AI 기반 글로벌 문서 처리 AI Agent

프로젝트 개요

다국어(독일어, 영어, 프랑스어 등)로 유입되는 글로벌 견적서, 주문서, 인보이스와 같은 비정형 문서를 자동으로 수집·판독·구조화하기 위해 구축한 AI 기반 문서 처리 자동화 시스템입니다.

기존에는 담당자가 이메일로 수신된 문서를 직접 열람한 뒤, 번역과 분류, 핵심 정보 추출을 수작업으로 처리해야 했습니다. 이 과정은 문서 형식과 언어가 다양할수록 처리 난도가 높아지고, 반복 공수와 리드타임도 함께 증가하는 구조였습니다.

본 프로젝트에서는 이러한 업무를 메일 수신 → 전처리 → 이중 OCR 검증 → LLM 분석 → 데이터 적재로 이어지는 운영형 파이프라인으로 재구성했습니다. 이를 통해 반복적인 문서 처리 업무를 줄이는 동시에, 문서 처리 속도와 데이터 활용성을 함께 높일 수 있는 구조를 마련했습니다.

또한 단순 OCR 자동화에 그치지 않고, 검증 중심의 AI 파이프라인, 엔터프라이즈 VPC 환경 대응, 장애 추적이 가능한 단계별 분리 적재 구조까지 함께 설계해 실제 운영 환경에서도 안정적으로 활용 가능한 문서 자동화 체계를 구축했습니다.

해결 과제

글로벌 문서 처리 업무는 언어와 형식이 다양하고, 문서 품질 편차도 크기 때문에 단순 자동화만으로는 안정적인 운영이 어렵습니다.

기존에는 담당자가 메일로 수신된 문서를 직접 확인하고, 필요한 정보를 읽고 해석한 뒤 수작업으로 정리해야 했습니다. 이 과정은 문서량이 늘어날수록 반복 업무 부담이 커졌고, 사람에 따라 해석 기준과 처리 속도 차이도 발생할 수 있었습니다. 또한 OCR 결과 오류나 예외 상황이 발생했을 때, 어느 단계에서 문제가 생겼는지 추적하기 어려운 구조라는 한계도 있었습니다.

이에 따라 본 프로젝트는 단순 추출 자동화를 넘어, 비정형 글로벌 문서를 안정적으로 판독·검증·구조화하고, 운영 중 장애 원인까지 추적 가능한 AI 문서 처리 체계를 구축하는 것을 목표로 추진되었습니다.

기대 효과 및 비즈니스 가치

반복적인 글로벌 문서 처리 업무를 자동화함으로써, 담당자가 직접 읽고 번역·정리하던 수작업 부담을 줄이고 처리 리드타임을 단축할 수 있는 기반을 마련했습니다.

또한 견적서, 주문서, 인보이스와 같은 비정형 문서에서 핵심 정보를 구조화해 저장함으로써, 문서를 단순 보관 대상이 아닌 분석과 활용이 가능한 데이터 자산으로 전환할 수 있도록 했습니다.

이중 OCR, 검증 LLM, 실패 로그 분리 적재 구조를 적용해 AI 자동화 과정에서도 결과 품질과 운영 안정성을 함께 확보할 수 있도록 설계했으며, 폐쇄망·권한 통제·배포 안정성까지 고려한 인프라 구성을 통해 실제 엔터프라이즈 환경에서도 적용 가능한 운영 구조를 구축했습니다.