한국딥러닝이 국내 대형 금융사와 ‘비정형 여신 서류 AI OCR 자동화’ 프로젝트 계약을 체결하면서 시각지능 기반 DEEP OCR+ 솔루션을 적용한다. 이번 수주는 금융 업무에서의 비정형 문서 자동화를 본격화하는 사례로, 금융권 디지털 전환의 실질적 성과를 예고하고 있다. 대상 금융사는 기존에 여신 심사 과정에서 46종에 달하는 신청 및 증빙 서류를 하나의 PDF로 수령하고 수작업으로 분류 및 입력 작업을 했다. 이로 인해 문서 누락, 입력 오류, 병목 현상 등이 반복돼 왔다. 한국딥러닝은 이 문제를 해결하기 위해 자사 VLM 기반 AI 문서이해 솔루션 DEEP OCR+를 도입했다. DEEP OCR+는 이미지와 언어를 동시에 이해하는 VLM 기반 OCR 솔루션으로, 문서의 구조와 의미를 함께 분석해 핵심 정보를 자동 추출한다. 문서 병합 해제, 분류, 주요 항목 추출까지 전 과정이 자동화돼 검증 대시보드와 RPA 연계로 후속 업무까지 연동된다. 휴먼인더루프 검수 기능도 지원돼 실시간 오류 검증이 가능하다. 이번 프로젝트로 DEEP OCR+는 문서 구조 인식 정확도를 27% 향상시키고 평균 10배 빠른 병렬 처리로 실무 효율을 크게 개선한다. 오탈자 발생률은
한국딥러닝이 오는 14일부터 16일까지 서울 코엑스에서 열리는 AI EXPO KOREA 2025에 참가해 VLM 기반 OCR 솔루션 ‘DEEP OCR+’을 선보인다. 이 솔루션은 문서 의미와 구조를 자동 분석하는 시각언어모델(VLM) 기술로 다양한 형태의 문서를 별도 학습 없이 처리한다. 이를 활용하면 문서 검토 시간을 80% 이상 단축할 수 있다. DEEP OCR+는 기존 OCR의 한계를 넘는 차세대 솔루션으로 문서의 의미와 전체 구조를 이해하고 핵심 정보를 자동 추출한다. 한국딥러닝이 5년간 4억 장 이상의 텍스트·이미지 데이터를 학습해 개발한 VLM 모델을 기반으로 작동한다. 데이터 수집이나 라벨링 없이도 다양한 유형의 문서를 즉시 처리할 수 있어 초기 도입 부담이 낮다는 장점이 있다. 비정형 문서, 손글씨, 다국어 혼합 문서 등에도 적용 가능하다. 이번 전시 기간 동안 한국딥러닝은 DEEP OCR+의 실시간 데모 체험을 운영한다. 금융권 대출 서류, 법률 계약서, 공공 민원 서류 등 산업별 실제 적용 사례를 중심으로 기능을 소개한다. 또한 AI 컨설팅 전문가가 부스에 상주하며 1:1 맞춤형 AI 도입 상담을 진행해 기업의 데이터와 업무 프로세스에 맞춘
비정형 데이터 전처리 과정에서 발생하는 효율성 문제 해결하기 위해 개발 인공지능(AI) 기술이 기업 문서 처리의 효율성을 좌우하는 시대, 문서의 구조적 복잡도를 자동으로 분석해 전처리 전략을 결정하는 기술이 등장했다. 크라우드웍스는 자사의 데이터 전처리 솔루션 '알피 널리지 컴파일러(Alpy Knowledge Compiler)'에 적용된 문서 복잡도 분석 기반 자동화 기술에 대해 특허를 출원했다고 22일 밝혔다. 이 기술은 최근 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI 에이전트 개발에 필수로 자리잡은 비정형 데이터 전처리 과정에서 발생하는 효율성 문제를 해결하기 위한 것이다. 특히 문서의 구조가 복잡한 경우, 단순 자동화만으로는 전처리 품질이 크게 떨어진다는 점에 착안해 개발됐다. 크라우드웍스에 따르면, 이번 기술은 수십만 페이지에 이르는 대규모 문서 처리 환경에서도 문서별 복잡도를 사전에 분석해 자동화 여부를 결정할 수 있도록 설계됐다. 정량적 기준에 따라 문서를 네 단계(Class 1~4)로 분류한 뒤, 단순 문서는 자동처리를 우선 적용하고 복잡한 문서는 전문가 검토를 병행하는 방식이다. 이를 통해 오류 가능성을 예측하고
산업 맞춤형 소형언어모델에 집중해 문서 중심 업무 자동화 추진 업스테이지 김성훈 대표가 "2025년은 AI가 거의 모든 영역에서 인간을 넘어서는 해가 될 것이다. 이에 우리는 고성능의 엔진을 기반으로 '일의 미래'를 만들어가는 데 집중하겠다"고 밝혔다. 업스테이지가 16일인 오늘 서울 여의도 콘래드 호텔에서 개최한 미디어 데이를 열고, 산업 전반의 업무 자동화 혁신과 글로벌 확장을 향한 전략을 밝혔다. 이날 업스테이지는 문서 기반의 AI 기술력과 산업 특화 소형언어모델(SLM) 경쟁력을 바탕으로 ‘일의 미래(Future of Work)’를 앞당기겠다는 청사진을 제시했다. 이를 위해 김성훈 대표, 이활석 CTO 등 주요 임원진이 참석했다. 김성훈 대표는 발표에서 “AI 기술이 비약적으로 발전하고 있음에도 불구하고, 여전히 많은 업무가 사람 손을 거쳐 이뤄지고 있다”며 “경제활동인구의 업무 생산성이 단 1%만 향상돼도 연간 14조 원의 경제적 효과를 거둘 수 있다”고 강조했다. 이어 그는 AI가 단순한 도구가 아니라 산업 전체의 업무 구조를 혁신할 핵심 인프라임을 언급했다. 업스테이지는 그간 독자 개발한 문서 처리 AI ‘다큐먼트 파스(DP)’와 한국어에 최적화
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UPDATE: 2025년 06월 03일 01시 27분
