RPA의 정적 스크립트를 AI Semantic Extraction으로 대체하여 정확도 40% 향상

Context

비정형 문서 처리를 위해 UI 인터랙션 기반의 RPA를 도입했으나, 레이아웃 변경 시마다 봇 스크립트가 파손되는 취약성 노출. 정적 좌표 기반 추출 방식의 한계로 인해 예외 처리 규칙이 기하급수적으로 증가하며 유지보수 비용이 운영 효율을 상회하는 병목 발생.

Technical Solution

• Bot Layer를 완전히 제거하고 AI Ingestion 기반의 Direct Document Understanding 구조로 전환
• 정적 좌표 추출 방식에서 Semantic Understanding으로 변경하여 레이아웃 가변성에 대응하는 유연한 데이터 추출 로직 구현
• AI Classification 단계 도입을 통한 문서 유형별 자동 분류 및 최적화된 Extraction Pipeline 할당
• UI 자동화 대신 API Sync 방식을 채택하여 타겟 시스템과의 데이터 전송 안정성 및 원자성 확보
• Human-in-the-loop 기반의 Exception Flagging 구조 설계로 데이터 검증 신뢰도 확보