노코드 AI 데이터 입력: 모델 학습 없이 문서 데이터 추출하기

대부분의 사람들은 AI 문서 추출에 대해 같은 가정을 합니다. 인터페이스 뒤에서 누군가 수천 개의 레이블링된 인보이스로 모델을 학습시켰고, 배포하는 데 몇 주가 걸렸으며, 머신러닝 엔지니어가 필요했다고 생각합니다. 그 가정은 약 2년 전까지만 해도 맞았습니다. 이제 이 분야는 두 갈래로 나뉘었습니다. 한쪽 길은 여전히 주석이 달린 학습 데이터, 모델 학습 주기, 기술 팀을 필요로 합니다. 다른 길은 원하는 열 이름을 입력하고 문서를 업로드하기만 하면 됩니다. 이 글은 두 번째 길에 관한 것입니다 — 무엇이 이를 가능하게 하는지, 실제로 어떻게 작동하는지, 그리고 언제 한계에 부딪히는지 설명합니다.

기존 방식: 문서 추출에 개발자와 학습 데이터가 필요했던 이유

'제로 트레이닝'의 의미를 이해하려면, 기존 학습 방식의 비용을 아는 것이 도움이 됩니다. 비전 언어 모델 이전의 문서 추출은 두 계층 구조로 작동했습니다. OCR이 이미지를 텍스트로 변환하고, 머신러닝 분류기가 텍스트를 필드에 매핑했습니다. OCR 계층이 문자 인식을 담당했고, ML 계층이 나머지 모든 것을 처리했는데, 이것이 바로 비용이 많이 드는 부분이었습니다.

문서 추출을 위한 전통적인 ML 모델을 학습시키려면 레이블이 지정된 예제가 필요했습니다. 사람이 수동으로 어떤 텍스트가 송장 번호이고, 날짜이며, 총액인지 표시한 수백 개의 문서가 필요했습니다. UiPath 자체 문서에 따르면 일반 필드당 20~50개의 레이블 샘플이 필요하므로, 10개 필드의 송장 템플릿은 모델이 프로덕션 수준 정확도에 도달하기 전에 200~500개의 주석 문서가 필요합니다. 라인 항목 테이블과 같은 열 필드의 경우 요구 사항이 열당 50~200개 문서로 증가합니다. 그리고 이것은 하나의 문서 레이아웃에 대한 것입니다. 다른 송장 형식을 가진 새 공급업체는 새로운 학습 데이터가 필요하거나, 최적화되지 않은 여러 레이아웃에 걸쳐 확장된 모델의 낮은 정확도를 감수해야 합니다.

일정: 학습 샘플 수집 및 주석 처리에 2~4주, 모델 학습 및 평가에 추가 1~2주, 그리고 새 문서 레이아웃이 재학습을 트리거하는 지속적인 유지 관리 주기가 필요했습니다. 필요한 팀: 문서 도메인을 이해하는 데이터 주석자, 학습 파이프라인을 구성하는 머신러닝 엔지니어, 결과 모델을 프로덕션 시스템에 통합하는 개발자. 첫 번째 유용한 추출까지 총 소요 시간: 일반적으로 3~6주. 총 비용: 소프트웨어 구독료가 아닌 엔지니어링 급여로 측정됩니다.

2023년 이전에 평가한 사람에게 'AI 문서 추출'이 의미했던 세계가 바로 이것이며, '이것은 개발자가 필요하다'는 가정이 지속되는 이유입니다. 그 가정은 근거가 없지는 않지만, 시대에 뒤떨어져 있습니다.

변화: AI가 오늘날 훈련 없이 문서를 읽는 방법

문서 추출의 경제성을 바꾼 기술은 비전 언어 모델(VLM)입니다. 이는 인간처럼 문서를 처리하는 AI의 한 종류로, 레이블이 지정된 예제에서 패턴을 매칭하는 것이 아니라 전체 페이지를 보고 각 정보의 의미를 이해합니다.

