한국딥러닝, VLM OCR로 '비정형 여신 서류 업무 자동화' 프로젝트 진행

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

인공지능

대상자

• 금융/보험 업계 담당자, AI 개발자, 문서 처리 자동화 담당자
• 중간~고급 수준의 기술 이해 요구 (OCR, RPA, AI 모델 연동 경험 필요)

핵심 요약

• VLM OCR 기술을 활용한 비정형 문서 자동 분류 및 정보 추출 시스템 구축
• 46종의 PDF 서류 자동 분할, 핵심 정보 추출, RPA 연동으로 수작업 프로세스 대체
• 실시간 검증 대시보드 제공 및 추출 데이터 내부 시스템 자동 입력 기능 구현

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 배경 및 문제점

• 금융사에서 여신 심사 시 46종의 비정형 서류를 수작업으로 처리
• 문서 누락, 오탈자, 업무 병목 현상 지속 발생
• 기존 단순 OCR 기술로는 문서 의미 분석 및 구조 이해 불가

2. 딥 OCR+ 솔루션 적용

• VLM(Visual Language Model) 기반 OCR 기술로 문서 의미/구조 분석 및 핵심 정보 추출 가능
• PDF 내 병합된 문서 자동 분할 및 분류 기능 포함
• RPA(Robotic Process Automation)와 연동하여 추출된 데이터 자동 입력

3. 시스템 구성 및 기능

• 실시간 검증 대시보드 제공으로 추출 결과 모니터링 가능
• 내부 시스템과의 연동을 통한 자동화 프로세스 구현
• 보험, 공공, 제조 등 다양한 산업 분야로 확장 계획

결론

• VLM OCR 기술은 복잡한 문서 자동화에 효과적 → 비슷한 시스템 개발 시 VLM 모델과 RPA 연동 검토 권장
• 수작업 프로세스 대체를 위한 AI 솔루션 확대 적용 예정