
문서 처리 애플리케이션이란 무엇인가요?
문서 처리 애플리케이션은 기계 학습 및 인공 지능(AI)을 사용하여 문서와 양식에서 데이터를 추출합니다. 이메일이나 종이 형식의 송장, 영수증, 배송 주문 정보와 같은 데이터를 디지털화하고 구조화된 데이터베이스 형식으로 저장합니다. 그런 다음 해당 데이터를 ERP(전사적 자원 관리) 또는 고객 관계 관리(CRM) 솔루션과 같은 대상 시스템으로 가져옵니다. 효율적인 문서 처리 애플리케이션을 통해 기업은 비용을 절감하고 생산성을 높이며 오류가 발생하기 쉽고 창출되는 가치가 낮은 반복적인 작업에서 직원의 업무 부담을 크게 낮출 수 있습니다.
방대한 양의 종이 문서를 디지털화하는 솔루션을 찾는 일은 많은 기업이 언젠가는 해결해야 할 과제입니다. 문서 처리 애플리케이션은 수동으로 데이터를 입력하는 노동 집약적인 작업을 없애고 데이터에서 더 많은 것을 얻을 수 있는 방법에 대한 인사이트를 제공하는 등 높은 효율성을 제공합니다.
문서 처리는 어떻게 이루어지나요?
문서 처리는 광학 인식(OCR), 기계 학습, 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 바탕으로 이루어집니다. 본질적으로 이 세 가지 요소를 통해 인간과 유사한 방식으로 정보를 해석하고 이해할 수 있습니다.
- OCR: 스캔한 문서 또는 이미지에서 인쇄된 텍스트나 작성 또는 입력된 텍스트를 인식합니다. 스캔한 콘텐츠의 밝은 영역과 어두운 영역을 식별하고 문자나 숫자를 검색한 다음 패턴이나 특징에 따라 분류합니다.
- 기계 학습: 문서의 패턴과 컨텍스트에서 학습하는 알고리즘을 만듭니다. 점점 더 많은 정보를 처리함에 따라 기계 학습은 발생하는 모든 사용 사례를 학습하여 더 스마트하고 효율적인 방식으로 결정할 수 있게 됩니다.
- RPA: 규칙과 지침에 따라 실행되는 봇을 사용해 반복적인 작업을 자동화합니다. 고급 텍스트 인식 기능을 사용하여 RPA는 여러 소스의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.
일반적으로 문서 처리는 OCR, 기계 학습, RPA가 함께 작동하여 다음과 같은 단계에 따라 이루어집니다.
컬렉션
종이 문서, PDF, 이메일, 전자 양식과 같은 소스에서 데이터를 스캔하여 디지털화합니다.
처리 중
스캔한 데이터의 품질과 정확도를 높이려면 기울어진 각도를 수정하고, 배경 얼룩이나 표시를 제거하여 노이즈를 줄이고, 이미지에서 원하지 않는 외부 영역을 잘라냅니다.
분류
문서는 형식, 내용, 유형에 따라 여러 범주로 분류되므로 데이터 추출 및 보관을 개선하는 데 도움이 됩니다.
추출
처리 과정에서 중요한 단계는 OCR이 데이터를 추출하고 번역해야 하는 유형(예: 이름, 숫자, 날짜, 손글씨)을 정의하는 것입니다.
유효성 검사
RPA는 모든 데이터가 관련 시스템, 데이터베이스, 작업 흐름으로 이동하기 전에 데이터를 확인하고 검사합니다. 이 단계에서 모든 부정확성은 플래그 지정되어 수동 검토하여 수정됩니다.
통합
다른 모든 프로세스가 실행되면 데이터는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 관련 데이터베이스 및 저장소로 전송됩니다.
딥 러닝 문서 분석이란 무엇인가요?
딥 러닝 문서화는 인공신경망 기능을 사용하는 문서 처리와 통합되어 특히 문서 및 레이아웃 분석, 텍스트 식별, 문서 검색을 위해 데이터의 패턴을 인식합니다. 인공신경망은 인간의 두뇌가 학습하는 방식과 매우 유사한 방식으로 점점 더 많은 정보와 지식을 획득하여 여러 계층에서 정보를 수집하므로 갈수록 더 스마트해집니다.
딥 러닝 문서 분석은 다양한 인공신경망 알고리즘(주로 컨볼루셔널 및 순환 신경망)을 통해 인간과 유사한 AI 기능을 활용합니다. 컨볼루셔널 신경망은 이미지를 필터링하여 그 안의 모든 요소를 감지하는 반면, 순환 신경망은 데이터 포인트를 기억할 수 있어 미래 결과를 예측하는 기능을 가집니다.