VLM은 귀하의 송장에서 학습하지 않습니다. 수백만 개의 문서(송장, 영수증, 은행 명세서, 계약서, 양식, 보고서)를 다양한 레이아웃, 언어, 품질 수준으로 사전 훈련받았습니다. 사전 훈련 중에 모델은 시각적 패턴과 의미적 역할을 연관 짓는 법을 배웠습니다. 문서 오른쪽 하단에 굵은 글씨로 "합계" 옆에 있는 숫자는 지불 금액입니다. 페이지 상단 근처에 "송장 날짜: MM/DD/YYYY" 형식으로 표시된 날짜는 송장 날짜입니다. "수량" 열 옆에 "단가"가 있으면 수량을 의미하며, 그 뒤의 숫자에 단가를 곱한 값이 라인 합계입니다. 모델은 수백만 개의 문서에서 이러한 연관성을 수백만 번 보고 배웠으며, 귀하의 특정 송장에서 무엇을 찾아야 하는지 지시받지 않았습니다.

이것이 바로 "제로 트레이닝"의 실제 의미입니다. 모델은 이미 송장, 영수증, 은행 명세서, 구매 주문서, 계약서 및 수십 가지 다른 문서 유형을 이해합니다. 이는 귀하가 훈련시켰기 때문이 아니라, 방대한 규모의 시각적 문서 이해를 위해 사전 훈련되었기 때문입니다. 첫 번째 송장을 업로드할 때 모델은 학습하지 않습니다. 이미 알고 있는 지식을 한 번도 본 적 없는 문서에 적용하는 것입니다. 동일한 메커니즘이 휴대폰 카메라로 찍은 구겨진 영수증 사진, 15년 된 복합기에서 스캔한 PDF, SAP에서 생성된 디지털 송장에서도 작동합니다. 시각적 품질은 다르지만 기본적인 의미 구조는 동일합니다.

핵심 차이점: 전통적인 머신러닝은 패턴 매칭으로 추출합니다. "이 공급업체의 송장에서 송장 번호는 항상 좌표 (x,y)에 있다"고 학습하고 레이아웃이 변경되면 작동을 멈춥니다. VLM은 의미적 이해를 통해 추출합니다. 페이지의 어디에 나타나든 상관없이 맥락에서 송장 번호가 어떻게 생겼는지 이해하기 때문에 송장 번호를 식별합니다.

이러한 차이점은 코드 없는 도구가 설정 없이 첫날부터 작동할 수 있는 이유를 설명합니다. 추출에 레이아웃별 훈련이 필요했다면, 개발자가 훈련 파이프라인을 구축하고 도메인 전문가가 도구가 유용한 결과를 생성하기 전에 샘플에 주석을 달아야 했을 것입니다. VLM이 의미적으로 추출을 처리하기 때문에 필요한 유일한 입력은 추출하려는 것이며, 이는 이미 알고 있는 정보입니다.

Firstsource의 VLM 기반 문서 처리 연구에 따르면, 전통적인 OCR 파이프라인은 별도의 OCR → 레이아웃 분석 → 필드 매핑 단계의 연쇄적 오류로 인해 정보 추출에서 15-20%의 오류율을 보입니다. VLM은 시각적 레이아웃, 텍스트 내용, 의미적 의미를 하나의 통합된 단계로 처리하여 이러한 격차를 해소합니다. 연쇄적 오류, 성능을 저하시킬 중간 출력, 공급업체가 송장 헤더를 재설계할 때 유지 관리해야 할 템플릿이 없습니다.

기술 아키텍처 차이에 대한 더 자세한 비교는 AI 데이터 입력 소개에서 VLM이 메커니즘 수준에서 OCR과 어떻게 다른지 다루고 있습니다.

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컬럼명에서 구조화된 데이터로: 노코드 추출이 실제로 작동하는 방식

모델을 훈련시키거나 통합 코드를 작성할 필요가 없다면, 실제로 무엇을 해야 할까요? 워크플로우는 단일 설계 결정을 중심으로 구축됩니다. 입력(템플릿, 영역, 규칙)을 구성하는 대신 출력을 설명하는 것입니다. 그 모습은 다음과 같습니다.

핵심 메커니즘은 사용자 정의 컬럼 추출입니다. 텍스트 입력에 원하는 필드 이름("송장 번호", "공급업체명", "발주 번호", "합계", "마감일")을 입력하면 AI가 문서의 어디에 있든 각 값을 의미적으로 이해하여 찾아냅니다. 입력한 컬럼명은 최종 스프레드시트의 정확한 헤더가 됩니다. 입력하는 문서가 아닌, 받고자 하는 데이터 구조를 설명하는 것입니다.

