IDC(International Data Corporation)는 2025년까지 전 세계 데이터 용량이 175제타바이트를 넘을 것으로 전망하고 있습니다. 데이터는 디지털 트랜스포메이션의 핵심 원동력 중 하나이지만 전체 비즈니스 데이터의 80% 이상이 비정형 형식에 포함되어 있습니다. 수기 콘텐츠, 인쇄된 문서, 이메일, 디지털 이미지 및 PDF가 모두 이러한 형식의 예입니다. 이러한 형식의 문서는 텍스트 파일과 같이 보다 정형화된 형식으로 변환하지 않으면 컴파일하거나 검색할 수 없습니다.

변환 과정에 OCR 프로그램이 활용됩니다. OCR은 구조화되지 않은 형식을 기계가 읽을 수 있고 검색 가능한 텍스트로 변환하는 프로세스를 자동화합니다. 예를 들어 영수증을 휴대폰으로 스캔한 적이 있다면 이 기술을 사용한 것입니다. 기업의 경우 OCR을 활용해 실물 데이터를 디지털 데이터로 훨씬 더 빠르게 입력합니다.

OCR 기술의 활용도는 다양합니다. 간단한 것처럼 들릴 수 있지만, 활용할 수 있는 응용 분야는 매우 광범위합니다. 개인적인 용도부터 소규모 기업, 거대 기업에 이르기까지 광학 문자 인식은 오늘날의 디지털 세상에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다.

OCR의 이점

광학 문자 인식은 자동화 소프트웨어 세계에서 매우 특별한 틈새시장을 가지고 있습니다. OCR을 비즈니스 워크플로의 일부로 사용하는 역량은 모든 산업의 비즈니스 프로세스를 용이하게 합니다. 그 외에도 모든 규모의 비즈니스에 매우 확실한 이점을 가지고 있습니다.

속도속도

OCR 소프트웨어의 가장 큰 이점은 날짜 입력 및 데이터 처리를 빠르게 수행하는 것입니다. 가장 빠른 타이피스트의 기록은 분당 216단어 입력입니다. 그에 비해 성능 좋은 컴퓨터의 가장 빠른 OCR 소프트웨어는 초당 1,500자 이상을 인식할 수 있습니다.

정확성정확성

또 다른 이점은 정확성입니다. 사람의 경우에 데이터 입력, 데이터 처리, 데이터 추출과 같은 각 수작업은 오류가 발생할 수 있는 영역입니다. 기본 소프트웨어의 OCR 정확도는 약 98%입니다. 딥 러닝 알고리즘, 자연어 처리(NLP), 지능형 문자 인식(ICR) 및 기타 인식 소프트웨어와 같은 AI 기술을 추가하면 정확도는 더욱 향상됩니다.

기능기능

수기 텍스트를 광학 문자 인식을 사용하지 않고도 디지털 이미지 및 스캔 문서로 변환할 수 있지만, OCR 기능은 이러한 문서를 인덱싱, 편집 및 검색할 수 있는 추가 기능을 갖추고 있습니다. 스캔한 이미지에 불과한 PDF를 받아본 적이 있다면 텍스트를 편집할 수 없다는 불편함을 이해하실 것입니다. OCR은 스캔한 종이 문서, 명함, 손으로 쓴 메모 또는 매장 영수증으로 작업할 때 이러한 불편함을 없애줍니다.

비용비용

오늘날 점점 더 많은 기업이 클라우드로의 전환과 모든 것을 디지털화하여 정보를 손쉽게 이용할 수 있는 이점을 누리고 있습니다. 그러나 수동 데이터 입력, 처리, 추출에는 엄청난 비용이 소요됩니다. OCR을 활용하면 데이터 추출을 위한 고용 비용과 복사, 인쇄 등의 비용을 줄일 수 있습니다.

공간공간

OCR을 활용하면 기업 전체의 실물 문서를 디지털화하고, 문서화하고, 분류된 정보로 신속하고 정확하게 변환할 수 있으므로 실물 문서는 더 이상 필요하지 않습니다. 실물 문서 파일로 가득 찬 거대한 파일 캐비닛은 사라지고 단일 서버와 조직 내 모든 정보를 쉽게 찾을 수 있는 플랫폼으로 대체됩니다.

편집 기능편집 기능

위에서 언급했듯이, 이미지만 있고 텍스트를 편집할 수 없는 PDF를 가지고 있다면 좌절감이 듭니다. OCR은 모든 문서를 Word 같은 선호하는 파일 형식으로 변환하여 이러한 문제를 제거합니다. 이를 통해 시간이 많이 걸리는 복사/붙여넣기/편집 대신 문서 내용을 더 쉽게 업데이트할 수 있습니다.

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일반적인 OCR 애플리케이션의 유형

OCR 기술은 생각할 수 있는 거의 모든 산업, 특히 부정확하고 손상된 데이터 문제가 있는 산업에서 활용할 수 있는 많은 실용적이고 상업적인 애플리케이션을 가지고 있습니다.

다음은 몇 가지 예시입니다.

