IDP(지능형 문서 처리)란?

에이전트 프로세스 자동화 환경에서는 기존의 문서 처리 시스템에 비해 IDP를 훨씬 신속하게 도입할 수 있어 AI 기반 워크플로가 문서 데이터를 거의 즉시 활용할 수 있습니다.

추출된 문서 데이터는 AI 에이전트, 자동화 도구, 시스템 및 인력이 각자의 역할을 수행하며 업무를 추진하는 통합 워크플로로 직접 연계됩니다.

AI 에이전트가 결과를 관찰하고 사람이 피드백을 제공하므로 문서 기반 프로세스의 신뢰도가 증가하고 수동 작업 개입이 줄어들며 처리량과 형식이 많아지더라도 일관된 성능을 유지합니다.

IDP는 문서 처리를 별도의 단계로 분리하지 않고 의사 결정이 이루어지는 애플리케이션, 워크플로, 대화형 AI 내에서 추출된 데이터를 표시할 수 있으므로 사용자가 프로세스의 일부에 참여하며 정보를 검토하고 수정할 수 있습니다.

에이전트 자동화는 IDP 설정에서 이점을 얻습니다. IDP 설정은 워크플로 발전에 따라 손쉽게 조정할 수 있으므로 팀이 전체 프로세스를 재설계하지 않고도 문서 유형, 규칙, 검증 로직을 개선할 수 있습니다.

AI 에이전트는 구조화된 정보에 지속적으로 접근할 수 있어야 합니다. 오늘날의 IDP는 표준화된 양식, 느슨하게 구조화된 이메일 및 자유 형식 문서 등 입력값이 다양한 경우에도 이러한 접근을 가능하게 해줍니다.

문서 데이터가 자동화된 의사 결정에 포함될 때는 일관된 처리와 추적 가능성이 중요합니다. IDP는 민감한 정보가 정확하게 처리되고 감사 및 규정 준수 요구 사항을 지원하는 방식으로 처리되도록 지원합니다.

에이전트 시스템에서는 문서 처리 기능이 지원하는 워크플로와 함께 향상됩니다. 에이전트가 새로운 시나리오와 사람의 입력값을 학습하므로 시간이 지남에 따라 추출된 데이터의 품질과 활용도가 향상됩니다.

에이전트 기반 프로세스를 지원하기 위해서는 IDP가 다양한 시스템, 모델 및 자동화 도구와 손쉽게 연동되어야 하며, 이를 통해 문서 데이터를 의사 결정과 실행이 이루어지는 모든 곳에서 재사용할 수 있어야 합니다.

데이터 입력

문서 처리는 오래전부터 많은 시간을 소모하는 노동 집약적 작업이었습니다. 데이터 입력은 전적으로 수작업에만 의존하는 업무였습니다. 지난 수십 년 동안 OCR(광학 문자 인식)을 기반으로 한 기존 캡처 시스템은 유일한 데이터 추출 솔루션이었으며, 이를 통해 이미지를 텍스트로 변환해서 데이터 캡처를 부분적으로 자동화했습니다. OCR 솔루션은 추출한 텍스트를 템플릿과 추출 규칙을 통하여 활용 가능한 구조화된 형식으로 변환했습니다.

OCR 편의성 향상

컴퓨팅과 디지털 문서가 부상하면서 비즈니스 데이터의 양이 천문학적으로 증가했습니다. 초기의 문서 처리 솔루션은 OCR 기능에 대하여 사용자 친화적 인터페이스를 제공했습니다. 그 덕분에 접근성이 향상되어 OCR 출력물을 원하는 데이터 필드와 쉽게 연결할 수 있게 되었지만 여전히 설정 시간과 유지 관리에는 높은 기술적 역량이 필요했습니다.

IDP의 등장

지능형 문서 처리라는 이름은 데이터 추출 및 변환 기능을 강화하여 정형 및 반정형 문서만이 아닌 비정형 정보까지 자동화할 수 있게 해주는 AI 기술에서 비롯된 것입니다. 대다수 IDP 솔루션의 핵심은 송장 및 모기지 문서 등으로 정해진 유스케이스를 다루는 ML(기계 학습) 모델입니다. 덕분에 데이터 추출 및 처리의 정확도는 크게 높아질 수 있지만 다양한 유스케이스를 아우르기 위해서는 광범위한 모델 훈련이 필요합니다.

LLM(대규모 언어 모델)과 생성형 AI로 강화된 IDP

기존 문서 처리 도구는 템플릿, 규칙 및 라벨링된 많은 양의 데이터가 필요한 머신 러닝 모델에 의존했으나 LLM(대규모 언어 모델)과 생성형 AI의 도입으로 유연성, 인텔리전스, 확장성을 갖춘 혁신적인 문서 처리가 가능해졌습니다.

