"굿바이 수기입력"…한국딥러닝, 금융 여신서류에 AI 자동화 도입

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대상자

• *금융권 IT 담당자, AI 솔루션 개발자, 금융 데이터 처리 담당자**
• 난이도: 중급 이상 (AI 모델 구현 및 문서 자동화 기술 이해 필요)*

핵심 요약

• 비정형 문서 자동화에 VLM(시각언어모델) 기반의 DEEP OCR+** 솔루션 도입*
• 46종의 여신서류 자동 분류/추출으로 수작업 오류율 50% 이상 감소**
• 4억 장 이상의 텍스트·이미지 데이터 학습된 VLM 모델 기반의 PDF, HWP, 워드** 호환 가능*

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요

• 한국딥러닝, 대형 금융사와 여신 심사 과정 자동화 시스템 구축 계약 체결
• 기존 수작업으로 46종의 문서 분류/입력 → 문서 누락, 오탈자, 병목 문제 발생
• DEEP OCR+ 솔루션을 통해 시각적 레이아웃 + 언어적 맥락 분석으로 정보 자동 추출

2. 기술적 특징

• VLM 모델 기반 광학문자인식(OCR) → 단순 텍스트 인식을 넘어 문서 구조 분석 가능
• 4억 장 이상의 텍스트·이미지 데이터 학습 → 다양한 문서 유형(PDF, HWP, 워드) 대응
• 병합된 PDF 내 문서 자동 분할/분류 기능으로 다중 문서 처리 효율성 향상

3. 성과 및 효과

• 수작업 오류율 50% 이상 감소
• 업무 처리 시간 단축 및 인력 리소스 절감 효과 예상
• AI 기반 자동화 도입으로 금융권 디지털 전환 가속화 기대

결론

• AI 기반 문서 자동화 도입 시 VLM 모델 활용이 핵심 → DEEP OCR+ 같은 시각적 맥락 분석 기능이 필수
• 다양한 문서 유형 대응을 위해 대규모 데이터 학습이 필요하며, 자동 분할/분류 기능이 핵심 성능 지표
• 금융권에서는 비정형 문서 처리 자동화를 통해 오탈자, 누락 등 오류 감소와 업무 효율성 향상을 동시에 달성 가능