한국딥러닝 “문서 에이전트, 인식률 넘어 ‘오답 찾는 능력’이 더 중요해”

최근 인공지능(AI) 기술의 발전에 따라 문서 처리 분야에서도 큰 변화가 감지되고 있다. 한국딥러닝의 김지현 대표는 AI 도입이 직원의 업무를 줄이는 데 실질적으로 기여하지 못한다면, 이는 진정한 AI 활용이 아니라고 강조했다. 단순히 데이터의 인식률을 높이는 것을 넘어서, 업무의 효율성을 향상시키기 위한 ‘문서 AI 에이전트’의 필요성이 더욱 부각되고 있다.

진화하는 문서 처리 기술

한국딥러닝은 문서 AI 기술의 경계를 넘어서는 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 기존의 광학문자인식(OCR) 기술은 단순히 글자를 인식하는 데 그쳤으나, 이제는 문서의 맥락과 구조를 이해하고 오류를 사전에 방지하는 기능이 필수적이라는 주장이다. 많은 기업이 OCR과 로보틱스 프로세스 자동화(RPA), 생성 AI 등을 도입했지만, 여전히 사람의 손길이 필요한 결과 검수와 오류 수정 과정은 남아있다. 김 대표는 "진정한 문서 AI는 텍스트 인식을 넘어서서 맥락을 파악하는 능력에 달려 있다"고 강조했다.

예를 들어, 재무제표에서 숫자를 읽는 것은 단순한 작업이지만, 해당 숫자가 어떤 의미인지, 매출액인지 영업이익인지를 구분하는 것은 매우 중요하다. 이러한 복잡한 데이터 해석 능력이 결여되면 AI의 도입은 효과를 발휘하지 못할 수 있다.

한국딥러닝의 혁신적 접근

한국딥러닝은 이러한 문제를 해결하기 위해 3단계 기술 구조를 도입했다. 비전언어모델(VLM) 기반의 OCR 기술이 문자의 인식뿐만 아니라 시각적 배치까지 읽어내며, 자체 개발된 파서 모델이 복잡한 구조의 데이터를 효과적으로 분석한다. 마지막으로 딥 에이전트가 문서를 분류하고 추출하여 사내 시스템과 연결하는 과정을 통해, 문서 처리의 전반적인 효율성을 높이고 있다.

특히 ‘KDL-프론티어-파서-나노’는 12억 개의 매개변수를 활용하여 기업 현장에서 자주 발생하는 오답률을 크게 감소시킨다. 이러한 기술은 금융 및 공공기관에서 높은 신뢰를 얻고 있으며, 현대캐피탈과 한국벤처투자 등 여러 기업들이 문서 처리 시간을 대폭 단축하는 성과를 올리고 있다.

미래를 향한 비전

한국딥러닝은 이러한 성과를 바탕으로 2026년 상반기 문서 AI 사업의 매출이 전년 동기 대비 240% 증가할 것으로 전망하고 있다. 해외 시장에서도 현지 OCR 업체와의 협업을 통해 빠르게 시장을 확장하고 있으며, 고객사가 노코드 방식으로 정보 추출 과정을 직접 설계할 수 있도록 지원할 예정이다.

김지현 대표는 "AI 도입은 단순히 기술을 구매하는 것이 아니라, 실제로 업무를 줄여주는 것이어야 한다"고 강조했다. 이제 기업들은 문서 AI를 단순한 기술이 아닌, 실질적인 업무 시스템으로 바라보아야 할 시점에 이르렀다. 앞으로의 문서 처리 기술이 어떻게 발전할지 기대가 모아지는 가운데, 한국딥러닝의 혁신적인 접근은 많은 기업들에게 새로운 길을 제시하고 있다.