판매 주문 데이터를 엑셀로 추출 — 모든 고객 형식의 헤더 필드 및 라인 항목

고객이 견적을 수락하고 구매 주문서(PO)를 발행합니다. 팀은 PO 데이터(고객명, PO 참조번호, 품목, 수량, 배송지 주소)를 바탕으로 판매 주문(SO)을 생성합니다. 이 단계에서 고객 PO 데이터를 잘못 입력하면 이후 모든 문서에 오류가 전파됩니다.

창고에서는 SO를 기준으로 제품을 피킹하고 납품서를 생성합니다. SO의 수량이나 배송지 주소가 잘못되면 엉뚱한 제품이 엉뚱한 곳으로 배송되어 반품, 재입고 비용, 고객 불만이 발생합니다.

청구서는 판매 주문을 기반으로 생성되며, 수량, 단가, 품목별 합계, 세금, 총액이 모두 SO에서 전달됩니다. SO 추출이 잘못되면 청구서도, 매출 장부도 모두 틀어집니다. 잘못 추출된 주문에 대해 결제를 조정하려면 재무팀과 주문 관리팀이 며칠간 수동으로 수정 작업을 해야 합니다.

한 고객은 50개 품목이 담긴 2페이지 PDF를 보내고, 다른 고객은 3열짜리 이메일 표를 보내며, 또 다른 고객은 ERP에서 캡처한 스크린샷을 보냅니다. 라벨도 "SO #", "주문 참조", "확인 번호" 등으로 제각각이고 열 순서도 다릅니다. 템플릿 기반 OCR은 고객별로 별도 설정이 필요하며, 고객이 양식을 업데이트할 때마다 작동이 중단됩니다.

ImageToTable.ai의 핵심 기술인 사용자 정의 열 추출은 "주문 번호", "고객 구매처 참조", "설명", "주문 수량" 같은 필드명을 한 번만 입력하면 됩니다. AI가 페이지 전체를 읽고 픽셀 위치가 아닌 의미를 기준으로 값을 찾습니다. 한 고객의 "주문 #"과 다른 고객의 "문서 번호"가 동일한 필드로 인식되는 이유는 AI가 판매 주문 의미를 이해하기 때문이며, 고객별 설정이 필요하지 않습니다.

50개 품목 주문이 여러 페이지에 걸쳐 있을 때 페이지 나누기 경계에서 열 정렬이 깨질 수 있습니다. AI의 비전 모델은 전체 테이블 구조를 이해하여 페이지 나누기 위치와 관계없이 각 품목 행이 출력에서 온전히 유지되며, 품목 코드, 설명, 수량, 단가, 라인 합계가 모두 같은 행에 표시됩니다. 관련 헤더 필드는 모든 행에 반복되어 각 품목이 전체 맥락을 갖게 됩니다.