 스캔 이미지, 모바일 업로드, 클라우드 연동 등을 지원합니까?

2. 스키마 및 필드 지원

  • 구조적 스키마를 사전에 정의할 수 있습니까?
  • 여러 줄로 된 표, 중첩 필드, 복잡한 레이아웃을 처리할 수 있습니까?
  • 날짜, 통화, ID 등이 자동으로 정규화됩니까?

3. 통합 기능

  • 웹훅, API, SDK가 제공됩니까?
  • Zapier, Google Sheets, CRM, ERP 등과의 연동이 가능합니까?
  • 멱등 전송을 통해 중복 및 재시도를 지원합니까?

4. SLA 및 오류 관리

  • 보장하는 추출 정확도 및 오류율은 몇 %입니까?
  • 오류는 어떻게 노출되고 해결됩니까?
  • 휴먼 인더 루프(Human-in-the-loop) 검토 기능이 내장되어 있습니까?

5. 감사 및 컴플라이언스

  • 문서 원본, 추출 이력, 수정 내역 로그를 제공합니까?
  • 규제 또는 내부 감사 목적으로 이력을 내보낼 수 있습니까?

6. 개발자 경험

  • API가 직관적이고 문서화가 충분합니까?
  • SDK, 샘플, 샌드박스 등 빠른 테스트 환경을 제공합니까?
  • 워크플로우 생성, 수정, 유지보수가 용이합니까?

팁: 이 체크리스트로 여러 벤더를 비교 평가하고, 실제 샘플 문서로 결과를 요청하세요. 진정한 IDP 선택 기준은 '99% OCR'이 아니라, 예측 가능하고 감사할 수 있는 데이터입니다!

실전 팁: 이 체크리스트를 다운로드하여 실제 OCR/IDP 도구 비교에 바로 사용해 보세요. RFP(요청 제안서) 작성과 자동화 기반 확보가 훨씬 빨라집니다.

신뢰할 데이터가 자동화의 기반이다

AI OCR만으로는 실제 자동화에 충분하지 않습니다. 합계, 날짜, ID의 작은 오류만으로도 수 시간의 재검토, 업무 지연, 자동화 신뢰도 추락이 뒤따릅니다. 실제 비즈니스 문서는 지저분하고, 다양하며, 끊임없이 변하기 때문에 OCR이나 AI만으로는 완전히 다룰 수 없습니다.

Parseur가 그 간극을 메웁니다. 컨텍스트 인지형 AI로 구조화되고 검증된 데이터를 제공하여, 신뢰할 수 있는 팀원으로서 자리매김합니다. 인보이스, 주문서, 여러 페이지의 표 등 어떤 케이스든 Parseur가 오류 없이 자동화를 지켜줍니다.

결론은 분명합니다: 자동화를 확장하고 팀을 반복적인 데이터 정리 작업에서 해방시키려면, 단순한 문자 인식을 넘어 신뢰할 수 있는 구조적 데이터 추출이 반드시 필요합니다. Parseur가 그 신뢰성을 제공하여, 자동화 워크플로우를 예측 가능하고, 감사 가능하며, 진정으로 효율적으로 만들어 드립니다.

자주 묻는 질문

최고의 OCR 및 자동화 도구에도 한계가 있습니다. 기대할 수 있는 점과 Parseur를 효과적으로 활용하는 방법을 이해할 수 있도록, 문서 추출, 신뢰성, 워크플로우 통합 등 가장 자주 묻는 질문에 답변했습니다. 지원 포맷부터 오류 처리, 자동화 확장까지 실무에서 바로 쓸 수 있는 정보를 확인해보세요.

AI OCR이 손글씨를 읽을 수 있나요?

AI OCR은 일부 손글씨를 인식할 수 있지만, 필체와 품질에 따라 정확도가 크게 다릅니다. Parseur는 라틴, 일본어, 한글 손글씨 인식을 지원하며, 그리스어, 키릴 문자 등은 실험적으로 지원합니다. 그러나 고급 OCR이라도 애매한 손글씨는 반드시 검토가 필요할 수 있습니다.

Parseur가 지원하는 파일 형식은 무엇인가요?

Parseur는 이메일, PDF(스캔 또는 네이티브), 이미지(PNG, JPG, TIFF, GIF, BMP), 스프레드시트(CSV, XLSX, ODS), HTML/RTF/TXT 텍스트 파일 등 다양한 파일 포맷을 지원합니다.

Parseur가 여러 페이지이거나 복잡한 테이블의 데이터도 추출할 수 있나요?

네, Parseur는 여러 페이지의 PDF도 지원하며, 행의 무결성을 유지하면서 표 데이터를 추출할 수 있습니다. 컨텍스트 인지형 AI가 가변 레이아웃과 중첩 테이블 구조를 처리하여 복잡한 문서에서도 신뢰성 높은 구조화 추출이 가능합니다.

Parseur가 기존 시스템과도 통합이 가능한가요?

물론입니다. Parseur는 Google Sheets, Zapier, Make, Power Automate, CRM, ERP, 커스텀 앱과 웹훅 및 API 엔드포인트를 통해 연동할 수 있으며, 재시도 시 중복을 방지하는 멱등성(idempotent) 전송도 지원합니다.

공유:

마지막 업데이트

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