문서 워크플로 자동화에 대한 심층 분석

1단계: 문서 캡처 및 디지털화하기

문서가 PDF, DOCX, 이메일 또는 HTML 등의 파일로 업로드됩니다. 구문 분석은 해당 파일을 시스템이 이해하고 작업할 수 있는 구조화된 표현으로 변환합니다.

구문 분석은 문서를 제목, 단락, 표, 목록, 각주 등의 개별 블록으로 나눕니다. 그런 다음 각 블록에는 제목, 값, 레이블 등 그 역할을 정의하는 컨텍스트 메타데이터가 레이블로 지정됩니다.

구문 분석은 벡터 데이터베이스에 저장되는 문서의 레이아웃 인식 맵을 구축합니다. 이 맵은 AI 에이전트가 내부의 내용과 각 부분이 어떻게 연결되는지 추론하는 데 사용하는 기본 레이어가 됩니다.

2단계: 각 파일에서 관련 데이터 추출하기

AI 에이전트는 구문 분석된 구조를 가져와서 중요한 내용을 식별하기 시작합니다:

• 필드 및 엔티티: 이름, 날짜, 금액, 주소
  
  
• 관계: 어떤 값이 어떤 레이블에 속하는지, 어떤 섹션이 다른 섹션에 종속되어 있는지 확인합니다.
  
  
• 컨텍스트: 문서의 어떤 부분(요약, 각주, 법률 조항 등)에서 값이 나오는가.

이 프로세스를 AI 문서 인덱싱이라고 합니다. 각 콘텐츠 청크는 에이전트가 검색할 수 있는 시맨틱 의미로 벡터 데이터베이스에 임베드되어 저장됩니다.

따라서 상담원이 키워드를 '검색'하는 대신 질문할 수 있습니다:

"이 문서에서 사용자가 결제 약관에 동의하는 부분은 어디인가요?"

상담원은 문서의 문구가 완전히 다른 경우에도 문맥을 인식하는 정확한 답변을 반환할 수 있습니다.

3단계: 로직 및 승인을 통해 문서 라우팅하기

콘텐츠가 색인화되면 AI 에이전트는 다음에 어떤 작업을 수행할지 결정할 수 있습니다.

이 AI 오케스트레이션은 두 가지 수준에서 적용될 수 있습니다:

• 문서 수준: 전체 파일 전송(예: 법무팀에 전달된 서명된 계약서)
• 콘텐츠 수준: 추출된 섹션(예: 플래그가 지정된 조항 또는 송장 금액)만 전송합니다. 

AI 에이전트의 결정은 미리 정의된 규칙과 프롬프트에 따라 이루어집니다. 예를 들어 빌더는 문서 자동화 AI 에이전트에게 다음과 같이 지시할 수 있습니다:

• 결제 기간이 60일을 초과하는 경우 수동 검토를 위해 플래그를 지정합니다.
• 벤더가 승인되고 PO에 서명하면 재무팀으로 자동 전달됩니다.

여기서부터 문서의 콘텐츠와 용도에 따라 문서가 분기, 병합 또는 해결되기 시작합니다.

4단계: 규정 준수를 위한 구조화된 문서 데이터 저장 및 추적

이 단계에서는 문서 자체가 이미 저장되어 있으므로 이제 중요한 것은 문서가 어떻게 사용되었는지를 추적하는 것입니다.

AI 에이전트는 문서를 사용하여 내린 모든 결정을 기록합니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다:

• 문서의 어떤 부분에 액세스했는지
• 어떤 값을 추출하여 사용했는지
• 참조된 버전
• 누가 무엇을 언제 승인했는지

이는 구조화된 감사 추적을 형성합니다. 이메일이나 Slack 뒤지지 않고도 정책을 준수했는지, 계약이 승인된 이유 또는 조치를 유발한 요인을 증명할 수 있습니다.

이렇게 추적하면 워크플로를 책임감 있는 시스템으로 전환하는 동시에 채택률을 높일 수 있습니다.

부서 간 업무 처리 시간 단축

누군가 문서를 업로드하면 이를 파싱하여 적절한 컨텍스트에 따라 작업을 수행해야 하는 사람에게 전달합니다.

루프에 참여하는 모든 사람이 처음부터 동일한 구조화된 버전을 볼 수 있으므로 승인 시간이 단축되고 반복적인 핸드오프가 방지됩니다.

