매달 말, 당신의 책상 위에 어김없이 쌓이는 산더미 같은 법인카드 영수증과 계약서들. 풀로 붙이고, 스캔하고, 일일이 엑셀에 입력하는 단순 반복 작업에 소중한 오후를 다 보내고 있지는 않으신가요?
만약 이 지긋지긋한 수작업을 똑똑한 AI 인턴이 대신해준다면 어떨까요?
이 글은 개발 지식 하나 없는 기획자, 총무팀, 운영팀 실무자가 ‘우리 회사에 딱 맞는 서류 자동화 AI’를 찾을 수 있도록 돕기 위해 쓰였습니다. 복잡한 기술 용어는 모두 뺐습니다. 대신 실제 영수증과 계약서를 가지고 직접 테스트하며 ‘그래서 얼마인가?’, ‘얼마나 잘 되는가?’에 대한 가장 현실적인 답을 담았습니다.
본격적인 테스트 후기에 앞서, 바쁜 당신을 위해 핵심부터 요약했습니다.
결론부터 말하자면,
백 마디 설명보다 한 번의 테스트가 확실합니다. 가장 까다로운 조건의 문서 2종으로 각 솔루션의 성능을 직접 확인해봤습니다.
경비 처리 자동화의 핵심, 영수증 인식률 테스트입니다. 공급자, 날짜, 금액이라는 3대 핵심 데이터 추출 능력을 중점적으로 봤습니다.
단순 텍스트 추출을 넘어, 복잡한 표와 문맥을 얼마나 잘 이해하는지 확인했습니다.
가장 중요한 돈 이야기입니다. AI OCR 솔루션은 크게 두 가지로 나뉩니다.
구글은 ‘페이지당 과금’ 방식이라 헷갈리기 쉽습니다. 예를 들어, 영수증을 처리하는 ‘Receipt Processor’ 모델의 경우, 2024년 기준 월 100페이지까지는 무료, 이후 페이지당 약 $0.1 (약 130원) 입니다.
만약 우리 회사가 한 달에 영수증 500장을 처리한다면? (500장 – 무료 100장) * 130원 = 400 * 130 = 약 52,000원
물론 이 비용은 순수 OCR 엔진 사용료이며, 이 결과를 받아보고 처리할 별도의 시스템 개발 비용은 포함되지 않은 금액입니다.
아래 질문에 답해보면, 어떤 솔루션이 당신에게 맞는지 명확해질 겁니다.
체크리스트 결과, ‘개발자 도움 없이’, ‘빠르게’, ‘영수증 위주로’ 처리하고 싶다면 SaaS형 솔루션을 먼저 검토해보는 것을 추천합니다. 반면, 처리할 문서 종류가 매우 다양하고 ‘개발 지원이 가능하며’, ‘우리 회사 시스템과 완벽한 연동’이 필요하다면 API형이 더 나은 선택일 수 있습니다.
AI OCR, 서류 자동화 AI… 이름이 무엇이든 중요하지 않습니다. 핵심은 이 기술이 ‘산더미 같은 서류 처리 업무에서 나를 해방시켜 줄 수 있는가’ 입니다.
오늘 비교해 본 솔루션들은 각자의 장단점이 명확합니다. 완벽한 솔루션은 없습니다. 다만, 우리 회사의 상황과 예산, 그리고 가장 해결하고 싶은 문제가 무엇인지를 명확히 한다면 ‘가장 합리적인 솔루션’은 분명히 찾을 수 있습니다.
단순 반복 업무는 이제 AI 인턴에게 맡기고, 당신은 더 중요한 창의적인 일에 집중하세요!
A: 네, 최근 AI OCR 기술은 매우 발전하여 단정하게 쓴 손글씨는 꽤 높은 확률로 인식합니다. 네이버 클로바 OCR의 경우 손글씨 인식에 특화된 모델을 제공하기도 합니다. 하지만 흘려 쓴 글씨나 필기체는 여전히 인식률이 떨어질 수 있어, 도입 전 실제 손글씨 문서로 테스트해보는 것이 좋습니다.
A: 매우 중요한 문제입니다. 구글, 네이버와 같은 글로벌 기업들은 높은 수준의 데이터 보안 정책을 갖추고 있으며, 처리된 데이터는 AI 모델 학습에 재사용되지 않는다고 명시하고 있습니다. 국내 SaaS 솔루션 역시 개인정보보호법을 준수하고 서버 보안에 신경 쓰고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 도입 전 반드시 해당 업체의 개인정보처리방침과 보안 정책을 꼼꼼히 확인하고, 필요하다면 보안 관련 서약(NDA)을 체결하는 것이 안전합니다.
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