핵심 정보 추출(KIE)이란 무엇인가요? 완벽 가이드

핵심 요약

• KIE는 OCR을 넘어, 의미 있는 필드를 추출하고 이해할 수 있습니다. 단순한 텍스트 인식에 그치지 않습니다.
• AI 기반 데이터 추출을 활용하면 기업은 처리 비용을 최대 70%까지 줄이고, 최대 98%의 정확도를 구현할 수 있습니다.
• 지능형 문서 처리(IDP) 도입률이 빠르게 증가 중이며, 관련 시장은 2030년 123억 5천만 달러를 넘어설 것으로 전망됩니다.
• Parseur는 템플릿이 필요 없는 적응형 자동화로 실용적인 KIE를 제공합니다. 기존 워크플로에 쉽게 통합됩니다.

오늘날 기업은 끝없이 쏟아지는 비정형 데이터(청구서, 계약서, 의료 양식, 고객 기록 등)로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 정보를 시스템에 직접 입력하다 보면 속도가 느려지고 오류가 발생하며, 반복 업무에 많은 인력이 소진되어 핵심 업무에 집중할 수 없게 됩니다.

여기서 **핵심 정보 추출(KIE)**가 해답이 됩니다. KIE는 문서 처리 AI를 활용해 문서 내 이름, 금액, 날짜 등 주요 필드를 자동으로 식별하고 추출합니다. 이는 **지능형 문서 처리(IDP)**의 핵심이다가, 비정형 데이터를 즉시 활용 가능한 구조화된 인사이트로 탈바꿈시킵니다.

금융, 의료, 물류, 법률 등 다양한 산업에서는 이미 KIE로 비용을 줄이고, 오류를 감소시키며, 프로세스 속도를 높이고 있습니다. 또한 **Elfsight**에서 마케터의 75%가 AI가 일상적인 업무를 단순화한다고 답할 만큼, AI 자동화가 반복 업무(게시 예약, 타겟 세분화, A/B 테스트 등) 최적화에 중추적인 역할을 하고 있습니다. 이처럼 KIE는 데이터 입력의 수고를 줄여 팀이 의사결정, 고객 서비스 등 더 큰 가치를 창출하는 일에 집중하도록 돕습니다.

이 가이드에서는 KIE란 무엇이고, 어떻게 작동하며, 실제로 어떤 분야에서 강점을 발휘하는지 쉽게 설명합니다. 현대의 문서 업무에서 KIE가 왜 더 이상 선택이 아닌 필수인지 직접 확인해보세요.

핵심 정보 추출(KIE)이란 무엇인가요?

핵심 정보 추출(Key Information Extraction, KIE)은 문서에서 주요 데이터 필드를 자동으로 식별하고 추출하는 기술을 의미합니다. 2025년 기준 KIE는 급속도로 성장 중인 지능형 문서 처리(IDP) 시장의 핵심 축이며, **Spherical Insights**에 따르면 2035년까지 연평균 32.18% 성장, 497억 달러 시장 규모가 예상됩니다.

기존의 **OCR(광학 문자 인식)**이 이미지를 텍스트로 변환하는 데 그쳤다면, KIE는 데이터의 의미와 맥락까지 폭넓게 이해합니다.

예를 들어, KIE는 단순히 숫자를 읽을 뿐만 아니라, 해당 숫자가 청구서의 합계인지, 계약 날짜인지, 고객 이름이나 구매주문 번호인지까지 분별해낼 수 있습니다. 즉, AI 기반 데이터 추출이자, 지능형 문서 처리 내 핵심 역할입니다.

결과적으로 KIE는 비정형 문서를 빠르게 사용할 수 있는 구조화 데이터로 전환시켜 효율적인 의사결정과 업무 혁신을 이끕니다.

KIE의 작동 원리(단계별)

핵심 정보 추출(KIE) 프로세스는 비정형 텍스트를 정제된 구조화 데이터로 바꾸는 단계별 자동화 워크플로입니다. 단순히 텍스트를 "읽는 것"을 넘어서 맥락을 이해하고, 비즈니스에 직접 활용할 수 있는 핵심 필드를 선별합니다.

