한국딥러닝, 문서 읽던 AI에 '일' 시킨다
한국딥러닝이 문서를 읽는 데 그치던 인공지능(AI)을 실제 업무까지 처리하는 'AI 워커'로 키운다. 한국딥러닝은 문서 AI 솔루션 딥에이전트를 '읽는 AI'에서 '일하는 AI'로 전환하는 하반기 로드맵을 20일 공개했다. 그동안 문서나 업무가 하나 늘 때마다 OCR을 새로 구축하고 인식률을 결과물로 넘기던 방식을, 한 번 검증한 문서 AI와 업무 기준을 회사 전체로 재사용하는 방식으로 바꾸는 것이 골자다. 변화 방향은 이미 현장에 적용되고 있다. 국내 한 카드사는 딥에이전트를 가맹점 신규·변경 심사에 투입해 가입신청서와 변경신청서, 사업자등록증, 통장사본, 등기사항전부증명서를 자동으로 분류하고 주요 정보를 교차검증하고 있다. 문제가 없는 건은 개인정보 마스킹과 심사 시스템 연계까지 알아서 처리하고, 추가 확인이 필요한 예외 건만 담당자에게 넘어간다. 이때 검증한 모델과 업무 기준은 그대로 쌓여 다른 가맹점 심사에도 필요한 부분만 손봐 재활용할 수 있다. 이런 재사용 구조의 중심에 비전언어모델(VLM) 옵스가 있다. 한 업무에서 검증한 모델과 프롬프트, 정보 추출 형식, 품질 기준을 운영 자산으로 축적해 두고, 새 부서나 업무가 생기면 처음부터 다시 만들지 않고 필요한 부분만 조정해 적용한다. 특히 구축 이후 문서 양식이나 키밸류가 바뀌면 매번 기존 업체에 손을 벌려야 했던 유지보수 부담을 덜기 위해, 고객이 VLM 옵스에서 직접 항목을 튜닝할 수 있게 했다. 축적된 자산은 에이전트 워크플로우로 이어진다. 문서 분류와 정보 추출, 문서 간 검증, 업무 판단, 담당자 승인, 후속 시스템 실행까지 하나의 흐름으로 묶는 방식이다. 정상 건은 딥에이전트가 뒤 업무까지 끝내고, 신뢰도가 낮거나 판단이 필요한 예외 건만 사람에게 전달한다. 승인이 끝난 결과는 전사적자원관리(ERP)와 고객관계관리(CRM), 전자문서관리시스템(EDMS), 로봇프로세스자동화(RPA) 같은 기존 시스템과 연동된다. AI의 판단 근거와 승인·검수 이력, 실행 결과를 함께 남겨 금융·공공·제조 분야의 감사와 내부통제 요구에도 대응한다는 설명이다. 이 과정에서 한국딥러닝은 문서 AI의 평가 잣대 자체를 바꾸겠다고 했다. 문서를 얼마나 정확히 읽느냐(인식률)가 아니라, 사람이 개입하지 않고 업무를 어디까지 끝내느냐(무개입률·업무 완료율)를 기준으로 삼겠다는 것이다. 판단의 신뢰성을 높이기 위한 장치도 뒀다. 텍스트와 구조를 읽는 OCR·파서(Parser)에 문맥과 업무 의미를 이해하는 VLM을 결합하고, AI가 뽑아낸 결과를 원문 위치와 대조해 검증한다. 형식을 벗어나거나 신뢰도가 낮은 결과는 따로 분리해 근거가 부족한 값이 후속 시스템에 그대로 넘어가지 않도록 했다. 이런 방향은 회사가 내세우는 '3 제로 AI 워커' 전략과 맞닿아 있다. 반복 학습과 설정 부담을 줄이는 제로 트레이닝, 원문 근거와 검증 규칙으로 오판을 줄이는 제로 홀루시네이션, 정상 건 전수검수를 없애고 예외만 사람이 보는 제로 리뷰가 세 축이다. 김지현 한국딥러닝 대표는 "문서와 업무가 늘어날 때마다 OCR을 다시 구축하는 방식에서 벗어나, 한 번 검증한 AI와 업무 기준을 기업 전체로 확장할 것"이라며 "반복 구축과 전수 검수에 드는 비용을 줄이고, 더 적은 사람의 개입으로 더 많은 업무를 완료하는 구조를 만드는 게 이번 로드맵의 핵심"이라고 말했다.
