문서는 비즈니스에서 어디에나 존재하며 데이터, 정보 및 지식의 기반 역할을 합니다. 송장 및 계약서에서 이메일 및 메모에 이르기까지 문서는 일상적인 문서 처리 워크플로우의 필수 부분입니다.
에 따르면 Statistica.com, 전 세계적으로 생성, 캡처, 복사 및 소비되는 (다양한 문서의) 총 데이터 양이 기하급수적으로 증가했습니다. 64.2년에는 2020제타바이트에 도달할 것으로 예상됩니다. 앞으로 2020년부터 2025년까지 글로벌 데이터 생성이 180제타바이트 이상으로 증가할 것으로 예상됩니다.
모든 기업에는 일종의 문서 처리 워크플로우가 있습니다. 종이 문서 관리 기업 비용 미국에서는 연간 8억 달러, 단일 문서를 제출하는 데 평균 20달러의 비용이 듭니다.
문서 워크플로는 문서에서 데이터를 캡처하고 처리하는 작업에 달려 있습니다. 특히 관리해야 하는 문서가 수동 또는 아날로그 형식인 경우 둘 다 지루하고 시간이 많이 걸리는 작업일 수 있습니다.
문서 처리는 문서 관리 작업 흐름의 첫 번째 단계이며 정보를 수동 또는 아날로그 형식에서 디지털 형식으로 변환하는 것과 관련됩니다. 문서 처리 시스템을 사용하여 데이터를 추출함으로써 회사는 문서의 원래 구조, 레이아웃, 텍스트 및 이미지를 디지털 방식으로 복제할 수 있습니다.
문서 처리란 무엇입니까?
기업은 매일 엄청난 양의 데이터를 처리하며 이러한 데이터의 대부분은 구조화되지 않고 종이 문서, 스캔 문서, PDF, Word 문서, 이메일 및 온라인 양식에 갇혀 있습니다. 문서 처리는 다양한 유형의 문서에서 귀중한 데이터를 추출하는 프로세스입니다. 전통적으로 이 용어는 종이나 전자 문서를 검사하고 데이터를 데이터베이스에 입력하는 수동 프로세스를 의미했습니다. 그러나 기술의 급속한 발전으로 문서 처리는 이제 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 문서를 처리할 수 있는 자동화된 도구의 사용을 의미합니다.
자동화된 문서 처리 솔루션은 기업이 시간을 절약하고 오류를 줄이며 생산성을 높이는 데 필수적인 도구가 되었습니다. 기계 학습 및 인공 지능을 통해 이러한 도구는 다양한 유형의 문서에서 패턴과 구조를 학습하고 인식할 수 있습니다. 이러한 도구는 이러한 문서에서 데이터를 추출하여 데이터베이스 및 기타 시스템에 쉽게 통합할 수 있는 구조화된 데이터로 변환할 수 있습니다.
자동화된 문서 처리 솔루션을 사용하면 정확하고 시의적절한 데이터를 기반으로 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있으므로 비즈니스에 경쟁력을 제공할 수 있습니다. 수동 처리에 소요되는 시간과 리소스를 줄임으로써 기업은 이러한 리소스를 성장과 혁신을 주도하는 보다 전략적인 활동에 할당할 수 있습니다.
문서 처리는 어떻게 이루어지나요?
앞에서 정의한 문서 처리는 문서의 구조화되지 않은 데이터를 구조화된 형식으로 변환하는 것입니다. 수동 문서 처리에는 문서 보기, 분석, 관련 데이터 추출 및 적절한 데이터베이스에 입력이 포함됩니다.
프로세스의 지루함과 기술의 발전에 대한 인식이 높아짐에 따라 문서 처리에 디지털 도구가 사용되고 있습니다. 가장 간단한 것은 아날로그 문서를 읽고 내용을 편집 가능한 형식으로 변환하는 OCR 소프트웨어입니다.
최근에는 AI 및 ML 도구와 관련된 후속 발전이 문서 데이터의 중요성과 관련성을 인식하는 데 더 많이 관여하고 지각력이 있어 지능형 문서 처리 또는 IDP 시대로 이어집니다. 이러한 도구에는 다음 작업이 포함됩니다.
