OCR을 넘어서: GroundX와 Red Hat OpenShift AI로 98% 청구 정확도 달성

엔터프라이즈 업계에서 문서 추출 기술은 지난 20년간 정체되어 있었습니다. 수십 년 동안 기업들은 픽셀을 텍스트로 변환하는 OCR, 필드를 찾는 템플릿, 그리고 불가피하게 발생하는 30%의 오류율을 사람이 직접 수정하는 취약한 작업 방식에 의존해 왔습니다.

공공 서비스 제공업체가 글꼴을 변경하거나 고객이 구겨진 청구서 사진을 제출하면 이러한 레거시 시스템은 오류를 일으킵니다. 이 문제를 해결하려면 경직된 문자열 검색에서 벗어나 의미론적 이해 방식으로 전환해야 합니다.

아키텍처

그림 1은 문서 추출 프로세스의 품질을 획기적으로 개선할 수 있는 Red Hat과 Valantor의 구성 요소를 활용한 AI 기반 솔루션을 보여줍니다. 

• GroundX는 문서를 처리할 때 최대 98%의 정확도를 달성하는 '두뇌' 역할을 합니다.
• Red Hat OpenShift AI는 모델을 서빙하고 에이전트 루프를 관리하는 '신경' 역할을 담당합니다.
• Red Hat OpenShift는 '몸체' 역할을 하여 전체 시스템의 보안을 선제적으로 확보하고 규정을 준수하며 즉시 프로덕션 환경에 배포할 수 있도록 지원합니다.

이제 각 구성 요소를 차례대로 살펴보겠습니다.

그림 1: 문서 추출 솔루션의 아키텍처.

토대: Red Hat OpenShift

정교한 AI를 배포하려면 복원력을 갖춘 인프라가 필요합니다. Red Hat OpenShift는 쿠버네티스를 핵심 기본 기술 중 하나로 활용하여 이 솔루션의 토대 역할을 하는 엔터프라이즈급 컨테이너 플랫폼입니다.

청구서 추출 워크플로우에서 Red Hat OpenShift는 하이브리드 클라우드 기반을 제공합니다. 문서가 온프레미스 볼트에 있든 퍼블릭 클라우드 버킷에 있든 관계없이, Red Hat OpenShift는 처리 파이프라인의 이식성을 유지하고 월말 청구 주기와 같은 피크 수요에 맞춰 자동으로 확장됩니다.

엔진: Red Hat OpenShift AI

Red Hat OpenShift가 토대라면 Red Hat OpenShift AI는 특화된 엔진입니다. 이 플랫폼은 모델 서빙 및 모니터링 관리를 위한 툴을 제공합니다.

이 아키텍처에서 OpenShift AI는 MLOps 오케스트레이터 역할을 합니다. 이 플랫폼은 특화된 LLM과 비전 모델을 서빙하는 환경을 제공하므로, 개발자는 기본 하드웨어의 복잡성을 신경 쓰지 않고도 복잡한 문서 해석에 필요한 에이전틱 워크플로우를 관리할 수 있습니다.

인텔리전스: Valantor의 GroundX

스택 최상단에는 데이터 수집, 스토리지, 검색, 평가를 하나의 통합 파이프라인으로 일원화하는 AI 네이티브 플랫폼인 GroundX가 있습니다. GroundX는 약 100만 페이지의 엔터프라이즈 문서 추출 데이터를 기반으로 학습된 비전 모델을 시각 언어 모델 및 에이전트 파이프라인과 결합합니다. 그 결과 레이아웃, 표, 그래픽, 텍스트를 동시에 분석하여 사람처럼 파일을 해석하는 엔진이 구현됩니다.

GroundX는 표, 차트, 단락과 같은 구조적 요소를 인식하여 기본적인 텍스트 추출을 뛰어넘는 기능을 제공합니다. 그런 다음 이러한 이해를 바탕으로 출력을 맞춤화하여, 정보 검색, 요약, 구조화된 JSON 추출 등 다운스트림 태스크에 가장 적합한 특정 형식으로 데이터를 생성합니다.

AI 에이전트를 위한 데이터 추출 가속화

기존 수동 OCR 애플리케이션은 엔터프라이즈 툴이 안정적으로 해석하기 어려운 평면적인 비정형 텍스트를 생성하는 반면, GroundX는 복잡한 문서를 머신 처리에 적합한 구조화된 컨텍스트 인식 데이터로 변환합니다. 에이전틱 AI 환경에서 자율 에이전트는 이 서비스를 손쉽게 활용하여 경직된 템플릿 없이도 공간 레이아웃, 표, 개념을 이해할 수 있습니다. 이러한 심층적인 의미 이해 덕분에 수작업에 따른 병목 현상이 제거되어, AI 워크플로우가 대규모 환경에서도 높은 정확도로 정보를 추출하고 활용할 수 있습니다. OCR에서 GroundX의 에이전틱 아키텍처로 전환하면 다음과 같은 3가지 주요 이점을 얻을 수 있습니다:

• 템플릿 없이 98% 정확도 달성: 청구서 형식마다 새 템플릿이 필요한 레거시 시스템과 달리, GroundX는 사전에 별도 학습을 거치거나 특정 템플릿을 지정하지 않아도 이전에 본 적 없는 새로운 문서 형식을 이해하고 처리할 수 있습니다. 예를 들어 페이지 내 위치와 상관없이 청구서에 기재된 "Total Balance(총 잔액)"가 무엇을 의미하는지 이해합니다.
• 문맥 인식: GroundX는 추출된 데이터를 주변 콘텐츠 및 문서 수준의 요약과 비교하는 컨텍스트 단계를 수행합니다. 즉, 페이지 하단의 표라도 상단 텍스트를 기반으로 올바르게 해석됩니다.
• 비정형/불완전 데이터의 대규모 처리(Handling messy data at scale): 비전-언어 스택은 표준 OCR에서 주로 오류를 일으키는 조건인 휴대폰 사진, 구겨진 종이, 까다로운 조명 환경의 데이터도 처리할 수 있습니다. 수작업 단계를 없애고 여러 단계를 AI 에이전트가 처리할 수 있는 단일 통합 프로세스로 일원화하면 규모에 맞는 데이터 추출이 가능해집니다.

엔터프라이즈 AI의 가치는 배포 완성도에 따라 결정됩니다. 이번 통합에서 Red Hat OpenShift와 OpenShift AI는 GroundX의 AI 기능을 지원하는 인프라를 제공합니다. 두 솔루션이 결합하여 OCR 문자열과 정규식 매칭을 연결하는 데 주로 쓰이는 글루 코드를 제거하고, 데이터베이스에 즉시 활용할 수 있는 타입이 명확하고 정제된 JSON을 반환합니다.

자동화할 준비가 되셨나요?

수작업 검토와 취약한 템플릿에 의존하던 시대는 끝났습니다. 이제 문서 스택을 현대화하여 정확도를 70%에서 98%까지 끌어올릴 수 있습니다.

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