Apryse 스마트 데이터 추출: 완벽 가이드

협우인포테크(주)는 Apryse사의 한국 공인 파트너입니다.

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TL;DR

전체 데이터의 약 80%가 비정형 문서 속에 갇혀 있다는 사실은 놀랍습니다. 이 막대한 지식은 비즈니스의 방향을 바꿀 힘이 있으며, 스마트 데이터 추출(Smart Data Extraction)이 바로 이 지식에 접근하는 핵심 열쇠입니다.

이 가이드는 개발자와 의사 결정권자 모두를 위한 주제를 포함합니다. 개발자를 위한 내용으로는 데이터 추출의 어려움과 해결책, 스마트 데이터 추출의 작동 방식, 솔루션 선택 시 고려해야 할 핵심 구성 요소, 그리고 시작 방법 등이 있습니다. 의사 결정권자들은 스마트 추출의 이점, 실제 활용 사례, 공급업체 고려 사항, 그리고 평가 체크리스트 등의 주제를 확인할 수 있습니다. 이 문서를 통해 문서에 갇힌 데이터에 접근하는 데 필요한 모든 것을 심도 있게 알아보고, 스마트 데이터 추출을 시작하는 방법을 찾을 수 있을 것입니다.

스마트 데이터 추출이 중요한 이유

스마트 데이터 추출은 쓸모없어 보이던 데이터를 기업의 성과와 혁신으로 이어지는 정돈되고 활용 가능한 정보로 바꿔줍니다.

데이터는 기업의 성장을 이끄는 핵심 자원임에도 불구하고, 실제로는 전 세계 데이터의 80% 정도가 PDF, 계약서, 청구서처럼 정해진 형식 없이 흩어져 있습니다.

숫자로 확인하는 문제의 심각성! 

• 2조 5천억 개가 넘는 PDF 파일이 돌아다니지만, 그 안에 든 정보 대부분은 손대기 힘듭니다.
• 부정확하거나 빠진 데이터 때문에 미국 기업들이 매년 잃는 돈은 3조 달러에 달할 것으로 추정됩니다.
• 일반적인 청구서 처리 과정에서 오류율은 평균 *10%에 달하며, 이 오류를 고치는 데에만 전체 처리 비용의 61%가 들어갑니다.

머신러닝이나 대규모 언어 모델(LLMs) 같은 기술이 보편화되면서, 정확하고 정돈된 데이터에 대한 요구는 최고 수준에 도달했습니다. 바로 이럴 때 스마트 데이터 추출이 그 진가를 발휘합니다.

이 가이드에서는 스마트 데이터 추출이 무엇인지, 왜 이렇게 중요한지, 그리고 우리 회사에 맞는 솔루션을 어떻게 선택해야 하는지 자세히 알려드리겠습니다. 

스마트 데이터 추출이란 무엇이며, OCR에서 어떻게 발전했나요?

기본적으로 OCR(광학 문자 인식)은 글자 모양을 인식해서 종이나 이미지에 있는 글자를 컴퓨터가 읽을 수 있는 텍스트로 바꿔주는 기능입니다. OCR은 데이터 추출을 위한 필수 준비 단계일 뿐, 전체 과정의 시작에 불과합니다. 스마트 데이터 추출은 이 OCR 기술을 바탕으로 다음과 같이 훨씬 발전했습니다.

• 맥락과 의미까지 해석합니다.
  단순히 글자를 인식하는 것을 넘어섭니다. 예를 들어, 청구서에 적힌 ‘총액’이라는 항목 옆의 금액이 무엇과 연결되는지 (키-값 쌍)처럼, 정보들 사이의 관계까지 파악하고 이해합니다.

• 머신러닝(ML) 기술을 사용합니다
  고성능 ML 알고리즘을 사용해 다양한 형식의 문서(레이아웃)를 계속해서 학습합니다. 덕분에 시간이 지날수록 정확도가 높아지고, 기존의 단순 규칙으로는 처리할 수 없었던 특이한 경우나 예외 상황까지도 처리할 수 있게 됩니다.

