문서 자동화의 새로운 패러다임: 에이전트 시스템이 이끄는 미래

IDP(지능형 문서 처리)와 AI 에이전트가 융합하면서 기업에 새로운 자동화 시대를 열고 있습니다. 이 혁신적인 결합을 통해 시스템은 단순히 데이터를 추출하는 것을 넘어서 문서 내용을 바탕으로 인지적인 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

아직도 많은 조직이 올바른 IDP 솔루션을 선택하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기존의 노후화된 레거시 도구를 활용하거나, 성능이 부족한 제품에 의존하거나, 자체 개발과 도입 중 무엇이 더 적합한지 고민하는 과정에서 이러한 문제들은 프로젝트의 성과 저하와 지연으로 이어질 수 있습니다.

하지만 문서를 비즈니스 실행으로 전환하는 방법은 생각보다 간단합니다. 반드시 대규모 문서 AI 솔루션에 투자하거나, 다양한 AI 도구와 서비스를 조합해 직접 구축할 필요는 없습니다.

아래에서 데이터 정확성, 문서의 복잡성, 통합 등에서 AI 에이전트가 문서 자동화의 개념과 작동 방식을 어떻게 재정립하고 있는지 살펴보겠습니다. 또한 흥미로운 고객 성과를 몇 가지 집중적으로 들여다 보면서 직접 개발할지, 아니면 구매할지에 대한 판단에도 도움을 드리고자 합니다.

에이전트 시대의 문서 자동화

에이전트 시대에는 AI 에이전트가 IDP와 결합하여 문서 워크플로 내에서 더욱 신속한 의사결정을 지원합니다. ML 모델이나 생성형 AI를 사용하여 지능적으로 추출된 데이터는 AI 에이전트에 전송되며, AI 에이전트는 데이터를 검증하고 조정할 수 있도록 콘텐츠를 파악하고 추론한 다음 의사결정을 내립니다.

이러한 형식의 자동화는 기존의 경직된 규칙 기반 캡처 시스템을 유연한 학습 기반의 생성형 AI 추출 모델로 대체하면서 문서 처리 방식을 혁신하고 있습니다. 그 결과 95% 이상의 정확도를 달성하고 완전한 감사 추적이 가능해진 문서 자동화가 구현되어 엄격한 규정 준수 요건이 있는 산업에 적합한 솔루션이 되었습니다. 이것이 바로 Automation Anywhere의 Document Automation이 제공하는 주요 가치입니다.

AI 에이전트와 지능형 문서 처리를 함께 사용하는 이유는 무엇인가요?

IDP는 복잡하고 비정형적인 데이터를 실행 가능한 정보로 변환합니다. 이는 문서 내에 묶여 있는 데이터를 활용하여 결정을 내려야 하는 대부분의 비즈니스 프로세스에서 매우 중요한 첫 번째 단계입니다.

AI 에이전트는 이를 한 단계 더 발전시킵니다. AI 에이전트는 일련의 문서에서 나오는 정보를 분석한 다음 사람처럼 결정을 내리고 행동으로 옮길 수 있습니다. 또한 추론을 포함하여 고차원적인 인지 작업을 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 예외 상황을 전체 맥락과 함께 사람에게 원활하게 인계할 수 있습니다.

이러한 과정은 어떻게 진행되는 걸까요? AI 에이전트는 문서에서 추출한 정보를 분석하여 패턴과 인사이트를 찾아내고, 이를 통해 어떤 조치를 취할지 결정하게 됩니다. 이 분석을 바탕으로 AI 에이전트는 최선의 조치를 선택하며, 이메일 발송, 기록 업데이트, 사기 감지, 청구 이의 제기, 고객과의 교류 등의 업무를 동시에 처리할 수 있습니다.

AI 에이전트는 이러한 작업을 수행하면서 지속적인 맥락 메모리를 구축하여 추론 및 실행 기능에 다시 반영합니다.

탁월한 정확성을 제공하며 지속적으로 학습하는 생성형 AI

Agentic Process Automation System 내에서 AI 에이전트는 문서 처리를 자율적이고 지능적으로 수행합니다. 추출용 생성형 AI는 Automation Anywhere의 PRE(프로세스 추론 엔진)에 의해 구동되며, 모든 유형의 문서에서 95% 이상의 정확도를 제공합니다. 또한, 4억 건 이상의 실제 문서와 데이터를 기반으로 학습하면서 복잡한 시스템 전반에서 비즈니스 의사결정이 어떻게 이루어지는지 이해합니다. PRE는 금융, 의료 등 다양한 분야에서 1,500건 이상의 실시간 배포와 100만 건 이상의 AI 에이전트 실행을 지원합니다.

