금융 AI OCR 활용 사례
금융권의 방대한 문서를 어떻게 효율적으로 처리할 수 있을까요?
1. 금융 문서 처리의 문제점과 AI 기술 필요성
금융 산업은 매일 엄청난 양의 데이터를 생성하고, 이를 정확하고 빠르게 처리해야 합니다. 예를 들어 고객 신청서, 신용 평가 문서, 계약서, 각종 증빙 서류, 거래 내역 등이 대표적인 문서들입니다. 전통적으로 금융권에서는 이러한 문서들을 수작업으로 입력하고 검증하는 과정을 거쳐왔습니다. 그러나 디지털 시대에 접어들면서, 이런 방식은 다음과 같은 한계에 부딪힙니다.
업무 효율성 저하: 방대한 양의 문서를 사람 손으로 입력하면 속도도 느릴 뿐 아니라, 단순 반복 업무에 많은 시간이 소요됩니다.
오류 발생 가능성 증가: 사람에 의존한 데이터 입력은 오탈자나 누락 등이 발생하기 쉽습니다. 고객 정보가 틀리게 입력되면 민원이나 업무 중단으로 이어질 수 있습니다.
높은 인건비와 기회 비용: 매달 수십만 건의 문서를 처리하기 위해서는 많은 인력이 필요합니다. 이로 인해 기업의 인건비 부담이 증가하고, 정작 고부가가치 업무에 투입할 인력이 부족해집니다.
이처럼 문서 자동화가 절실해진 상황에서, 많은 금융 기업들이 AI OCR(Optical Character Recognition) 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. “금융 AI”, “인공지능 OCR”, “RPA”, “금융 디지털 혁신”과 같은 키워드는 이미 업계에서 중요한 트렌드로 자리 잡았습니다. 특히 한국딥러닝의 AI OCR 솔루션은 다양한 문서 형식에 대응하고, 금융권이 요구하는 보안성(K-ISMS, GDPR 등 준수)을 충족시킴으로써 큰 주목을 받고 있습니다.
※ 금융위원회 - [보도자료] 금융권의 AI 활용을 적극 지원하겠습니다
2. N금융사의 도전과제
이번 성공 사례의 주인공인 N금융사는 국내 주요 금융 기업 중 하나로서, 매달 약 30만 건 이상의 고객 데이터를 처리해야 했습니다. 기존에 수작업 기반으로 데이터를 입력하고 검수해 왔으나, 아래와 같은 문제가 심각해졌습니다.
1. 비효율적인 데이터 처리
한 달에 약 1,200시간을 문서 입력과 검증에만 투입해야 했습니다.
핵심 업무(신상품 개발, 고객 자산관리 컨설팅 등)에 집중할 인력이 부족했습니다.
이러한 도전과제 속에서 N금융사는 AI 기술을 활용한 RPA(로보틱 프로세스 자동화) 솔루션과 연계할 수 있는 한국딥러닝의 맞춤형 AI OCR을 모색하게 되었습니다.
3. 맞춤형 AI OCR 솔루션 도입 배경
문서 자동화를 위해 단순 OCR만 도입하는 기업도 있지만, 금융업계에서는 인공지능 OCR이 요구됩니다. 왜냐하면 금융 문서는 보통 복잡한 표나, 반쯤 흐릿하게 스캔된 신청서, 심지어 수기로 작성된 문서 등을 포함하기 때문입니다. 전통적인 OCR 기술로는 인식률이 낮아 실질적인 업무 개선 효과를 기대하기 어려웠습니다.
한국딥러닝의 맞춤형 AI OCR 솔루션은 다음과 같은 특장점을 갖고 있어 N금융사의 니즈를 충족시켰습니다.
다양한 문서 형식 지원: PDF, 스캔 이미지, 손글씨 문서, 복잡한 표 구조 모두 높은 인식률을 보장.
실시간 ERP 연동: 인식된 데이터를 곧바로 ERP나 내부 DB에 입력해 업무를 자동화.
보안 및 규제 준수: 금융권에 필수적인 K-ISMS와 GDPR 요건을 만족하는 솔루션 구조 제공.
기술 커스터마이징: 금융권에서 자주 쓰는 전자서식, 고객 신용평가 양식 등에 맞춰 엔진을 세밀하게 튜닝 가능.
N금융사는 이러한 장점을 바탕으로 한국딥러닝과 파트너십을 맺고, 자체 RPA 시스템과 연동한 문서 자동화 프로세스를 구축하게 되었습니다.
4. 솔루션 적용 상세
고객 신청서 및 계약서 자동 처리
수기로 작성된 고객 신청서와 계약서의 핵심 데이터를 AI OCR이 자동 추출하여, 실시간으로 ERP 시스템에 반영합니다.
과거에는 직원이 일일이 확인해야 했던 필수 항목(이름, 계좌번호, 주민등록번호, 주소 등)을 AI가 빠르고 정확하게 인식합니다.
5. 도입 후 성과
N금융사가 AI OCR을 도입한 이후, 구체적인 성과는 다음과 같습니다.
AI OCR을 활용한 금융 문서 성과1. 처리 시간 70% 단축
월 1,200시간에 달하던 문서 입력 업무가 약 360시간으로 감소했습니다.
남은 인력과 시간을 신상품 기획 및 고객 관리 업무로 재배치해, 부가가치를 창출할 수 있었습니다.
6. AI OCR 기술 작동 원리
인공지능 OCR은 전통적인 OCR과 달리, 딥러닝 기반의 문자 인식 모델을 활용합니다. 딥러닝 기반의 시작지능 OCR은 룰베이스로 인식하기에 한계가 있는 흔들린 이미지나 곡선형 텍스트, 손글씨 등의 케이스도 인식 가능하도록 학습됩니다. 충분한 학습데이터가 있다면 원하는 성능 수치 달성이 가능합니다.
1. 문서 업로드 및 스캔
고객이 제출한 PDF, 이미지, 스캔 파일을 OCR 모델을 통해 자동 전산화하여 시스템에 업로드합니다.
RPA 프로세스와 연계해 자동으로 폴더 내 문서를 감지할 수도 있습니다.
7. FAQ (자주 묻는 질문)
Q1. AI OCR 도입 비용은 어느 정도인가요?
프로젝트 범위와 문서 유형, 커스터마이징 수준에 따라 다릅니다. 금융권에서는 보안 요건이 까다롭기 때문에, 이를 충족하기 위한 인프라 비용이 포함될 수 있습니다. 일반적으로 PoC(개념 검증) 단계를 거쳐 기업 맞춤형 견적이 산출됩니다.
8. 도입 시 고려 사항
1. 문서 형식의 다양성
금융권은 통장 사본, 신분증, 신청서, 계약서 등 다양한 문서를 취급합니다. 사전에 어떤 문서를 어떤 형식으로 처리할지 정의하고, 솔루션의 포맷 호환성을 점검해야 합니다.
AI 금융 솔루션은 이제 선택이 아닌 필수입니다. 간단히 업무 효율을 높이는 것을 넘어, 금융 디지털 혁신의 출발점이 될 수 있기 때문입니다. N금융사의 사례에서 보듯이, AI OCR 기술을 도입하면 문서 처리 시간은 70% 이상 단축되고, 오류율이 대폭 개선됩니다. 더 나아가 고객 만족도를 높이고, 기업은 그만큼 새로운 가치를 창출할 수 있게 됩니다.
지금 바로 한국딥러닝의 AI OCR 솔루션으로 금융 문서 자동화를 시작해 보세요!
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