Document Understanding으로 자동화, 정확성, ROI 극대화하기

문서 이해(Document Understanding)는 문서에 갇힌 데이터를 해방시켜 조직에 훨씬 더 높은 추출 데이터 정확성, 생산성 향상, 로보틱 프로세스 자동화(RPA)로부터 증가하는 ROI를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이는 문서 처리와 인공지능(AI)의 교차점에 있으며, 이 둘이 함께 거의 모든 것을 자동화할 수 있는 미래에 기여합니다.

문서 이해 생태계에는 필기, 체크박스, 스탬프 등 다양한 문서 유형에서 정보와 의미를 해석할 수 있는 기술들이 포함됩니다. 머신러닝(ML)은 문서 이해의 지속적인 혁신을 주도하며, 이는 자동화 분야에서 가장 빠르게 성장하는 영역 중 하나입니다.

조직은 이미 특정 솔루션이나 공급업체와 협력하고 있을 수 있습니다. 하지만 다른 비즈니스 기능으로 문서 이해를 확장하기 위해 다른 기술이나 새로운 전문성이 필요할 수 있습니다. 모든 종류의 문서에 작동하는 범용 솔루션을 제공하는 공급업체를 찾기는 어렵습니다. 이들은 일반적으로 보험, 금융, 의료와 같은 특정 문서 유형이나 산업에 집중합니다. 특정 문서에 대한 사전 훈련된 모델 같은 ML 기반 솔루션을 제공하는 공급업체도 있습니다. 하지만 그런 모델들은 해당 도메인 밖의 문서에 맞게 쉽게 수정할 수 없습니다.

현재 상상이 가능한 모든 문서에 작동하는 범용 솔루션을 제공하는 공급업체를 찾기는 어렵습니다. 이에 UiPath는 기업이 자동화된 문서 처리의 과제와 가능성을 해결할 수 있는 방법을 제공합니다. 우선 UiPath 엔터프라이즈 체험판을 통해 우리의 네이티브 AI 기능을 체험해 볼 수 있습니다.

UiPath 엔터프라이즈 RPA 플랫폼 기능은 원활한 엔드투엔드 문서 처리를 가능하게 하는 보완적인 파트너 솔루션들로 강화됩니다. 이들은 UiPath 마켓플레이스에서 이용 가능합니다. 마켓플레이스는 UiPath RPA 플랫폼과 결합해 광범위한 사용 사례를 해결할 수 있는 파트너 솔루션을 제공하는 개방형 생태계입니다.

이 생태계 기술들과 이를 제공하는 주요 공급업체들을 자세히 살펴보겠습니다.

다양한 기술이 문서 이해의 힘을 해방하다

문서 이해에서 가장 일반적으로 사용되는 기술들과 이를 중심으로 솔루션을 구축하는 UiPath 파트너들은 다음과 같습니다:

광학 문자 인식 (OCR)

OCR은 타이핑, 필기, 인쇄된 텍스트의 이미지를 기계 판독 가능한 텍스트로 변환해 원하는 데이터를 추가로 추출할 수 있게 합니다. 이 기술은 보통 콘텐츠의 레이아웃과 구조에 대한 정보도 추출합니다. 텍스트를 복사하거나 검색을 적용할 수 없는 PDF 문서로 작업이 지연된 경험이 있을 것입니다. PDF 페이지가 기본적으로 이미지이기 때문입니다. 마찬가지로 영수증 등의 스캔본, 사진, 스크린샷이 JPEG나 TIFF 같은 일반적인 그래픽 형식으로 있을 수 있습니다. OCR은 사람이 모든 문서를 직접 읽지 않아도 이러한 파일에서 필요한 모든 정보를 쉽게 수집할 수 있게 합니다.

