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한국딥러닝, 문서 AI는 '오답 탐지'가 핵심 강조

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테크노트 기자 입력 2026.08.23. 오후 8:57 기사원문

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한국딥러닝은 AI의 실질적인 업무 효율화를 위해 문서 AI 에이전트의 오답 탐지 능력이 중요하다고 강조했다.
김지현 대표는 단순히 글자를 인식하는 OCR 수준을 넘어 사람이 수행하는 최종 검수 및 오류 수정 작업을 AI가 맡아야 한다고 설명했다.
이는 AI 도입 후에도 직원의 업무가 줄지 않는 현상을 해결하고, 기업의 디지털 전환을 성공으로 이끌 핵심 요소로 풀이된다.

한국딥러닝(Korea Deep Learning)이 기업의 인공지능(AI) 도입 효과를 극대화하기 위해서는 문서 AI 에이전트의 '오답 탐지 능력'이 핵심이라고 23일 밝혔다. 이 회사는 AI가 단순히 높은 인식률을 넘어, 사람이 맡고 있는 최종 검수 및 오류 수정 작업을 대체할 수 있어야 진정한 업무 효율화가 가능하다고 강조했다. 이는 AI 기술이 실제 비즈니스 환경에 얼마나 효과적으로 통합될 수 있는지에 대한 새로운 관점을 제시하는 것으로 풀이된다.

현재 국내외 많은 기업들은 디지털 전환(DX) 전략의 일환으로 광학문자인식(OCR) 기술과 로봇 프로세스 자동화(RPA), 나아가 생성형 AI를 업무 프로세스에 접목하려는 시도를 활발히 이어가고 있다. 그러나 시장에서는 이러한 기술 도입에도 불구하고 여전히 직원이 AI가 도출한 결과물을 일일이 검수하고 잘못된 값을 수정하는 데 많은 시간과 비용을 투입하는 상황이 빈번하게 발생하고 있다. 이는 AI가 단순 보조 도구를 넘어 실질적인 업무 주체로 기능하기 위한 근본적인 변화가 필요하다는 시장의 요구를 반영한다.

문서 AI 에이전트의 역할 확장

한국딥러닝은 이러한 시장의 미충족 요구에 주목하며, 기존의 단순 OCR 기술의 한계를 넘어선 '문서 AI 에이전트' 솔루션 개발에 박차를 가하고 있다. 이 회사가 지향하는 문서 AI 에이전트는 단순히 문서를 인식하고 데이터를 추출하는 것을 넘어, 추출된 정보의 정확성을 스스로 판단하고 잠재적인 오류를 찾아내 수정 제안까지 할 수 있는 고도화된 기능을 포함한다. 이러한 접근 방식은 AI 도입의 최종 목표인 인력의 업무 경감과 운영 비용 절감이라는 실제적인 가치 창출에 중점을 둔다.

특히 한국딥러닝은 AI가 실제 업무 현장에서 '사람의 일을 실질적으로 줄여주지 못한다면' 성공적인 AI 도입으로 볼 수 없다는 점을 강조한다. 기업들이 아무리 뛰어난 인식률을 가진 OCR이나 강력한 생성형 AI를 도입하더라도, 최종적으로 가장 많은 시간과 비용이 소요되는 '마지막 검수 및 오류 수정' 단계가 여전히 사람에게 남아있다면 AI의 잠재력을 온전히 활용하지 못하는 것이라는 설명이다. 따라서 AI가 이 핵심적인 단계까지 자동화할 수 있는 능력을 갖추는 것이 중요하다고 덧붙였다.

'오답 탐지 능력'으로 차별화

한국딥러닝이 제시하는 문서 AI 에이전트의 핵심 경쟁력은 바로 '오답을 찾아내는 능력'에 있다. 기존의 많은 OCR 솔루션들이 90% 이상의 높은 인식률을 자랑했지만, 남은 미세한 오류나 맥락적 오해로 인한 잘못된 데이터를 걸러내는 데에는 여전히 사람의 개입이 필수적이었다. 한국딥러닝의 솔루션은 자체 개발한 정교한 알고리즘과 머신러닝 모델을 활용하여 단순히 텍스트를 인식하는 것을 넘어, 문서 내에서 불일치하거나 비정상적인 패턴을 능동적으로 식별해낸다.

이 기술은 특히 재무, 법률, 계약서 등 복잡하고 정형화되지 않은 비정형 문서 처리 과정에서 그 진가를 발휘할 것으로 기대된다. 수많은 데이터를 처리하며 발생할 수 있는 미세한 오류들을 AI 스스로 탐지하고 경고함으로써, 사람의 수작업 검수 부담을 획기적으로 줄여줄 수 있다는 설명이다. 이러한 차별화된 접근 방식은 기업들이 AI를 통해 단순한 데이터 입력 자동화를 넘어, 정보의 신뢰성을 높이고 의사결정의 질을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 전망된다.

김지현 한국딥러닝 대표는 "AI를 도입했는데도 직원의 일이 줄지 않았다면, 아직 AI가 실제 업무를 맡은 것은 아닙니다. 결과 검수와 오류 수정 작업을 여전히 사람이 맡고 있다면, AI 도입은 완료된 것이 아닙니다."라고 강조하며, "단순히 글자를 읽어내는 광학문자인식(OCR)의 시대를 넘어, 실질적으로 사람의 업무를 줄여주는 '문서 AI 에이전트'로 전환해야 한다"고 덧붙였다. 한국딥러닝은 앞으로도 기업들이 AI를 통해 실질적인 업무 효율을 달성할 수 있도록 솔루션 고도화에 매진하고, 고객과의 접점을 확대해 나갈 계획이다.

유명인·전문가 반응원문 보도에 인용된 발언 · AI 번역

김

김지현우려

한국딥러닝 대표

“AI를 도입했는데도 직원의 일이 줄지 않았다면, 아직 AI가 실제 업무를 맡은 것은 아닙니다. 결과 검수와 오류 수정 작업을 여전히 사람이 맡고 있다면, AI 도입은 완료된 것이 아닙니다.”

영향받는 분야이 기사가 사실일 경우 · AI 추정

문서 자동화 솔루션▲ 수혜

AI 기반 문서 처리 시장의 새로운 경쟁력으로 '오답 탐지' 능력이 부각되며 관련 솔루션 기업의 기술 개발 및 시장 확대를 촉진할 수 있다.

금융 및 법률 서비스▲ 수혜

오류에 민감한 비정형 문서 처리 비중이 높은 업종에서 AI를 통한 검수 자동화 및 정확성 향상으로 업무 효율성이 크게 증대될 수 있다.

일반 기업▲ 수혜

AI 도입 후에도 발생하는 수동 검수 부담을 줄여줌으로써 실질적인 디지털 전환 효과를 높이고 비용 절감에 기여할 것으로 예상된다.