Oldcastle, Amazon Bedrock으로 배송 증빙 문서 자동화 혁신

Oldcastle, Amazon Bedrock 기반으로 배송 증빙 문서 자동화에 성공하다

도입

복잡하고 반복적인 문서 처리가 기업의 운영 효율을 저해하고 있는 사례가 점점 더 늘어나고 있습니다. 특히, 제조 및 물류 중심의 대규모 기업들은 하루에도 수천에서 수십만 건에 해당하는 배송 증빙 자료(POD: Proof of Delivery)를 수작업으로 처리하면서 생산성 저하, 오류 발생, 인력 리소스 낭비 등 다양한 문제를 겪고 있습니다.

이러한 문제를 안고 있던 글로벌 건축자재 기업인 Oldcastle APG는 AWS의 생성형 인공지능 기반 서비스인 Amazon Bedrock과 Amazon Textract를 활용해 대규모 문서 자동화 시스템을 구현했습니다. 이 글에서는 Oldcastle이 어떻게 AI 서비스 도입을 통해 반복 작업을 자동화하고, 처리 정확도와 확장성을 개선했는지 살펴보고자 합니다.

본문

1. 기존 문서 처리 문제와 한계

Oldcastle은 월 평균 10만30만 건의 배송 증빙 문서를 200개 이상의 시설에서 처리하고 있었습니다. 그러나 기존의 광학 문자 인식(OCR) 시스템은 3040% 수준의 낮은 인식 정확도를 보이며 끊임없는 유지보수와 수작업 보정이 필요했습니다. 그 결과, 각 센터 관리자들은 매일 4~5시간을 수동 문서 분석과 입력 작업에 소비하고 있었고, IT팀 역시 시스템 보완 작업에 상당한 시간을 투입해야 했습니다.

문서 형식의 다양성, 회전된 페이지, 필드 위치 불일치, 서명 검증 등 다양한 요소들이 처리 정확도를 더욱 낮추고 있었습니다.

2. Amazon Bedrock 및 AWS 서비스 기반 문서 처리 자동화 아키텍처

AWS 솔루션 아키텍트는 Oldcastle과 협업하여 대량 문서 자동화를 위한 서버리스 아키텍처 기반 워크플로우를 설계했습니다.

전체 프로세스는 다음과 같은 구조로 이루어졌습니다:

• 운전기사들이 실시간으로 배송 증빙 문서를 이메일로 전송
• Amazon Simple Email Service(SES)가 이메일 수신 후 Amazon S3에 저장
• S3 이벤트 알림을 통해 서버리스 컴퓨팅 서비스 기동
• 문서가 Amazon Textract로 전달되어 레이아웃 및 서명 인식 기반 데이터 추출 수행
• AWS Lambda가 문서 회전 문제 해결 및 텍스트를 마크다운 형식으로 재구성
• 생성된 마크다운 텍스트를 Amazon Bedrock에 전달하여 키-값 쌍 추출
• 최종 결과는 Amazon RDS(PostgreSQL)에 저장

이 아키텍처는 자동 확장, 비용 절감(토큰 최적화), 그리고 스토리지-계산 분리된 구조로 높은 성능을 유지하며 월 단위 수십만 건 처리 요구사항에 안정적으로 대응했습니다.

핵심 자동화 및 인공지능 활용 특징:

• Amazon Textract: PDF 내 서명 및 레이아웃 인식을 통한 정밀한 구조 분석
• AWS Lambda: 서버 관리 필요 없는 이벤트 기반 마이크로서비스 처리
• Amazon Bedrock: 마크다운 기반 자연어 처리로 필요한 데이터만 높은 정확도로 추출
• Amazon RDS: 정형화된 데이터 저장 및 조회 용이한 구조

3. 적용 결과 및 비즈니스 성과

해당 도입 사례를 통해 Oldcastle은 다음과 같은 가시적인 성과를 달성했습니다:

• 프로세스 개선

  • 수작업 절감 및 반복 업무 자동화
  • 문서 인식 정확도 및 신뢰도 향상
  • 실시간 배송 상태 가시성 확보
  • 서명 유무 검증 및 오류 문서 자동 거절

• 생산성 향상

  • 인력 업무 집중도를 수동 입력에서 고부가가치 활동으로 전환
  • IT 운영팀의 개발 및 유지보수 부담 감소

• 확장성과 성능

  • 수천 건에서 30만 건까지의 확장에도 성능 저하 없음
  • 배치 처리 최적화를 통해 월 평균 문서 처리 단가 $0.04 이하 유지

• 사용자 만족도

  • 담당자들의 시스템 신뢰도 향상
  • 사용자 인터페이스의 직관성과 정확도 기반 긍정적 피드백 획득

결론

Oldcastle의 사례는 대규모, 반복적인 문서 관리 업무를 AI와 서버리스 아키텍처로 어떻게 성공적으로 전환할 수 있는지를 보여주는 모범적인 예시입니다. 특히 Amazon Bedrock 활용을 통한 비용 최적화형 생성형 AI 서비스 구성은 향후 AP 송장 처리, 세금 문서 검증 등 유사한 행정 업무에도 넓게 적용이 가능합니다.

현재 본인의 기업 혹은 조직 내 수작업 문서 처리를 점검하고, 이를 지능형 문서 분석(IDP, Intelligent Document Processing)으로 대체할 수 있는 방법을 모색해보세요. 자동화와 AI 도입은 단순한 효율 개선을 넘어 회사의 전략적 전환점을 만들 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/oldcastle-accelerates-document-processing-with-amazon-bedrock/