시장에서 가장 잘 알려진 많은 OCR 엔진들이 UiPath와 통합되어 있습니다. ABBYY FineReader, 테서랙트(Tesseract, 구글 제공 오픈소스 OCR), 코팩스 옴니페이지(Kofax OmniPage), 마이크로소프트 OCR, 구글 OCR 등이 포함됩니다. 또한 UiPath Document OCR이 최근 고객을 위한 또 다른 훌륭한 선택지로 출시되었습니다.

템플릿 기반 추출기 (TBE)

TBE는 사용자나 기계가 생성한 템플릿에 적용되는 고정된 규칙을 사용해 데이터를 추출합니다. 구조가 자주 변경되거나 다양한 템플릿 변형이 필요한 문서에는 TBE가 작동하지 않을 수 있습니다. 즉, 많은 조직과 거래하며 그들이 보내는 다양한 송장이나 영수증 템플릿을 다룰 때는 선택지가 아닙니다. 반면 이 기술은 안정적인 문서에 대해 상대적으로 적은 수의 템플릿을 관리하는 데 이상적입니다. 미리 정의된 고정된 템플릿 세트가 있고 예외가 예상되지 않을 때는 주저하지 말고 사용하세요. 문서 형식 변경이 필요할 때는 템플릿을 수동으로 쉽게 변경할 수 있습니다.

TBE를 제공하는 공급업체는 많습니다. 어떤 솔루션을 선택할지 평가할 때 템플릿 설정이 얼마나 쉬운지, 추출 결과가 이미지 품질에 어떻게 의존하는지 주의 깊게 봐야 합니다. 최고의 기업 중 일부는 인간 검수(Human-in-the-loop) 프로세스로 선택만 확인하면 되는 반자동 방식으로 템플릿을 생성하는 기술을 제공합니다.

훌륭한 TBE 예시는 ABBYY FlexiCapture로, UiPath Studio에 통합되어 있습니다. 또한 UiPath 템플릿 추출기는 UiPath Document Understanding의 일부로 제공됩니다.

지도 학습 기반 ML 추출기 (SMLE)

SMLE는 정형 및 반정형 문서에 사용할 수 있습니다. 후자는 정형 문서처럼 엄격한 레이아웃은 아니지만 유사한 내용을 포함할 수 있습니다. 좋은 예가 송장과 구매 주문서입니다. SMLE는 샘플 문서 세트에 레이블을 지정하는 방식으로 작동합니다. 즉, 추출할 데이터 요소를 문서에서 데이터가 추출되는 영역과 연결합니다.

현재 UiPath는 송장, 영수증, 구매 주문서에 대한 ML 기반 추출기를 보유하고 있습니다. 다른 사전 훈련된 모델들도 곧 제공될 예정입니다. UiPath는 ABBYY FlexiCapture Distributed 및 송장용 FlexiCapture와도 통합되어 있으며, 이들은 송장 및 유사 문서에 대한 사전 훈련된 ML 모델을 활용합니다. 또한 UiPath는 하이퍼사이언스(Hyperscience), 에페소프트(Ephesoft), 비다도(Vidado), 로섬(Rossum), 옴니우스(Omnius), 마이크로소프트 폼 리코그나이저(Microsoft Form Recognizer), 아마존 텍스트랙트(Amazon Textract)와 통합되어 있습니다. 모든 통합은 정형 및 반정형 문서에 대한 기술을 제공합니다.

SMLE 옵션을 고려할 때 공급업체에게 모델 훈련에 몇 개의 샘플이 필요한지 물어보세요. 숫자가 크면 레이블링 작업과 많은 샘플 필요로 인해 비용이 높을 수 있습니다.

비지도 학습 (USL)

이 기법은 데이터 사전 레이블링 없이 데이터 세트를 분석하는 것으로 구성됩니다. USL은 사전 훈련된 모델이나 다양한 컴퓨터 친화적 지식 표현을 사용해 비정형 문서를 처리합니다. 일반적인 사용 사례로는 재무제표, 계약서, 이메일 분석이 있습니다.

