OCR 이미지 텍스트 변환 — 비전 AI가 기존 OCR이 실패하는 이미지에서 텍스트 추출, 수동 설정 불필요
JPG, PNG, WebP, HEIC, PDF 및 스크린샷에서 텍스트, 날짜, 금액, 참조 번호 및 필드 수준 데이터를 추출합니다. 기존 OCR은 압축 아티팩트를 잘못된 문자로 읽고, 다국어 문서에 수동 언어 선택이 필요하며, 표 구조를 뒤섞인 단어 스트림으로 평탄화합니다. 비전 AI는 문맥상 단어의 의미를 이해하여 페이지를 읽습니다 — 페이지당 5~10초, 템플릿 설정 제로.
페이지당 5~10초 · 최대 99% 필드 수준 정확도 · JPG / PNG / WebP / HEIC / PDF · 템플릿 설정 제로
추출 가능한 데이터 — 모든 이미지에서, 이름 있는 열 또는 편집 가능한 텍스트로
대부분의 OCR 도구는 단순히 텍스트 덩어리를 제공합니다 — 모든 단어, 숫자, 레이블이 한 줄로 쏟아집니다. 어떤 조각이 업체명이고, 어떤 숫자가 합계인지 직접 찾아서 스프레드시트에 옮겨야 합니다. 여기서는 원하는 열 이름을 지정하세요 — 날짜, 금액, 업체명, 참조번호 — 그러면 AI가 각 값의 위치가 아닌 의미를 이해하여 페이지에서 찾아냅니다. 이것이 맞춤형 열 추출입니다: 출력 스키마를 정의하면 AI가 필요한 필드를 정확히 채워줍니다 — 어떤 이미지 형식, 어떤 레이아웃이든 상관없습니다. 또는 원본 서식을 유지한 전체 텍스트가 필요하다면, 한 번의 클릭으로 편집 가능한 Word 문서로 내보내세요. 위 데모를 사용해보세요 — 회원가입 불필요, 하루 3개 문서 무료.
동일한 열 정의가 송장, 영수증, 은행 명세서, 구매 주문서, 계약서 및 기타 모든 문서 유형에서 텍스트와 데이터를 추출합니다. 배치 내에서 유형별 설정이 전혀 필요 없습니다. JPG, PNG, WebP, HEIC, PDF 및 스크린샷 모두 동일한 파이프라인으로 들어갑니다. Vision AI가 재구성된 텍스트 레이어가 아닌 픽셀을 직접 읽기 때문입니다.
OCR은 픽셀 단위로 문자 모양을 매칭합니다. Vision AI는 문맥 속 단어의 의미를 이해하며 문서를 읽습니다.
기존 OCR은 패턴 매칭 엔진처럼 작동합니다. 이미지에서 개별 문자 모양을 분리해 알려진 글꼴 데이터베이스와 각각 비교합니다. 픽셀 경계가 깔끔하고 글꼴이 표준이면 매칭이 정확합니다. 하지만 이미지가 압축되었거나, 텍스트가 다국어이거나, 레이아웃이 복잡하면 매칭이 실패하고 오류가 연쇄적으로 발생합니다. 이는 더 나은 학습 데이터로 해결할 수 있는 정확도 문제가 아닙니다. 문자 모양 매칭은 보이지 않는 것을 채워 넣을 수 없고, 압축된 JPG 속 "1nv0ice"가 "Invoice"여야 한다는 것을 이해하지 못하며, 일본어로 작성되었지만 영어 필드 레이블이 있는 문서에 두 가지 문자 매핑을 동시에 적용해야 한다는 것을 인식하지 못하는 근본적인 아키텍처 한계입니다. Vision AI는 완전히 다른 메커니즘입니다. 사람이 읽는 방식으로 페이지를 읽습니다. 전체 시각적 장면을 한 번에 처리하고, 문서 내 역할에 따라 각 단어를 해석합니다. 날짜는 형식과 관계없이 날짜로, 공급업체명은 위치와 관계없이 공급업체명으로 인식하며, 언어 감지는 같은 문장 내에서 자동으로 이루어집니다.