이것이 노코드 추출을 가능하게 하는 근본적인 전환입니다. 템플릿 기반 도구는 문서에 표시를 하도록 요구합니다. "여기 송장 번호 주위에 상자를 그리고, 저기에 날짜 주위에 상자를 그리세요." 하나의 레이아웃을 이해하도록 도구를 구성하는 것입니다. 컬럼 기반 추출은 원하는 것을 설명하도록 요구합니다. "송장 번호, 날짜, 합계를 알려주세요." AI가 모든 레이아웃, 모든 공급업체, 모든 형식에 걸쳐 매핑을 처리합니다.

인쇄된 필드의 직접 추출 외에도, 노코드 AI는 수식을 건드리거나 스크립트를 작성하지 않고도 할 수 있는 작업을 확장하는 두 가지 추가 모드를 지원합니다.

계산 컬럼은 추출 중에 계산을 수행하고 결과를 출력합니다. 나중에 처리해야 하는 원시 데이터가 아닙니다. 구매 주문서에는 수량과 단가가 나열되지만 라인 합계는 인쇄되지 않습니다. 라인 합계 (수량 × 단가)라는 컬럼을 정의하면 AI가 두 소스 값을 모두 추출하고 곱한 다음 결과를 스프레드시트에 한 번에 기록합니다. 추출 후 엑셀 수식이 필요 없습니다. 동일한 메커니즘으로 교차 행 집계(섹션의 모든 항목 합산), 조건부 논리(계산된 합계와 인쇄된 합계 간 불일치 플래그 지정), 고정 매개변수 참조(문서에 전혀 없는 세율 적용)를 처리합니다.

추론 컬럼은 AI가 문서에 적용되는 범주, 태그 또는 레이블을 판단하여 스프레드시트에 채우도록 합니다. 레스토랑 영수증에는 "범주: 식비"라고 적혀 있지 않습니다. 하지만 회계를 위해 비용 범주가 필요합니다. 범주 (옵션: 식비/교통비/사무용품/기타)라는 컬럼을 정의하세요. AI는 각 영수증(점심 영수증, 주유소 영수증, 사무용품 영수증)을 읽고 올바른 범주를 결정합니다. 추출과 분류가 전체 배치에 걸쳐 동시에 발생합니다. 추론 컬럼은 모든 문서 유형에서 동일한 방식으로 작동합니다. 배송 메모에서 긴급 주문 플래그 지정, 국제 송장에서 통화 감지, 보험 증서에서 문서 하위 유형 식별 등이 가능합니다.

이 세 가지 모드(직접 추출, 계산, 추론)는 하나의 운영 현실로 수렴됩니다. 원하는 것을 입력하고, 가진 것을 업로드하고, 구조화된 스프레드시트를 받는 것입니다. 훈련 데이터도, 템플릿 편집기도, 코드도 필요 없습니다.

일괄 처리는 이를 볼륨으로 확장합니다. 15개 다른 공급업체의 송장 50개를 업로드하세요. 컬럼명을 한 번 입력하세요. AI가 50개 모두를 처리하고, 모든 레이아웃 변형에서 각 필드를 식별하고, 문서당 하나씩 50개의 행이 있는 단일 스프레드시트를 내보냅니다. 모든 필드가 올바른 컬럼에 위치합니다. 수동 입력에 오후가 걸리던 작업이 업로드 및 검토에 몇 분이면 끝납니다.

JPG/PNG/PDF AI 추출

파일은 안전하게 처리되며 저장되지 않습니다.

Google Sheets 애드온: 스프레드시트 안에서 코드 없이 추출

웹 기반 워크플로가 "개발자가 필요하다"는 장벽을 "브라우저만 있으면 된다"로 낮췄다면, Google Sheets 애드온은 그 장벽을 "이미 사용 중인 도구를 떠날 필요가 없다"로 더 낮춥니다.

