비정형 데이터 추출 — 자유 형식 문서를 템플릿 없이 구조화된 스프레드시트로 변환

OCR은 필드 식별 없이 평문만 출력합니다. "INV-2024-8932" 문자열과 "$12,345.00"이 같은 블롭으로 나옵니다. r/AskProgramming의 한 개발자는 "이런 테이블을 파싱하는 것은 완전히 새로운 문제를 제기한다"고 설명했습니다. OCR은 문자를 제공할 뿐, 열을 제공하지 않기 때문입니다.

NLP 텍스트 파서는 선택 가능한 텍스트가 필요합니다. 스크린샷, 문서의 모바일 사진, 스캔된 양식에는 텍스트 레이어가 없습니다. PDF 텍스트 추출이나 HTML 콘텐츠에 의존하는 파서는 휴대폰 카메라로 찍은 JPEG에서는 작동할 대상이 없습니다.

템플릿 기반 도구는 레이아웃별로 영역을 그리므로 형식이 바뀌면 모두 깨집니다. 한 스크린샷이 왼쪽 정렬 레이아웃을 사용하고 다른 스크린샷이 카드 기반 레이아웃을 사용하면 영역 좌표가 실패합니다. 템플릿 파서는 형식 다양성에 따라 선형적으로 확장되며, 설계상 '비정형' 데이터를 처리하지 못합니다.

Vision AI는 페이지를 시각적 전체로 읽습니다. 오른쪽 상단 근처의 굵은 숫자가 합계이고, 아래 정렬된 행 블록이 라인 항목 섹션임을 인식합니다. 단순한 문자 위치가 아닌 시각적 계층 구조를 이해합니다.

맞춤 열 추출은 텍스트 레이어가 아닌 픽셀 단위로 작동합니다. 원하는 필드(Date, Total, Party Name)를 입력하면 AI가 시각적 레이아웃의 어느 위치에서든 의미적 의미를 기반으로 일치하는 값을 찾습니다. 문서가 텍스트가 포함된 PDF이든, 화이트보드의 휴대폰 사진이든 관계없이 작동합니다.

모든 형식에 하나의 스키마 — 유형별 설정 불필요. 송장 PDF, 대시보드 스크린샷, 손으로 작성한 양식 모두 동일한 열 정의를 사용합니다. AI는 적용할 추출 규칙을 결정하기 위해 문서 유형 분류기가 필요하지 않습니다. "비정형 데이터"는 정형 문서를 처리하는 동일한 메커니즘, 즉 시각적 이해를 통해 처리됩니다.