기존 OCR: 정확도 벤치마크로 가릴 수 없는 3가지 실패 유형
압축 아티팩트가 문자 경계를 파괴합니다. OCR은 단순히 '덜 정확한' 글자가 아니라 완전히 다른 글자를 읽어냅니다. JPEG 압축과 스크린샷 축소는 문자 형태 매칭에 의존하는 경계선을 흐리게 만듭니다. 압축된 이미지 속 "Invoice #12345"는 'v'와 '4' 주변이 뭉개진 픽셀이 됩니다. OCR 엔진은 문자가 누락된 것을 보지 못하고, 흐릿한 형태를 완전히 다른 문자로 잘못 식별합니다: "Invo1ce #1234S". 이는 일일이 수정할 수 있는 무작위 오류가 아닙니다. 한 r/LLMDevs 사용자가 지적했듯이: "95% 정확도는 문서 20개 중 1개에 오류가 있다는 뜻이 아닙니다. 단어 20개 중 1개에 오류가 있다는 뜻입니다. 즉, 기본적으로 모든 문서에 오류가 있습니다." 문자 정확도가 99%여도 송장 합계, 발주 번호, 세액 등 중요한 필드에 잘못된 값이 생성되면, 다른 문자가 모두 정확하더라도 그 오류로 인해 출력 결과는 무용지물이 됩니다.
다국어 문서는 수동 언어 선택이 필요합니다. 잘못 고르면 페이지 전체가 깨집니다. 기존 OCR 엔진은 문자 형태를 라틴어, CJK, 아랍어, 키릴 문자 등 특정 문자 집합에 매핑합니다. 처리를 시작하기 전에 어떤 매핑을 사용할지 알아야 합니다. 이것이 OnlineOCR.net에서 46개 언어 드롭다운에서 선택하도록 하는 이유입니다. 영어 헤더와 일본어 항목이 있는 문서는 선택을 강요합니다: 영어를 선택하면 일본어 문자가 임의의 기호가 되고, 일본어를 선택하면 영어 필드가 손상됩니다. 제3의 선택지는 없습니다. OCR 엔진은 페이지 전체에 하나의 문자 맵만 적용합니다. 국제 송장, 세관 서류, 다국어 계약서를 처리하는 기업에게 이는 사소한 불편이 아닙니다. 혼합 언어 문서에 대한 단일 패스 OCR이 근본적으로 불가능하다는 것을 의미합니다.
혼합 형식의 배치는 각각 별도의 전처리가 필요합니다. PDF에 적용되는 도구는 스크린샷에는 통하지 않습니다. 기존 OCR 파이프라인은 형식에 민감합니다. 스캔된 PDF는 기울기 보정과 DPI 정규화가 필요하고, 휴대폰 사진은 대비 향상과 그림자 제거가 필요하며, 압축된 스크린샷은 아티팩트 감소가 필요합니다. 각 입력 유형은 서로 다른 전처리 경로를 거치며, 한 형식에 도움이 되는 전처리가 다른 형식에는 해가 될 수 있습니다. r/datacurator 사용자는 형식 간 도구 전환의 현실을 이렇게 설명했습니다: "여기서 제안된 몇 가지를 시도해봤지만 성공한 것은 거의 없었습니다." 도구는 하나의 테스트 파일에서는 작동했지만 다음 형식에서는 실패했습니다. r/datasets 사용자는 분할 도구의 함정을 요약했습니다: "Tabula는 텍스트를 읽지 못하고 Omnipage는 열을 읽지 못합니다." 두 도구, 두 가지 다른 형식의 실패 — 그리고 실제 비용은 서로 다른 파이프라인의 출력을 수동으로 병합하는 과정입니다.
