아마존 베드록 데이터 자동화를 통한 금융문서 처리 혁신

아마존 베드록 데이터 자동화를 이용한 금융문서 처리

도입

금융 기관에서는 세금 양식, 대출 명세서, 구매 주문서 등 수천 개의 문서를 매일 처리합니다. 이러한 문서들은 각기 다른 형식, 구조 및 필드 이름을 가지고 있어 광학 문자 인식(OCR) 소프트웨어로 자동화된 워크플로를 생성하는 데 어려움을 겪습니다. 아마존 베드록 데이터 자동화(Amazon Bedrock Data Automation, BDA)는 이러한 문제를 해결하기 위해 금융 문서에서 데이터의 추출, 검증 및 분석을 자동화하여 간소화된 방법을 제공합니다.

본문

아마존 베드록 데이터 자동화의 활용

아마존 베드록 데이터 자동화는 문서 처리 요구 사항에 따라 출력을 구성할 수 있는 블루프린트를 제공합니다. 블루프린트는 특정 문서 유형에서 추출해야 할 필드, 검증 규칙, 출력의 구조와 형식을 정의하는 설정 템플릿입니다. 즉, 블루프린트는 아마존 베드록 데이터 자동화가 어떤 정보를 찾아 어떻게 처리할지 알려주는 지도와도 같습니다.

금융 문서별 블루프린트 개발 방법

다양한 유형의 금융 문서를 대상으로 한 맞춤형 블루프린트 개발을 다루고 있습니다. 은행 거래 명세서, W-2 양식, 1099-B 양식, 벤더 계약서는 각각 독특한 추출 과정을 통해 정보가 정확히 추출됩니다.

1. 은행 거래 명세서: 거래 데이터의 날짜, 금액, 설명, 참조 번호 등이 정확히 기록됩니다.

   

2. W-2 양식: 여러 복잡한 구조의 데이터를 추출하여 연방 세금 정보와 주 세금 정보를 통합한 결과를 보여줍니다.

   

3. 1099-B 양식: 증권 거래 및 바터 거래를 추적하는 세금 문서로 거래 세부 정보와 이익/손실 정보를 정확히 추출할 수 있습니다.

   

4. 벤더 계약서: 계약서 데이터의 특정 요구 사항에 맞춰 필요한 정보를 자세히 추출할 수 있습니다.

   

결론

아마존 베드록 데이터 자동화를 사용하여 금융 문서에서 중요한 정보를 정확하게 추출 및 자동화할 수 있는 방법을 설명했습니다. 이 과정에서 다양한 문서 유형별 맞춤형 블루프린트를 생성하고, 복잡한 금융 문서로부터 구조화된 데이터를 추출하는 기술을 강조했습니다. 이러한 자동화된 워크플로를 통해 금융 기관은 더 효율적이고 신뢰성 높은 문서 처리 시스템을 구현할 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/process-financial-documents-using-amazon-bedrock-data-automation/