또한 문서 자동화는 텍스트만으로는 모든 정보를 전달하지 못한다는 점을 감안하여, LLM의 기능과 VLM(시각 언어 모델)을 결합하는 멀티모달리티를 지원합니다. 레이아웃, 표, 손글씨, 도장과 같은 시각적 요소들은 중요한 의미를 담고 있는 경우가 많기 때문에, 시각적 요소와 텍스트를 함께 이해함으로써 텍스트만 기반으로 한 모델에서는 제공할 수 없는 문서 지능을 구현할 수 있습니다.

문서 에이전트가 실현하는 고객 가치

고객들의 실제 경험을 보면 문서 에이전트가 얼마나 신속하고 실질적으로 변화를 가져오는지를 알 수 있습니다. 한 예로 Jemena는 송장 중복을 크게 줄였으며, 이제는 3,300곳의 공급업체에서 보낸 대기 중인 송장을 당일에 처리할 수 있게 되었습니다. 한편, 11,000명의 금융 전문가에게 서비스를 제공하는 선도적인 중개업체인 Oscaic은 ACH(자동 청산소) 거래 프로세스를 자동화하여 연간 25,000시간을 절약하고 있습니다.

Automation Anywhere의 고객은 생성형 AI가 지원하는 문서 자동화를 150개 이상의 다양한 언어로 활용하고 있습니다. 즉, 고객 온보딩, 의료 청구 처리, 금융 및 회계, 기타 산업 유스케이스 등 어떤 분야든 여러 지역과 언어에 걸쳐 IDP를 배포할 수 있습니다.

실제로 고객들은 Automation Anywhere가 IDP 시장을 주도하고 있음을 분명히 평가하고 있습니다. 바로 이러한 이유로 당사는 Gartner의 고객의 목소리 보고서에서 IDP 솔루션 부문 고객 선정 기업으로 뽑힌 것을 영광으로 생각하고 있습니다.

IDP와 OCR의 차이점은 무엇인가요?

OCR(광학 문자 인식)은 IDP의 일부이지만, OCR은 텍스트 이미지를 실제로 읽을 수 있는 텍스트 데이터로 변환하는 데만 집중합니다.

반면, IDP는 문서 자동화를 지원하는 더 넓은 범위의 기능을 포함합니다. 비전 모델을 사용하여 문서 구조를 이해하고, 데이터 추출을 위해 네이티브 머신 러닝 및 사전 구축 모델을 활용하며, 복잡한 비정형 문서에서 데이터를 추출하기 위해 생성형 AI를 활용하고, 사용자가 특화된 문서 워크플로를 위해 자체 LLM 모델을 가져올 수 있도록 합니다.

이로써 에이전트 기반 문서 자동화의 배포가 훨씬 간편해집니다. 사전 학습된 모델과 추출용 생성형 AI만 있다면 심도 있는 기술 역량이 필요한 복잡하고 시간 소모적인 ML 모델 훈련 과정이 필요하지 않습니다.

그리고 문서 자동화는 이미 강력한 API, Bot, SDK, 커넥터를 제공하는 Agentic Process Automation System의 일부이기 때문에, 데이터 추출, 분류, 검증과 같은 고급 문서 처리 기능을 비즈니스 워크플로와 애플리케이션에 직접 원활하게 내장할 수 있습니다.

이는 사람이 개입하는 프로세스에도 확장됩니다. 문서 자동화와 Automation Co-Pilot의 결합으로 비즈니스 유저에게 내장형 문맥 기반 문서 검토 기능이 제공되며, 사용자가 문서 검토 프로세스를 처리하는 과정에서 다른 AI 에이전트와 상호작용할 수 있어 다른 AI 에이전트가 수행할 후속 작업을 위한 데이터를 준비할 수 있습니다. 이러한 통합으로 별도의 검토 도구가 필요하지 않게 되고, 인계 과정이 줄어들며, 한 곳에서 원활하게 작업 흐름을 이어갈 수 있어 의사 결정 속도가 높아집니다.

시작하기

문서 자동화의 미래는 지금 에이전트 시스템을 통해 실현되고 있습니다. 에이전트 시스템은 데이터를 처리하는 데서 그치지 않고, 데이터를 실행으로 전환하여 기업 전반에서 속도, 정확성 및 전략적 가치를 이끌어냅니다.

시작하려면 온디맨드 웨비나를 시청하거나 당사에 문의하여 미팅 및 데모에 참여하세요.