- 사전 처리: 문서 처리의 초기 단계에는 자르기, 노이즈 감소 및 기울기 보정과 같은 사전 처리 기술이 포함됩니다. 이러한 기술은 처리가 시작되기 전에 문서의 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 문서의 품질을 보장함으로써 후속 단계에서 오류 가능성을 줄입니다.
- 데이터 분류: 두 번째 단계는 데이터 분류로, 여기서 문서는 패턴과 내용을 기반으로 유형 또는 구조별로 분류됩니다. 이 프로세스는 적용할 데이터 추출 규칙을 식별하여 데이터 추출 프로세스를 더 정확하게 만드는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 추출: 이 단계에서는 OCR(광학 문자 인식), ICR(지능형 문자 인식) 등의 기술을 사용하여 사용자가 설정한 규칙에 따라 데이터를 추출합니다. 이러한 기술은 손으로 쓴 문서와 인쇄된 문서를 포함하여 다양한 문서 유형에서 데이터를 인식하고 추출할 수 있습니다.
- 데이터 유효성 검사: 데이터 추출 프로세스가 완료되면 RPA(Robotic Process Automation) 봇을 사용하여 처리된 데이터를 확인하고 유효성을 검사합니다. 확인되지 않은 모든 데이터는 수동 처리를 위해 인간 사용자에게 전송됩니다. 이 단계는 추출된 데이터가 정확하고 고품질인지 확인합니다.
- 데이터 저장 및 통합: 마지막 단계에는 검증된 데이터를 문서 처리 솔루션 내에 저장하고 이를 다운스트림 애플리케이션과 통합하는 작업이 포함됩니다. 데이터를 다른 애플리케이션과 통합하여 비즈니스 프로세스 및 의사 결정을 지원하는 데 사용할 수 있습니다.
문서 처리의 이점
문서 처리 솔루션은 다음과 같이 모든 규모의 비즈니스에 다양한 이점을 제공합니다.
- 비용 및 시간 절약: 문서를 수동으로 처리하면 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬워 생산성이 감소하고 비용이 증가합니다. 맥킨지 약 30시간에 해당하는 업무 시간의 거의 2.5%가 지식 근로자가 다양한 문서에서 정보를 검색하는 데 사용된다고 보고합니다. 문서 처리 도구로 프로세스를 자동화함으로써 직원은 시간을 절약하고 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있으므로 생산성이 향상되고 비용이 절감됩니다.
- 데이터 정확성 및 품질 향상: 문서를 수동으로 처리할 때 인적 오류가 불가피하여 잘못된 데이터 및 추가 비용이 발생합니다. 데이터 웨어하우스 연구소 기업은 조달, 공급망 및 기타 관련 영역에서 데이터 입력 오류로 인해 연간 600억 달러 이상의 손실을 입는다고 보고합니다. 문서 처리 솔루션을 사용하면 데이터의 정확성과 품질이 향상되어 더 나은 통찰력과 정보에 입각한 의사 결정이 가능합니다.
- 간소화된 워크플로: 금융, 의료, 물류와 같은 산업에서 문서 처리는 종종 프로세스의 병목 현상과 직원의 스트레스를 유발할 수 있습니다. 문서 처리 도구는 데이터를 추출하고 저장하고 필요한 사람이 액세스할 수 있도록 하여 워크플로우를 간소화하여 더 빠르고 효율적인 프로세스를 가능하게 합니다.
- 향상된 보안 및 규정 준수: 문서 처리 솔루션은 권한이 있는 사람만 액세스할 수 있는 안전한 데이터베이스에 처리된 문서를 저장하여 사기 위험 및 민감한 정보의 의도하지 않은 노출을 최소화합니다. 향상된 데이터 정확도는 또한 더 나은 규제 보고 및 규정 준수를 보장하여 벌금 및 법적 문제의 위험을 줄입니다.
