한국딥러닝, 2026년 하반기 로드맵으로 DEEP Agent를 AI Worker로 키운다

한국딥러닝이 2026년 8월 20일 AI 에이전트 DEEP Agent(딥 에이전트)를 문서를 읽고 정보를 추출하는 도구에서 후속 업무까지 수행하는 'AI Worker'로 확장하는 하반기 로드맵을 발표했다. 문서 인식 중심이던 AI를 실제 업무를 끝내는 AI로 바꾸고, AI 에이전트의 성과를 재는 기준도 인식률에서 사람의 개입 없이 처리된 비율로 옮기겠다는 내용이다.

한 번 검증한 AI를 기업 전체로 넓힌다

로드맵의 첫 축은 운영 자산의 재사용이다. 한국딥러닝은 한 업무에서 검증한 모델과 프롬프트, 추출 스키마, 품질 기준을 'VLM Ops'에 운영 자산으로 쌓는다. 새 부서나 업무가 추가될 때 처음부터 다시 구축하지 않고, 쌓아 둔 자산 가운데 필요한 부분만 조정해 적용하는 방식이다.

지금까지는 문서 양식이 바뀔 때마다 공급 업체가 설정을 다시 손봐야 했다. 한국딥러닝은 고객이 추출 항목을 직접 조정할 수 있도록 해 유지보수 부담을 줄인다. 현장에서 반복되는 오류와 새로 나타난 예외 사례, 담당자의 수정 결과도 자산으로 쌓아 비슷한 업무에 다시 적용한다.

김지현 한국딥러닝 대표는 "문서와 업무가 늘어날 때마다 OCR을 다시 구축하는 방식에서 벗어나 한 번 검증한 AI와 업무 기준을 기업 전체로 확장하겠습니다"라고 말했다.

인식률 대신 무개입률과 업무 완료율

두 번째 축은 지표의 전환이다. 한국딥러닝은 인식률 대신 사람의 검토 없이 완료된 비율인 '무개입률'과, 접수부터 승인과 시스템 반영까지 끝난 비율인 '업무 완료율'을 핵심 지표로 삼는다. 글자를 얼마나 정확히 읽었는지보다 업무가 실제로 얼마나 끝났는지를 따지겠다는 것이다.

이를 위해 문서 분류부터 정보 추출, 문서 간 교차 검증, 업무 판단, 담당자 승인, ERP·CRM·EDMS·RPA 실행까지 전 과정을 에이전트 워크플로우로 연결한다. 정상 건은 AI가 끝까지 처리하고, 값이 서로 맞지 않거나 신뢰도가 낮은 예외 건만 담당자가 검수한다. OCR과 Parser, VLM을 결합해 추출 값을 원문 영역과 대조하고, AI의 판단 근거와 승인·수정 이력을 함께 기록해 금융·공공·제조의 감사와 내부통제 요구에 대응한다.

카드사 가맹점 심사에 이미 적용 중

로드맵은 현장 사례를 바탕으로 한다. 국내 한 카드사는 가맹점 신규·변경 심사 업무에 DEEP Agent를 적용하고 있다. 신청서와 사업자등록증, 통장 사본, 등기사항전부증명서 등을 분류하고 서로 교차 검증하며, 정상 건은 개인정보 마스킹과 심사 시스템 연계까지 자동으로 처리한다.

이 방향은 2026년 상반기 실적과 맞닿아 있다. 한국딥러닝은 2026년 7월 16일 상반기 매출이 전년 동기 대비 3.4배 늘어 사상 최대를 기록했다고 밝혔다. 2026년 5월에는 DEEP Agent가 GS인증 1등급을 종합 97.77점으로 받았다.

로드맵에는 '3 Zero' 전략도 담겼다. 양식이 바뀌어도 반복 학습 부담을 줄이는 Zero Training, 원문 근거와 검증 규칙으로 잘못된 판단을 최소화하는 Zero Hallucination, 검수 범위를 예외·고위험 건 중심으로 좁히는 Zero Review다. 오류나 사람의 검토가 완전히 사라진다는 뜻이 아니라, 사람이 봐야 할 범위를 줄여 간다는 방향이다.

"반복 구축과 전수 검수에 드는 비용을 줄이고 더 적은 사람의 개입으로 더 많은 업무를 완료할 수 있는 구조를 만드는 것이 이번 로드맵의 핵심입니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표