• 더 다양한 데이터 종류를 처리합니다.
  단순한 텍스트만 처리하는 것이 아닙니다. 스마트 데이터 추출은 문서 안에 있는 표, 체크박스(확인란), 그래프 등 글자가 아닌 다른 형태의 데이터까지도 찾아내서 처리할 수 있습니다.

• 전체 작업 과정을 자동화합니다.
  추출한 데이터를 자동으로 분류하고 JSON 같은 구조화된 형태로 정리하여 내보냅니다. 이 데이터는 기업의 다양한 시스템, 데이터베이스, AI 모델에 바로 연결되어 활용됩니다.

OCR이 ‘읽는 능력’에 초점을 맞춘다면, 스마트 데이터 추출은 ‘정보를 이해하고 바로 활용할 수 있도록 정리하는 능력’이라고 이해하시면 됩니다.

데이터 추출의 어려움과 이를 극복하는 방법

PDF는 다음 몇 가지 이유 때문에 데이터를 추출하기가 특히 까다롭기로 유명합니다.

• 레이아웃을 위해 설계되었을 뿐, 구조는 복잡합니다.
  PDF는 사람이 눈으로 보기 좋게 정보를 보여주기 위해 만들어진 형식입니다. 따라서 컴퓨터가 데이터를 쉽게 분석(파싱)하도록 설계되지 않았습니다. 내부의 객체(Object) 구조가 복잡하여 논리적이고 명확한 데이터 구조가 부족합니다.

• 레이아웃과 형식이 매우 다양합니다.
  심지어 ‘청구서’처럼 같은 종류의 문서라도 공급업체마다 레이아웃이 완전히 달라서, 하나의 고정된 템플릿으로는 전혀 사용할 수 없습니다. 또한, 데이터가 정형화된 형태, 반정형화된 형태, 비정형화된 형태 등으로 섞여 있으면, 효율적으로 데이터를 추출하기가 더 어렵습니다.

• 문서 생성 방법이 제각각입니다.
  문서는 원본 그대로의 디지털 PDF일 수도 있고, 종이를 스캔한 이미지 파일일 수도 있으며, 이 둘이 섞인 하이브리드 형식일 수도 있습니다.

• 템플릿 기반 시스템은 수동 작업이 많습니다.
  기존의 템플릿(규칙)에 의존하는 시스템으로 문서를 처리하는 것은 비효율적일 뿐만 아니라 오류가 발생하기 쉽습니다.

• 파편화된 도구와 여러 공급업체의 문제입니다.
  다양한 도구를 사용하거나 여러 공급업체에 의존하면 데이터 사일로(고립) 현상과 일관성 문제가 발생하기 쉽고, 시스템 통합(Integration)이 복잡해집니다.

• 개인 정보 보호 및 보안 문제입니다.
  GDPR이나 HIPAA와 같은 규정을 준수해야 할 때 데이터를 안전하게 보호하는 것이 매우 중요합니다. 민감한 데이터는 무단 접근, 사용, 공개를 막기 위해 데이터 추출의 모든 단계에서 철저하게 보호되어야 합니다.

이러한 어려움 때문에 기존의 OCR을 넘어서는 스마트 데이터 추출 솔루션이 필요합니다.

스마트 솔루션이 갖춰야 할 능력

이러한 난관들을 극복하는 것은 기업에게 심각한 도전이 될 수 있습니다. 따라서 솔루션은 다음 능력들을 갖춰야 합니다.

• 사용 가능한 형태로 데이터를 추출해야 합니다.
• 데이터 개인 정보 보호 및 보안 요구 사항을 충족해야 합니다.
• 수동으로 설정해야 하는 작업을 최소화해야 합니다.
• 다양한 스타일과 여러 페이지로 구성된 문서를 처리할 수 있어야 합니다.

스마트 데이터 추출의 이점

스마트 데이터 추출을 도입하는 것은 단순한 기술 업그레이드를 넘어섭니다. 이는 조직 전체에 걸쳐 중대하고 측정 가능한 이점을 제공하는 전략적인 결정입니다. 그 이점은 다음과 같습니다.