- 확장성 및 유연성: Gartner의 연구에 따르면 종이 기반 문서 관리 시스템을 유지하는 데 많은 비용이 소요될 수 있습니다. XNUMX개의 서랍이 있는 파일 캐비넷은 최대 12,000 문서 약 1500제곱피트의 바닥 공간을 차지하며 연간 유지 관리 비용은 $XNUMX입니다. 결과적으로 종이 기반 시스템에 의존하는 기업은 확장 능력에 한계에 직면할 수 있습니다. 반면 문서 처리 솔루션은 확장성 측면에서 유연성을 제공하여 피크 기간 동안 문서 처리를 쉽게 관리할 수 있습니다. 또한 손으로 쓴 문서와 인쇄된 문서, PDF 및 스캔한 이미지를 포함하여 다양한 문서 유형과 형식을 처리할 수 있는 다재다능함도 있습니다. 문서 처리 솔루션을 채택함으로써 기업은 종이 기반 시스템에 대한 의존도를 줄이고 운영 효율성을 개선하여 비용을 절감하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
문서 처리를 위한 기술 솔루션
다양한 수준의 정교함을 갖춘 다양한 디지털 도구를 이제 문서 처리에 사용할 수 있습니다.
- OCR(Optical Character Recognition)은 문서를 스캔하여 입력된 텍스트와 손으로 쓴 텍스트를 모두 식별하는 도구입니다. 이 기술은 이미지 문서를 처리하고 이를 기계가 읽을 수 있는 데이터로 변환하는 데 특히 유용합니다.
- ICR(Intelligent Character Recognition)은 손으로 쓴 문자를 보다 정확하게 식별할 수 있는 고급 버전의 OCR입니다.
- RPA 또는 Robotic Process Automation은 봇을 사용하여 미리 설정된 규칙에 따라 유사한 구조의 문서에서 데이터를 추출하는 것과 같은 반복 작업을 수행하는 것을 말합니다.
- 기계 학습 또는 ML은 데이터를 기반으로 작업을 실행하는 능력을 향상시키기 위해 알고리즘을 훈련시키는 AI의 한 분야입니다.
- NLP 또는 자연어 처리는 언어를 분석하여 의미를 이해하고 통찰력을 얻는 기계 학습의 하위 집합입니다.
이러한 기술의 조합을 사용하여 문서 처리 솔루션은 손으로 쓴 문서와 인쇄된 문서, PDF 및 스캔한 이미지를 포함하여 광범위한 문서 유형과 형식을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 지능형 문서 처리(IDP) 솔루션은 감정 분석, 텍스트 분류, 콘텐츠 요약 등을 통해 문서 처리를 한 단계 더 발전시킵니다. 이러한 고급 솔루션을 통해 문서 기반 프로세스를 자동화하고 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다.
문서 처리 솔루션의 사용 사례
지능형 문서 처리(IDP) 솔루션은 기업이 문서 처리 작업을 간소화하고 수동 오류를 제거하기 위해 노력함에 따라 산업 전반에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 종이 없는 사무실에 대한 아이디어는 많은 기업에서 여전히 먼 현실이지만 IDP 솔루션은 종이 문서와 관련된 데이터 추출 및 처리 작업을 자동화하여 격차를 해소하는 데 도움을 주고 있습니다.
- 은행 및 금융 서비스: IDP 솔루션은 수표, 계좌 개설 양식, 유지 관리 양식, 모기지 신청서, KYC 및 세금 양식과 같은 다양한 문서를 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 기술은 수표 및 기타 금융 문서의 서명을 확인하는 데 사용되어 시간을 절약하고 효율성을 향상시킵니다. 또한 은행은 계좌 개설 양식 및 관리 양식 처리를 자동화하여 계좌 개설 및 관리 프로세스를 간소화할 수 있으므로 고객 만족도를 높이고 오류를 줄일 수 있습니다.
- 보험: IDP 솔루션은 청구 양식, 생명 보험 신청서, 자동차 사고 청구, 장애 양식, 수익자 변경 양식, 연금 계정 양식과 같은 다양한 문서를 처리하는 데 사용할 수 있습니다. IDP는 보장 및 적격성에 대한 정책 문서에 대한 청구를 확인하는 데 필요한 수동 작업을 줄이고 청구 처리의 정확성을 개선할 수 있습니다.
