인텔리전트 문서 처리(IDP)란 무엇인가?

인텔리전트 문서 처리(IDP)는 송장, 이메일, PDF 등 문서에서 데이터 추출, 검증, 라우팅을 자동화해줍니다.

핵심 요약

• 인텔리전트 문서 처리(IDP)는 데이터 추출, 검증, 전송을 자동화하여 수작업 부담을 줄입니다.
• AI 기반 도구는 비구조적 데이터 처리도 자동화하며, 비즈니스 전체 워크플로우의 정확성을 높입니다.
• Parseur는 모든 문서 처리 과정을 자동화하여 시간을 절약하고 반복 작업을 없애줍니다.

간단히 말해, IDP(인텔리전트 문서 자동화, Intelligent Document Automation, 또는 문서 조립, Document Assembly)의 주요 목적은 기술을 활용해 인간의 개입을 최소화하는 것입니다. 다양한 소스와 레이아웃에서 데이터를 추출할 수 있도록 도와줍니다.

IDP는 인공지능(AI), 예측 분석, 자연어 처리(NLP)를 결합하여 조직 내 데이터 처리 방식을 자동화합니다. 단순 추출을 넘어 워크플로우 전체를 완전 디지털화하고 단순화합니다.

ThinkAutomation의 보고서에 따르면, 디지털 자동화 시장은 현재 67억 6천만 달러 규모이며 2023년까지 126억 1천만 달러에 이를 전망입니다.

본 가이드에서는 인텔리전트 문서 처리(IDP)에 대한 기본 개념과, 기업이 이를 비즈니스 확장의 핵심 전략으로 어떻게 활용할 수 있는지 자세히 안내합니다.

인텔리전트 문서 처리란 무엇인가?

Wikipedia에서는 문서 처리 자동화를 "전자 문서 생성을 지원하는 시스템과 워크플로우의 설계"로 정의합니다.

"다양한 유형의 문서에서 필요한 데이터를 자동으로 수집하고, 그 합법성을 승인하며, 추출 데이터를 활용해 관련 기능을 추가하고 가치를 높인다." - AI Multiple, 2020년 5월

Fact.MR의 최근 연구에 따르면, 전 세계 비즈니스 워크플로우 자동화 시장은 강한 성장세를 보여, 2026년까지 기술 기반 솔루션 매출이 미화 21억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다.

2026년 말까지 비즈니스 워크플로 자동화의 글로벌 시장은 52억 472만 달러의 매출이 기대됩니다.

• Fact.MR

북미는 예측 기간 동안 이 시장에서 주도적인 역할을 할 것으로 보입니다. 문서 처리 자동화는 데이터 추출에 혁신적 솔루션을 제공하면서 전 세계 주목을 받고 있습니다.

인텔리전트 문서 처리는 어떻게 작동하는가?

데이터 추출은 비정형 데이터를 구조화된 데이터로 변환하는 과정으로, 문서 처리 자동화의 핵심 단계입니다. Forbes의 2019년 보고서에 따르면 95%의 기업이 정기적으로 비정형 데이터를 관리합니다.

데이터 추출은 다음 3가지 유형의 문서에 따라 달라집니다:

1. 비정형 데이터: 미리 정의된 구조가 없으며 컴퓨터가 읽을 수 없는 데이터(예: 책, 저널, 의료 기록, 텍스트 파일).
2. 반정형 데이터: 일부 정보가 있으나 완전히 체계화되지 않은 데이터(예: 디지털 사진, 날짜 스탬프, 이미지, 인보이스).
3. 정형 데이터: 명확한 데이터 모델로 정리된 정보.

정형 데이터와 비정형 데이터 비교에 대해 더 알아보세요.

문서 처리 자동화의 7단계

수작업으로 문서 처리를 진행하면 오류 발생과 시간 소모가 불가피합니다. 자동화 도구를 도입하면 기업은 몇 초 만에 더 많은 문서를 자동 생성할 수 있습니다.

