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Vertex AI의 문서 처리 솔루션

Document AI

프로세스를 자동화하기 위해 저장, 분석, 검색, 사용할 수 있는 문서 데이터를 구조화합니다. Document AI는 선행 학습된 모델 제품군 또는 Workbench 커스텀 모델을 통해 문서를 추출, 분류, 분할합니다. 마지막으로 웨어하우스를 사용하여 문서를 검색하고 저장합니다. 

  • 하나의 통합 솔루션으로 구조화되지 않은 문서 수명 주기 전체 관리

  • 수동 문서 처리를 줄이고 설정 비용을 최소화하며 배포 가속화

  • Google의 AI 및 인간 참여형(HITL) 검토로 높은 정확성 보장

  • 문서 데이터를 사용하여 제품에 대한 새롭고 유용한 정보를 확보하고 고객 기대 충족

  • 생성형 AI를 사용하여 간편하게 데이터를 추출, 검색, 문서 요약  

이점

비용 효율성 및 유연성

구조화되지 않은 문서에서 구조화된 데이터를 추출하고 이 구조화된 데이터를 비즈니스 앱 및 사용자에 제공하여 운영 효율성을 개선하세요.

데이터의 정확성 및 규정 준수 보장

모든 문서를 자동화하고 검사하여 규정 준수 워크플로를 간소화하고 불확실성을 배제하며 데이터의 정확성과 규정 준수를 유지하세요.

데이터를 사용한 고객 기대 충족

통계를 활용해 고객 기대를 충족하고 고객만족도(CSAT), 맞춤 지원, 평생 가치, 비용을 개선하세요.

데모

내 환경에서 Document AI 사용해 보기

인보이스 등의 문서를 업로드하고 추출된 구조화된 데이터를 확인합니다. 문서가 없는 경우 샘플을 사용해 보세요.

주요 특징

모든 문서 처리 요구사항을 충족하는 통합 플랫폼

통합 콘솔에서 문서 처리

Document AI 플랫폼은 문서 처리를 위한 통합 콘솔로 모든 모델과 도구에 빠르게 액세스할 수 있도록 지원합니다. OCR 및 양식 파서와 같은 기본 추출기와 대출, 계약, 조달, 신분증 등의 업계 사용 사례를 위한 특수 모델을 포함한 Document AI의 선행 학습된 모델을 문서 처리에 사용하세요. 또는 Document AI Workbench를 사용하여 비즈니스 문서에서 이러한 모델을 업트레이닝하거나 자체 모델을 만들어 조직의 문서에서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. Document AI Warehouse를 사용하면 문서를 검색, 저장, 관리할 수 있고 워크플로를 트리거할 수도 있습니다. Document AI를 사용하면 문서를 자동화하고 검사하여 워크플로를 간소화하고 불확실성을 해소하며 데이터의 정확성과 규정 준수를 유지할 수 있습니다.

Google의 최첨단 기술 활용

Document AI는 수십 년에 걸친 Google의 AI 혁신을 기반으로 하며 이러한 도전과제에 강력하고 유용한 솔루션을 제공합니다. 내부적으로는 가치가 높은 대규모의 문서를 위한 선행 학습된 모델을 만드는 컴퓨터 비전(OCR 포함), 기반 모델, 자연어 처리(NLP)와 같은 Google의 업계 최고 수준 기술이 있습니다. Document Workbench 및 시맨틱 검색을 지원하는 최신 ML 연구 및 툴킷으로 기존의 문서 저장소보다 문서 웨어하우스를 훨씬 더 현명하게 사용할 수 있습니다. 

더 빠르고 간단하며 개선된 결과를 제공하는 생성형 AI

새로운 기반 모델을 Document AI Workbench에 통합하면 프롬프트를 통해 커스텀 프로세서를 빠르게 개선할 수 있습니다. 예를 들어 새 모델에 라벨을 지정하고 학습시키는 대신 기반 모델에 이 새 필드를 데이터에 추가하라는 메시지를 표시하여 데이터에 새 필드를 추가할 수 있습니다. 동일한 접근 방식을 사용하여 새 데이터 세트에 자동으로 라벨을 지정할 수도 있습니다. 문서 요약을 손쉽게 생성하고 원하는 대로 길게 또는 짧게 맞춤설정하세요. 또한 Document AI Warehouse에서는 세분화된 액세스 제어와 함께 생성형 AI를 사용하여 대량의 문서에서 자연어 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다.