은행은행

은행은 자동화 기술과 OCR을 처음으로 적용한 산업 분야 중 하나였으며, 은행에서 여전히 가장 많이 활용하고 있습니다. 데이터 캡처는 은행 업무 프로세스를 더 간단하고 빠르고 효율적으로 만들어 줍니다.

ATM은 자동화와 OCR 기술의 첫 번째 사례 가운데 하나였으며, 모바일 수표 예금은 최신 기술 중 하나입니다. OCR 기술의 품질은 이제 컴퓨터가 계좌 번호, 서명 및 달러 금액의 차이를 읽고 정확하게 인식할 수 있을 정도로 발전했습니다. 사실, 수표 하단에 있는 계좌 번호의 글꼴은 특히 기계가 쉽게 읽을 수 있도록 만들어졌습니다.

또한 OCR을 통해 은행은 모기지 신청, 급여 명세서, 대출 신청을 포함한 다른 영역에서 데이터를 정확하게 추출할 수 있습니다.

보험보험

보험 회사는 매일 수많은 서류 작업을 처리합니다. 보험 제안, 신규 계정, 정책 갱신 및 청구 처리에는 모두 서류 작업이 필요합니다. 필요한 모든 문서를 수동으로 디지털화하려면 급여와 인력 측면에서 너무 많은 비용이 듭니다.

OCR 소프트웨어는 자동화된 데이터 추출을 통해 보험 업계의 일상적인 프로세스를 빠르게 처리합니다. 새 보험 서류가 작성되면 스캔하여 시스템에 정리할 수 있는 것입니다. 신규 고객은 이제 ‘시스템에’ 존재하며, 보험 기간이 끝날 때까지 유지됩니다. 이는 고객이 보험 정책에 대한 질문이 있을 때, 보험 정책을 변경하고자 할 때 또는 보험금 청구를 해야 할 때 보험 회사가 고객 정보를 언제든지 가져올 수 있음을 의미합니다.

의료의료

매년 수백만 건의 의료 보험금 청구가 처리되고 있습니다. 이로 인해 많은 서류 작업과 많은 수작업 처리가 발생하고 정확성이 가장 중요한 산업에서 많은 오류가 발생합니다. 누락된 환자 기록은 많은 양의 실물 문서가 있는 의료 산업에서 발생하는 일반적인 문제 중 하나일 뿐입니다. 이러한 오류는 디지털 기록을 추진하는 가장 큰 이유 중 하나입니다.

OCR을 사용하면 방대한 기록을 전자 형식으로 훨씬 쉽게 옮길 수 있습니다. 수작업을 줄여 오류를 줄이고 의료 기록 및 청구를 제출하는 프로세스를 빠르게 처리하며 정보에 대한 접근성을 향상시킵니다. 이제 필요한 모든 의료 양식, 약국 기록, 임상 기록 또는 기타 의료 문서를 24시간 이내에 언제든지 사용할 수 있습니다.

소매소매

OCR 기술을 통해 소매 업계는 특히 배송 및 수령 정보를 더 잘 처리할 수 있습니다. 포장 목록에서 데이터를 캡처하고, 구매 주문서를 스캔하고, 송장을 디지털화하고, 재고를 추적하는 등의 작업에 자주 사용되고 있습니다.

OCR 프로그램은 사용자 상호작용 없이 수천 개의 송장 템플릿을 자동으로 생성할 수 있습니다. 카메라를 사용하여 SKU, 가격 및 제품 이름을 디지털 형식으로 변환할 수 있는 것입니다.

OCR 소프트웨어의 활용으로 고객들의 보상 프로그램 및 할인권의 유연성도 높아지고 있습니다. 모바일 OCR을 사용하여 시리얼 코드를 스캔하여 교환하기만 하면 됩니다.

인사인사

회사에서 ‘인사’는 필수적인 부분이자 시간이 가장 많이 소요되는 업무 영역 중 하나입니다. 아주 좋은 사례로는 채용지원자 사전 선택이 있습니다. 채용 담당자의 경우 신규 채용에 평균 3일의 시간이 소요됩니다.

OCR 소프트웨어가 어떻게 도움이 될까요? OCR 소프트웨어를 사용하면 채용 담당자가 지원서를 일괄 처리할 수 있습니다. 처리되는 과정에서 관련 데이터가 추출되고 분류됩니다. 그런 다음 채용 담당자는 이 추출된 데이터를 사용하여 지원자와 직무 요구 사항을 매칭할 수 있습니다.

이는 HR에 몇 가지 이점을 제공합니다. 첫째, 채용 담당자의 소중한 시간을 절약해 줍니다. 둘째, 필요한 자격을 제외한 모든 것을 채용 과정에서 배제하여 성별 및 인종 평등과 같은 이니셔티브를 지원합니다. 무의식적인 편견과 주관성은 더 이상 문제가 되지 않습니다. 셋째, 처리 속도가 빠르기 때문에 지원자가 답변을 오래 기다릴 필요가 없어 처음부터 긍정적인 인상을 줄 수 있습니다.

