수동 입력 오류 3% 제거, AI 기반 IDP로 구현하는 송장 처리 자동화

Context

기존 Template 기반 OCR 방식의 정적 맵핑 구조. 레이아웃 변경 시 데이터 추출 실패 및 수동 수정 발생. 수동 데이터 입력 과정에서 1%~3% 수준의 휴먼 에러 상존.

Technical Solution

• AI 및 Machine Learning 모델 기반의 컨텍스트 이해 레이어 구축
• 단순 문자 인식을 넘어 데이터의 의미와 관계를 분석하는 지능형 파싱 로직 적용
• Ingestion, Classification, Extraction, Validation, Integration으로 이어지는 파이프라인 설계
• 텍스트 위치가 아닌 키워드 주변의 문맥을 분석하여 데이터 필드를 매핑하는 유연한 추출 방식
• 외부 ERP 및 회계 소프트웨어와의 연동을 위한 정형 데이터 출력 구조
• 신경망 기반의 필기체 인식 및 비정형 레이아웃 적응형 모델 활용

Impact

• 송장당 처리 시간 5~10분에서 수 초 단위로 단축
• 수동 입력 시 발생하는 1%~3%의 에러율 제거

Key Takeaway

정적인 룰 기반 시스템에서 맥락 기반의 AI 모델로 전환하여 데이터 스키마의 변동성에 대응하는 유연한 아키텍처 설계의 중요성.