1. 데이터 인제스천(ingestion)
2. 데이터 캡처(capture)
3. 데이터 분류(classification)
4. 데이터 추출(extraction)
5. 데이터 검증(validation)
6. 데이터 변환(transformation)
7. 데이터 내보내기(export)

아래는 사람의 개입 없이 이뤄지는 자동 문서 처리의 각 단계입니다.

단계 1: 데이터 인제스천(Data ingestion)

문서 인제스천은 인텔리전트 문서 처리의 첫 단계입니다. 이메일, 파일 업로드, 공유 폴더, API 등 다양한 방식으로 문서가 시스템에 유입됩니다.

• 주요 소스: PDF, 이미지, 스프레드시트, 스캔 문서 등
• 예시: 송장 또는 영수증이 이메일로 자동 도착하거나, 일괄 업로드되어 IDP 플랫폼에 저장됨

단계 2: 데이터 캡처

스캔 문서와 이미지를 데이터로 추출하기 전, 이미지를 보정하고 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 단계입니다. 이는 OCR 정확도와 형식 일관성을 높여줍니다.

• 대표적 기법: 이미지 향상, 기울기 보정, 노이즈 제거 등
• 예시: OCR로 스캔된 송장이나 손글씨 영수증을 텍스트로 추출

단계 3: 데이터 분류

데이터 추출 단계에서, AI 및 패턴 인식 기술로 문서 내 주요 정보를 자동 식별 및 추출합니다. 다양한 산업에서 다양한 활용 사례에 맞춰, 구조화 필드를 구분해내어 적용합니다.

• 예시 필드: 송장 번호, 공급업체명, 합계, 날짜 등
• 예시: 회계, 보고, 분석에 필요한 "송장 번호", "청구 금액" 등 자동 추출

단계 4: 데이터 추출

데이터 추출 후, 시스템은 사전 규칙에 따라 데이터의 정확성과 규정 준수 여부를 검증합니다.

• 누락 필드, 형식 오류, 중복여부 등 논리적 검사로 데이터 품질을 보장
• 예시: 공급업체 VAT 번호 누락, 금액 오류 등 자동 감지 및 표시

데이터 추출이란 무엇인가에 대해 더 알아보세요.

단계 5: 데이터 변환

이 단계는 추출한 데이터를 일관적이고 활용하기 쉽게 표준화합니다. 내부 포맷에 맞게 매핑하고 필요에 따라 외부 정보를 덧붙여 풍부하게 처리합니다.

• 날짜, 통화, 공급업체명 등 표준화해 정확성 향상
• 예시: 날짜를 YYYY-MM-DD 형식으로 변환, 공급업체명을 마스터 데이터와 정렬

단계 6: 데이터 검증

불확실한 데이터가 감지되면, 해당 항목은 사람에게 검토가 요청되어 데이터 품질과 분석 연속성을 유지합니다.

• 대시보드에서 직접 필드 검토 및 수정 가능
• 예시: 읽기 어려운 첨부파일이나 새로운 문서 레이아웃이 인적 검토자로 전송

단계 7: 데이터 내보내기

최종 단계는 검증된 데이터를 다른 비즈니스 시스템에 내보내는 것입니다. 연동 및 API를 활용해 추출 데이터가 CRM, ERP, 스프레드시트 등으로 자동 전송됩니다.

• 데이터는 대부분 실시간으로 전달되어 전사적 즉각 활용 가능
• 예시: 송장 필드를 회계 소프트웨어나 Google Sheets로 내보내기

인텔리전트 문서 처리 도입의 비즈니스 효과

IDP는 금융, 부동산, 식품 등 거의 모든 산업 및 업무 영역에 적용할 수 있습니다. 이 자동화 기술을 회사에 도입하면 얻을 수 있는 대표적 효과는 다음과 같습니다:

시간과 자원 절감

Mckinsey 보고서에 따르면, 비즈니스 프로세스의 60%가 자동화를 통해 전체 업무 시간의 30%를 절감할 수 있습니다. 반복 업무 자동화로 막대한 시간과 자원을 절약할 수 있습니다.