주요 작동 단계를 정리하면 다음과 같습니다.

1단계. OCR(광학 문자 인식)

먼저 문서에서 텍스트를 추출합니다. OCR은 이미지, PDF, 필기 메모 등에서 텍스트 정보를 기계가 읽을 수 있는 문자로 변환합니다.

2단계. 자연어 처리(NLP) 및 AI 모델

그다음 NLP와 AI 알고리즘이 텍스트의 의미와 맥락을 분석합니다. 이 단계에서는 각 단어와 구절의 관계를 파악해, 예컨대 청구서라면 회사명, 주소, 내역 등 의미 단위를 분리해냅니다.

3단계. 엔터티 인식

이제 **주요 데이터(핵심 필드)**를 자동으로 식별하고 태깅합니다. 이 구간에서 실제 핵심 정보 추출이 이뤄집니다.

예시:

• 청구서 번호
• 고객 또는 공급업체명
• 날짜(발행일, 마감일)
• 금액(소계, 세금, 총액 등)

4단계. 검증 및 포맷 일관화

추출된 데이터는 정확성 검증 및 표준화 단계를 거칩니다. 이후 검증된 구조화 데이터가 CRM, ERP, 회계, 분석 대시보드 등 후속 시스템으로 자동 전달됩니다.

예시:

• 날짜 포맷 일관화(MM/DD/YYYY, YYYY-MM-DD 등)
• 전화번호, 화폐 기호 일괄 표준화
• 중복, 누락 등 오류 자동 감지

OCR, NLP, AI 기반 엔터티 인식을 결합한 핵심 정보 추출(KIE) 방식은 높은 품질의 데이터를 손쉽게 확보하고, 수작업 없이 자동화 환경을 구축할 수 있도록 해줍니다.

KIE vs OCR vs IDP: 차이점은 무엇인가요?

문서 처리 AI를 이야기할 때 OCR, KIE, IDP라는 용어가 자주 혼동됩니다. 각 기술은 자동화 파이프라인 내에서 역할이 다릅니다:

• OCR(광학 문자 인식): 스캔 문서/이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환(예: 종이 청구서 → 디지털 텍스트)
• KIE(핵심 정보 추출): OCR을 기반으로 텍스트에서 의미 있는 핵심 필드(예: 합계, 계약일, 고객명 등)만 식별하여 추출
• IDP(지능형 문서 처리): OCR+KIE+검증+통합의 전체 자동화, 추출 데이터를 ERP/CRM/DB 등으로 즉시 전달

비유하자면:

• OCR = "나는 읽을 수 있습니다."
• KIE = "나는 의미까지 이해하고, 핵심 정보만 뽑아낼 수 있습니다."
• IDP = "읽기부터 데이터 추출, 검증, 시스템 전송까지 전 과정을 자동화합니다."

따라서 KIE는 지능형 문서 처리(IDP)의 핵심 구성 요소이자, 텍스트 인식과 실질적 인사이트 도출을 잇는 연결고리입니다.

KIE, OCR, IDP의 기능별 비교

KIE의 중요성(통계 및 시장 동향)

Parseur & Question Pro 설문 조사에 따르면, 수작업 데이터 입력은 현대 비즈니스의 가장 큰 효율 저하 요인 중 하나입니다. 미국 기업의 경우 직원 1인당 연 28,500달러가 데이터 입력에 쓰이며, 대기업의 경우 누적 비용이 수백만~수십억 달러에 달할 수 있습니다. KIE는 이 문제를 본질적으로 해결합니다.

