제너레이티브 AI로 문서 처리 자동화 가속화하는 AWS GenAI IDP Accelerator 활용법

제너레이티브 AI로 문서 처리 자동화 가속화하기: AWS GenAI IDP Accelerator 활용 가이드

서론

많은 기업들이 매일 수천에서 수만 건에 이르는 인보이스, 계약서, 보험 청구서, 의료 기록, 재무 제표 등 다양한 문서를 처리하고 있습니다. 이러한 문서들은 사업 운영의 핵심인데도 불구하고 대부분의 정보가 비정형 데이터 형태로 존재하여, 실제로는 80~90%가 사용되지 않은 채로 남아 있습니다. 여전히 다수 기업들이 수작업으로 정보를 추출하는 방식에 의존하고 있으며, 이는 시간 소모적이고 오류 가능성이 크며, 무엇보다 확장성과 민첩성 확보에 큰 장애로 작용하고 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 기술로 지목된 것이 바로 ‘지능형 문서 처리(Intelligent Document Processing, IDP)’입니다. 특히 최근에는 제너레이티브 AI 기술이 IDP의 패러다임을 근본적으로 전환시키고 있으며, AWS는 이를 적용할 수 있는 실용적이고 확장 가능한 오픈소스 솔루션을 공개했습니다. 이 글에서는 GenAI IDP Accelerator를 중심으로 어떻게 효율적인 문서 자동화 파이프라인을 구축하고 빠르게 배포(deployment guide)할 수 있는지 소개합니다.

본문

1. 지능형 문서 처리(IDP)란?

IDP는 다음과 같은 핵심 기능을 포함합니다.

• OCR: 이미지나 스캔된 문서를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환
• 문서 분류: 문서 유형(청구서, 폼, 계약서 등) 자동 식별
• 데이터 추출: 비정형 문서에서 구조화된 정보 도출
• 평가 및 요약: 추출된 데이터의 신뢰도 평가 및 요약 생성

이러한 기능은 금융, 제조, 물류, 헬스케어, 공공기관 등 모든 산업에서 활용되고 있습니다. 예를 들어 금융기관은 대출 신청서 및 은행 명세서를 자동화하고, 헬스케어에서는 의료 기록을 AI로 정리하며, 제조업체는 구매 주문서 및 품질 인증서를 자동 처리합니다.

2. 제너레이티브 AI와 IDP의 만남

기존의 템플릿 기반 또는 규칙 기반 IDP는 설정에 많은 시간이 들고 정확도 한계가 있었습니다. 하지만 대규모 언어 모델(LLM) 기반 제너레이티브 AI는 문맥 인식 능력과 유연한 적응력을 강점으로 하여, 템플릿 없이도 높은 정확도로 다양한 형태의 문서를 처리할 수 있게 됐습니다. 특히 소량 데이터만 있어도 예시 기반 학습(few-shot learning)을 통해 훨씬 빠르게 문서 자동화를 실현할 수 있게 된 것입니다.

3. GenAI IDP Accelerator 개요 및 아키텍처

GenAI IDP Accelerator는 AWS가 제공하는 서버리스 기반의 오픈소스 솔루션으로, 문서 처리 파이프라인을 며칠 만에 구축하고 운영까지 가능하도록 설계되었습니다. Amazon Bedrock, Textract, SageMaker 등 AWS AI 서비스를 기반으로 구성되어 있으며, 다음과 같은 워크플로우를 가집니다.

기능적 특징 요약:

• 완전 서버리스 구조: Lambda, Step Functions, S3 등으로 자동 확장 및 비용 최적화
• 유연한 처리 패턴: 처리 패턴(Pattern 1, 2, 3)을 선택하거나 확장 가능
• 문서 분할 및 분류: 제너레이티브 AI를 통한 문서 묶음 자동 분류
• 핵심 정보 추출: 고정 필드나 비정형 정보 모두 추출 가능
• HITL(사람 검토) 연계 및 품질 평가 기능
• Web UI와 노코드 설정, Python 패키지를 통한 자동화 워크플로우 구성
• 자연어 검색을 위한 Knowledge Base 연동

4. 실제 활용 사례

Competiscan: 매일 35,000~45,000건의 마케팅 문서 처리

• 85% 정확도로 자동 분류 및 추출
• 8주 만에 운영 배포 완료

RICOH: 헬스케어 클라이언트를 위한 문서 처리 자동화

• 연간 약 1,900 인시 절감
• 의료 항의/호소 문서 자동 분류 및 검토
• 여러 고객에 재사용 가능한 아키텍처 제공

5. 배포 가이드: 자동화된 문서 파이프라인 구축 방법

6. AWS 계정 준비 (Bedrock 모델 접근 권한 포함)

7. GitHub의 Quick Start 문서 활용하여 CloudFormation Stack 배포

8. 사용자 이메일 입력 및 처리 패턴 선택 (기본값은 Pattern 1)

9. 웹 인터페이스 로그인 후 문서 업로드 및 처리 흐름 확인

데모 화면 예시:

추출 결과 확인:

지식 질의 예시:

6. 도입 및 활용 팁

• 작은 규모에서 시작 후 확장 가능: 개발 초기에는 Pattern 1 사용, 문서 복잡도 증대시 Pattern 2 또는 3 전환
• 기존 시스템과 통합 쉬움: 서버리스 아키텍처 기반으로 데이터 파이프라인, CRM, 또는 ERP와의 연동 자동화
• 품질 관리에 강점: Confidence 기반 평가 및 자동 HITL 트리거
• 자연어 기반 업무 질의로 분석 자동화: Knowledge Base 연동을 통한 문서 기반 질의지원

결론

GenAI IDP Accelerator는 제너레이티브 AI와 AWS의 기술력을 활용하여 문서 처리 자동화를 손쉽게, 정확하고 확장성 있게 구현할 수 있는 혁신적인 솔루션입니다. 수작업으로 시간을 허비하던 업무를 AI로 자동화함으로써, 효율성과 정확도를 동시에 높일 수 있습니다. 기업의 문서 처리 체계를 현대화하고 싶은 모든 조직에 권장되는 도구입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-intelligent-document-processing-with-generative-ai-on-aws/