Vision AI OCR: 이미지 입력 → 구조화된 열 또는 Word 문서 출력, 단 한 번에
Vision AI는 페이지를 시각적 전체로 읽습니다. 문자 하나하나나 픽셀 하나하나가 아닙니다. 별도의 문자 감지 단계, 글꼴 일치 데이터베이스, 개별 모양에서 텍스트를 재구성하는 과정이 없습니다. 모델은 사람이 문서를 보는 방식, 즉 단어, 숫자, 표, 레이아웃이 서로 관계를 맺고 있는 완전한 시각적 장면으로 문서를 봅니다. 압축된 "Invo1ce #1234S"는 픽셀 수준의 문자 모양으로 평가되지 않습니다. AI는 문서 헤더 블록을 보고, 송장 번호 의미 패턴(헤더 영역에서 해시 기호 뒤에 숫자 시퀀스가 오는 형태)을 인식하여 "Invoice #12345"를 올바르게 추출합니다. 이는 미미한 정확도 향상이 아닙니다. 문자 일치 방식이 실패하는 방식으로 실패하지 않는 완전히 다른 메커니즘입니다. 모델이 픽셀을 직접 처리하기 때문에 형식 유형에 관계없이 성능이 일관됩니다. 영수증의 휴대폰 사진, 계약서의 스캔 PDF, 결제 확인 화면의 스크린샷 모두 동일한 파이프라인을 통해 동일한 품질의 결과를 얻습니다.
라틴 문자, CJK, 아랍어, 키릴 문자 자동 감지 — 언어 드롭다운이나 수동 전환이 필요 없습니다. Vision AI는 다국어 사용자가 읽는 방식으로 언어를 처리합니다. 텍스트의 시각적 형태를 보고 미리 구성된 문자 매핑이 아닌 문맥을 통해 어떤 언어 체계에 속하는지 이해합니다. 영어 헤더 필드와 일본어 본문 텍스트가 있는 문서는 한 번에 처리됩니다. AI는 사용자가 직접 읽을 때와 같은 방식으로 시각적으로 언어 전환을 식별합니다. 주요 언어 그룹(라틴 문자 계열(영어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 포르투갈어, 이탈리아어), CJK(중국어, 일본어, 한국어), 아랍어, 키릴 문자 계열(러시아어, 우크라이나어))은 모두 기본적으로 처리됩니다. 이는 기존 OCR 파이프라인에서 가장 큰 수동 단계, 즉 잘못 선택될 경우 OCR을 아예 하지 않는 것보다 더 나쁜 결과를 초래하는 언어 선택 문제를 완전히 제거합니다.
포맷에 구애받지 않는 처리 — JPG, PNG, WebP, HEIC, PDF, 스크린샷 모두 동일한 파이프라인을 거치며, 동일한 열 정의가 모든 파일에 적용됩니다. Vision AI가 픽셀을 직접 읽기 때문에 포맷별 전처리가 필요하지 않습니다. 스캔본의 기울기 보정, 휴대폰 사진의 명암비 정규화, 압축 이미지의 아티팩트 제거 단계가 따로 필요 없습니다. 영수증 사진, 스캔된 PDF 인보이스, 결제 확인 스크린샷, 손글씨 메모의 HEIC 이미지 등 서로 다른 파일 형식을 하나의 배치에 함께 업로드하고, 동일한 파이프라인으로 처리하며, 일치하는 열로 구성된 하나의 Excel 파일로 병합할 수 있습니다. 직접 추출 외에도 계산 열(Computed Columns)을 정의할 수 있습니다. 추출 중에 수행되는 계산(예: 라인 합계(수량 × 단가))으로, 추출 후 별도 수식 없이 계산된 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 추론 열(Inferred Columns): 문서 내용을 기반으로 한 AI 분류입니다. 예: 카테고리(옵션: 식비/교통비/사무비) — AI가 각 영수증을 읽고 문서에 "카테고리" 필드가 없어도 올바른 카테고리를 자동으로 할당합니다. 동일한 열 스키마가 배치 내 모든 문서 유형에 적용되며 문서별 설정이 전혀 필요 없습니다. AI가 위치가 아닌 의미로 필드를 찾기 때문입니다.
차이는 점진적인 정확도 향상이 아닙니다. 문자 모양을 매칭하다 모양이 흐려지면 멈추는 도구와, 페이지를 읽고 당신이 직접 읽는 것처럼 정확히 필요한 것을 추출하는 도구의 차이입니다.