- 의료: 문서 처리 솔루션을 사용하여 환자 접수 양식, 등록 문서 및 건강 보험 청구 양식과 같은 다양한 문서를 처리할 수 있습니다. 데이터 추출 프로세스를 자동화함으로써 의료 기관은 이러한 양식의 데이터를 처리하는 데 필요한 관리 오버헤드를 줄이고 환자 접수 및 청구 처리의 정확성과 속도를 개선할 수 있습니다.
- 법률: 계약서, 증서, 유언장과 같은 법적 문서는 다양한 종류의 문서 처리 기술을 사용하여 스캔 및 처리하여 관련 정보를 추출할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 문서를 분류, 구성 및 검색할 수 있으므로 변호사는 필요한 정보를 신속하게 쉽게 찾을 수 있습니다. 또한 문서 처리는 관련 증거를 식별하기 위해 대량의 문서를 처리할 수 있는 법적 개시에 사용될 수 있습니다.
- 정부: 문서 처리 솔루션을 사용하여 거버넌스 관련 문서, 채용 지원서, 세금 양식 및 사회 보장 문서와 같은 다양한 문서를 처리할 수 있습니다.
지능형 문서 처리를 위한 나노넷
Nanonets는 기계 학습을 사용하여 송장, 영수증 및 계약서를 비롯한 다양한 유형의 문서에서 데이터를 추출하는 프로세스를 자동화하는 지능형 문서 처리를 위한 최첨단 도구입니다. OCR(광학 문자 인식)과 딥 러닝 알고리즘을 결합하여 복잡하고 구조화되지 않은 문서에서 높은 정확도로 데이터를 추출합니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 사용자는 자신의 모델을 쉽게 훈련하고, 추출 규칙을 사용자 지정하고, 추출된 데이터의 오류를 검토 및 수정할 수 있습니다.
Nanonets는 손글씨 및 기계 인쇄 텍스트를 포함하여 텍스트, 숫자 및 기타 문자를 인식할 수 있는 고급 OCR 기술이 돋보입니다. Nanonets가 활용하는 딥 러닝 알고리즘은 복잡하고 구조화되지 않은 문서에서도 데이터의 맥락을 이해하고 정확하게 추출할 수 있도록 합니다. 또한 Nanonets의 사용자 정의 기능을 통해 사용자는 샘플 문서와 추출에 해당하는 데이터를 제공하여 자신의 모델을 교육하고 특정 요구에 따라 추출 규칙을 조정할 수 있습니다.
Nanonets의 다국어 지원을 통해 사용자는 다른 언어로 작성된 문서에서 데이터를 추출할 수 있으며 API 통합 기능을 통해 사용자는 IDP 솔루션을 다른 도구 및 시스템과 통합할 수 있습니다. 또한 Nanonets는 대용량 문서 및 데이터를 처리할 수 있는 확장 가능한 솔루션으로 모든 규모의 비즈니스에 적합합니다. 요약하면 Nanonets는 높은 수준의 정확성, 다용성, 사용 용이성 및 확장성을 포함하여 IDP 솔루션으로서 여러 가지 이점을 제공합니다.
가져가
문서 처리 솔루션은 산업 전반에 걸쳐 기업과 조직에 필수적인 도구가 되고 있습니다. 이러한 솔루션은 종이 기반 프로세스를 자동화된 터치리스 워크플로우로 변환하여 직원의 시간과 노력을 크게 절약합니다. 구조화되지 않은 텍스트 및 손으로 쓴 텍스트를 포함하여 다양한 유형의 문서에서 데이터를 추출하고 처리하는 기능을 통해 문서 처리 솔루션은 모든 규모의 비즈니스에 정확성과 효율성을 가져왔습니다. 세계가 계속해서 디지털 미래로 이동함에 따라 문서 처리 솔루션은 기업이 운영을 간소화하고 수익을 개선하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.
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