추출 작업에 있어 생성형 AI의 등장은 별도의 대규모 학습 없이 방대한 분량의 비구조화된 복잡한 문서도 처리할 수 있는 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 턴키 IDP 솔루션에서 LLM을 사용하면 문서와 데이터를 이해할 수 있는 맥락 계층이 추가되므로 정확도를 더 높일 수 있습니다.

에이전트 프로세스 자동화의 구성 요소로 작용하는 IDP

에이전트 시대에는 AI 에이전트가 IDP와 결합하여 문서 워크플로의 일부로 더욱 신속한 의사 결정을 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.

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.

비용, 시간 및 자원

맞춤형 IDP 솔루션을 구축하는 것은 단순히 코드만 작성하는 것이 아니라 큰 투자가 필요합니다. 여기에 필요한 요소는 다음과 같습니다.

• 소프트웨어 개발 및 데이터 과학 분야에 특화된 인재(대개 비용이 많이 들고 찾기 어려움)
• 업데이트, 새로운 기능 및 확장에 대한 지속적인 유지 관리로 최고의 인재를 다른 우선순위에 활용
• 인프라 및 예측할 수 없는 라이선스 비용 등의 숨겨진 비용

그리고 다음으로는 시간이 필요합니다. 워크플로 오케스트레이션, 데이터 처리, 대시보드를 포함한 모든 구성 요소를 개발하는 데는 수개월이 걸릴 수 있습니다. 이러한 기능이 이미 내장되어 있어 즉시 가치를 제공할 수 있는 턴키 플랫폼과 비교해 보세요.

설정 및 유지 관리의 복잡성

솔루션의 모든 부분을 직접 운영하는 것은 좋을 수 있으나 그것이 무엇을 의미하는지 깨닫게 되면 이야기가 달라집니다.

• 문서 모델을 구축하고 유지하는 것은 LLM과 프롬프트 엔지니어링이 있어도 깊은 전문 지식이 필요함
• 수백 개의 문서 유스케이스를 빠르게 확장하는 것은 과도한 부담으로 이어질 수 있음
• 다른 시스템과의 통합 및 HITL(human-in-the-loop) 경험은 또 다른 복잡성을 더함

준비된 플랫폼은 사전 구축된 모델, 원활한 통합, 최적화된 사용자 경험, 완전한 엔드 투 엔드 프로세스 오케스트레이션을 통해 이러한 문제들을 해결합니다. 따라서 조직은 인프라나 개발이 아닌 혁신에 집중할 수 있습니다.

기준을 충족하지 못할 위험

맞춤형 솔루션은 다음과 같은 이유로 비즈니스 목표를 달성하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

• LLM 기반 모델은 비즈니스 문서에서 얻은 정확하고 비즈니스 맥락에 맞는 이해를 바탕으로 할 때 가장 잘 작동합니다. LLM만으로는 예측이 어렵거나 정확도에 영향을 미치는 중요한 세부 사항을 놓칠 수 있습니다.
• 사용자가 학습 인스턴스를 미세 조정하도록 지원하는 내장된 학습 모델 평가 및 모니터링 도구가 없어 성능 및 ROI를 측정하기가 어렵습니다.

턴키 IDP 솔루션은 데이터에 대한 맥락적 이해, 지속적인 학습, 내장된 분석 기능이 추가로 제공되므로 높은 정확도를 달성하고 ROI를 극대화하는 데 도움이 됩니다.

거버넌스 제어 부족

맞춤형 빌드는 기본 제공 기능에 강력한 거버넌스 제어 기능이 포함되어 있는 경우가 드물며 회사의 보안 요구 사항을 충족하려면 맞춤형 도구가 필요합니다. 이는 다음을 의미합니다.

• 민감한 데이터가 완전히 보호되지 않을 수 있습니다. 처리되는 문서와 데이터의 유형을 고려하세요. 프로세스의 각 단계에서 데이터가 보호됩니다.
• 추적 가능성과 책임감 있는 AI 사용을 효과적으로 보장하기 어렵습니다. 문서 프로세스, 도구 사용 및 성능 추세를 감사하고 모니터링하는 기능은 결과에서 변동이나 이상 현상을 감지하는 데 중요합니다.
• 수백 개의 문서 프로세스 전반에 걸쳐 규정 준수를 확장하는 것은 크게 어려운 일입니다. 에이전트와 모델을 확장하기 전에 정확도와 일관성, 성능을 벤치마킹하는 도구를 갖추는 것이 매우 중요합니다.

IDP 솔루션을 구매하면 처음부터 엔터프라이즈급 보안, 규정 준수, 거버넌스를 제공받아 위험을 줄이고 안심할 수 있습니다.