데이터를 더욱 유용하게 보강

Google 지식 그래프 기술을 통해 파싱된 정보를 검사하고 보강하여 회사 이름, 주소, 전화번호 등의 세부정보를 인터넷 상의 항목에 대해 확인하여 데이터를 더 유용하게 만듭니다.

사람의 검토를 ML 예측에 통합

인간 참여형(Human-In-The-Loop) AI는 기업이 사람의 검토를 통해 더 높은 문서 처리 정확성을 달성하는 데 도움이 되는 새로운 DocAI 기능입니다. 사람의 검토를 추가하면 정확성이 높아지며 기업이 이러한 검토를 사용 설정하기 위해 특화된 도구를 사용하여 예측을 해석할 수 있습니다.

문서

문서

Google Cloud 기본사항

Document AI 개요

문서에서 텍스트 추출, 문서 분류, 항목 추출 등 Document AI의 기본사항을 간략히 알아보세요.
튜토리얼

Document AI 소개 동영상 및 실습

동영상 시리즈 '문서의 미래'와 단계별 Codelab으로 Document AI에 대해 알아보세요.
빠른 시작

Document AI API 설정

이 가이드에서는 Document AI를 처음 사용할 때 필요한 모든 설정 단계를 설명합니다.

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사용 사례

사용 사례

사용 사례
광학 문자 인식 수행

Codelab에서는 Python으로 Document AI API를 사용하여 광학 문자 인식을 수행하는 방법을 알아봅니다.

사용 사례
문서 텍스트 디지털화

문서 OCR을 사용하여 텍스트, 단어, 단락, 블록, 기호, 행, 올바른 회전을 추출합니다. 양식 파서를 사용하여 양식에서 레이아웃을 추출합니다.

사용 사례
업종별 문서 처리

Document AI는 주택담보대출 업계의 대출 양식, 조달 문서, 계약 문서신분증 등 특정 업계 요구사항에 맞는 선행 학습된 모델을 제공하여 가장 일반적이지만 매우 복잡한 문서 처리 사용 사례를 지원합니다. 

사용 사례
비즈니스별 커스텀 모델 만들기

커스텀 모델을 사용하여 높은 문서 처리 정확도를 달성하거나 Document AI Workbench를 사용하여 기존 모델을 업트레이닝하여 비즈니스 니즈를 충족하세요.

사용 사례
문서 및 AI 추출된 데이터 관리

Document AI Warehouse를 통해 단일 플랫폼에서 문서 및 AI 추출 및 태그된 데이터를 검색, 저장, 제어, 관리합니다.

사용 사례
커스텀 문서 추출기 만들기

Document AI Workbench를 사용하여 W-2(미국 세금 양식) 문서(예시)를 처리하는 커스텀 문서 추출기를 만들고 학습시키는 방법을 알아봅니다. 

사용 사례
커스텀 문서 분류기를 만듭니다

사용자 정의 클래스 집합에서 문서를 식별하는 커스텀 문서 분류기를 만듭니다

사용 사례
고객 문서 분할기 만들기

사용자 정의 클래스 집합에서 문서를 분할하고 분류하는 커스텀 문서 분할기를 만듭니다.

사용 사례
웨어하우스의 생성형 AI 검색

생성형 AI 검색을 사용하여 Document AI Warehouse에 저장된 문서에서 자연어 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다.

가격 책정

Document AI 가격 책정

Document AI는 모든 문서 처리, 모델 학습, 스토리지 요구사항에 대해 투명하고 비용 효율적인 가격을 제공합니다. 자세한 내용은 가격 책정 페이지를 참고하세요. 

USD 외의 통화로 지불하는 경우 Google Cloud SKU에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.

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