하지만 자동화의 진정한 가치는 단순 효율성을 넘어 정확성에 있습니다. 일관되지 않거나 불완전한 데이터로 자동화만 진행하면 오히려 오류 수정에 더 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 고품질, 표준화된 데이터가 자동화의 전략적 가치를 극대화합니다.

동시에, 자동화는 직원들의 업무 몰입과 만족도도 높여줍니다. 수작업 데이터 입력을 없앰으로써 팀원들은 분석, 의사결정, 혁신 등 보다 의미 있는 일에 집중할 수 있습니다.

90%의 직원이 자동화로 대체 가능한 반복 업무에 시간을 허비하고 있습니다 - ThinkAutomation 수요 통계.

Parseur가 2024년 6월 자체 벤치마크한 결과, Parseur 문서 처리 도구를 사용하는 고객은 월평균 약 150시간의 데이터 입력과 약 $6,413의 비용을 절감하고 있습니다. - Parseur 통계, 2024년 6월

휴먼 에러 제로

매일 수백 개 문서를 수작업 검토하면 오류가 발생하는 게 당연합니다. 문서 처리 자동화를 통해 이런 실수를 거의 0에 가깝게 줄일 수 있습니다.

데이터 백업

자동화 도구는 데이터를 자동으로 백업해줍니다. 문서 처리 도구 대다수는 클라우드 기반이기 때문에, 언제 어디서나 안전하게 데이터에 접근할 수 있습니다.

사전학습 모델 및 템플릿 제공

자동화 솔루션 중에는 업종별 즉시 사용 가능한 템플릿을 제공합니다. 예를 들어 Parseur는 다양한 부동산 플랫폼에 맞는 서식을 지원하며, 연락처·매물 정보·리드 출처 등이 자동으로 추출 및 처리됩니다.

프로세스 효율성

기업은 고객 경험, 생산성, 매출 등 핵심 분야에 더 집중할 수 있습니다. 자동화 도입 첫 해에 ROI가 30~200%까지 상승하며 대부분 인건비 절감에서 나타납니다. 시간 소모적인 작업에서 해방된 인력은 창의적인 성과를 낼 수 있습니다.

인텔리전트 문서 처리 도구의 주요 기능

기업에 맞는 자동 문서 처리 도구를 선택할 때는, 필요로 하는 핵심 기능을 명확히 파악해야 합니다. 주요 특징 몇 가지는 아래와 같습니다:

쉬운 사용성과 원활한 워크플로우

IT에 익숙하지 않아도 사용할 수 있고, 여러 프로세스 간에 손쉽게 워크플로우가 연결되는 노코드 도구가 적합합니다.

다양한 앱과 연동

문서 처리 도구가 원하는 타 애플리케이션과의 연동이 가능해야 시간도 절약됩니다. 예를 들어 리드 생성에 사용할 때는 Mailchimp나 Intercom과의 연동으로 데이터가 자동 전송되면 편리합니다.

IDP 솔루션의 유형

빅데이터와 기술의 발전으로, 문서의 양이나 구조에 따라 다양한 방식으로 데이터 추출이 가능합니다.

Power Automate의 AI builder

AI builder는 Microsoft의 새로운 자동화 도구로, 클릭 한 번만으로 인공지능 기능을 앱과 연동에 추가할 수 있습니다. 손쉬운 포인트&클릭 방식으로 조직 맞춤형 AI 모델을 생성할 수 있습니다.

OCR

광학 문자 인식(OCR)은 이미지(스캔된 PDF, 사진, 스크린샷 등)를 그냥 텍스트로 변환해 기계가 페이지의 내용을 읽게 해줍니다. OCR은 이미지에서 데이터를 추출하는 필수 1단계이지만, 그 자체로는 문서 구조나 의미 있는 필드를 파악하지 못하고 단순 텍스트만 출력합니다.