• 데이터 기반의 결정 가속화
  문서에 숨어있던 데이터를 꺼내면, 기업은 실시간 정보를 얻어 더 빠른 보고서와 분석이 가능합니다. 데이터가 모든 시스템에 막힘없이 연결되어, 더욱 정확하고 똑똑하게 일할 수 있는 환경이 만들어집니다.

• 디지털 전환(Digital Transformation) 속도 올리기
  사람이 하던 데이터 입력 작업을 자동화하면 업무 처리가 매우 효율적이 되고, 기업이 더 크게 성장할 발판이 됩니다. 문서를 디지털로 정확하게 수집하고 정리하는 것은 곧 지속적인 업무 개선과 자동화 능력을 키워, 회사를 진정한 데이터 중심 조직으로 만듭니다.

• 정확성과 시스템 성능 향상
  여러 곳에서 얻은 데이터가 일관되고 잘 정리된 형태로 통일되면서, 분석 도구나 AI 모델 같은 후속 시스템의 정확도가 월등히 높아집니다. 또한, 모든 정보가 깨끗하고 추적 가능해져 법규 준수(컴플라이언스) 능력이 강화됩니다.

• 직원 생산성 극대화
  지루한 수동 데이터 입력 작업을 기계가 대신하게 되면서, 직원들은 회사의 미래를 위한 중요하고 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다. 시스템이 더 많은 문서를 더 빠르고 효율적으로 처리하게 되므로, 자동화를 통해 얻는 이익은 점점 더 커집니다.

스마트 데이터 추출의 작동 방식

스마트 데이터 추출은 어떻게 작동할까요?

이 기술이 복잡해 보일 수 있지만, 실제 과정은 효율적이고 논리적입니다.
첨단 추출 기술을 기반으로 한 일반적인 작업 흐름은 다음과 같습니다.

Step 1: Pre-Processing (사전 처리)

첫 번째 단계는 추출을 위해 문서를 준비하는 것입니다. 스캔된 문서에 OCR을 적용하고, 파일 형식을 통일하여 일관성을 확보하며, 개인 정보 보호를 위해 민감한 데이터를 삭제하는 과정이 포함될 수 있습니다. 이 중요한 단계는 정확한 결과를 위한 토대를 마련합니다.

Step 2: Document Classification (문서 분류)

문서 분류는 다양한 문서 레이아웃과 내용을 학습한 AI 모델을 사용해 각 페이지를 분석하고, 문서에 카테고리(예: 청구서, 영수증, 신분증, 메모, 예산안, 계약서 등)를 지정하며 신뢰도 점수를 부여합니다.

Step 3: Extraction (추출)

시스템은 문서를 분석하여 텍스트 블록, 표, 양식 필드, 키-값 쌍과 같은 핵심 요소들을 식별하고 구분합니다. 맥락을 이해하는 분석을 통해 문서의 레이아웃과 구조를 해석함으로써 모든 관련 정보가 정확하게 포착되도록 보장합니다.

Step 4: Structured Output (구조화된 결과 출력)

데이터가 식별 및 추출되면, 시스템은 이를 JSON과 같이 구조화되고 가벼운 데이터 형식으로 출력합니다. 이 형식은 비즈니스 인텔리전스 도구, 데이터베이스 또는 관리 소프트웨어와 같은 다른 애플리케이션에 쉽게 가져오거나 연결될 수 있습니다.

Step 5: External Use (외부 활용)

결과물은 깨끗하고 잘 정리된 데이터로, 후속 시스템에서 바로 사용할 수 있습니다. 이렇게 새로 접근 가능해진 정보는 추가적인 수동 작업 없이 AI 모델 학습, 데이터 분석 실행, 또는 자동화된 워크플로우 구동에 활용될 수 있습니다.

이러한 5단계 과정을 통해 비정형 문서가 비즈니스 가치를 창출하는 구조화된 정보로 완전히 탈바꿈하게 됩니다.