부동산부동산

상업용 및 주거용 부동산을 거래하는 부동산 회사는 서류 작업이 특히 많습니다. 정산, 비용, 유지관리 기록, 매매 계산서 등 모든 서류를 작성하여 서명해야 합니다. 서류철을 하고 나면 쉽게 접근할 수 있어야 합니다.

수동 작성 시스템은 필요한 문서 패킷을 자동으로 분류, 대조 및 생성하는 기술을 갖춘 전자 파일 캐비닛만큼 효율적이고 빠르지 않습니다. 문서 관리 시스템과 통합된 OCR을 사용하면 이미지 문서든 텍스트 문서든 모든 문서를 검색할 수 있습니다.

OCR에 관해 자주 묻는 질문

OCR은 수동으로 데이터를 입력하는 것이 아닌 다양한 소스에서 데이터를 자동으로 추출할 수 있는 비즈니스 솔루션입니다. 추출된 데이터는 기계에서 읽을 수 있는 디지털 정보로 변환되고 인덱싱되어 데이터 처리에 사용됩니다.

내용을 정확하게 변환하는 역량은 중요합니다. 대부분의 OCR 솔루션은 페이지 수준의 변환을 측정할 때 98~99%의 정확도를 자랑합니다. 즉, 한 페이지의 500자 중 490자에서 495자가 정확하게 변환되는 것입니다.

충분한 정확도를 보여주고 있지만, 지능형 문서 처리(IDP) 덕분에 고급 OCR 시스템의 정확도는 더 높습니다. IDP는 OCR에 인공 지능 기술 계층을 추가하여 더 높은 정확도를 제공합니다.

OCR 소프트웨어에는 각각의 차이점이 있지만 자동화 프로세스는 기본적으로 동일합니다.

사전 처리: 실물 문서 또는 이미지 파일이 디지털화를 위해 소프트웨어로 스캔됩니다. 이 소프트웨어는 글자의 가장자리를 매끄럽게 하고 결함을 제거하며 일반 텍스트를 추출합니다. 그런 다음 나머지 텍스트는 흑백으로 바뀌고 모든 회색 음영은 대체됩니다. 이러한 과정을 통해 텍스트 인식은 쉬워지고 정확도는 높아집니다.

텍스트 인식: OCR은 다양한 수준의 텍스트 및 패턴 인식을 사용하여 각 문자가 가지고 있는 고유한 곡선 및 모서리 패턴과 같은 특징을 감지하고 추출하여 페이지의 내용을 파악합니다.

사후 처리: 기본이 탄탄한 OCR 엔진일수록, 텍스트 상호 참조를 위해 내부 사전과 비교하여 컨텍스트와 정확도를 높입니다. 이 과정을 거치면 완벽하게 검색할 수 있고 편집할 수 있는 디지털 문서가 되는 것입니다.

가장 일반적인 사용 사례는 간단한 문서 스캔을 위한 것입니다. 인쇄된 텍스트 문서를 기계가 읽을 수 있는 텍스트 문서로 변환하는 것입니다. 최종 문서는 Microsoft Word 또는 기타 워드 프로세서로 편집할 수 있습니다.

OCR을 시작하는 방법

OCR 및 자동화의 구현은 단순하지만 시작을 위해서는 몇 단계가 필요합니다. 병목 현상과 혼란을 줄이려면 먼저 조직이 자동화에 얼마나 준비되어 있는지 평가해야 합니다. 최소한 다음과 같은 기본적인 질문에 대한 답을 가지고 있어야 합니다.

  • 비전과 전략은 무엇인가요?

  • 자동화하려는 프로세스는 무엇이며, 어떻게 측정하나요?

  • 회사는 어떻게 구성되어 있나요? 직원 및 관리 구조는 어떤가요?

  • 현재 사용 중인 기술은 무엇인가요? 기술적인 관점에서 회사 아키텍처는 어떻게 구성되어 있나요?

이러한 질문에는 운영자 1명이 있는 조직보다 엔터프라이즈급의 조직에 대한 정보가 더 많이 포함되어 있는 것이 분명하지만, 그렇다고 SMB가 배제되는 것은 아닙니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 비즈니스를 규모에 따라 차별하지 않습니다.

이러한 기본적인 질문에 대한 답을 알고 나면 클라우드 네이티브 OCR 솔루션을 찾고자 할 것입니다. 클라우드 네이티브 솔루션이 최고의 기능인 이유는 비즈니스 프로세스에 쉽게 통합되고 확장 가능하며 비즈니스와 함께 성장할 수 있기 때문입니다. 완전한 클라우드, 하이브리드 클라우드 또는 현장 등 모든 유형의 비즈니스 환경에 적합합니다.

마지막으로, 데모를 사용해 보십시오. 비즈니스에 구현하기 전에 OCR 소프트웨어를 통해 실제로 무엇을 기대할 수 있는지 확인해 보십시오. 통합 자동화가 조직에 어떤 도움이 될 수 있는지 알게 될 것입니다.

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