ImageToTable.ai Google Sheets 애드온은 스프레드시트 안에서 실행되는 사이드바입니다. 열어서 이미지나 PDF를 업로드하고, 열 이름을 입력하면 추출된 데이터가 활성 시트에 바로 추가됩니다 — 구조화된 행, 올바른 열, 복사-붙여넣기 불필요. 전체 워크플로가 Sheets 안에서 이루어집니다: 인보이스 데이터 추출, 영수증 세부 정보, 또는 은행 거래 내역을 도구 전환, 파일 다운로드, 출력 형식 재조정 없이 작업 중인 스프레드시트에 직접 추출할 수 있습니다.

이것이 중요한 이유는 노코드 워크플로의 마지막 마찰 지점인 내보내기 단계를 제거하기 때문입니다. 웹 기반 도구에서는 업로드 → 처리 → 다운로드 → 파일 열기의 과정을 거칩니다. Sheets 애드온을 사용하면 업로드 → 처리 → 데이터가 이미 스프레드시트에 있습니다 — 현재 사용 중인 시트에, 기존 수식, 차트, 참조와 함께 말이죠. 팀이 공급업체 인보이스를 공유 AP 스프레드시트로 처리하는 경우, 추출 단계에서 새 파일을 관리할 필요가 없습니다 — 모두가 이미 열어본 파일에 행만 추가됩니다.

애드온은 계정 모드로 작동합니다: API 키를 한 번 바인딩하면 웹 대시보드와 동기화됩니다 — 동일한 기록, 동일한 저장된 열 템플릿, 동일한 사용량 추적. 별도 설정 불필요. 새 로그인 불필요. 추출 엔진은 웹 버전과 동일하며, 인터페이스만 변경됩니다.

애드온은 또한 웹 도구만으로는 불가능한 워크플로를 가능하게 합니다: 수집 링크. 공유 가능한 링크를 생성하여 고객, 공급업체 또는 팀원에게 보냅니다. 그들은 링크를 열고 짧은 인증 코드를 입력한 후 문서를 직접 업로드합니다 — 등록, 로그인, 도구 학습 불필요. 파일은 자동으로 처리 대기열에 들어갑니다. Sheets 애드온과 결합하면 완전한 노코드 파이프라인이 생성됩니다: 다른 사람이 문서를 업로드하면, 스프레드시트를 열었을 때 추출된 데이터가 처리 대기열에서 기다리고 있습니다 — 한 번의 클릭으로 시트에 추가할 준비가 된 상태로 말이죠. 이 워크플로에 대한 자세한 내용은 팀이 직원 경비 영수증을 공유 Google Sheet로 수집하는 방법을 직원별 설정 없이 확인하세요.

가장 큰 혜택을 보는 사람 — 그리고 더 필요한 사람

노코드 AI 추출은 모든 사람에게 동등하게 적용되지 않습니다. 특정 프로필에 최적화되어 있으며, 자신이 그 프로필에 해당하는지 아는 것이 기능 목록보다 더 유용합니다.

운영 및 회계 팀은 자연스러운 적합자입니다. 이들은 매일 문서를 처리하고, 각 문서 유형에서 필요한 데이터를 정확히 알고 있으며, 이미 스프레드시트로 작업합니다. 수동 입력에서 노코드 추출로의 전환은 몇 분 만에 이루어집니다. 인터페이스가 이미 머릿속으로 하는 작업("이 송장 더미에서 송장 번호, 날짜, 합계가 필요해")을 요청하고, 각 값을 찾아 올바른 셀에 입력하는 물리적 부분을 자동화하기 때문입니다. 회계 워크플로에 미치는 영향은 즉각적입니다. 도구가 대체하는 병목 현상이 바로 수동 필드 전사이기 때문입니다.

자체 부기 업무를 처리하는 소상공인은 노코드 추출을 통해 큰 혜택을 얻습니다. 이들은 전담 지급 계정 담당자를 두거나 맞춤 자동화를 위해 개발자를 고용할 규모나 예산이 부족합니다. 매월 20~50장의 송장을 수동으로 처리하는 것은 느리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 노코드 AI로 처리하면 10분 미만이 소요됩니다. 비용 계산은 기업과 다릅니다. 팀을 대체하는 것이 아니라, 수동 데이터 입력에 소비되던 매월 오후 시간을 되찾는 것입니다.