스마트 데이터 추출 솔루션의 핵심 기능

1. 완벽한 충실도 추출 (Full-Fidelity Extraction)

이 기능은 솔루션이 문서에서 모든 데이터와 메타데이터를 추출하고, 표, 문단, 키-값 쌍의 원래 구조를 그대로 보존하도록 보장합니다. (개발자 관점) 이는 작업하기 쉬운 *신뢰성 높고 완전한 결과물(예: JSON)을 의미합니다. (의사 결정권자 관점) 이는 비즈니스 분석 및 자동화를 위한 데이터 무결성과 고품질 정보를 보장합니다.

2. 모든 문서 형식 지원 (Support for All Document Types)

강력한 솔루션은 정형화된 문서 (양식), 반정형화된 문서 (청구서), 그리고 비정형화된 문서 (계약서, 이메일) 등 모든 종류를 처리합니다. (개발자 관점) 이 다양한 처리 능력 덕분에 개발자는 하나의 도구를 여러 용도로 활용할 수 있습니다. (의사 결정권자 관점) 여러 특화된 시스템이 필요 없으므로 조직 전체에 걸쳐 자동화를 적용할 수 있습니다.

3. 템플릿 지원 및 적응성 (Template Support & Adaptability)

가장 좋은 솔루션은 하이브리드 방식을 사용합니다. 대량의 표준 문서에는 템플릿을 제공하는 동시에, 새롭거나 변경되는 레이아웃에는 첨단 AI를 사용해 스스로 적응합니다. (개발자 관점) 이는 개발자에게 빠르고 신뢰할 수 있는 시작점을 제공합니다. (의사 결정권자 관점) 문서 형식이 바뀌어도 지속적인 유지보수나 재설계가 줄어들어 비즈니스 연속성이 확보됩니다.

4. 첨단 ML/AI (Advanced ML/AI)

스마트 데이터 추출의 핵심인 첨단 ML/AI는 맥락 인지 추출을 가능하게 하여, 시스템이 데이터의 위치가 아닌 의미를 이해하도록 합니다. (개발자 관점) 이를 통해 오류가 많은 데이터도 처리하는 정확도 높은 시스템을 구축할 수 있습니다. (의사 결정권자 관점) 매우 높은 정확도를 얻게 되며, 데이터를 검증하기 위한 수동 작업이 현저히 줄어듭니다.

5. 협업, 감사 추적, 법규 준수 (Collaboration, Audit Trails, and Compliance)

이 기능들은 기업에서 솔루션을 도입할 때 필수적입니다. 협업 도구는 팀 기반 워크플로우를 가능하게 하며, 감사 추적(Audit Trail)은 모든 작업의 상세 기록을 생성하여 GDPR, HIPAA 같은 규정 준수에 필요한 추적성을 제공합니다. (개발자 관점) 이 기능들 덕분에 더 나은 워크플로우를 구축하고 디버깅하며 규제 요구 사항을 쉽게 충족할 수 있습니다. (의사 결정권자 관점) 이는 비즈니스 위험을 낮추고 책임성을 높여줍니다.

6. 통합 유연성 (Integration Flexibility)

솔루션은 기존 애플리케이션 및 워크플로우에 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 포괄적인 API와 SDK를 제공해야 합니다. (개발자 관점) 기존 시스템에 새로운 솔루션을 구현할 때 발생할 수 있는 잠재적 문제가 줄어듭니다. (의사 결정권자 관점) 광범위한 맞춤 개발이 필요 없으므로 출시 시간이 단축되고 총소유 비용(TCO)이 절감됩니다.

7. 엔터프라이즈급 성능 및 확장성 (Enterprise-Grade Performance & Scalability)

엔터프라이즈급 솔루션은 성능 저하 없이 대용량 문서를 처리할 수 있어야 합니다. (개발자 관점) 비즈니스 요구에 따라 시스템이 함께 성장할 수 있으므로 지속적인 대규모 시스템 재정비가 필요 없습니다. (의사 결정권자 관점) 시스템 신뢰도와 가용성이 높아져 회사 운영에 필수적인 핵심 비즈니스 프로세스가 중단되지 않습니다.

