고급 데이터 분석을 위해 OCR과 AI 및 RPA 결합

이 게시물은 다음이 공동 작성했습니다. 코스민 니콜라. Nicolae는 UiPath의 제품 관리자입니다.

비정형 데이터는 문서, 오디오 파일, 비디오, 이메일, 이미지, 로그 파일 등 어디에나 숨어 있습니다. 목록은 계속됩니다. 실제로 비정형 데이터는 현재 전체 데이터의 약 80~90%를 차지합니다. 그러나 비정형 데이터의 풍부함과 가치에도 불구하고 기업이 이를 추출하고 분석하는 데 필요한 도구가 부족하기 때문에 비정형 데이터는 여전히 가장 낭비되는 엔터프라이즈 리소스 중 하나입니다.

이는 구조화된 데이터가 필요한 빅 데이터 분석 및 워크플로 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 변화하고 있습니다. 점점 더 많은 기업에서 OCR(광학 문자 인식)이라는 기술을 활용하여 인쇄 또는 손으로 쓴 텍스트를 기계 인코딩된 텍스트로 변환할 수 있습니다. 독립형 기술로서 OCR은 다소 제한적입니다(아래에서 자세히 설명). 그러나 기업은 OCR, RPA(로봇 프로세스 자동화) 및 AI(인공 지능)의 3가지 요소를 통해 고도로 발전된 수준의 데이터 처리 및 자동화를 구현할 수 있습니다.

OCR은 두 가지 UiPath 솔루션의 핵심 구성 요소 중 하나입니다.

1. 광범위한 문서의 자동화된 처리를 허용하는 UiPath Document Understanding

2. 개발자가 가상 ​​데스크톱 및 동적 인터페이스에서 자동화할 수 있게 해주는 UiPath AI Computer Vision

이 블로그에서는 UiPath가 차세대 데이터 처리 및 분석을 가능하게 하는 기술을 사용하는 방법을 탐구하면서 OCR에 대한 개요를 제공합니다.

먼저 OCR에 대한 간략한 입문서입니다.

OCR:개요

일반 용어로 OCR은 이미지의 텍스트를 편집 가능한 문서로 변환하는 프로세스입니다.

OCR은 특정 작업에 대한 육체 노동을 줄이거나 없앨 수 있습니다. 결과적으로 작업자가 더 중요한 책임을 맡을 수 있도록 하는 동시에 백엔드 워크플로를 가속화할 수 있습니다.

기업에서 OCR을 사용하는 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

1. 데이터 입력 자동화

수동 데이터 입력은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 기업은 OCR을 사용하여 문서를 디지털화하는 동시에 사람의 개입 필요성을 최소화하고 데이터 무결성을 높일 수 있습니다.

2. 문서 편집(스캔 또는 PDF)

직원들은 종종 편집 가능한 형식이 아닌 스캔한 문서와 팩스 알림을 받습니다. 이는 재무, 공급 관리, 인사, 법률 및 규정 준수와 같은 부서에서 일반적인 경우입니다. 기존 스캐너는 문서를 이미지나 PDF로만 내보낼 수 있습니다. 예를 들어 계약 또는 구매 주문을 스캔한 다음 Microsoft Word 또는 Google 문서에서 편집할 수 없습니다. 그러나 OCR 엔진을 사용하면 텍스트를 인식하고 추가 편집 및 처리를 위해 기계가 읽을 수 있는 형식으로 내보낼 수 있습니다.

3. 시각 장애가 있는 직원 지원

시각 장애가 있는 직원은 종이 문서를 디지털 형식으로 변환해야 하는 경우가 많습니다. OCR은 작성된 텍스트를 텍스트 음성 변환으로 변환하여 프로세스를 간소화하여 도움을 줄 수 있습니다.

4. 문서 정리

OCR은 다양한 문서 더미를 자동으로 정렬하고 특정 규칙에 따라 구성할 수 있습니다. 전형적인 예는 유형 또는 공급업체에 따라 송장을 구성하는 것입니다. 또는 주소를 스캔하고 우편 시스템을 통해 메일을 라우팅하는 방법을 결정하는 메일 분류기에서 MLOCR(Multiline OCR)을 활용하는 것과 같은 중요한 프로세스에서.

5. 인터페이스를 통한 텍스트 이해

OCR을 사용하면 원격 인터페이스를 통해 데이터를 처리할 수 있으므로 원격 팀이 더 빠르고 쉽게 협업할 수 있습니다.