이러한 종류의 정렬은 특히 여러 팀에 걸쳐 양식 응답을 라우팅하는 리드 생성 챗봇과 같은 자동화 사용 사례에서 더욱 강력해집니다.

데이터 처리 시 수동 오류 감소

자동화 워크플로는 스캔, 음성, 필기, 내보내기 등 파일을 있는 그대로 가져와서 구조화된 데이터로 변환합니다.

미국 중소기업의 45%가 여전히 수기 기록에 의존해 직원 및 공급업체 데이터를 관리하고 있다는 점을 고려하면 이러한 실수는 일상 업무에 깊숙이 자리 잡고 있습니다.

자동화를 통해 중요한 내용을 추출하여 올바른 기록에 자동으로 연결합니다. 즉, 수정 작업이 줄어들고 처음부터 오류를 줄일 수 있습니다.

투명한 워크플로우로 정책 준수 보장

문서가 워크플로우를 통해 이동하면 누가 문서를 승인했는지, 어떤 버전을 보았는지, 어떻게 의사 결정이 이루어졌는지 등 어떤 일이 일어났는지 알아야 합니다.

자동화는 기본적으로 이를 추적합니다. 모든 상호작용은 발생하는 순간 기록됩니다. 기록을 불러와서 정확히 어떤 상태인지 알 수 있습니다.

종이 사용량이 많은 프로세스로 인한 운영 비용 절감

레거시 조직은 여전히 업로드 표준이나 시행할 구조화된 형식이 없는 대량의 수동 워크플로우를 통해 중요한 작업을 문서로 처리하고 있습니다. 

맥킨지에 따르면 75%의 조직이 이미 적어도 한 가지 기능에서 AI를 사용하고 있지만, 이러한 배포가 성숙했다고 생각하는 조직은 1%에 불과합니다.

문서 색인화는 예전에는 비용이 엄청나게 많이 들었습니다. 하지만 최신 시각적 임베딩 모델을 사용하면 지저분한 입력을 구조화하는 데 드는 비용이 빠르게 낮아졌습니다.

의료 서비스 방문 전반에 걸쳐 환자 기록 조정하기

환자를 방문할 때마다 접수 양식, 동의서, 퇴원 기록지, 의뢰서 등 더 많은 서류가 추가됩니다. 하지만 오늘의 진단이 작년의 처방과 연결되지 않으면 중요한 맥락이 사라집니다.

문서 워크플로우 자동화는 사용자가 임상 데이터를 구조화하도록 구축된 의료 챗봇을 통해 원시 문서를 라우팅하도록 하여 이 문제를 원천적으로 해결합니다.

파일이 업로드되는 즉시 자동으로 구문 분석됩니다. 환자 ID, 진단명, 약물, 의료진 이름이 추출되고 정규화되어 환자의 기존 기록에 연결됩니다.

의료진은 기록 요청을 기다릴 필요 없이 연결된 보기를 이용할 수 있습니다. 모든 방문, 절차 및 처방이 의사 결정이 이루어지는 시점에 맥락에 맞게 표시됩니다.

금융 승인에서 규정을 준수하지 않는 결제 조건 플래그 지정하기

송장이 깨진 상태로 표시됩니다. 일부는 메타데이터가 없는 스캔 이미지로 도착합니다. 세금 항목이 일치하지 않거나 총액이 계약과 일치하지 않는 스프레드시트인 경우도 있습니다.

이메일이나 Slack 스레드에서 각각을 읽고, 확인하고, 후속 조치를 취해야 합니다. 그러면 모든 결제가 지연됩니다.

문서 워크플로 자동화는 송장이 도착하면 이를 구문 분석하여 PO 번호, 세금 금액, 품목, 공급업체 이름을 추출하고 계약 조건과 비교하여 확인합니다. 재무 챗봇은 송장이 승인되기 전에 이 데이터를 사용하여 일치하지 않는 조건에 플래그를 지정할 수 있습니다.

리테일 온보딩에서 직원/공급업체 규칙 위반 감지

비즈니스가 국경을 넘어 확장되고 하이브리드 운영으로 전환함에 따라 직원과 공급업체 모두의 온보딩 부하가 빠르게 증가하고 있습니다. 

