한국딥러닝, 데모가 아닌 현장에서 매일 쓰이는 AI로 매출 100억 원 노린다

김지현 한국딥러닝 대표가 2025년 8월 8일 보도된 아주경제 'AI인사이트' 인터뷰에서 2025년 매출 목표로 100억 원 이상을 제시했다. 인터뷰의 중심은 '실제로 쓰이는 AI'였다. 화려한 데모가 아니라 금융·공공·제조·의료 현장에서 매일 돌아가는 문서 자동화로 매출을 만드는 것이 한국딥러닝의 방식이라는 이야기다.

문서를 이해하고 처리하는 AI

한국딥러닝은 계약서, 청구서, 보고서 같은 비정형 문서를 처리하는 솔루션을 금융, 공공, 제조, 의료 분야에 공급하며 글로벌 SaaS 확장을 준비하고 있다. 대표 제품 DEEP Agent(딥 에이전트)는 문서의 시각 구조와 언어 의미를 함께 해석해 정보를 추출하고 업무 조치까지 수행하는 문서 기반 AI 에이전트다. 한국딥러닝은 평균 도입 기간이 2주 이내, 정확도는 97~99% 수준이라고 밝혔다.

"특히 별도 학습 없이도 동작하는 '논 트레이닝(Non-Training) AI'라는 점이 강점입니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표

2025년 3월 출시된 DEEP Agent는 계약서를 올리면 핵심 조항을 요약하고 위험 조항을 짚어 전사적자원관리(ERP) 시스템 등록까지 이어 준다. 고객의 도입 비용은 초기 3억 원에서 1억 5천만 원으로, 구축 기간은 66일에서 10일로 줄었다는 것이 한국딥러닝의 설명이다. 별도 학습이 필요 없다는 점이 이 숫자를 만든 배경이다.

OCR을 쓰고도 다시 입력하는 현장

한국딥러닝은 2019년 설립돼 2025년 창업 6년 차를 맞았다. 설립의 계기는 기업 현장에서 본 장면이었다.

"기업에서 이미 OCR을 쓰고 있음에도 불구하고 사람이 다시 검수하고 입력하는 모습을 보고 큰 충격을 받았습니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표

기존 광학문자인식(OCR)은 주로 정형화된 양식에 맞춰 최적화돼 있어, 문서 양식이 다양할수록 인식 정확도가 떨어진다. 한국딥러닝이 2025년 2월 지디넷코리아 인터뷰에서 짚은 한계다. 한국딥러닝은 2025년 5월 국내 대형 금융사의 비정형 여신 서류 46종 AI OCR 자동화 수주를 발표했다. 사람이 하나의 PDF로 받은 서류를 직접 분류하고 입력하던 과정이 대상이었고, 이 프로젝트가 현대캐피탈의 전사 서류 업무 자동화 사업이다.

한국딥러닝이 든 실제 활용 예는 보험 청구서에서 진단명, 진료일자, 비용을 추출해 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 연동하고 누락 항목을 알려 주는 기능, 계약서의 위약금 조항처럼 불공정한 조건을 찾아내는 기능이다. 이런 기술이 이미 현실에서 쓰이고 있으며, 앞으로 더 많은 사람이 그 변화를 자연스럽게 체감하게 될 것이라고 했다.

실제로 문제를 푸는 사람

한국딥러닝의 인재상은 기술 역량보다 문제를 정의하고 해결하는 능력에 무게를 둔다. 한국딥러닝은 초기 미팅부터 고객 문제 분석, API 연동까지 모두 직접 하는 문서 AI 특화 조직이다. 기술 역량은 기본이지만 결국 문제를 정의하고 해석하고 해결하는 능력이 핵심이며, '실제로 문제를 푸는 사람'을 가장 높이 평가한다는 것이 한국딥러닝의 생각이다.

어떻게 100억 원을 만들까

한국딥러닝은 사업 계획으로 2025년 매출 100억 원 이상을 목표로 하고, 글로벌 SaaS 시장 진출과 코스닥 상장 준비를 함께 진행한다고 밝혔다. 중기적으로는 SaaS 중심의 반복 매출 구조를 강화하고 글로벌 고객 기반을 확보해 연간 300억~400억 원 이상의 매출을 만드는 것이 로드맵이다. API 연동형 구독 모델이 핵심 성장축이다.

한국딥러닝은 최근 기술 실증(PoC)을 생략하고 바로 실무 도입을 선택하는 고객이 늘고 있다고 전했다. 문서를 읽는 AI에서 문서를 이해하고 실행하는 AI로 나아가는 변화가 곧 기업의 일하는 방식 전체를 바꿀 것이라는 전망도 덧붙였다.

인터뷰 전문은 아주경제에 실렸다.