문서 유형별 스마트 추출 전략

올바른 데이터 추출 기술을 선택하려면, 처리해야 하는 문서가 어떤 종류인지 이해하는 것이 중요합니다. 솔루션은 보통 특정 문서 유형에 가장 적합합니다.

1. 정형 문서 (Structured Documents)

특징: 이 문서는 레이아웃과 형식이 일관적이고 고정되어 있습니다. 예를 들어 신청 양식, 설문조사, 또는 급여 명세서 등이 있습니다.

적합한 솔루션: 사용자가 데이터 필드의 영역이나 좌표를 미리 지정하는 템플릿 기반 추출이 적합합니다.

주요 어려움: 문서 종류마다 새로운 템플릿을 만들어야 하므로 작업이 많고, 만약 레이아웃이 바뀔 경우 관리가 어렵다는 문제가 있습니다.

2. 반정형 문서 (Semi-Structured Documents)

특징: 데이터 필드는 일관되지만, 보내는 사람마다 레이아웃이 다릅니다. 청구서나 구매 주문서 등이 여기에 해당됩니다.

적합한 솔루션: 단순한 좌표가 아닌 맥락을 이해하는 도구가 필요합니다. 지능형 알고리즘은 고정된 템플릿에 의존하지 않고도 다양한 형식에서 핵심 필드와 표를 식별할 수 있습니다.

주요 어려움: 형식이 일관되지 않거나 필드가 예상치 않게 바뀌면 템플릿 기반 시스템이 자주 실패하고, 이 때문에 규칙을 지속적으로 업데이트해야 합니다.

3. 비정형 문서 (Unstructured Documents)

특징: 내용이 자유롭게 흘러가고, 정보가 문서의 어느 곳에나 있습니다. 계약서, 기사, 메모 등이 대표적입니다.

적합한 솔루션: 처리가 가장 까다로우며, 제목, 문단, 주요 개체(Entities) 같은 핵심 요소를 식별하고 레이블을 지정하기 위해 맥락과 의미를 이해하는 추출 방식이 필수적입니다.

주요 어려움: 양식이나 표와 달리 예측 가능한 패턴을 따르지 않기 때문에, 단순한 키워드 일치 방식으로는 원하는 정보를 충분히 얻을 수 없습니다.

이러한 문서 유형에 따라 AI 기반의 스마트 추출 기술의 역할이 달라집니다.

솔루션 구매 전, 공급업체 선택 시 고려 사항

추출 솔루션을 선택할 때, 여러분은 단순히 제품을 사는 것이 아니라 장기적인 파트너십을 맺는 것입니다. 장기적인 성공을 위해 다음 공급업체의 속성들을 반드시 고려해야 합니다.

명성과 경험 (Reputation and Experience)

검증된 실적, 충분한 경험, 그리고 강력한 혁신 이력을 가진 공급업체를 찾으세요. 이는 곧 그들의 기술력을 믿을 수 있다는 의미입니다.

지원 및 대응 능력 (Support and Responsiveness)

공급업체가 포괄적인 도움말 자료, 상세한 문서, 그리고 실시간 고객 지원을 제공하는지 확인하세요. 문제가 생겼을 때 빠르게 해결할 수 있어야 합니다.

보안 및 법규 준수 (Security and Compliance)

솔루션은 데이터 프라이버시를 최우선으로 해야 하며, 특히 규제가 엄격한 산업이라면 강력한 보안 조치를 제공해야 합니다. 자가 호스팅(Self-hosted) 방식의 온프레미스(On-premises) SDK는 데이터에 대한 완전한 통제권을 유지하는 데 이상적입니다.

확장성 (Scalability)

솔루션은 기업 규모의 워크로드를 처리하도록 구축되어야 하며, 문서의 양이 아무리 많아져도 일관된 성능을 제공할 수 있어야 합니다.

유연성 및 통합 능력 (Flexibility and Integration)

솔루션은 양식, 바코드, OCR, 표 등 다양한 추출 방식을 제공해야 합니다. 또한, 기존 시스템과 워크플로우에 쉽게 통합될 수 있어야 하며, 여러분이 선호하는 프로그래밍 언어로 사용 가능해야 합니다.

