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AI 문서 처리 서비스: OCR 및 데이터 추출

AI 문서 처리 서비스: 청구서, 영수증, 구매 주문서, 계약서, 신분증명서, 클레임, 신청서, 은행 거래 내역서를 OCR과 멀티모달 언어 모델로 정형 데이터로 바꿉니다. 귀사의 규칙에 따라 검증하고, 신뢰도가 낮은 건은 담당자가 확인한 뒤 귀사의 ERP, CRM 또는 데이터베이스에 입력합니다. Azure Document Intelligence, Amazon Textract, Google Document AI 또는 오픈 웨이트 모델 위에서 구축하며, 귀사 팀에 합류하는 전담 문서 AI 개발자 또는 프로젝트 전체를 맡아 납품하는 방식 중에서 선택하실 수 있습니다.

개발하는 문서 처리

  • 청구서와 영수증

    공급업체, 금액, 세금, 품목, 주문 번호를 추출해 구매 주문서와 납품 내역에 대조하고, 검증을 통과하면 Xero, QuickBooks, NetSuite, Dynamics 365 또는 귀사의 ERP에 입력합니다.

  • 계약 분석

    당사자, 날짜, 갱신 조건, 책임, 이례적인 조항을 추출해 귀사의 표준 입장과 비교하며, 모든 결과는 출처가 된 조항에 링크로 연결됩니다.

  • 신분증명 및 온보딩 문서

    고객 온보딩 중에 여권, 신분증, 주소 증빙, 회사 서류를 읽고 일관성을 확인합니다. 결정은 귀사의 컴플라이언스 팀이 내립니다.

  • 클레임과 양식

    보험 클레임, 신청서, 손으로 쓴 양식을 디지털화하고 분류해 전달하며, 누락된 정보는 자동으로 요청합니다.

  • 분류와 분할

    여러 종류가 섞인 스캔본과 이메일을 유형별로 분류하고 개별 문서로 나눠, 사람이 일일이 열어 보지 않고도 알맞은 경로로 보냅니다.

  • 표와 복잡한 레이아웃

    여러 페이지에 걸친 표, 도장, 손글씨가 있는 은행 거래 내역서, 가격표, 기술 문서를 레이아웃 인식 모델로 읽고 합계와 상호 참조에 대조해 검증합니다.

  • 사람의 검토

    문서와 추출된 필드를 나란히 보여 주는 검토 화면에서 담당자가 틀린 부분을 수정하며, 그 수정 내용은 다음 평가에 반영됩니다.

  • 정확도 측정

    가동 전에 귀사의 문서를 라벨링한 표본으로 필드별 정확도를 측정하고, 운영 중에도 추적하므로 새 공급업체의 레이아웃이 들어오는 날 바로 알 수 있습니다.

  • 비공개 처리

    문서는 귀사의 클라우드 계정 안에서 처리하고, 문서가 외부로 나가서는 안 될 때는 오픈 웨이트 모델을 쓰며, 보존 기간은 귀사의 정책에 맞춥니다.

문서 AI 개발자 채용

  • 전담 문서 AI 개발자

    귀사 팀에 풀타임으로 합류해 귀사의 도구와 프로세스로 일하고 귀사의 리드에게 보고하는 문서 AI 개발자 인력입니다. 면접은 귀사가 진행하고, 우크라이나 현지 계약, 급여, 청구, 휴가는 당사가 맡습니다.

  • 문서 처리 프로젝트

    범위와 확정된 계획이 있는 문서 처리 업무입니다. 당사의 지정 리드가 결과에 책임을 지고 귀사의 채널에서 진행 상황을 보고합니다.

  • 지속적인 문서 처리

    지속적으로 제공하는 문서 처리 서비스입니다. 매달 같은 인력이 투입되고, 우선순위를 정하는 백로그를 운영하며, 투입 시간은 당사 포털과 인보이스에서 확인하실 수 있습니다.

전담 개발팀 페이지는 전문가가 귀사 팀에 합류하는 방식을 설명하고, 외주 개발 페이지는 프로젝트 납품, 인수, 비용 청구 방식을 다룹니다.