작동 방식 — 모든 이미지를 1분 안에 구조화된 데이터로, 업로드와 내보내기 사이에 수동 단계 없음
무료 OCR 도구를 사용하다 보면 익숙한 벽에 부딪힌 적이 있을 것입니다. 다단 레이아웃에서 텍스트가 뒤섞이거나, 압축된 이미지에서 문자가 깨지거나, 다국어 문서에서 수동 언어 선택이 막히는 경우 — 여기서는 업로드부터 구조화된 출력까지 한 번에 처리하는 워크플로를 소개합니다.
이미지 업로드 — 모든 형식을 한 번에, 형식별 전처리 불필요
JPG, PNG 사진, WebP, HEIC 이미지, 네이티브 및 스캔 PDF, 웹페이지 스크린샷을 모두 동일한 배치에 넣으세요. 각 이미지는 동일한 비전 모델에 의해 독립적으로 처리되므로, 형식 혼합 시 전처리 파이프라인, 분류 우선 라우팅, 파일 유형별 수동 품질 검사가 필요하지 않습니다. 다른 사람(송장 사진을 보내는 고객, 영수증 스크린샷을 제출하는 팀원)으로부터 이미지를 받는 경우 수집 링크를 생성하세요: 업로더가 계정 없이 파일을 처리 대기열에 추가할 수 있는 공유 가능한 URL입니다. 파일은 추출 준비가 완료된 상태로 대시보드에 도착합니다.
JPG / PNG / WebP / HEIC / PDF / 스크린샷 — 하나의 파이프라인, 모든 형식.
원하는 열 이름을 지정하거나 — AI가 자동 감지하여 테이블 구조를 생성하도록 하세요
인터페이스에 열 이름을 입력하세요 — 공급업체, 날짜, 금액, 참조번호, 세금. 이들은 출력 스프레드시트의 정확한 헤더가 됩니다. AI는 의미론적 이해를 통해 각 페이지의 모든 값을 찾습니다. 날짜는 "03/15/2026", "2026년 3월 15일", "March 15, 2026" 중 어떤 형식으로 작성되었든 관계없이 날짜로 인식됩니다. 시스템이 한 번도 본 적 없는 형식의 새 공급업체 송장도 모든 열을 올바르게 채웁니다. 어떤 필드가 있을지 모르시나요? 열을 비워두세요 — AI가 자동으로 문서의 정보를 식별하고 구조화된 테이블을 생성합니다. 구조화된 데이터 대신 원본 레이아웃이 유지된 텍스트가 필요하다면, Word 문서 파이프라인으로 전환하여 한 번의 클릭으로 편집 가능한 Word 문서를 얻으세요.
모든 문서에 동일한 열 스키마 적용 — 공급업체별 또는 형식별 구성 불필요.
구조화된 데이터 다운로드 — 이미지 하나당 한 행, 입력한 열 이름이 그대로 헤더가 됩니다
각 이미지는 스프레드시트에서 한 행을 생성합니다. 열은 사용자가 지정한 이름과 정확히 일치합니다 — 추측, 재명명, "찾기 및 바꾸기" 과정이 필요 없습니다. 특정 페이지에서 찾을 수 없는 필드는 비워둡니다 — 배치가 실패하지 않고, AI가 존재하지 않는 값을 임의로 생성하지 않습니다. XLSX, CSV 또는 JSON으로 내보낼 수 있습니다. 추출 중 날짜는 표준화됩니다 — 파일 간 "03/15/26" vs "15-03-2026" 같은 불일치가 없습니다. 금액과 참조 번호는 일관되게 형식화됩니다. 스프레드시트는 피벗 테이블, ERP 가져오기 또는 분석에 즉시 사용할 수 있습니다 — 수동 재포맷, 원시 OCR 출력의 복사-붙여넣기, Excel의 "텍스트 나누기" 마법사가 필요 없습니다. 처리 속도는 페이지당 5~10초로, 동일 작업의 수동 데이터 입력(~3분)과 무료 도구에서 요구하는 별도 단일 파일 OCR 출력 병합 단계에 비해 빠릅니다.