신경망(머신러닝 기반 모델)은 대규모 공개 및 라이선스 데이터셋에 대한 긴 사전학습을 통해 청구서 형식, 날짜·총액 형식, 라벨/값 레이아웃 등 문서 패턴을 학습합니다.

이렇게 학습된 모델은 새로운 문서에도 신속히 적용되어 다양한 레이아웃과 언어에서 필드를 정확하게 구분·추출할 수 있으며, OCR만 또는 고정 규칙 템플릿만 사용하는 방식보다 월등한 정확성을 제공합니다. 참고로 Parseur는 이러한 기본 모델을 고객 문서로 재학습하지 않고, 고객 파일에 모델을 적용만 할 뿐입니다.

**자연어 처리(NLP)**는 텍스트 자체를 넘어서 문서의 의미와 맥락을 파악합니다. NLP를 활용하면 '송장 번호'와 '참조ID' 등 유사 용어를 구별하고, 문장 구조를 이해하며, 이메일이나 계약서처럼 구조화되지 않은 문서에서도 정보를 추출할 수 있습니다.

마지막으로, **RPA(로보틱 프로세스 자동화)**는 데이터 추출과 실제 업무 프로세스 실행을 잇는 다리 역할을 합니다. OCR·ML·NLP가 데이터를 포착·해석하면, RPA는 그 정보를 활용해 ERP 업데이트, 알림 발송, 결제 정산 등 후속 작업을 자동 진행합니다. 이렇게 각 기술이 결합되어 OCR이 읽고, ML이 학습하고, NLP가 이해하며, RPA가 즉시 행동하는 통합 자동화가 완성됩니다.

인텔리전트 문서 처리의 활용 사례

IDP는 전 세계 기업의 다양한 부서와 산업에서 워크플로우 자동화를 실현하며, 비구조적 데이터를 구조화된 비즈니스 데이터로 전환합니다. OCR, 머신러닝, 자연어처리를 결합해 원시 문서와 비즈니스 데이터 간 간극을 메우고, ISO 8000 기준에 맞는 정확도·컴플라이언스·확장성을 동시에 충족시킬 수 있습니다.

구체적 활용 예시

지급결의/매입(AP) 자동화

IDP는 160여 개 언어의 송장에서 공급처명, 총액, 세금 코드 등 주요 필드를 자동 추출합니다. Ascend에 따르면, 종이 송장 1건당 처리 비용이 약 $15지만, 자동화 시 $2.36으로 절감됩니다. 추출된 데이터는 QuickBooks, Zoho Invoice 등 ERP/회계툴로 바로 연동되어 수동 입력과 오류를 최소화하고 현금 흐름 가시성을 높여줍니다.

주문 처리(Order Processing)

IDP는 주문서에서 품목, 주문번호, 공급업체, 수량, 총액 등 필드를 자동 추출하여, 로이터에 따르면 57%의 구매팀이 여전히 수동 입력에 의존하는 현실에서, IDP는 최대 99.9%까지의 정확도로 주문서를 파싱합니다. 추출된 데이터는 주문관리시스템이나 ERP로 즉시 전송되어 수작업을 줄이고 납기 및 준수율을 높입니다.

HR/온보딩

Parseur는 이력서 등에서 연락처, 학력, 경력 등 핵심 필드를 추출하고, 개인정보가 필요한 경우는 자동 익명화하여 안전한 워크플로를 지원합니다. 파싱된 데이터는 API·연동을 통해 BambooHR, Monday 등 HR툴이나 ATS로 자동 전달되어, HR팀이 반복 업무 대신 인재 평가나 참여에 집중할 수 있게 해줍니다.

2025년 최고의 인텔리전트 문서 처리 소프트웨어, Parseur

Parseur는 이메일 및 PDF에서 AI 기반으로 데이터를 추출하는 문서 처리 도구입니다. Parseur와 같은 AI 문서 파싱 도구를 사용하면 수작업 없는 워크플로우를 구축하고, 막대한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

Parseur는 어떤 레이아웃에도 적응하며, 문서를 최적의 구조화 데이터로 만드는 가장 강력한 AI 파싱 엔진입니다.