문서 수집 프로세스를 운영하는 모든 사람 — 고객의 서명된 양식 수집, 직원의 경비 영수증 수집, 현장 직원의 검사 보고서 수신 — 은 수집 링크와 노코드 추출의 조합을 통해 혜택을 봅니다. 수집 측면은 참가자가 아무것도 설치하거나 계정을 만들 필요가 없게 합니다. 추출 측면은 수집자가 각 제출물을 수동으로 전사할 필요가 없게 합니다. 이 둘은 "문서 수집 → 데이터 입력 → 파일 정리"를 "링크 공유 → 스프레드시트 검토 → 완료"로 바꿉니다.

API가 필요한 팀은 아키텍처의 반대편에 있습니다. 추출된 데이터가 사람의 검토 없이 데이터베이스, ERP 또는 다른 애플리케이션으로 자동 흘러들어가야 한다면 API 우선 접근 방식이 적합합니다. 의사 결정 프레임워크는 간단합니다. 데이터가 사람이 검토하는 스프레드시트에 도달하면 노코드로 충분합니다. 데이터가 프로그래밍 방식으로 다운스트림 비즈니스 로직을 트리거한다면 API가 필요합니다. API와 노코드 아키텍처 비교에서는 팀에 적합한 경로를 결정하는 네 가지 질문을 안내합니다.

매우 특화된 문서를 사용하는 조직 — 독점적인 내부 양식, 독특한 레이아웃 규칙을 가진 업계별 규제 서류, 학습 데이터가 제한적인 틈새 언어의 문서 — 은 제로 트레이닝 정확도가 필요한 수준보다 낮을 수 있습니다. 이는 접근 방식의 실패가 아니라 사전 학습 범위의 결과입니다. VLM은 수백만 개의 예제를 본 문서 유형에서 가장 잘 작동합니다. 한 회사 내에만 존재하는 문서 유형의 경우 그러한 노출이 존재하지 않으며, 맞춤 학습(또는 이를 지원하는 도구)이 옵션이 됩니다.

제로 트레이닝 AI 추출이 아직 할 수 없는 것

코드 없는 추출의 한계를 명확히 아는 것이 정직한 평가와 판매용 홍보를 구분 짓습니다. 다음은 부족한 부분입니다.

매우 전문적이거나 독점적인 문서 유형. 수백만 개의 송장, 영수증, 은행 명세서로 훈련된 VLM은 해당 문서 유형에 대한 깊은 의미적 이해를 가지고 있습니다. 한 회사가 설계하고 다른 곳에서는 사용되지 않으며 독특한 방식으로 포맷된 독점 내부 양식은 모델이 본 적이 없는 것입니다. 여전히 추출을 시도하고 일부 필드(날짜, 금액, 이름 등 알고 있는 것과 유사한 항목)는 올바르게 가져올 수 있지만, 정확도는 표준 문서 유형보다 눈에 띄게 낮습니다. 워크플로가 업계 전체에 해당하는 것이 없는 맞춤형 문서 형식을 중심으로 한다면, 문서당 더 많은 필드를 확인해야 합니다.

페이지 간 의존성이 있는 복잡한 다중 페이지 레이아웃. 세 페이지에 걸쳐 병합된 셀, 분할된 행, 이전 페이지 값을 참조하는 누계가 있는 표는 여전히 VLM에 도전 과제입니다. 모델은 페이지를 독립적으로 처리하며 "이 항목은 2페이지에서 시작해 페이지 나누기를 넘어 3페이지까지 이어진다"는 실행 메모리를 유지하지 않습니다. 한 페이지에서 다음 페이지로 깔끔하게 이어지는 간단한 다중 페이지 연속성(거래 테이블 등)은 잘 처리됩니다. 단일 데이터 포인트가 연속되지 않은 페이지의 값을 집계해야 하는 복잡한 범위 로직은 상당한 비율의 경우에서 오류를 발생시키며 사람의 검토가 필요합니다.