페이지당 5~10초. 표준화된 필드, 분석 준비 완료.
전체 워크플로 — 열 이름 지정, 이미지 업로드, 구조화된 스프레드시트 다운로드 — 는 소량 배치의 경우 1분 이내에 완료됩니다. 기존 OCR이 사용자에게 맡기는 수동 단계, 즉 추출된 텍스트를 올바른 스프레드시트 셀에 복사하는 작업은 사후가 아닌 추출 중에 처리됩니다. 모든 파일은 TLS를 통해 전송되며 처리 후 자동으로 삭제됩니다.
Vision AI OCR이 가장 효과적인 경우 — 그리고 기존 OCR이 여전히 유용한 경우
어떤 텍스트 추출 도구도 보편적으로 작동하지는 않습니다. Vision AI OCR과 기존 OCR은 각각 다른 강점을 가지고 있습니다. 하나는 의미를 읽고, 다른 하나는 모양을 매칭합니다. 각 접근 방식이 가장 강력한 결과를 제공하는 경우와 기대치를 조정해야 하는 경우를 소개합니다.
Vision AI OCR이 가장 효과적인 경우
일반 품질의 문서에 인쇄되거나 깔끔하게 타이핑된 텍스트 — 네이티브 PDF부터 휴대폰 사진까지. 육안으로 텍스트를 명확히 읽을 수 있다면, Vision AI가 이를 정확히 추출하여 올바른 명명된 열에 배치합니다. 형식별 전처리 없이 모든 일반 이미지 형식(JPG, PNG, WebP, HEIC, PDF, 스크린샷)에서 작동합니다.
다국어 문서 및 혼합 언어 배치 — 수동 언어 선택 불필요. 여러 언어 스크립트(영어+일본어, 프랑스어+아랍어, 독일어+중국어)가 포함된 문서를 자동 언어 감지로 한 번에 처리합니다. 이는 페이지 전체에 하나의 문자 맵을 적용하는 기존 OCR에 비해 가장 큰 장점입니다.
최종 목표가 원시 텍스트 블록이 아닌 명명된 열이 있는 구조화된 스프레드시트인 워크플로우. 최종 목표가 단순 텍스트 덤프가 아닌 레이블이 지정된 열의 스프레드시트라면, Vision AI 방식이 완성된 스프레드시트를 직접 제공합니다. 수동 필드 식별, 원시 텍스트를 셀에 복사하여 붙여넣기, "텍스트를 열로" 마법사가 필요 없습니다.
가변 레이아웃 문서 — 소스별 템플릿 유지보수 불필요. 20개 다른 공급업체의 송장, 50개 다른 판매자의 영수증, 10개 다른 형식의 양식 — 모두 동일한 열 정의로 처리됩니다. 소스별 템플릿을 만들 필요가 없으며, 공급업체가 레이아웃을 재설계해도 구문 분석 규칙을 업데이트할 필요가 없습니다.
기존 OCR이 여전히 유용한 경우
깨끗하고 고해상도이며 단일 언어로 된 단순 단일 컬럼 스캔 문서. 단순한 문서(예: 단일 글꼴, 단일 언어 책 페이지의 선명한 300 DPI 스캔)의 경우 Tesseract 같은 기존 OCR 엔진은 매우 저렴한 비용으로 거의 완벽한 결과를 제공합니다. 압축된 이미지에서는 실패하는 문자 매칭 메커니즘이 깨끗한 입력에서는 설계된 대로 정확히 작동합니다. 문서의 품질이 일관되게 높고 단일 언어라면, 기존 OCR도 충분히 유용한 도구입니다.
필기체가 많은 문서, 특히 빽빽한 커시브체는 두 방식 모두에서 필드 정확도를 떨어뜨립니다. 깨끗한 양식의 정자 필기는 Vision AI로 90~95%의 필드 정확도를 달성합니다(기존 OCR은 60~70%). 하지만 빽빽한 커시브체, 연한 연필 표시, 번진 주석, 바랜 감열지 영수증은 정확도를 75~85%까지 낮출 수 있습니다. 필기 위주의 작업 흐름이라면 어떤 도구를 사용하든 사람의 육안 검수를 예산에 포함하세요.