OCR의 한계

OCR은 매우 강력하지만 독립 실행형 기술로 사용할 경우 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

다음은 OCR의 몇 가지 주요 제한 사항입니다.

1. OCR은 자체적으로 데이터를 이해할 수 없습니다.

무엇보다도 OCR은 문서의 텍스트만 디지털화하고 기계가 읽을 수 있도록 만들 수 있습니다. OCR은 보완 메커니즘 없이 데이터를 이해하거나 해석할 수 없습니다. 따라서 OCR은 더 크고 지능적인 솔루션 내에서 구성 요소로 활용되는 경우가 많습니다. 대규모의 진정한 프로세스 자동화를 가능하게 하기 위해 OCR 및 RPA가 AI와 결합됩니다.

2. OCR에 컨텍스트가 없습니다.

OCR 시스템도 컨텍스트가 부족합니다. 예를 들어, OCR 시스템은 실제 단어가 ball인 경우 보석으로 단어를 변환할 수 있습니다. OCR 엔진 자체에는 어떤 단어를 사용해야 하는지 알아보기 위해 문장의 나머지 부분을 스캔하는 데 필요한 인지 능력이 없습니다. 이러한 이유로 독립형 기술인 OCR은 오류가 발생하기 쉽습니다. 항목의 정확성을 확인하려면 Human-in-loop 구성 요소가 필요합니다. 결과적으로 OCR 자체는 자동화 도구로서의 최적의 가치가 부족합니다.

3. OCR은 변동성을 처리할 수 없습니다.

또한, OCR은 문서의 텍스트나 레이아웃의 가변성을 처리할 수 없기 때문에 구조가 다른 문서를 처리할 때 큰 문제가 됩니다.

4. OCR은 문서를 분리할 수 없습니다.

자동화 프로세스에 포함하기 전에 파일을 문서로 분리해야 하거나 워크플로의 인덱스 필드 또는 키 값에 반복이 있는 경우 추가 문제가 발생할 수 있습니다.

5. OCR이 정확하지 않거나 확장 가능하지 않습니다.

결국 순수한 OCR은 복잡하고 인지적인 프로세스에 대해 정확하거나 확장 가능하지 않습니다. 기업에는 제한적이고 오류가 발생하기 쉬운 구성 요소와 달리 성숙하고 유연한 솔루션이 필요합니다.

보시다시피 독립형 기술인 OCR은 오늘날의 고급 엔터프라이즈 워크플로를 지원할 만큼 정교하지 않습니다. 그러나 RPA 소프트웨어 및 AI와 결합하면 OCR이 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다. 다음 섹션에서는 UiPath가 OCR을 사용하여 매우 정확한 자동화를 구현하는 방법을 살펴봅니다.

사용 사례:UiPath 문서 이해의 OCR

UiPath Document Understanding은 RPA 및 AI를 사용하여 문서의 데이터를 디지털화하여 처리 및 분석할 수 있습니다. Document Understanding은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 처리할 수 있으며 필기, 표, 확인란, 서명과 같은 다양한 개체와 함께 작동합니다.

Document Understanding은 정확하고 유연한 문서 처리, 향상된 운영 효율성, 인적 오류 위험 감소, 복잡한 프로세스의 엔드 투 엔드 자동화와 같은 많은 이점을 제공합니다.

문서이해 기술은 OCR이 아니라는 점에 유의해야 합니다. 둘이 하나라는 사실은 일반적인 오해입니다. 오히려 문서 이해는 OCR을 활용하여 디지털이 아닌 문서의 텍스트를 디지털화하는 고급 기술입니다.

주목할만한 차이점 중 하나는 UiPath가 데이터 추출에서 OCR을 분리한다는 것입니다. 이 분야의 많은 회사는 추출 기능이 있는 OCR을 포함합니다. 둘을 분리함으로써 UiPath는 추출 측에서 일어나는 일을 방해하지 않고 필요한 경우 다른 OCR 엔진을 선택할 수 있게 됨에 따라 더 큰 선택, 유연성 및 정확성을 제공합니다. 원하는 경우 UiPath OCR 공개 계약을 사용하여 자체 OCR 엔진을 배포할 수도 있습니다.

Document Understanding이 OCR을 사용하는 방법

OCR은 분류 체계가 워크플로에 로드되고 모든 파일과 데이터가 추출을 위해 정의된 직후 문서 이해 프로세스의 초기에 작동합니다.

