Company

비토플러스㈜는 2012년 설립된 정보보안 전문 기업으로, 네트워크 보안 인프라 구축부터 이메일 보안, 통합 정보보호 체계 수립까지 기업 보안 전 영역에 걸친 서비스를 제공하고 있습니다. 삼성, SK, LG, 현대자동차그룹 등 국내 주요 대기업과 금융권 고객사를 대상으로 다양한 보안 프로젝트를 수행하며 축적한 전문성을 바탕으로, 고객의 디지털 환경을 안전하게 보호하고 보안 운영 효율을 높이는 데 기여하고 있습니다.

Challenge - 고객사가 당면한 과제

비토플러스는 비정형 문서 처리 과정에서 수작업 입력 부담, 처리 시간 지연, 데이터 정확도 한계를 동시에 개선하고자 했습니다.

• 수작업 중심의 문서 입력 프로세스

  기존 업무에서는 비정형 문서의 정보를 사람이 직접 확인하고 입력하는 과정이 필요했습니다.
  이로 인해 문서 처리 시간이 길어지고, 반복 입력 업무에 따른 업무 부담을 줄이고자 했습니다.

• 비정형 문서 OCR 자동화 필요

  정형화된 문서뿐 아니라 양식이 다양하거나 구조가 일정하지 않은 문서까지 처리할 수 있는 OCR 자동화 체계가 필요했습니다.

• 처리 속도와 정확도 개선 요구

  도입 전 기준 문서 처리 시간은 8.2분, 정확도는 69.5% 수준으로 측정되었습니다.
  프로젝트의 핵심 과제는 AI OCR을 통해 처리 시간을 단축하면서도 추출 정확도를 높이는 것이었습니다.

• AI 기반 업무 확장성 확보 필요

  문서 업로드, 분석 결과 확인, 템플릿 관리, 후처리 스크립트, RAG 기반 문서 지식 검색, 피드백 관리 등 업무 전반을 포괄하는 구조를 마련하고자 했습니다.

Solution – 해결 방안 및 DDI의 역할

DDI는 비토플러스의 문서 처리 업무에 생성형 AI 기반 OCR을 적용하고, 문서 분석부터 템플릿 관리, 지식 검색, 운영 관리까지 연결되는 AI OCR 플랫폼 구조를 구현했습니다.

[AWS 주요 서비스 기반의 데이터 처리 구조]

• AI OCR 기반 문서 분석 프로세스 구현

  문서 분석 메뉴를 통해 사용자가 문서를 업로드하고, 분석 결과를 확인할 수 있는 구조를 마련했습니다.
  기존 수작업 입력 중심 프로세스를 AI 기반 문서 인식·추출 프로세스로 전환해 업무 자동화 수준을 높였습니다.

• Gen AI 추출 모듈 개발

  DDI는 LLM 모델 성능 비교를 통해 문서 분석에 적합한 AI 활용 방안을 검토하고, Gen AI 추출 모듈을 개발했습니다. 이를 통해 OCR이 단순히 문자를 읽는 수준을 넘어, 문서 내 의미 있는 데이터를 추출하고 업무에 활용할 수 있도록 했습니다.

• 템플릿 관리 및 후처리 체계 적용

  템플릿 관리 기능을 통해 문서 유형별 추출 기준을 관리할 수 있도록 했습니다.
  또한 후처리 스크립트 메뉴를 포함해, AI OCR 결과를 업무 목적에 맞게 보정·가공할 수 있는 기반을 마련했습니다.

• AI 채팅 및 문서 지식 검색(RAG) 기능 확장

  주요 메뉴에는 AI 채팅과 문서 지식 검색(RAG) 기능이 포함되었습니다.
  문서 지식 검색 영역은 문서 등록, 유사 문서 검색, 등록 이력, 지식 데이터 관리 기능으로 구성되어, OCR로 추출한 문서 데이터를 단순 저장이 아니라 검색과 지식 활용까지 확장할 수 있도록 설계되었습니다.

• SSO 및 조직 기반 운영 체계 마련

  실제 업무 환경에서 사용자 인증과 접근 편의성을 고려했습니다.

• 사용량·비용·피드백·감사 로그 관리 기능 구현

  관리 메뉴에는 사용량·비용, 피드백 관리, 감사 로그가 포함되어 AI OCR 시스템의 운영 현황을 체계적으로 확인할 수 있도록 했습니다.

Benefit – 성과 및 효과

비토플러스는 AI OCR 시스템 도입을 통해 문서 처리 시간을 획기적으로 줄이고, 데이터 추출 정확도를 높이며, 수작업 입력 부담을 최소화할 수 있게 되었습니다.

• 문서 처리 시간 91% 단축

  AI OCR 적용 후 문서 처리 시간은 8.2분에서 42초로 줄었습니다.
  이는 기존 대비 91% 단축된 성과로, 반복적인 문서 입력 업무의 생산성을 크게 높였습니다.

• 문서 추출 정확도 24.3%p 향상

  정확도는 69.5%에서 93.8%로 향상되었습니다.
  AI 기반 추출 모듈과 검수 데이터를 활용한 운영 체계를 통해 문서 처리 품질을 개선했습니다.

• 수작업 입력 최소화

  비정형 문서에서 필요한 정보를 AI가 자동으로 추출함으로써 사람이 직접 확인하고 입력해야 하는 업무를 줄였습니다. 이를 통해 담당자는 단순 입력보다 검토, 예외 처리, 데이터 활용 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.

• 업무 생산성과 품질 동시 개선

  처리 속도와 정확도 개선이 함께 이루어져, 단순 자동화를 넘어 실질적인 업무 품질 향상으로 이어졌습니다.

• 문서 데이터 활용 기반 확대

  문서 지식 검색(RAG), 유사 문서 검색, 지식 데이터 관리 기능을 통해 OCR 결과를 검색 가능한 업무 지식으로 확장할 수 있는 기반을 마련했습니다.
  이는 향후 문서 기반 질의응답, 유사 사례 탐색, 업무 지식 축적 등 AI 활용 범위를 넓힐 수 있는 구조입니다.

• AI 운영 관리 체계 확보

  사용량·비용, 피드백 관리, 감사 로그, 사용자·조직 관리 기능을 통해 AI OCR 시스템을 안정적으로 운영할 수 있는 관리 기반을 갖췄습니다.