• 비용 절감: Paperarchive에 따르면 자동화 문서 처리 도구는 수작업 대비 60~80% 비용을 절약합니다.
• 정확도 향상: KIE 적용 시 **중요 필드 추출 정확도가 최대 98%**에 달합니다. Jordan N는 실제 현장에서 KIE가 수작업보다 높은 정확도를 입증했다고 밝히고 있습니다.
• 시장 성장: IDP(지능형 문서 처리) 글로벌 시장은 KIE 도입 확대로 2024년 약 23억 달러에서 2030년 123억 5천만 달러(연 33.1% 성장)로 확장할 전망입니다.
• 도입 가속화: Global Growth Insights는 2034년까지 65% 이상의 기업이 IDP 솔루션을 완전 통합할 것으로 예측합니다.

결론: KIE는 경쟁력의 선택지가 아니라, 업무 혁신을 이끄는 필수 역량입니다. 빠른 프로세스, 비용 감소, 신뢰성 높은 데이터 기반 의사결정이 가능하게 됩니다.

KIE 적용 실제 사례

**핵심 정보 추출(KIE)**는 추상적인 기술이 아니라, 업무 현실에서 즉각적 혜택을 제공합니다. 비정형 문서를 실질적인 인사이트로 전환해 반복 작업을 줄이고, 자동화의 효용성을 극대화합니다.

• 청구서/영수증: 자동화된 데이터 추출(공급업체명, 합계, 결제일 등)로 회계·재무 시스템에 바로 입력
• 계약서: 계약일, 당사자, 기간, 주요 조항 등 핵심 필드 자동 추출로 검토·관리 시간 단축
• 양식/의료기록: 환자 정보, 보험 번호, 고객 가입 정보 등 양식 데이터 자동 수집
• 물류문서: 운송장, 납품 증 등 주요 필드 추출로 공급망 모니터링 및 자동화 향상

이처럼 AI 데이터 추출이 업무의 중심으로 자리 잡으며, 반복적인 수작업에서 해방되어 데이터 활용성과 품질이 크게 올라갑니다.

LLM 기반 KIE: 차세대 혁신

대형 언어 모델(LLM)의 도입으로 핵심 정보 추출(KIE) 성능이 혁신적으로 향상되고 있습니다. 기존에는 OCR과 정적 NLP 모듈이 활용됐으나, LLM은 뛰어난 맥락 이해와 적응력으로 새로운 차원의 데이터 추출을 가능하게 합니다.

LLM 기반 KIE의 주요 강점:

1. 뛰어난 맥락 해석력: 키워드가 아닌 실제 문서 구조·문맥을 바탕으로 필드의 의미를 식별
2. 템플릿 없이 다양한 구조 지원: 서로 다른 양식(청구서, 계약, 영수증, 의료서류 등)에 대한 유연한 추출이 가능
3. 다국어 지원: 여러 언어에서 동등한 수준의 정보 추출 지원으로 글로벌 환경에 적합
4. 고급 추론 능력: 합산 값 검증, 날짜·금액 등 필드 간 논리 일관성 체크로 오류 최소화
5. 신속한 확장성: 대량 문서 추가에도 간단한 설정만으로 새로운 유형에 빠르게 적응

요점 정리:
문서 처리 AI에 LLM을 접목하면 정확도가 크게 높아지고 예외 상황이나 새로운 포맷도 유연하게 대응할 수 있습니다.

전통적 KIE vs LLM 기반 KIE

KIE의 도전과 솔루션: 최신 도구가 답이다

실제 현장에서 핵심 정보 추출(KIE) 도입 시 겪는 대표적 고민은 다음과 같습니다.

• 비정형 레이아웃: 수많은 문서 유형(청구서, 영수증, 계약 등)에서 동일 필드를 추출하기가 까다롭습니다.
• 다국어 및 표기 차이: 언어별·국가별 문서 구조가 상이해 글로벌 운영에 어려움이 따릅니다.
• 저화질·필기 원본: 스캔 품질이 좋지 않거나 수기 입력 등은 전통적 방식에서 정확도가 저하됩니다.
• 대량처리/확장성: 수백만 건 이상 문서도 견고하게 자동화하려면 강력한 인프라가 필수입니다.

