AI I-9 양식을 Excel로 변환 — 고용 자격 데이터 자동 추출
직원 정보, 신분 증명 서류, 재확인 정보까지 I-9 양식의 세 섹션 데이터를 수동으로 필사하려면 양식 한 장당 15분 이상 소요됩니다. 이 도구는 5~10초 만에 데이터를 추출합니다.
Enterprise-grade security · TLS 1.3 encrypted
I-9 양식에서 추출할 수 있는 필드
필요한 데이터 항목을 지정하세요. AI가 템플릿 매칭이 아닌 필드 라벨 이해를 통해 각 항목을 찾아냅니다. 양식의 세 섹션 모두에서 작동합니다.
I-9 양식이 템플릿 기반 OCR로 처리되지 않는 이유
I-9 양식은 표가 아닙니다. 각 섹션의 시각적 레이아웃과 데이터 구조가 서로 다른 3개 섹션으로 구성된 정부 문서입니다. 고정 좌표 영역에 의존하는 기존 OCR 도구는 즉시 한계에 부딪힙니다. "너무 단순하고 기계적인 작업이에요"라고 한 인사 담당자는 수동 I-9 검증에 대해 Reddit에 올렸습니다. 규정에 따라 복잡성이 강제된 양식에서 반복적으로 복사-붙여넣기하는 작업이라는 뜻입니다.
섹션 1, 2, 3은 완전히 다른 그리드 레이아웃을 가지고 있습니다. 섹션 1에서 학습된 영역 템플릿은 섹션 2의 문서 확인 테이블을 읽을 수 없으며, 2023년 8월 1일판 레이아웃은 2025년 1월 20일판과 다릅니다.
섹션 1에는 시민권 신분을 위한 체크박스가 있습니다. 섹션 2의 리스트 A/B/C는 일련의 라디오 버튼 스타일 문서 선택입니다. 기존 OCR은 체크 표시는 인식하지만 어떤 옵션이 선택되었는지는 알 수 없습니다.
모든 섹션에는 페이지의 1/3을 차지하지만 추출 가능한 구조화된 데이터가 없는 증명 및 서명 필드가 있습니다. OCR 도구는 이러한 영역에서 처리 주기를 낭비하고 다운스트림 파싱을 혼란스럽게 만듭니다.
"리스트 A 문서 번호" 또는 "고용 첫날"을 열 이름으로 입력하기만 하면 됩니다. AI는 좌표가 아닌 의미를 기준으로 페이지를 읽기 때문에 섹션 1, 섹션 2 또는 다른 양식 버전에서도 동일하게 작동합니다.
"문서 범주"라는 열을 추가하면 AI가 제시된 문서를 읽고 자동으로 분류하며, 체크박스 표시까지 구조화된 레이블로 변환합니다.
모델은 추출 가능한 텍스트 필드와 증명 텍스트 및 서명 이미지를 구분합니다. 문서 번호, 날짜, 이름 등 중요한 정보는 추출되고, 약관이나 서명란 등 중요하지 않은 정보는 제외됩니다.
서명된 I-9 양식에서 하나의 추적 스프레드시트까지
I-9 양식은 스캔본, 사진, 디지털 작성 등 다양한 상태로 도착하지만, 추출 워크플로우는 동일합니다.
작성된 I-9 양식을 PDF, JPG 또는 PNG로 업로드하세요 — 단일 양식 또는 50개 일괄 업로드가 가능합니다. 2023년 8월 1일판과 2025년 1월 20일판이 섞여 있어도 되고, 손으로 작성했거나 타이핑한 양식도 됩니다. 스캔본도, 사진도 모두 처리됩니다.
필요한 필드를 입력하세요 — 직원 성, 리스트 A 문서 번호, 리스트 A 만료일, 고용 첫날. 문서 범주 같은 추론 열을 추가하면 AI가 각 행을 자동으로 분류합니다.
직원별로 Excel 행 하나를 얻습니다: 문서 번호, 만료일, 고용주 세부 정보, 재확인 데이터가 나란히 표시됩니다. 각 직원의 I-9 데이터는 정렬, 필터링, 규정 준수 추적에 사용할 수 있는 행이 됩니다.