UiPath에는 USL 솔루션을 제공하는 여러 파트너가 있습니다. 인디코(Indico), 소트스포크(SortSpoke), 봇마인즈 AI 테크놀로지스(Botminds AI Technologies), 익스트랙타(Xtracta) 등이 있습니다. 예를 들어 인디코는 문서의 데이터와 관련된 레이블을 제안하는 컴퓨터 지원 레이블링 도구를 제공합니다. 사용자는 승인하거나 덮어쓰기만 하면 됩니다.

자연어 처리 (NLP)

NLP 기술은 컴퓨터가 인간 언어를 이해하도록 돕습니다. NLP는 종종 다른 기술과 결합해 다양한 작업을 수행합니다. 조직이 텍스트 분석, 엔티티 추출을 실행하고, 이메일 같은 비정형 문서에서 의도를 정의해 프로세스를 자동화할 수 있게 합니다. 비정형 문서에서 '시작일'과 '종료일'을 추출하고 싶다면 많은 날짜가 동의어이기 때문에 작업 타임라인을 매핑할 수 있어야 합니다. NLP는 동의어를 결정하고 분석하는 데 도움이 됩니다. 또한 텍스트의 감정(긍정, 부정, 중립)을 분석할 수 있습니다. 이는 뉴스, 소셜 미디어, 서신 등의 콘텐츠 해석에 특히 유용할 수 있습니다. UiPath와 통합된 NLP 파트너 및 기술로는 엑스퍼트 시스템(Expert System), 아마존 컴프리헨드(Amazon Comprehend), 스탠퍼드 NLP 그룹(Stanford NLP Group) 등이 있습니다.

새로운 대안: 비즈니스 프로세스 아웃소싱과 인간 개입(HITL)

위에서 나열된 기존 기술과 기업들 외에도 문서 이해를 강화하기 위해 비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO)과 인간 개입(HITL) 프로세스를 제공하는 공급업체들이 등장하고 있습니다.

예를 들어 오크롤러스(Ocrolus)와 컨트랙트 랭글러(Contract Wrangler)는 문서 이해를 위한 강력한 ML 기반 기술을 보유하고 있습니다. 하지만 원하는 정확도 임계값에 미치지 못하는 문서 추출 결과를 수정하기 위해 크라우드소싱된 인력을 활용합니다. 두 회사 모두 최대 99.99% 정확도와 납기 준수를 보장하므로 파괴적입니다. 물론 더 높은 정확도와 더 짧은 시간 요구사항은 고객에게 더 높은 비용을 의미할 수 있습니다.

또한 UiPath Document Understanding 솔루션은 검증 스테이션(Validation Station)을 제공합니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 문서 분류와 자동 데이터 추출 결과를 검토하고 필요한 경우 수정할 수 있습니다.

솔루션 선택에 대한 최종 고찰

문서 이해에 대한 모든 비즈니스 니즈를 충족하는 솔루션을 선택하는 것은 큰 도전이 될 수 있습니다. 보통 여러 솔루션을 동시에 구현하는 옵션을 평가하고 이를 통합하는 최선의 방법을 찾게 됩니다. 이 때문에 UiPath는 광범위한 업계 선두 공급업체들과 협력하고 통합합니다. 우리는 UiPath RPA 플랫폼을 보완하는 풍부한 문서 이해 생태계를 구축했습니다.

더 자세한 정보는 웨비나 "Product Spotlight: AI-Enhanced Automations – Combining Transformative Capabilities"에 참여하세요. UiPath Document Understanding과 다른 ML 기반 솔루션이 어떻게 여러분의 자동화를 완전히 새로운 수준(AI 기반)으로 끌어올릴 수 있는지 확인할 수 있습니다. UiPath 엔터프라이즈 체험판에 등록해 이러한 기능을 체험하며 비즈니스 프로세스 자동화를 도와보세요.