문서 처리 업무를 맡는 사람들

  • 문서 AI 개발자

    OCR, 멀티모달 모델, 추출

  • Python 및 .NET 엔지니어

    파이프라인과 ERP 연동

  • 프런트엔드 엔지니어

    검토 및 수정 화면

  • 데이터 라벨러

    정확도 측정용 라벨링 표본

  • QA 엔지니어

    정확도 및 회귀 테스트

안전한 곳은 자동으로, 그렇지 않은 곳은 담당자가

필드마다 신뢰도 임계값과 검증 규칙을 둡니다. 합계가 맞아야 하고, 날짜가 이치에 맞아야 하며, 공급업체가 존재해야 합니다. 통과한 문서는 곧바로 처리되고 나머지는 담당자를 기다립니다. 측정 결과가 가능하다고 보여 주는 만큼 곧바로 처리되는 비율이 늘어납니다.

먼저 귀사의 실제 문서 수백 건에 라벨을 붙이는 것으로 시작합니다. 그래야 정확도를 공급업체의 데모 데이터가 아니라 귀사의 레이아웃에서 측정할 수 있습니다.

제공하는 다른 AI 개발 서비스

AI 개발 개요

AI 문서 처리 관련 질문

AI 데이터 추출은 얼마나 정확합니까?

문서에 따라 달라지므로 귀사의 문서로 측정합니다. 실제 청구서나 양식을 라벨링한 표본으로 가동 전에 필드별 정확도를 확인합니다. 깨끗한 디지털 문서는 검토가 거의 필요 없는 경우가 많고, 스캔본, 손글씨, 특이한 레이아웃은 검토가 더 필요하며, 검토 대기열의 규모는 이 수치를 기준으로 정합니다.

저희 문서로 모델을 학습시켜야 합니까?

대개는 필요하지 않습니다. 최신 멀티모달 모델과 사전 구축된 추출 서비스는 학습 없이도 대부분의 업무 문서를 읽습니다. 맞춤 학습은 처리량이 많고 같은 레이아웃이 반복될 때 효과가 있습니다. 해당 레이아웃의 페이지당 비용이 줄고 정확도가 올라가기 때문입니다.

문서를 귀사의 환경 안에 둘 수 있습니까?

네. 처리는 귀사의 Azure, AWS 또는 Google Cloud 계정에서 실행되며, 문서가 외부 제공업체에 닿아서는 안 될 때는 오픈 웨이트 모델을 귀사의 서버에서 실행할 수 있습니다.

문서 AI 개발자 투입까지 얼마나 걸립니까?

적합한 문서 AI 개발자 인력이 있으면 귀사의 면접, NDA, 지식재산권 양도 절차만 거치면 바로 시작할 수 있습니다. 그렇지 않으면 인재를 탐색하며, 보통 2~3주 안에 후보자 프로필을 전달합니다. 귀사가 승인하기 전에는 누구도 업무를 시작하지 않습니다.

문서 AI 개발자 채용은 BigTree108을 통해 어떻게 진행합니까?

필요한 업무, 경력 수준, 근무 시간을 알려 주십시오. 당사가 한두 명의 프로필을 제안하면, 귀사는 직접 채용하는 인력과 같은 방식으로 면접을 진행하고, BIG TREE 108 LLC와 하나의 계약을 체결하여 월 1회 하나의 인보이스를 받습니다.

전문가가 만든 결과물의 소유권은 누구에게 있습니까?

귀사에 있습니다. 모든 전문가는 당사와 서명한 계약으로 모든 작업 결과물을 회사에 귀속시키고, 귀사와의 계약으로 이것이 다시 귀사에 귀속됩니다. 코드, 디자인, 문서는 당사만 수정할 수 있는 곳이 아니라 귀사의 저장소와 도구에 직접 전달합니다.

문서에 파묻혀 계십니까?

문서 유형, 처리량, 데이터가 가야 할 곳을 알려 주십시오. 1영업일 이내에 귀사의 문서로 진행하는 파일럿 계획 또는 후보자 프로필을 보내 드립니다.

이메일 hello@bigtree108.com응답 방식