공급업체는 회사의 형식으로 파일을 제출합니다. 계약업체는 모바일 앱에서 문서를 업로드합니다. 일부 양식은 작년 온보딩 주기에서 스캔한 사본이며, 일부 양식은 전체 섹션이 누락되어 있습니다.

문서 자동화는 도착하는 대로 각 문서를 읽습니다. ID, 세금 세부 정보, 역할 분류를 가져와 시스템에서 이미 알고 있는 것과 비교하여 확인합니다.

만료되었거나 정합성을 벗어난 항목은 인사팀이나 구매팀에서 손을 대기 전에 플래그가 지정됩니다.

건설 워크플로우에서 현장 규정 준수 체크리스트 자동 채우기

건설 현장에서는 문서가 어떻게 표시되든 상관없습니다. 현장 엔지니어들은 작업 도중에 라벨이 붙지 않은, 때로는 엉망인 사진을 찍습니다. 체크리스트를 인쇄하여 수기로 작성하고 어두운 곳에서 스캔한 후 며칠 후에 업로드합니다.

제 아버지는 통신 분야의 토목 인프라 구축을 관리하면서 매주 이런 상황을 목격합니다. 수백 명의 직원이 수십 개의 사이트에 분산되어 있기 때문에 입력된 데이터를 정리할 시간이 없지만, 보고할 때까지는 여전히 데이터를 이해할 수 있어야 합니다.

각 파일은 올바른 사이트, 작업 또는 검사에 고정되어 있습니다. 자동화 시스템은 구조화된 체크리스트를 사용하여 가능한 부분을 채워 넣습니다.

1. Botpress

최적 대상: 대화에서 시작하지만 소프트웨어, 문서, API 및 로직이 많은 워크플로에 깊이 관여해야 하는 자동화를 구축하는 팀.

Botpress 자연스러운 대화를 통한 네이티브 AI 문서 인덱싱을 통해 문서 중심 작업을 실시간으로 처리하는 방식을 제어할 수 있는 AI 에이전트 플랫폼입니다.

입력 매체와 형식이 다양하고 파일에 포함된 내용을 구문 분석하고, 더 많은 컨텍스트를 요청하고, 연결된 도구를 통해 작업을 라우팅해야 하는 사용 사례를 위해 만들어졌습니다.

이는 승인, 온보딩, 보고, 지원 등 문서에 정보가 담겨 있지만 명확성이나 다음 단계가 필요한 모든 곳에서 자주 사용됩니다.

플로우, 메모리, 프롬프트를 사용하여 AI의 작동 방식을 정의할 수 있습니다. 데이터를 API로 전달할 수 있으며, 일단 색인화되면 찾은 내용을 기반으로 의사 결정을 내리는 에이전트를 만드는 데 사용할 수 있습니다.

또한, 다양한 데이터 유형에 견고하면서도 간편한 통합 기능을 제공하여 WhatsApp 챗봇이나 Telegram 챗봇과 같은 다양한 플랫폼에 파이프라인을 쉽게 배포할 수 있도록 도와줍니다.

문서 워크플로우를 지원하는 기능:

• 지식창고에 파일을 업로드하고 채팅을 통해 구체적인 답변을 추출하세요.
• CRM, 양식 도구, 커뮤니케이션 채널 또는 서명 플랫폼을 연결하세요.
• 동적 흐름을 사용하여 누락된 필드를 수집하거나 대화 중에 정보를 확인합니다.
• Slack, WhatsApp, Telegram 배포하거나 내부 도구에 직접 배포하세요.

가격:

• 무료 요금제: 코어 빌더, 봇 1개, AI 크레딧 $5 포함
• Plus: 월 $89 - 플로우 테스트, 라우팅, 인적 핸드오프
• 팀: $495/월 - SSO, 협업, 공유 사용량 추적
• Enterprise: 사용자 지정 - 사용자 지정 설정, 대용량 또는 규정 준수 제어용

2. Zapier

최상의 대상: 복잡한 데이터 처리에 깊이 관여하지 않고 문서 워크플로우를 자동화하려는 비기술 팀

Zapier 도구를 서로 연결하기 위해 구축된 AI 오케스트레이션 플랫폼입니다. 문서가 도착하면 Zapier 데이터를 이동하고, 주변 시스템을 업데이트하고, 다음 단계를 트리거하고, 모든 작업이 동기화된 데이터로 완료되도록 할 수 있습니다.

