한국딥러닝, DEEP OCR+로 대형 금융사 여신 서류 46종 자동화 수주

한국딥러닝이 2025년 5월 22일 국내 대형 금융사의 '비정형 여신 서류 AI OCR 자동화' 프로젝트를 수주했다. VLM 기반 문서 AI DEEP OCR+를 적용해 여신 심사에 들어오는 신청·증빙 서류 46종의 분류와 입력을 자동화하는 사업이다. 2025년 4월 10일 DEEP OCR+를 출시한 지 한 달여 만의 금융권 수주로, 한국딥러닝의 문서 에이전트가 금융 현장에 공급되는 첫 사례다.

PDF 한 파일에 담긴 46종의 서류

여신 심사에는 약정서, 신분증, 등기부등본, 소득 증빙처럼 서식이 제각각인 서류가 따라붙는다. 이 금융사는 총 46종의 신청·증빙 서류를 하나의 PDF 파일로 받아, 담당자가 직접 문서를 나누고 내용을 입력해 왔다. 이 과정에서 문서 누락과 오탈자, 업무 병목이 반복적으로 생겼다.

이번 프로젝트는 이 수작업을 AI로 대체하는 것이 목표다. 등기부등본처럼 구조가 복잡한 문서도 AI가 읽고 판단하는 수준까지 자동화한다.

분할부터 전산 연동까지, DEEP OCR+가 처리하는 흐름

DEEP OCR+는 병합된 PDF 안의 서류를 자동으로 분할하고 종류별로 분류한다. 이어 문서마다 핵심 데이터를 추출해 금융사 내부 전산 시스템에 연동한다. 처리 결과는 실시간 검증 대시보드로 확인하며, 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 연동해 운영된다. 담당자는 서류를 하나하나 넘겨 입력하는 대신 대시보드에서 결과를 검증하는 역할을 맡게 된다.

DEEP OCR+는 광학문자인식(OCR)에 문서의 구조와 문맥 분석을 더해 핵심 정보를 추출하는 제품이다. 자가 학습(Self-Training) 기능을 갖춰 운영 과정에서 처리 정확도와 속도를 계속 높이도록 설계됐다. PDF와 HWP, 워드 형식을 지원한다. 기반 모델은 한국딥러닝이 5년간 축적한 4억 건 이상의 이미지·텍스트 데이터로 학습한 문서 이해 특화 비전언어모델(VLM)이다.

"AI가 다양한 산업에 도입되기 위해서는 '보는 능력'이 먼저 갖춰져야 합니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표

한국딥러닝은 시각지능 기반 문서 이해 기술이 여러 자동화 과제에 적용될 수 있으며, 기업의 디지털 전환을 앞당기는 핵심 요소가 될 것이라고 밝혔다.

AI EXPO KOREA 2025에서 먼저 선보인 학습 없는 문서 AI

DEEP OCR+는 2025년 5월 14일부터 16일까지 서울 코엑스에서 열린 AI EXPO KOREA 2025에서 집중 시연됐다. 별도의 학습 없이 다양한 형태의 문서를 처리하고, 데이터 수집이나 라벨링 없이 바로 활용할 수 있어 초기 도입 부담이 낮다. 비정형 문서와 손글씨, 다국어가 섞인 문서에도 적용할 수 있으며, 문서 검토 시간을 80% 이상 줄일 수 있다는 것이 회사의 설명이다.

한국딥러닝은 전시에서 금융권 대출 서류와 법률 계약서, 공공 민원 서류를 중심으로 산업별 적용 사례를 소개했다. 이번 수주는 그 가운데 금융권 대출 서류 처리가 실제 사업으로 이어진 사례다. 한국딥러닝은 DEEP OCR+가 문서 안의 의미와 맥락까지 파악하는 VLM 기반의 차세대 솔루션으로, 수억 원에 달하던 초기 도입 비용을 제로에 가깝게 낮췄다고 설명한다.

보험·공공·제조로 넓히는 적용 범위

한국딥러닝은 이번 금융권 사례를 바탕으로 보험, 공공기관, 제조업 등 문서 중심 업무가 많은 산업으로 적용 범위를 넓힐 계획이다.