자동화된 문서 처리의 이점
자동화된 문서 처리는 속도, 정확성, 확장성을 제공하여 비즈니스 프로세스를 개선하고 팀 효율성을 높입니다. 법률, 부동산, 의료, 은행 등의 산업에서 프로세스와 수익을 개선하는 방식에 대해 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다.
자동 문서 처리의 주요 이점은 다음과 같습니다.
빠른 검색:
문서가 디지털화되면 문서를 볼 권한이 있는 사람은 누구나 언제 어디서나 액세스할 수 있습니다.
보안 및 개인 정보 보호 향상
기업은 파일을 암호화하고 보안 수준을 할당하여 의도하지 않은 사용자로부터 데이터를 보호할 수 있습니다.
시간 및 비용 절감:
시간과 비용이 많이 드는 종이 파일 관리 프로세스를 제거하면 직원들은 중요한 비즈니스 목표에 더 많은 시간을 할애하고 생산성을 높일 수 있습니다.
인적 오류 위험 감소:
데이터를 수동으로 입력할 필요가 없는 문서 자동화는 문서의 정확성과 품질을 크게 향상시킵니다.
협업 확대:
부서 전반에서 다른 팀에 있는 직원이 문서를 공유하고 함께 작업할 수 있어 작업 상태를 실시간으로 파악할 수 있습니다.
표준화된 템플릿:
문서 자동화를 하면 워크플로에 계속해서 적용할 수 있는 표준화된 템플릿 및 구조를 갖출 수 있습니다.
문서 처리 소프트웨어 솔루션은 어떻게 선택해야 하나요?
문서 처리 솔루션 선택은 요구 사항에 따른 특정 요인에 따라 달라집니다. 가장 중요하게 고려해야 할 사항은 솔루션을 클라우드에서 실행할지 아니면 현장에서 실행할지 여부를 결정하는 것입니다. 클라우드 기반 시스템은 공급자가 유료로 호스팅하고 모든 데이터를 자동으로 저장하여 모든 것을 온라인에서 액세스할 수 있도록 합니다. 온-프레미스 솔루션은 자체 서버와 스토리지를 사용하고 직접 유지 관리를 수행하고 자체 백업을 실행합니다.
문서 처리 솔루션을 선택하기 위한 기타 중요한 고려 사항은 다음과 같습니다.
검색:
파일 이름과 유형, 내용, 수정 날짜 등 다양한 검색 옵션을 사용하는 것이 좋습니다. 모든 파일을 구성하기 위해 메타데이터와 태그를 할당하는 것도 좋습니다.
간단한 파일 구조:
파일 구조는 논리적이고 모든 사용자가 쉽게 사용할 수 있어야 합니다.
보안:
시스템은 민감한 문서에 대한 액세스를 제한하고 사용자별로 권한을 설정할 수 있어야 합니다.
단순성:
모든 직원은 일상 업무에 지장을 주지 않고 시스템을 혼동하지 않고 쉽게 사용할 수 있어야 합니다.
통합:
이메일 클라이언트, 고객 관계 소프트웨어와 같이 이미 사용 중인 프로그램과 함께 사용할 수 있는 시스템이어야 합니다.
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자주 묻는 질문
문서 처리 애플리케이션이란 무엇인가요?
문서 처리 애플리케이션은 많은 양의 종이 기반 문서를 디지털화하는 자동화 솔루션을 제공합니다.
문서 처리는 어떻게 이루어지나요?
문서 처리는 기계 학습과 인공 지능을 기반으로 하여 문서에서 데이터를 추출한 후 데이터베이스에 저장합니다.
딥 러닝 문서 분석이란 무엇인가요?
딥 러닝 문서 분석은 인간의 두뇌와 유사한 방식으로 지식을 습득하는 인공신경망 기능을 사용합니다. 이러한 인공신경망은 더 많은 정보를 얻고 학습할수록 더 많은 정보를 처리하고 더욱 스마트해집니다.
문서 처리 자동화에는 어떤 이점이 있나요?
생산성 향상, 인적 오류 위험 감소, 확장성 향상 등 자동화된 문서 처리로 얻을 수 있는 이점이 많습니다.
문서 처리 소프트웨어 솔루션은 어떻게 선택해야 하나요?
먼저 현재 문서 워크플로를 평가한 후 개선할 사항을 결정해야 합니다. 문서 처리 솔루션에서는 주로 스캔 기능, 클라우드 스토리지, 검색 기능, 문서 버전 제어, 권한 관리 기능 등을 얻을 수 있습니다.