최신 문서 AI 도구들은 OCR+머신러닝+NLP를 융합, 다양한 문서에 90~99% 이상의 정확도로 대응합니다(Parseur 2025 벤치마크). 개발자·비개발자 모두가 손쉽게 사용할 수 있고, 반복적 템플릿 관리 없이 즉시 자동화가 가능합니다.

이러한 유연성과 정확성의 조화로 Parseur와 같은 솔루션이 실질적인 KIE 자동화를 실현합니다. 단순히 텍스트만 추출하는 것이 아니라, 정확성·신뢰성·이후 활용성까지 폭넓게 보장해 대규모 자동화에 적합합니다.

Forbes 역시 클라우드 기반 플랫폼이 하루 수천 건 이상도 손쉽게 처리하며, 기존 수작업 대비 최대 80%의 시간을 절약할 수 있다고 평가합니다. 이러한 성능과 적응력은 규정 준수(GDPR 등)는 물론, 금융·물류·의료·CS 등 다양한 산업에서 빠르고 오류 없는 업무 의사결정에 기여합니다.

전통적 OCR vs 최신 KIE 도구

최신 AI 데이터 추출 플랫폼은 기존의 고정적 프로세스를 완전히 혁신해, 유연성과 자동화를 한층 높여줍니다.

Parseur로 KIE 도입하기: 적용 방법

기업이 **핵심 정보 추출(KIE)**을 실무에 간단히 도입하려면 Parseur와 같은 AI 솔루션이 매우 효과적입니다. Parseur의 AI 엔진은 청구서, 영수증, 계약서, 양식 등 다양한 문서에서 의미와 맥락을 파악해 정보를 정리합니다.

특히 Parseur는 템플릿이 필요 없는 방식이라, 새 레이아웃이나 문서 종류에도 손쉽게 자동 적응합니다. 복잡한 규칙, 반복 템플릿 관리의 번거로움에서 벗어나실 수 있으며,
회계, ERP, CRM 등 다양한 시스템과 쉽게 연동해 추출 데이터가 한 번에 워크플로로 연결됩니다.
쿠 수백 건부터 수백만 건까지 문제없이 확장 가능하니 스타트업부터 대기업까지 실무에 바로 KIE를 적용할 수 있습니다.

즉, Parseur는 정확한 정보 추출, 손쉬운 통합, 대규모 자동화를 모두 충족시키는 실질적 KIE의 표준입니다.

KIE의 미래: AI, LLM, 그리고 그 이상

AI와 대형 언어 모델(LLM)의 혁신이 KIE의 발전을 견인하고 있습니다. 초기에는 템플릿·규칙 기반 시스템이 주류였다면,
이제는 문서 처리 AI가 맥락·의도·업무 특성까지 자동으로 이해하고 적용하는 '완전 자동화'까지 진화 중입니다.

앞으로 핵심 트렌드:

• LLM을 활용한 데이터 추출 – 복잡한 레이아웃, 에러, 필기까지도 정확하게 분석하는 대형 모델의 활용 확대
• 실시간 문서 처리 – 문서가 도착하는 즉시 인사이트 제공, 지연 없는 업무 환경 실현
• 멀티모달 AI – 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 자료 유형을 통합 처리하는 차세대 플랫폼
• 업종별 맞춤 규정 준수 – 금융, 의료 등 업종별 규제 대응 및 데이터 정확도/합법성 강화

Parseur도 이에 맞춰 AI 역량·생태계 연동을 강화하며, 변화하는 시장과 규정에도 신속히 대응하는 플랫폼을 지향합니다.

핵심: KIE의 미래는 단순한 정보 "판독"에서 벗어나,
사람처럼 문서를 이해하고 종단간 대규모 자동화를 실현하는 데 있습니다.

KIE, 지금 바로 도입해야 하는 이유

**핵심 정보 추출(KIE)**는 이제 단순 부가 기능이 아닌 모든 기업에게 반드시 필요한 문서 처리 기술로 자리 잡았습니다.
KIE 도입 시, 비정형 문서가 구조화된 인사이트로 거듭나 시간, 비용, 오류를 모두 줄이고 핵심 업무에 집중할 수 있습니다.
최대 98%의 정확도와 60~80% 비용 절감 효과로 금융, 의료, 물류, 법률 등 거의 모든 산업이 KIE를 디지털 혁신 전략의 중심에 두고 있습니다.

