Confidence Scoring 기반 HITL 설계로 데이터 정확도 99.5% 달성

Context

AI Document Extraction의 95-99% 정확도로는 금융 및 의료 등 고정밀 데이터 처리에 필요한 Near-zero Error Rate 충족 불가. 모든 문서를 수동 검토하는 방식은 자동화 효율을 저해하며, AI 전용 프로세스는 치명적 데이터 오류를 유발하는 한계 존재.

Technical Solution

• 모델 출력값의 Confidence Score(0~1.0)를 활용한 Threshold Routing 메커니즘 도입
• 필드별 중요도 및 비즈니스 영향도에 따른 차등 임계치(Threshold) 설정으로 리소스 최적화
• 임계치 미달 필드 및 필수 누락 필드만 Human Review Queue로 분기하는 예외 처리 구조 설계
• Reviewer-side UI에 원본 문서와 추출값을 Side-by-side로 배치하여 검증 속도 극대화
• 초기 데이터 기반의 임계치 튜닝을 통한 Straight-through Rate 최적화 파이프라인 구축

Impact

• 필드 정확도 95-99%에서 99-99.5%로 향상
• 전체 문서의 70-90%를 Human-free로 처리하는 Straight-through Rate 확보
• 4-6주 내의 데이터 피드백 루프를 통한 프로세스 최적화 가능

Key Takeaway

AI 모델의 확률적 출력값을 단순 수용하지 않고, 비즈니스 리스크 기반의 Thresholding 레이어를 추가하여 자동화 효율과 데이터 무결성을 동시에 확보하는 아키텍처 설계 원칙.