지능형 문서 자동화를 위한 Amazon Bedrock Data Automation 활용법

지능형 문서 처리 자동화: Amazon Bedrock Data Automation 활용 가이드

데이터 중심 비즈니스 시대에서 문서 기반 워크플로우는 여전히 핵심적인 역할을 하고 있으며, 특히 금융, 의료, 공공 서비스, 보험 등 복잡한 산업에서는 미처리 문서 누적이 업무 병목을 초래하곤 합니다. 이러한 과제를 해결하기 위한 기술로 주목받고 있는 것이 바로 '지능형 문서 처리(Automated Intelligent Document Processing, IDP)'이며, 오늘 소개할 Amazon Bedrock Data Automation은 이를 한 단계 더 향상시킬 수 있는 혁신적인 솔루션입니다.

Amazon Bedrock Data Automation 활용 개요와 핵심 기능

Amazon Bedrock Data Automation은 자연어 처리(NLP)와 생성형 AI를 기반으로 문서를 자동 분류, 추출, 정규화, 변환 및 검증할 수 있는 IDP 플랫폼을 제공합니다. 특히 서버리스 구조와 블루프린트 지원을 통해 개발 시간이 대폭 단축되며, 다양한 포맷(PDF, 이미지, DOC 등)의 문서에 유연하게 대응 가능한 것이 장점입니다.

1. 문서 자동 분류 및 블루프린트 적용

Amazon Bedrock Data Automation은 콘텐츠에 기반한 자동 분류 기능을 지원합니다. 시스템은 문서를 분석하여 사전에 정의된 맞춤형 블루프린트를 자동 적용함으로써 각각의 문서에 가장 적합한 추출 로직이 실행되도록 합니다. 예를 들어, 아동 양육 지원 신청서나 운전면허증 등을 자동 식별할 수 있습니다.

2. 데이터 정규화(Normalization)

서식과 단위가 제각각인 문서 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, 키(normalization of keys)와 값(value normalization)을 기준화합니다. 생년월일은 'YYYY-MM-DD' 형식으로, 주민등록번호(Social Security Number)는 'XXX-XX-XXXX' 패턴으로 자동 변형됩니다. 이는 시스템 연계 및 후행 자동화(Backend Integration)에 결정적인 역할을 합니다.

3. 데이터 변환(Transformation) 및 구조화

주소와 같은 복합 필드는 자동으로 세부 항목(도로명, 시, 주, 우편번호 등)으로 분할되어 구조화됩니다. 이는 사용자 정의 데이터 타입과 필드 관계 설정이 가능하여, 기존 DB 스키마와의 정합성이 높아집니다. 다양한 문서 간 동일한 주소 구조를 공유하게 되어 통합 시스템 구축에도 유리합니다.

4. 데이터 검증(Validation)

정확성과 규정 준수를 보장하기 위해, 필드별 숫자 범위, 날짜 형식, 문자열 패턴 검증뿐만 아니라 교차 필드 검증이 가능합니다. 예를 들어, 서명이 존재하는지 검증하고 서명의 날짜가 현재 날짜 이후가 아닌지도 판단할 수 있습니다.

5. 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop) 기반 검토

베드록 시스템은 Confidence Score 기반으로 일정 임계치 이하의 결과에 대해 Amazon A2I로 연동하여 인간 검토를 요청할 수 있습니다. 검토자는 하이라이트된 영역을 확인 및 수정 후, 수정된 결과는 다시 워크플로우로 되돌아가며 S3 버킷에 저장됩니다.

적용 사례 및 자동화 구축 가이드

해당 아키텍처는 AWS Step Functions를 기반으로 구성되며, 기본적으로 Amazon Bedrock Data Automation의 다양한 기능을 모듈화하여 서버리스 방식으로 동작합니다. 다중 문서 처리, 블루프린트 활용, 인증 기반 검토(security review loop) 등을 포함하며, GitHub 예제와 배포 가이드를 통해 간단히 도입 가능하여 기업 내 RPA 수준을 넘어선 고도화된 문서 자동화를 실현할 수 있습니다.

결론

Amazon Bedrock Data Automation은 문서 자동화를 위한 새로운 전환점입니다. 복잡한 문서 분류, 필드 정규화, 구조화, 검증 등을 하나의 파이프라인에서 자동으로 처리하며, 사람이 직접 개입하는 영역도 유연하게 통합할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 문서 처리 속도 향상, 오류 감소, 응답 품질 개선 등의 효과를 누릴 수 있으며, 고객 경험 향상과 빠른 의사 결정에 기여하게 됩니다.

Amazon Bedrock 및 데이터 자동화의 최신 사용법과 배포 가이드는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/scalable-intelligent-document-processing-using-amazon-bedrock-data-automation/