이 모든 것을 Parseur가 실현합니다.
템플릿 필요 없는 AI 데이터 추출 플랫폼 Parseur는 어떤 문서 포맷도 유연하게 소화하며,
청구서부터 계약서까지 수작업 없는 데이터 자동 연동으로 기존 시스템과 즉시 통합됩니다.

직접 경험해보고 싶으신가요?
지금 Parseur 무료 체험하기에서 KIE가 문서 워크플로를 어떻게 혁신하는지 직접 확인하세요.

자주 묻는 질문

핵심 정보 추출(KIE)은 기업의 문서 처리 방식을 혁신하며, 아직도 많은 분들이 그 기능, 활용 분야, 그리고 관련 기술과의 차이점에 대해 궁금해하십니다. 아래에서 가장 많이 묻는 질문에 답하여, KIE의 이해를 높이고 Parseur와 같은 도구가 어떻게 지능형 문서 처리를 쉽고 동적으로 만드는지 보여드립니다.

핵심 정보 추출(KIE)이란 무엇인가요?

KIE는 문서 내에서 주요 데이터 필드를 자동으로 식별하여 추출해, 비정형 텍스트를 구조화되고 활용 가능한 데이터로 바꿉니다. OCR과 달리, KIE는 맥락과 의미까지 해석해 청구서 합계, 계약 날짜, 고객명 등도 인식합니다.

KIE와 OCR의 차이점은 무엇인가요?

OCR(광학 문자 인식)은 스캔된 문서나 이미지의 텍스트를 기계가 읽을 수 있는 문자로 변환합니다. KIE는 한 단계 더 나아가, 그 텍스트에서 의미 있는 특정 필드를 맥락까지 이해하여 추출합니다.

KIE는 지능형 문서 처리(IDP)에서 어떤 역할을 하나요?

IDP는 OCR, KIE, 검증, 통합까지 포함하는 자동화 워크플로 전체입니다. KIE는 핵심 구성요소로, 텍스트 인식과 실질적 인사이트 사이의 연결고리 역할을 하며, CRM, ERP 등 시스템에 자동 데이터 입력을 가능하게 합니다.

KIE가 처리할 수 있는 문서 유형은 무엇인가요?

KIE는 청구서, 영수증, 계약서, 양식, 선적 명세서, 의료 기록 등 사실상 모든 구조화 또는 반구조화 문서를 처리할 수 있습니다.

KIE의 정확도는 어느 정도인가요?

Parseur와 같은 최신 KIE 솔루션은 주요 필드를 최대 98%의 정확도로 추출해, 수작업 오류와 데이터 입력 부담을 크게 줄입니다.

다국어 및 다양한 포맷도 KIE로 처리할 수 있나요?

예. AI 기반 모델 및 LLM 통합으로, KIE는 다양한 레이아웃, 언어, 필기 또는 저화질 스캔까지도 적응하므로 글로벌 운영에 적합합니다.

Parseur는 KIE를 어떻게 실현하나요?

Parseur는 템플릿이 필요 없는 AI 엔진으로 어떠한 문서 포맷에서도 구조화 데이터를 추출합니다. CRM, ERP, 클라우드 워크플로와 원활하게 통합되며, 최소한의 설정으로 수백에서 수백만 건 문서까지 확장 가능합니다.

지금 KIE를 도입해야 하는 이유는 무엇인가요?

점점 늘어나는 문서, 상승하는 인건비, 경쟁 심화 속에서 KIE는 시간 절약, 오류 감소, 더 빠른 의사 결정을 지원합니다. IDP 시장은 2030년까지 123억 5천만 달러를 넘어설 전망으로, 빠른 도입이 이뤄지는 중입니다.

마지막 업데이트 2025년 10월 9일