장기적인 로드맵 (Long-Term Roadmap)

좋은 공급업체는 지속적인 개발과 혁신에 전념하여, 솔루션이 항상 최신 상태를 유지하고 미래에도 유용하도록 보장해야 합니다.

이러한 사항들을 꼼꼼히 체크하면, 실패 위험을 줄이고 비즈니스에 최적화된 솔루션을 선택할 수 있습니다.

스마트 데이터 추출이 가능한 Apryse 강점

1. 개인정보 중심

Apryse SDK는 직접 호스팅(Self-hosted) 방식이라, 민감한 데이터가 외부로 나가지 않습니다.
규제가 엄격한 산업 분야에서도 안전하게 사용할 수 있습니다.

2. 똑똑하고 유연한 AI

문서가 정해진 형식이든 자유 형식이든 상관없이, 템플릿 없이도 AI가 문서의 구조와 문맥을 이해해서 처리할 수 있습니다.

3. 올인원 솔루션

OCR(문자 인식), 표 인식, 문서 구조 분석 등 모든 기능이 한 SDK 안에 포함되어 있어서
여러 업체의 도구를 따로 쓸 필요가 없습니다.

4. 개발자 친화적

웹, 모바일, 서버 애플리케이션 어디에나 쉽게 통합할 수 있습니다.
Java, Python, C# 등 다양한 언어를 지원해 개발 부담이 적습니다.

5. 확장성과 통합성

대량의 문서를 빠르게 처리할 수 있고,
다른 Apryse 문서 도구들과 매끄럽게 연동되어 완전한 워크플로우를 구성할 수 있습니다.

Apryse 실제 활용 사례

스마트 데이터 추출 기술은 다양한 산업에서 업무 효율을 혁신적으로 개선하고 있습니다.

의료 분야

앱 개발자는 환자 등록서나 동의서에서 데이터를 자동으로 추출해
전자건강기록(EHR) 관리 속도를 높이고, 보험 청구 절차를 간소화하며,
임상 연구를 강화할 수 있습니다. 이 모든 과정을 환자 개인정보 보호를 최우선으로 진행할 수 있습니다.

금융 분야

기업들은 은행 명세서나 재무 보고서에서 필요한 데이터를 자동 추출함으로써
사기 탐지 속도를 높이고, 규제 준수를 더 쉽게 관리할 수 있습니다.

고객 서비스

고객 지원 티켓이나 이메일처럼 비정형 데이터를 모으고 분석하면,
콜센터가 고객 문제를 더 빠르게 해결하고 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

비즈니스 인텔리전스 & 분석

소셜 미디어나 고객 리뷰 등 다양한 출처에서 데이터를 추출해
시장 동향과 고객 반응을 분석하고, 더 나은 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있습니다.

Evaluation Checklist (평가 체크리스트)

개발자가 스마트 데이터 추출 기능을 앱에 적용하는 방법

Apryse의 스마트 데이터 추출(Smart Data Extraction) 모듈은 Apryse SDK의 추가 기능(add-on) 으로, Windows와 Linux 기반의 데스크톱 및 서버 환경을 모두 지원합니다.

1단계: Smart Data Extraction 모듈 이해하기

Apryse의 Smart Data Extraction 모듈은
PDF, 스캔 이미지, DOCX 등 비정형 문서(Unstructured Documents) 를 AI가 분석하여 구조화된(JSON 형식의) 데이터로 변환합니다.

📘 자세한 내용은 Apryse의 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.

2단계: 데모 체험하기

Apryse가 제공하는 데모 페이지에서
스마트 데이터 추출 기능이 실제로 어떻게 작동하는지 직접 체험해보세요.

3단계: 앱에 Smart Data Extraction 통합하기

다음 단계에 따라 스마트 데이터 추출 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있습니다:

Apryse 개발자 포털(Developer Portal) 에 가입하고 체험용 라이선스 키를 발급받습니다.

Apryse SDK를 설치 및 구성합니다.

Smart Data Extraction 애드온 모듈을 다운로드합니다.