순수 그래픽 정보. 문서가 텍스트 레이블 없이 차트, 다이어그램 또는 색상 코드 시각 자료로만 데이터를 전달한다면 AI가 추출할 내용이 없습니다. 막대 차트의 높이는 레이블이 있는 축 없이는 숫자 값으로 변환되지 않습니다. 텍스트 레이블 없이 파란색 음영에 의미를 할당하는 색상 범례는 분석할 수 없습니다. 텍스트와 시각 자료를 혼합한 문서(데이터 테이블과 차트가 모두 있는 보고서)는 테이블 부분에 대해서만 작동합니다.

심각하게 저하된 입력 품질. 인쇄된 송장의 깨끗한 300 DPI 스캔은 99% 정확도에 근접합니다. 어두운 조명에서 각도로 찍은 바랜 열전사 영수증 사진은 정확도가 떨어집니다. VLM은 중간 정도의 품질 문제(약간의 흐림, 기울기, 고르지 않은 조명)를 보정하지만, 문자가 사람이 읽기에도 진정으로 모호해지면 AI도 어려움을 겪습니다. 신뢰도 점수(도구가 낮은 확신 필드를 수동 검토용으로 표시)는 이를 완화하지만 제거하지는 않습니다.

정직한 분포: 코드 없는 AI는 깨끗하고, 읽기 쉬우며, 구조적으로 명확한 문서의 80%를 높은 정확도로 처리합니다. 다음 15%(중간 품질 문제, 드문 레이아웃, 가벼운 손글씨)는 사용 가능하지만 완벽하지 않은 정확도로 처리합니다. 마지막 5%(심하게 저하된 스캔, 겹치는 손글씨, 순수 그래픽 문서, 업계에 해당하는 것이 없는 독점 양식)는 여전히 사람의 주의가 필요합니다. 다양한 문서 유형에서 추출 정확도에 영향을 미치는 요소에 대한 자세한 내용은 실용 정확도 가이드에서 중요한 변수를 다룹니다.

자주 묻는 질문

코드 없는 AI 추출이 정말 교육이나 설정 없이 작동하나요?

네, 일반적인 문서 유형(인보이스, 영수증, 은행 명세서, 구매 주문서, 계약서 및 대부분의 표준 서식 비즈니스 문서)의 경우 가능합니다. AI는 수백만 개의 이러한 문서를 사전 학습하여 문서의 의미 구조를 즉시 이해합니다. 원하는 열 이름을 입력하고 파일을 업로드하기만 하면 AI가 데이터를 찾습니다. 교육 샘플, 템플릿 구성, 추출 대상 설명 외의 설정이 필요하지 않습니다. 고도로 전문화되거나 독점적인 문서 형식의 경우 정확도가 낮을 수 있습니다. 해당 형식에 대한 사전 학습 예시가 충분하지 않아 의미론적 이해도가 낮기 때문입니다.

기존 OCR 템플릿 방식과 어떻게 다른가요?

기존 OCR 템플릿 방식은 입력을 구성해야 합니다. 샘플 문서의 각 필드 주위에 영역을 그리고, 해당 영역이 다음 문서의 레이아웃과 일치하기를 기대합니다. 공급업체가 인보이스 형식을 변경하면 템플릿이 깨져서 다시 구축해야 합니다. 코드 없는 AI 추출은 반대 방식으로 작동합니다. 출력(원하는 열)을 구성하면 AI가 필드의 위치가 아닌 의미를 이해하여 열에 매핑합니다. 한 인보이스의 오른쪽 상단에 있는 날짜와 다른 인보이스의 왼쪽 하단에 있는 날짜가 모두 "날짜" 열에 들어갑니다. AI가 위치가 아닌 의미론적으로 날짜를 식별하기 때문입니다. 또한 각 공급업체의 인보이스 형식에 대해 별도의 템플릿이 필요하지 않습니다. 하나의 열 설정으로 모든 레이아웃에서 작동합니다.

코드 없는 추출과 API 사용의 차이점은 무엇인가요?