Parseur는 Zapier, Power Automate, Integromat 등 수천 가지 앱과 연동이 가능합니다.

문서 처리 자동화를 조직에 도입하면, 엔드-투-엔드 자동 업부 프로세스를 완성할 수 있습니다. 자동화된 문서 처리 도입은 업무 전반을 효율화하고 빠른 성과를 얻는 데 중요한 역할을 합니다.

자주 묻는 질문

점점 더 많은 기업들이 작업 효율화를 위해 자동화를 도입하면서, 인텔리전트 문서 처리(IDP)가 실제로 무엇을 할 수 있고 기존 워크플로우에 어떻게 녹아드는지에 관한 궁금증도 커지고 있습니다. 아래에서 IDP의 작동 원리, 주요 장점, 그리고 Parseur 같은 도구를 통해 어떻게 손쉽게 자동화를 실현할 수 있는지에 대한 대표적인 Q&A를 확인하실 수 있습니다.

인텔리전트 문서 처리(IDP)의 주요 목적은 무엇인가요?

IDP의 주요 목적은 다양한 문서에서 데이터를 자동으로 추출, 검증, 정리하는 것입니다. 이를 통해 기업은 시간을 절약하고, 휴먼 에러를 줄이며, 모든 워크플로우에서 일관되고 정확한 데이터 처리를 실현할 수 있습니다.

IDP와 전통적인 OCR의 차이점은 무엇인가요?

OCR(광학 문자 인식)은 이미지와 스캔 문서를 읽기 가능한 텍스트로 변환하지만, IDP는 한 단계 더 나아갑니다. AI, 머신러닝, 자연어 처리를 활용해 문서의 맥락을 이해하고 구조화된 데이터를 추출하여 다른 비즈니스 시스템에 자동으로 연결합니다.

IDP가 처리할 수 있는 문서 유형은 무엇인가요?

IDP는 송장, 영수증, 구매 주문서, 계약서, 양식, 이메일 등 거의 모든 유형의 문서를 처리할 수 있습니다. 구조화 여부와 상관없이, 인텔리전트 시스템은 다양한 형식의 문서에 적응하며 데이터를 추출할 수 있습니다.

Parseur는 문서 처리 자동화에 어떻게 도움이 되나요?

Parseur는 이메일 파싱부터 데이터 추출 및 내보내기까지, 전 과정의 문서 워크플로우를 자동화합니다. 템플릿과 노코드 환경을 갖추고 있어 누구나 쉽게 핵심 정보를 추출하고 Google Sheets, Power Automate, Zapier 등의 앱으로 자동 전송할 수 있습니다.

기업에서 IDP를 도입할 경우 어떤 이점이 있나요?

대표적인 장점으로는 수작업 최소화, 더 빠른 처리 속도, 향상된 데이터 정확성, 그리고 획기적인 비용 절감입니다. 반복 작업에서 해방된 직원들은 가치 있는 일에 더 집중할 수 있어 만족도도 높아집니다.

작은 회사도 IDP를 활용할 수 있을까요?

네! 인텔리전트 문서 처리는 규모에 맞게 확장 가능합니다. 소규모 비즈니스도 반복되는 워크플로우 일부부터 자동화해 시작할 수 있고, 필요 시 점진적으로 확대할 수 있습니다. Parseur 같은 클라우드 기반 도구는 부담 없는 도입이 가능하도록 설계되었습니다.

문서 처리 자동화의 보안은 안전한가요?

Parseur를 포함한 최신 IDP 도구는 모두 클라우드 기반이며, 엄격한 데이터 보호 기준을 준수합니다. 데이터는 암호화되어 안전하게 보관되며, 권한 있는 사용자만 접근이 가능하여 GDPR 등 개인정보 보호 규정에도 부합합니다.

마지막 업데이트 2025년 11월 7일