데이터 라벨링 없는 AI OCR은? VLM으로 문서 자동화 비용 획기적으로 줄이기

기업의 디지털 전환이 가속화되면서 문서 자동화는 “반복 업무를 줄이는 도구”를 넘어, 업무 민첩성과 운영 경쟁력을 좌우하는 전략 과제가 되었습니다. 많은 조직이 1세대 OCR(광학 문자 인식)부터 2세대 문서 이해(DU, Document Understanding)까지 도입하며 정형 문서 처리 효율을 높여 왔습니다.

다만 문서 유형이 늘고 양식 변화가 잦아질수록, 신규 문서 대응을 더 빠르고 유연하게 만드는 방식이 중요해졌습니다. 이러한 요구를 해결하는 다음 단계 기술이 바로 VLM(Vision-Language Model) 기반 문서 AI입니다. 로민은 이 3세대 VLM 기술을 통해 수천 장의 학습 데이터 없이 문서 한 장과 간단한 설명만으로 핵심 데이터를 추출하고, 실제 문서 몇 장만으로 우리 회사에 맞는 문서 모델을 완성하는 혁신적인 해법을 제시합니다.

1. 왜 기존 OCR 도입은 실패했을까? 결정권자가 알아야 할 4가지 ‘비용 누수’ 요인

문서 자동화 솔루션을 도입하고자 하는 현업 및 결정권자들은 기존 시스템들이 내포하고 있는 4가지 핵심 과제(Challenge) 때문에 장기적인 ROI(투자 대비 효과) 확보에 어려움을 겪고 있습니다. 이 네 가지 비효율성은 모두 ‘확장성 한계’라는 하나의 근본적인 문제로 수렴됩니다.

1.1. 기업 문서 자동화 4대 핵심 과제 상세 진단

• 과제 1. 솔루션 분산 도입의 비효율성

  기존에는 문서 자동화를 위해 OCR(글자 인식), 분류, 추출, 학습 관리 기능을 각각 다른 솔루션으로 운영해야 했습니다. 이처럼 기능별로 솔루션을 쪼개서 운영하면 시스템 간 데이터 단절(Silo)이 발생하고, 통합 및 연동에 많은 시간과 비용이 소모됩니다. 이는 결과적으로 통합 실패 리스크를 높입니다.

• 과제 2. 신규 모델 도입 부담 (모델 경직성)

  2세대 AI 기술이 등장했음에도 불구하고, 문서 양식이 조금만 변경되거나 새로운 유형이 추가되면 기존 모델로는 대응이 불가능했습니다. 매번 새로운 모델을 개발해야 했으며, 이는 AI 솔루션이 비즈니스 변화 속도를 따라잡지 못하고 기술 부채를 누적시키는 주요 원인이 되었습니다.

• 과제 3. 대량 라벨링 작업 부담

  새로운 문서 유형을 인식시키기 위해 수천에서 수만 건에 달하는 방대한 데이터를 수집하고 라벨링(정답지 만들기)하는 작업이 필수적이었습니다. 이 '라벨링 병목'은 막대한 인력과 시간이 투입되는 구간이며, 초기 솔루션 도입을 주저하게 만드는 가장 큰 장벽이었습니다.

• 과제 4. 확장성 한계

  기업이 성장함에 따라 처리해야 할 문서 유형과 볼륨이 기하급수적으로 증가하지만, 기존 시스템은 대용량 처리에 유연하게 대응하지 못했습니다. 이는 초기 설계 단계부터 장기적인 확장 계획을 수립하기 어렵게 만듭니다.

1.2. 1세대/2세대 기술의 구조적 한계점 분석: DU란 무엇인가?

이러한 문제의 근본 원인은 1·2세대 기술이 '문서의 맥락'을 온전히 이해하지 못했기 때문입니다.

• 1세대 전통적 OCR: 규칙(Heuristic) 기반 알고리즘에 의존하여 단순히 글자만 읽어내는 수준이었습니다. 이미지 품질에 따라 인식률이 급격히 떨어지는 한계가 있어 업무 자동화의 신뢰성을 확보하기 어려웠습니다.

• 2세대 AI 문서 이해 (DU, Document Understanding): OCR에 딥러닝(CV+NLP) 기술을 결합하여, 단순히 글자를 읽는 것을 넘어 데이터 추출을 시도한 기술입니다. 인식률은 개선되었으나, 새로운 서식을 이해하려면 반드시 사람의 개입(데이터 등록, 학습)이 선행되어야 했습니다. 즉, 모델의 경직성과 데이터 의존성을 해결하지 못해 비용 효율적 확장에 실패했습니다.

2. 텍스트만 읽던 시대는 끝났다: 도장, 서명, 맥락까지 이해하는 VLM의 '멀티모달' 혁신

3세대 문서 AI의 핵심 엔진인 VLM(Vision-Language Model)은 텍스트와 이미지를 인간처럼 통합적으로 이해합니다. 이는 기존 기술이 처리하지 못했던 문서의 시각적, 구조적 정보를 완벽하게 해석하여 데이터 추출의 차원을 넓힙니다.

2.1. VLM의 정의와 멀티모달 이해 능력

VLM은 시각(Visual) 정보와 언어(Language) 정보를 결합하여 처리하는 모델입니다. 이 3세대 플랫폼은 문서의 텍스트뿐만 아니라 레이아웃, 표, 그림 등을 원스톱(One-stop)으로 이해하고 식별, 분류, 데이터 추출까지 수행합니다.

다양한 이미지 소스와 저품질 이미지, 그리고 인쇄체·필기체·타자체가 섞인 복잡한 환경에서도 95% 이상의 높은 인식률과 98% 이상의 문서 분류 정확도를 자랑합니다.