모듈을 설치하고 프로젝트에 통합합니다.

추가 질문이 있을 경우 협우인포테크(주) 또는 Discord 커뮤니티에 문의하세요.

이러한 문서 유형에 따라 AI 기반의 스마트 추출 기술의 역할이 달라집니다.

Apryse 스마트 데이터 추출 (Smart Data Extraction) FAQ

Q1. 스마트 데이터 추출이란 무엇이며, 기존 OCR과는 어떻게 다른가요?

스마트 데이터 추출은 단순히 글자를 인식하는 수준을 넘어서는 고급 AI 기술입니다.
일반 OCR(광학 문자 인식) 은 이미지 속 텍스트를 기계가 읽을 수 있는 문자로 변환하는 데 그칩니다.
반면 스마트 데이터 추출은 AI와 머신러닝을 이용해 문서 내의 문맥, 의미, 데이터 간의 관계를 이해합니다.

즉, 텍스트뿐 아니라 키-값 쌍, 표, 비텍스트 데이터까지 식별해
비정형 데이터를 구조화된 형식(JSON 등) 으로 변환할 수 있습니다.

Q2. 어떤 문서 형식을 지원하나요?

스마트 데이터 추출 솔루션은 매우 다양한 문서 형식을 처리할 수 있습니다.

예를 들면! 아래와 같습니다. 

• 정형 문서: 양식(Form)
• 반정형 문서: 송장(Invoice), 발주서(Purchase Order)
• 비정형 문서: 계약서, 기사, 보고서 등

Apryse Smart Data Extraction은 다음 입력 형식을 지원합니다:

• 입력(Input) — PDF(원본 및 스캔), DOCX, TIFF, JPEG, PNG
• 출력(Output) — JSON, XML, CSV/Excel

Q3. Apryse의 스마트 데이터 추출 솔루션은 비즈니스에 맞게 커스터마이징할 수 있나요?

네, 가능합니다.
Apryse 솔루션은 개발자 중심의 자체 호스팅(Self-hosted) SDK로 설계되어 있습니다. 따라서 기존 애플리케이션이나 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있으며, 각 기업의 문서 유형이나 데이터 추출 요구사항에 맞게 자유롭게 커스터마이징할 수 있습니다.

개발자는 다양한 API와 SDK를 활용해 맞춤형 데이터 추출 솔루션을 구축할 수 있습니다.

Q4. 문서 내 이미지나 바코드에서도 데이터를 추출할 수 있나요?

네, 가능합니다.
Apryse 솔루션에는 이미지 속 텍스트를 인식하는 OCR 기능, 그리고 바코드 정보 인식 및 추출 기능이 포함되어 있습니다. 즉, 문서 안의 텍스트, 이미지, 바코드 등 다양한 요소에서 데이터를 추출할 수 있습니다.

Q5. 스마트 데이터 추출이 AI 모델 학습에 어떻게 도움이 되나요?

AI 모델(특히 대형 언어 모델, LLM)을 잘 학습시키려면 정확하고 구조화된 데이터가 필요합니다. 스마트 데이터 추출은 비정형 문서 데이터를 자동으로 정리하여 AI 학습에 바로 사용할 수 있는 고품질 데이터 세트로 변환합니다. 이를 통해 AI 모델의 정확도와 성능을 향상시킬 수 있으며, 데이터를 일일이 정리해야 하는 수동 작업을 크게 줄일 수 있습니다.

📖 AI 개발에 스마트 데이터 추출을 활용하는 방법은 전체 기사에서 자세히 확인할 수 있습니다.

Q6. 스마트 데이터 추출 솔루션을 사용해도 내 데이터는 안전한가요?

물론입니다.
Apryse SDK는 자체 호스팅(Self-hosted) 방식이기 때문에 데이터가 외부 서버로 전송되지 않습니다. 즉, 모든 민감한 데이터가 로컬 환경 안에서만 처리되며, GDPR, HIPAA 등 주요 보안 규정을 준수합니다. 이를 통해 무단 접근이나 데이터 유출 위험을 최소화할 수 있습니다.