반복적인 업무는 자동화하고, 핵심 업무에만 집중하세요

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OCR과 LLM이 만나 더 똑똑해진 RPA를 경험해 보세요.

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NEWS

AI OCR

문서 자동화: 스캔된 문서나 PDF 파일에서 텍스트를 추출하여 데이터를 자동으로 입력하거나 처리합니다. 예를 들어, 송장, 계약서, 영수증 등의 문서에서 필요한 정보를 추출하는 데 사용됩니다.
데이터 통합: 여러 형식의 문서에서 추출한 데이터를 통합하여 시스템에 입력하거나 보고서로 생성할 수 있습니다. 이는 수작업으로 데이터를 입력하는 과정을 대폭 줄여줍니다.
비정형 데이터 처리: OCR을 통해 RPA는 비정형 데이터를 정형화된 데이터로 변환하여, 데이터 분석이나 의사결정에 활용할 수 있게 됩니다.
비즈니스 프로세스 개선: 수작업으로 진행되던 문서 처리 과정을 자동화함으로써, 처리 속도와 정확성을 크게 향상시키고, 인건비를 절감할 수 있습니다.

LLM

복잡한 자연어 처리: LLM은 자연어를 이해하고 생성하는 능력이 뛰어나기 때문에, 고객 서비스, 이메일 응대, 문서 작성 등의 작업을 RPA로 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 이메일을 자동으로 분류하고, 적절한 응답을 생성하여 발송하는 작업을 수행할 수 있습니다.
의사결정 지원: LLM을 활용하면 RPA가 보다 복잡한 비즈니스 의사결정 과정을 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 대규모 데이터에서 패턴을 분석하고, 그에 따라 맞춤형 추천이나 결정을 내리는 것이 가능합니다.
비정형 데이터 처리: RPA는 LLM의 도움을 받아 비정형 데이터, 즉 구조화되지 않은 텍스트나 문서를 이해하고 처리할 수 있습니다. 이를 통해 RPA가 처리할 수 있는 데이터의 범위가 크게 확장됩니다.
자동화 범위 확장: LLM은 규칙 기반이 아닌, 학습된 패턴을 바탕으로 작업을 수행할 수 있어, 정형화되지 않은 다양한 업무를 자동화하는 데 유리합니다. 예를 들어, 시장 보고서를 분석하고, 핵심 요점을 추출해 요약하는 작업을 자동화할 수 있습니다.

RPA

문서 분류 및 이해: OCR로 문서 내용을 디지털화한 후, LLM을 사용하여 문서의 유형을 자동으로 분류하고, 문서의 의미를 파악하여 필요한 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 계약서에서 중요한 조항을 추출하거나, 송장에서 지불해야 할 금액을 자동으로 식별할 수 있습니다.
자동 응답 생성: OCR과 LLM을 결합하여 고객이 보낸 이메일이나 메시지를 이해하고, 자동으로 적절한 답변을 생성하여 응답하는 시스템을 구축할 수 있습니다.
고도화된 고객 서비스: RPA는 OCR과 LLM의 도움을 받아 고객의 문의나 불만 사항을 자동으로 처리할 수 있습니다. 고객이 보낸 문서를 OCR로 디지털화하고, LLM이 이를 분석하여 적절한 응답을 생성하거나, 관련 부서로 자동 전달합니다.
데이터 입력 및 분석: 예를 들어, 은행이나 보험사에서 고객이 제출한 서류를 OCR로 디지털화한 후, LLM을 통해 데이터를 분석하여 자동으로 시스템에 입력하거나, 관련된 의사결정을 지원할 수 있습니다.