코드 없는 추출은 시각적 인터페이스(웹 앱 또는 Google Sheets 애드온)를 통해 이루어집니다. 문서를 업로드하고, 열을 정의하고, 결과를 다운로드합니다. 주 업무가 회계, 운영 또는 물류인 사람들을 위해 설계되었습니다. API 기반 추출은 문서 처리를 더 큰 자동화 파이프라인에 포함시키려는 개발자를 위해 설계되었습니다. 문서가 프로그래밍 방식으로 도착하고, REST 엔드포인트를 통해 추출이 이루어지며, 구조화된 데이터가 사람의 개입 없이 데이터베이스나 다른 애플리케이션으로 흘러갑니다. 동일한 기본 AI 엔진이 둘 다를 구동합니다. 차이점은 인터페이스와 이를 통해 가능한 워크플로우입니다. 둘 중 하나를 결정하는 팀을 위해 API 대 코드 없는 비교에서 볼륨, 팀 기술 및 데이터 대상에 따른 의사 결정 프레임워크를 제공합니다.

코드 없이 여러 문서를 한 번에 처리할 수 있나요?

네. 일괄 처리는 코드 없는 워크플로우의 핵심 부분입니다. 10개, 50개, 200개 등 원하는 수의 문서를 업로드하고, 열 이름을 한 번 정의하면 AI가 모든 문서를 처리하여 각 행이 하나의 문서이고 각 열이 하나의 추출 필드인 단일 스프레드시트를 내보냅니다. 일괄 처리는 레이아웃 차이에 관계없이 문서 전체의 결과를 병합하므로, 15개 다른 공급업체의 인보이스 50개가 모두 동일한 출력 테이블에 행을 생성하고 필드가 동일한 열에 배치됩니다.

손으로 작성된 문서도 처리되나요?

인쇄된 양식에 손으로 기입한 내용이나 손글씨 수량이 적힌 배송장과 같이 구조화된 서식의 읽기 쉬운 필기체는 최신 AI가 잘 처리합니다. 서식 구조가 맥락을 제공하여 모델이 손글씨 내용을 해석하는 데 도움을 줍니다. 자유 형식의 손글씨 메모, 고도로 양식화된 글자체의 빠른 필기체, 겹쳐진 손글씨는 신뢰도가 낮은 결과를 생성합니다. 문서가 대부분 손글씨인 경우, 자동 처리보다는 더 많은 필드를 직접 확인해야 할 것으로 예상하세요.

노코드 AI 추출 비용은 수동 데이터 입력과 비교하여 얼마인가요?

노코드 AI 추출 도구는 일반적으로 페이지 또는 문서 기반 가격 책정의 구독제입니다. 수동 데이터 입력 비용은 인건비로 측정됩니다. 페이지당 평균 3분 기준, 월 200개 문서를 처리하려면 약 10시간, 즉 한 사람 주 업무 시간의 약 4분의 1이 소요됩니다. 보수적인 임금으로 계산해도 오류 수정 시간을 제외하고 월 수백 달러의 인건비가 발생합니다. 노코드 추출 도구의 구독 비용은 일반적으로 그중 일부에 불과합니다. 당사의 비용 비교 분석에서 다양한 볼륨 수준과 문서 유형에 따른 계산을 자세히 확인할 수 있습니다.

지원되는 문서 형식과 언어는 무엇인가요?

PDF(네이티브 디지털 및 스캔), JPEG, PNG, WebP, AVIF 및 웹페이지 스크린샷을 지원합니다. AI는 업로드하는 모든 형식을 처리합니다. 휴대폰으로 찍은 영수증 사진도 회계 소프트웨어에서 생성된 PDF와 동일하게 작동합니다. 언어 지원은 영어, 일본어, 독일어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어, 한국어, 중국어 등을 포함합니다. 추출 품질은 모델 학습 데이터에 잘 포함된 언어에서 가장 높지만, VLM의 교차 언어 전이 덕분에 단일 언어 말뭉치로 학습된 기존 OCR보다 덜 일반적인 언어도 더 잘 처리합니다.

노코드 AI 추출은 기술을 더 단순하게 만드는 것이 아니라, 복잡성을 설정 단계에서 사전 학습 단계로 옮김으로써 문서 자동화를 사용할 수 있는 사람의 범위를 넓힙니다. 모델은 사용자가 도구를 열기 전에 이미 인보이스가 어떻게 생겼는지 학습하는 어려운 작업을 수행했습니다. 사용자에게 남은 것은 문서에서 원하는 것을 설명하는 것뿐입니다. 매일 문서를 처리하는 사람이라면 이미 알고 있을 것입니다.

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