I-9 추출이 가장 효과적인 경우와 주의해야 할 경우
- 타자 또는 깔끔한 필기 입력: 섹션 1~3의 이름, 날짜, 사회보장번호(SSN), 문서 번호를 높은 정확도로 추출합니다.
- 선명한 스캔본 또는 사진: 조명이 좋고 그림자가 적으며 문서 번호를 읽을 수 있는 경우 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
- 규정 준수 추적을 위한 일괄 처리: 모든 문서의 만료일을 한 번에 추출하여 HRIS에 없는 추적 스프레드시트를 구축할 수 있습니다.
- 심한 필기체 또는 매우 저품질의 복사본: 흐릿하거나 지나치게 장식된 필기는 추출 정확도를 낮추므로 출력 결과를 주의 깊게 검토하세요.
- 서명 및 증명 블록: 이 도구는 텍스트 필드에서만 데이터를 추출하며, 문서의 진위 여부를 확인하거나 E-Verify를 대체하지 않습니다.
자주 묻는 질문
리스트 A, B, C 문서를 구분할 수 있나요?
네. 문서 범주 열을 추가하고 추론 열 힌트를 설정하면 됩니다. AI가 섹션 2에서 작성된 문서 부분을 읽고 리스트 A, 리스트 B, 리스트 C로 자동 분류합니다. 각 행에 올바른 범주 레이블이 자동으로 입력됩니다.
섹션 1에서 어떤 직원 정보를 추출할 수 있나요?
성, 이름, 중간 이름 이니셜, 주소, 생년월일, 사회보장번호(SSN), 이메일, 전화번호 모두 타자 입력 또는 또박또박 쓴 손글씨에서 안정적으로 추출됩니다. 시민권/이민 신분 체크박스는 구조화된 레이블로 읽힙니다. AI가 체크된 항목을 식별하여 해당 텍스트를 출력합니다.
손글씨로 작성된 I-9 양식도 처리할 수 있나요?
깔끔한 인쇄체 손글씨라면 가능합니다. 블록체나 단정한 필기체로 작성된 이름, 날짜, SSN은 유용한 수준으로 추출됩니다. 필기체가 심하게 흘리거나, 글씨가 매우 작거나, 입력란이 경계를 벗어난 경우 정확도가 떨어질 수 있습니다. 게스트 데모에서 실제 I-9 양식 사본을 먼저 테스트해 보신 후 결정하시길 권장합니다.
모든 직원 문서의 만료일을 추적할 수 있나요?
가능합니다. 리스트 A 만료일, 리스트 B 만료일, 재확인 만료일을 열로 추출하세요. 각 직원의 행에 모든 관련 만료일이 한곳에 표시됩니다. Excel로 내보낸 후 조건부 서식을 사용하여 30일 또는 90일 이내로 다가오는 날짜를 강조 표시할 수 있습니다.
이 도구가 E-Verify를 대체하거나 디지털 서명을 처리하나요?
아닙니다. 이 점을 분명히 말씀드리는 것이 중요합니다. 이 도구는 작성 완료된 I-9 양식의 데이터를 추출하여 구조화된 스프레드시트로 만듭니다. E-Verify에 사례를 제출하거나, 문서의 진위를 확인하거나, 법적 구속력이 있는 디지털 서명을 캡처하지는 않습니다. 추출된 스프레드시트는 기존의 E-Verify 및 규정 준수 워크플로와 함께 내부 기록 관리 계층으로 활용하시기 바랍니다.
실제 I-9 양식으로 테스트해 보세요. 위 데모에서 작성된 양식을 업로드하면 어떤 필드가 추출되는지 확인할 수 있습니다.
관련 읽을거리: 온보딩 양식에서 직원 데이터베이스로 — I-9 데이터가 더 넓은 신규 채용 데이터 추출 워크플로우에 어떻게 맞물리는지 · 온보딩 양식을 일괄 처리해 하나의 데이터베이스로 통합 — 신규 채용 50명을 한 번에 처리하는 방법 · 수동 인사 데이터 추적의 비용 — 왜 스프레드시트가 여전히 포스트잇보다 나은지.