트리거에 반응하여 일련의 작업을 실행하는 가벼운 워크플로우인 Zaps를 만들 수 있습니다. 사용자가 파일을 업로드하면 새 CRM 항목, 이메일, Slack 메시지 또는 팀원에게 전달된 작업으로 이어질 수 있습니다.

Zapier Botpress 같은 플랫폼과 함께 잘 작동합니다. 대화에서 구문 분석된 문서를 Zapier 보내면 양식 작성기, 서명자, 캘린더 또는 분석 도구를 통해 문서를 라우팅할 수 있습니다.

문서 자동화를 위한 주요 기능:

• 6,000개 이상의 앱 통합 - CRM, 양식, 서명자, 스토리지, 데이터베이스
• 유연한 문서 트리거를 위한 Webhook 및 API 모듈
• 구조화된 워크플로를 위한 브랜칭 로직, 필터 및 포맷터
• 안정적인 백엔드 실행이 필요한 봇 또는 프런트엔드 에이전트와 잘 어울립니다.

가격:

• 무료: 월 100개 작업, 단일 단계 흐름
• 스타터: $29.99/월 - 750개 작업, 기본 로직
• 전문가: $73.50/월 - 다단계 흐름, 필터, 경로
• 팀 및 회사: 사용자 지정 - 규모, 액세스 제어 및 지원용

3. n8n

최적 대상: 문서를 수집하여 다른 시스템으로 바로 전달해야 하는 소규모의 자체 호스팅 설정.

n8n은 webhook, 파서, 데이터베이스, 봇 등의 단계를 연결하여 플로우를 구축하는 자동화 플랫폼입니다.

서버 또는 클라우드 인스턴스에서 실행되며, 앱 간에 데이터가 이동하는 방식을 시각적으로 확인할 수 있습니다.

문서 자동화의 경우 전송 계층을 처리합니다. 문서가 다른 곳에서 처리되면 n8n은 API를 통해 필요한 곳으로 콘텐츠를 전송하는 시스템이 됩니다.

최고의 커넥터 라이브러리 중 하나를 보유하고 있으며 문서 에이전트, CRM, 서명자, 대시보드, 봇 간의 가교 역할을 훌륭하게 수행합니다.

문서 자동화를 위한 주요 기능:

• 실행에 대한 완벽한 가시성을 갖춘 자체 호스팅 자동화 엔진
• HTTP, 파일 처리, 데이터 변환, 서비스 호출을 위한 노드
• API를 통해 OCR, 구문 분석 및 LLM 서비스와 호환 가능

가격:

• 자체 호스팅: 무료
• 클라우드 스타터: 월 $20 - 5,000회 실행
• Cloud Pro: 월 $50 - 다중 사용자, 대용량
• Enterprise: 사용자 지정 - SLA, 고급 액세스, 비공개 호스팅

4. PandaDoc

최상의 대상: 대상: 여러 플랫폼에서 세련되고 추적 가능한 문서를 생성해야 하는 팀

PandaDoc은 여러 플랫폼에 연결된 문서를 중심으로 워크플로우를 자동화할 수 있는 문서 생성 플랫폼입니다. PandaDoc은 백엔드 자동화보다는 영업 및 계정 운영에 더 가깝게 자리 잡고 있습니다.

템플릿을 설정하고, 몇 가지 필드를 전달하고, 통신이 필요한 플랫폼을 연결하면 플랫폼에서 파이프라인을 안정적으로 만드는 기능을 제공합니다.

챗봇 또는 AI 에이전트가 사용자로부터 입력을 수집한 다음 이를 PandaDoc에 전달하여 제안서 또는 미리 작성된 동의서를 생성하는 경우 잘 작동합니다.

대부분의 팀은 전체 자동화 툴킷이 포함되지 않은 Essentials 요금제로 시작합니다. 따라서 복잡한 워크플로에 이 플랫폼을 추천하기는 어렵습니다. 하지만 핵심 통합 및 전달 프레임워크는 충분히 강력하여 이 플랫폼의 위치를 정당화할 수 있습니다.