150 DPI 미만의 저해상도 이미지는 어떤 방식으로든 정확도를 떨어뜨립니다. Vision AI가 더 회복력이 있지만 면역은 아닙니다. 팩스 품질로 스캔된 문서, 이메일 첨부파일의 고압축 JPEG, 멀리서 찍어 텍스트가 픽셀화된 사진은 정확도가 낮습니다. 300 DPI로 스캔하고 텍스트가 프레임 대부분을 채우도록 하면 두 방법 모두 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.
이 도구는 문서를 데이터로 추출하는 도구입니다. ERP와 통합되거나, 결제를 처리하거나, 다운스트림 승인 워크플로를 자동화하지 않습니다. 문서를 구조화된 Excel, CSV, JSON 또는 Word 출력으로 변환합니다. 회계 시스템, ERP 또는 AP 자동화 플랫폼과의 연결은 이러한 표준 내보내기 형식을 통해 이루어집니다. 네이티브 ERP 커넥터와 다단계 워크플로 자동화가 필요한 조직에는 엔터프라이즈 IDP 플랫폼이 더 적합합니다.
자주 묻는 질문
Vision AI 텍스트 추출과 기존 OCR의 차이점은 무엇이며, 기존 OCR이 여전히 유용한 경우는 언제인가요?
기존 OCR은 글꼴 데이터베이스와 픽셀 단위로 문자 모양을 대조합니다. 깨끗하고 고해상도이며 단일 언어, 단일 열로 구성된 스캔(예: 선명한 300 DPI 책 페이지)에서는 잘 작동합니다. 이러한 이상적인 조건에서 Tesseract 같은 도구는 저렴한 비용으로 거의 완벽한 결과를 제공합니다. 그러나 조건이 나빠지면 문제가 발생합니다. 압축 아티팩트가 픽셀 경계를 흐리게 하여 문자 식별 오류(예: "Invoice" → "Invo1ce")를 유발하고, 다국어 문서는 수동 언어 선택이 필요하며(잘못 선택하면 결과가 의미 없음), 다중 열 레이아웃은 텍스트 흐름이 뒤섞입니다. Vision AI는 페이지를 시각적 전체로 읽습니다. 개별 문자 픽셀을 대조하는 대신 문맥 속의 단어를 봅니다. 날짜는 형식과 관계없이("03/15/2026" vs "15 March 2026") 날짜로 인식되고, 단일 문서 내에서 언어 전환이 자동으로 이루어지며, 텍스트 블록 간의 공간적 관계를 AI가 이해하기 때문에 레이아웃 구조가 유지됩니다. 이는 사전과 일치하지 않는 문자를 지적하는 맞춤법 검사기와, 문장을 이해하고 올바른 단어를 유추하는 독자의 차이와 같습니다.
압축되거나 흐릿하거나 저화질 이미지에서 기존 OCR이 문자를 잘못 읽는 경우에도 텍스트를 추출할 수 있나요?
네, 가능합니다. 이것이 바로 메커니즘 차이가 가장 중요해지는 부분입니다. 기존 OCR은 문자 모양을 대조하기 위해 깨끗한 픽셀 가장자리에 의존합니다. JPEG 압축, 스크린샷 축소, 사진 노이즈는 모두 이러한 가장자리를 흐리게 하여 문자 수준의 오류를 유발합니다. Vision AI는 이미지를 전체적으로 읽습니다. 필드 레이블, 문서 구조, 주변 텍스트 패턴 등 전체적인 시각적 맥락을 보고 각 문자를 개별적으로 대조하는 대신 각 단어가 무엇이어야 하는지 추론합니다. "금액: $1,234.56"과 같이 숫자 주변에 픽셀 노이즈가 있는 압축된 송장 스크린샷도, AI가 금융 문서의 필드 레이블 뒤에 오는 달러 기호와 숫자라는 금액 의미 패턴을 인식하기 때문에 올바르게 읽힙니다. 그러나 150 DPI 미만의 매우 낮은 해상도 이미지는 어떤 접근 방식에서든 정확도가 떨어집니다. 300 DPI로 스캔하고 텍스트가 프레임을 채우도록 하는 것이 최상의 결과를 제공합니다.