2.2. VLM 기반 시각 정보 추출의 혁신: '비텍스트' 데이터의 구조화

VLM 엔진의 가장 강력한 차별점은 글자가 아닌 '비텍스트(Non-text)' 요소까지 데이터화할 수 있다는 점입니다.

• 시각적 속성 추출: 상품 이미지에서 색상, 패턴, 형태 등을 분석하여 검색 및 추천 데이터로 활용할 수 있습니다.

• 구조적 맥락 이해: 병합된 셀이나 멀티 페이지에 걸친 복잡한 표 구조를 정확히 파싱(Parsing)하고 합산 값까지 추출합니다. 이는 단순히 텍스트를 읽는 것을 넘어 문서의 구조적 의미를 해석하는 능력입니다.

• 유효성 판단 (AI 해석가): 금융/법률 문서의 핵심인 도장, 서명, 체크박스를 인식합니다. 기존에는 텍스트를 다 읽고도 서명 유무를 확인하려 사람이 개입해야 했지만, VLM은 서명과 체크박스까지 데이터화하여 완전한 무인 자동화(Unattended Automation)를 실현합니다.

2.3. 표 1: 기술 세대별 문서 자동화 솔루션 비교 분석

3. 라벨링 0건의 기적: 가르치지 않아도 알아서 찾아내는 '제로샷(Zero-Shot)'의 혁신

3세대 플랫폼은 강력한 VLM 엔진을 탑재했기에 제로샷(Zero-Shot) 학습이 가능합니다. 이는 "라벨링 없이도 아는 것을 맞추는 능력"으로, 기업의 가장 큰 고민인 '초기 구축 비용과 시간'을 획기적으로 단축시킵니다.

3.1. Zero-Shot Learning: 문서 한 장과 간단한 설명이면 충분합니다

VLM은 이미 방대한 사전 지식을 학습하고 있기에, 기업이 수천 건의 데이터를 일일이 가르칠 필요가 없습니다. 로민의 솔루션은 정확히 다음과 같이 작동합니다.

"수천 장의 학습 데이터 없이, 문서 한 장과 간단한 설명만으로 핵심 데이터를 추출하고, 실제 문서 몇 장만으로 우리 회사에 맞는 문서 모델을 완성합니다."

예를 들어, 복잡한 좌표 설정이나 라벨링 대신 "왼쪽 하단 필기체로 적힌 기간을 추출해 줘"라고 명령(자연어 지시)하면, VLM이 문맥을 이해하고 해당 데이터를 즉시 추출합니다. 이것이 바로 라벨링 병목 현상을 해소하는 3세대 기술의 핵심입니다.

3.2. Zero-Shot의 비즈니스 가치: CAPEX 최소화 및 민첩성 확보

• 즉시 도입 및 비용 절감 (CAPEX ↓): 데이터 라벨링이라는 병목 구간이 사라지므로, 도입 즉시 실무에 적용할 수 있으며 초기 투자 비용이 대폭 감소합니다.

• 비즈니스 민첩성 (Agility ↑): 법규 변경이나 신규 사업으로 문서 양식이 바뀌어도, 별도의 개발 프로젝트 없이 자연어 지시 변경만으로 즉각적인 대응이 가능합니다.

비용 효율적인 문서 자동화, 도입부터 운영까지 완벽하게 준비되었습니다.

지금까지 3세대 VLM 기술이 어떻게 '라벨링 부담'과 '경직된 모델'의 한계를 제로샷(Zero-Shot) 기능으로 극복했는지 살펴보았습니다. VLM의 독보적인 정밀 인식 능력과 제로샷은 기업이 초기 리스크 없이 신속하게 문서 자동화를 시작할 수 있게 해줍니다.

하지만 혁신은 여기서 멈추지 않습니다. 로민의 VLM 기반 문서 AI 플랫폼 직시는 도입 이후 운영 단계에서도 '액티브 러닝(Active Learning)' 선순환 구조를 통해 지속적으로 발전합니다. 사용자의 피드백을 학습하여 모델이 스스로 똑똑해지며, 시간이 지날수록 운영 비용(OPEX)은 낮아지고 정확도는 높아지는 진정한 자동화를 실현합니다.

초기 도입의 신속함(Zero-Shot)과 운영의 지속 가능성(Active Learning)을 모두 갖춘 3세대 문서 AI, 이제 비즈니스에 직접 적용해 보실 차례입니다.

[FAQ] 3세대 문서 AI(VLM) 도입 관련 자주 묻는 질문

Q1. 데이터 라벨링 없이 AI OCR을 도입하는 것이 정말 가능한가요?

네, 가능합니다. 3세대 VLM 기반 문서 AI는 '제로샷(Zero-Shot)' 기능을 통해, 수천 건의 학습 데이터 없이 단 한 장의 문서와 자연어 지시만으로 원하는 데이터를 즉시 추출합니다.

Q2. 도장, 서명, 체크박스 같은 이미지 데이터도 인식하나요?

네, VLM은 텍스트 외의 '비텍스트(Non-text)' 정보도 구조화된 데이터로 변환합니다. 도장 날짜, 서명 유무 등을 정확히 파악하여 문서의 유효성을 검증할 수 있습니다.

Q3. 문서 양식이 자주 바뀌면 추가 비용이 드나요?

아니요. 양식이 바뀌어도 모델 재개발 없이 자연어 지시만 수정하면 되므로, 유지보수 비용과 시간을 획기적으로 절감할 수 있습니다. 또한, 실제 문서 몇 장만으로 모델을 업데이트할 수 있어 대응이 매우 빠릅니다.