문서 자동화를 위한 주요 기능:

• 조회 및 상태를 추적하는 임베디드 전자 서명
• 팀 워크플로우를 위한 역할 기반 액세스 및 버전 추적

가격:

• 무료: 기본 전자 서명 및 문서 업로드
• 필수: 사용자당 월 $19 - 템플릿 및 콘텐츠 라이브러리
• 비즈니스: 사용자당 월 $49 - CRM 통합 및 사용자 지정 워크플로

5. DocuWare

‍최적의대상: 안전한 스토리지와 규칙 기반 문서 라우팅이 필요한 규제 대상 산업의 팀.

DocuWare는 확장성을 위해 구축된 문서 관리 및 자동화 플랫폼입니다. 문서 워크플로우의 구조에 중점을 두고 파일을 캡처하고, 데이터를 추출하고, 엄격한 액세스 제어를 통해 사전 정의된 워크플로우를 통해 라우팅하는 방식으로 작동합니다.

문서 감사를 받을 가능성이 가장 높은 HR, 재무, 법무 부서에서 가장 자주 사용됩니다. 사용자가 흐름을 설정하면 DocuWare가 구문 분석, 유효성 검사, 핸드오프 및 버전 추적을 백그라운드에서 처리합니다.

이 플랫폼은 유연성보다 제어에 중점을 두지만, 처음부터 가시성과 규정 준수가 필요한 팀에게는 stack 신뢰할 수 있는 계층입니다.

문서 자동화를 위한 주요 기능:

• 작업 로직 및 승인 기능이 있는 워크플로 빌더
• 스캔 파일에 대한 OCR 기반 인덱싱
• 역할 기반 액세스 및 감사 로깅
• 규정 준수 워크플로우를 위한 보존 정책

가격: 

• 사용자 지정: 사용자, 스토리지 및 기능 액세스를 기반으로 합니다. 클라우드 및 온프레미스 옵션을 사용할 수 있습니다.

문서 워크플로 자동화로 여러 언어로 된 문서를 처리할 수 있나요?

예, 최신 AI 모델은 다국어 데이터로 학습되어 다양한 언어의 텍스트를 처리할 수 있기 때문에 문서 워크플로우 자동화는 여러 언어로 된 문서를 처리할 수 있습니다. 하지만 특정 언어, 방언, 문자 집합에 대한 AI의 학습 정도에 따라 정확도가 달라질 수 있으므로 덜 일반적인 언어를 다루는 기업은 배포 전에 철저한 테스트를 거쳐야 합니다.

문서 워크플로우 자동화를 기존 CRM 또는 ERP 시스템과 통합할 수 있나요?

대부분의 최신 플랫폼은 문서에서 고객 기록 및 운영 데이터베이스로 데이터를 전송할 수 있는 API 연결을 지원하므로 문서 워크플로우 자동화를 기존 CRM 또는 ERP 시스템과 통합할 수 있습니다.

문서 워크플로우 자동화를 통해 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 비즈니스 유형은 무엇인가요?

의료, 금융, 법률, 보험, 건설, 소매업과 같은 업종은 대량의 양식, 계약서, 송장, 보고서, 규정 준수 기록을 많이 다루기 때문에 문서 워크플로 자동화를 통해 가장 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 반복적이고 문서가 많은 프로세스가 있는 모든 조직은 문서 처리 및 라우팅 방식을 자동화하여 시간을 절약할 수 있습니다.

문서 워크플로 자동화 도구를 통해 처리되는 데이터는 얼마나 안전한가요?

평판이 좋은 플랫폼은 암호화와 감사 추적을 사용해 민감한 정보를 보호하기 때문에 문서 워크플로우 자동화 도구를 통해 처리되는 데이터는 매우 안전할 수 있습니다. 하지만 보안은 선택한 공급업체와 시스템 구성 방식에 따라 달라지므로 기밀 데이터를 처리하는 기업은 공급업체의 보안 인증을 확인해야 합니다.

문서 워크플로 자동화를 설정하려면 기술적인 능력이 필요한가요, 아니면 비개발자도 처리할 수 있나요?

일부 고급 문서 워크플로우 자동화 설정에는 사용자 지정 통합이나 API 구성을 위한 기술력이 필요하지만, 많은 최신 도구는 비개발자가 문서 워크플로우를 구축하고 관리하는 데 사용할 수 있는 노코드 인터페이스를 제공합니다. 비전문가인 사용자도 라우팅 로직 정의 및 자동화 규칙 설정과 같은 작업을 처리할 수 있지만, 복잡한 구현은 여전히 IT 지원의 도움을 받아야 합니다.