문서 이해는 OCR 엔진을 사용하여 텍스트를 감지하고 디지털화하여 로봇이 읽을 수 있도록 합니다. 거기에서 문서가 지정된 목록에서 분류되고 데이터가 추출되며, 필요한 경우 사람이 추출된 데이터를 관련 저장소로 내보내기 전에 확인할 수 있습니다.

UiPath Document Understanding은 독점 UiPath Document OCR과 타사 OCR 엔진을 활용하여 텍스트를 디지털화할 수 있습니다. 고객은 자신의 사용 사례에 가장 정확하게 작동하는 엔진을 선택할 수 있습니다.

이 그림에서 알 수 있듯이 OCR은 UiPath 문서 이해 프레임워크의 일부입니다. 유일한 목적은 텍스트 기계를 읽을 수 있게 하는 것입니다.

사용 사례:UiPath AI Computer Vision의 OCR

UiPath AI Computer Vision은 Citrix, VMware 및 Microsoft Windows 원격 데스크톱과 같은 가상 데스크톱 인프라(VDI)를 자동화하는 RPA의 주요 과제 중 하나를 해결합니다.

AI Computer Vision은 소프트웨어 로봇이 결정을 내리기 위해 숨겨진 속성에 의존하는 대신 컴퓨터 화면의 모든 요소를 ​​보고 이해할 수 있도록 합니다. 기업과 RPA 개발자는 AI Computer Vision을 사용하여 프레임워크나 운영 체제에 관계없이 VDI를 자동화할 수 있습니다.

AI Computer Vision은 드롭다운 메뉴 및 체크박스와 같은 동적 UI(사용자 인터페이스) 요소를 포함하는 자동화를 가능하게 합니다. 다양한 인터페이스 유형을 지원합니다. 이 솔루션은 가상 머신을 자동화할 때 구현 시간을 단축하는 동시에 자동화의 복원력과 안정성을 높일 수 있습니다.

AI Computer Vision은 OCR을 활용하지만 문서를 디지털화하는 데는 사용되지 않습니다. 이것은 미묘하지만 일반적인 오해입니다.

UiPath AI Computer Vision이 OCR을 사용하는 방법

원격 데스크톱은 궁극적으로 비디오 피드이기 때문에 표준 OCR 및 RPA를 사용하여 가상 환경에서 자동화하는 것은 불가능합니다. 텍스트를 해석하고 더 중요한 것은 인터페이스 내에서 텍스트의 유형과 목적을 이해하는 데 고급 솔루션이 필요합니다.

AI Computer Vision은 지난 몇 년 동안 UiPath에서 개발한 맞춤형 화면 OCR과 함께 고급 신경망을 활용하여 가상 데스크톱 피드를 통해 UI를 분석하고 사람처럼 이해합니다. 이 솔루션은 버튼을 클릭하여 사용 가능한 인터페이스를 쉽게 탐색할 수 있을 뿐만 아니라 전체 테이블 추출 및 드롭다운 메뉴와의 상호 작용과 같은 복잡한 상호 작용도 수행할 수 있습니다.

요소 식별을 위해 AI Computer Vision은 퍼지 매칭이라는 텍스트 해석 기술을 사용합니다. 이 기술을 통해 UiPath Robots는 OCR 결과 불일치가 주어질 때마다 올바른 요소를 식별할 수 있으므로 결과 자동화의 신뢰성이 향상되고 개발 시간이 모두 단축됩니다.

UiPath로 OCR을 한 단계 업그레이드

보시다시피 OCR을 통합한 AI 기반 솔루션을 사용하면 엄청난 가치가 있습니다. UiPath Document Understanding 및 UiPath Computer Vision 도구는 기본 OCR을 훨씬 뛰어넘어 엔터프라이즈 확장성을 통해 빠르고 안정적인 자동화를 지원합니다. 이를 통해 VDI 뒤에 숨어 있거나 비정형화된 데이터를 포함하여 데이터의 전체 가치를 최대한 활용할 수 있습니다.

다음은 문서 이해 또는 컴퓨터 비전이 귀하의 요구에 적합한지 결정하는 데 도움이 되는 차트입니다.

문서 데이터와 VDI 시스템을 사용할 준비가 되셨습니까?

시작하려면 지금 UiPath Document Understanding 및 UiPath AI Computer Vision을 사용할 수 있는 UiPath Automation Cloud에 등록하십시오.

무료 UiPath Automation Cloud 평가판을 시작하여 비정형 데이터를 활용하여 비즈니스 프로세스에 더 많은 구조와 효율성을 가져오는 것이 얼마나 쉬운지 알아보십시오.