이 도구는 언어를 자동으로 감지하나요, 아니면 기존 OCR처럼 수동으로 선택해야 하나요?
Vision AI는 같은 페이지 내에서 언어를 자동 감지합니다. 수동 선택이 필요 없습니다. OnlineOCR.net 같은 기존 OCR 도구는 처리 전에 언어 드롭다운(46개 옵션)에서 선택해야 합니다. OCR 엔진은 문서 전체에 하나의 문자 맵을 적용합니다. 영어 헤더와 일본어 본문이 섞인 문서에서는 어려운 선택을 강요받습니다. 영어를 선택하면 일본어 문자가 무작위 기호로 바뀌고, 일본어를 선택하면 영어 필드가 깨집니다. Vision AI는 다국어 사용자가 읽는 방식으로 언어를 처리합니다. 텍스트의 시각적 형태를 식별하고 문맥에 따라 어떤 언어 체계에 속하는지 이해합니다. 주요 언어 그룹을 기본 지원합니다: 라틴 문자 언어(영어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 포르투갈어, 이탈리아어, 네덜란드어), CJK(중국어, 일본어, 한국어), 아랍어, 키릴 문자(러시아어, 우크라이나어, 불가리아어). 문서에 어떤 언어가 있는지 미리 알 필요 없이 AI가 추출 중에 감지합니다.
어떤 이미지 형식을 지원하나요? JPG, PNG, WebP, HEIC, PDF, 스크린샷을 한 배치에 섞어서 사용할 수 있나요?
모든 일반 이미지 형식을 지원합니다: JPG, PNG, WebP, HEIC, PDF(네이티브 텍스트 PDF 및 스캔 이미지 기반 PDF 모두), 웹페이지 스크린샷. 이러한 형식을 단일 배치에 섞어서 사용할 수 있습니다. 영수증 사진, 스캔된 PDF 인보이스, 결제 확인 WebP 스크린샷, iPhone의 HEIC 이미지가 모두 동일한 처리 큐에 함께 업로드됩니다. 각 이미지는 동일한 Vision AI 모델에 의해 독립적으로 처리되므로 형식 혼합에 전처리, 분류 우선 라우팅, 파일 유형별 수동 품질 검사가 필요하지 않습니다. AI가 재구성된 텍스트 레이어를 통해 작업하는 대신 픽셀을 직접 읽기 때문에 모든 형식이 동일한 파이프라인으로 들어갑니다. 결과는 배치의 모든 파일을 포함하는 하나의 통합 스프레드시트 또는 Word 문서입니다.
이미지에서 특정 필드(예: 날짜와 금액)만 추출할 수 있나요, 아니면 모든 텍스트를 추출해야 하나요?
추출할 내용을 정확히 선택할 수 있습니다. 기존 OCR은 페이지의 모든 텍스트(모든 단어, 숫자, 레이블, 바닥글)를 하나의 평평한 블록으로 제공합니다. 그런 다음 필요한 것을 찾기 위해 수동으로 뒤져야 합니다. 여기서는 원하는 열 이름을 지정합니다 — 날짜, 금액, 공급업체, 참조 번호, 세금 — 그러면 AI가 각 페이지에서 해당 필드를 정확히 찾아 정의한 열만 채웁니다. 나열되지 않은 필드는 무시됩니다. 2개 열만 추출하거나 20개 이상 추출할 수 있습니다. 이는 동일한 배치의 모든 문서 유형에서 작동합니다. 동일한 열 정의가 인보이스, 영수증, 구매 주문서, 은행 명세서에서 유형별 구성 없이 날짜와 금액을 추출합니다. 워크플로가 선택적 필드 추출과 전체 문서 텍스트 변환 사이를 전환해야 하는 경우, 인터페이스는 동일한 도구에서 두 경로(구조화된 열 추출(표로) 및 전체 레이아웃 보존 텍스트 출력(Word로))를 모두 지원합니다.