2026년 신년사, '논타이핑' 문서 업무 전환을 선언하다

한국딥러닝 김지현 대표가 2026년 신년사를 통해 '논타이핑(Non-typing)' 문서 업무 전환을 선언했다. 생성 AI OCR 기술로 반복 입력, 분류, 검증, 후속 처리까지를 하나의 흐름으로 자동화해 사람이 하던 반복 문서 작업 자체를 줄이겠다는 것이다.

정확도만으로는 차별화가 어려운 시장

김 대표는 VLM과 LLM 기반 OCR의 성능이 빠르게 상향 평준화되고 있다고 진단했다. 정확도만으로는 차별화가 어려워진 만큼, 결과물을 업무 시스템에 바로 쓸 수 있도록 검증, 후처리, 연동까지 연결해 사람의 개입을 최소화하는 것이 시장의 흐름이 됐다는 설명이다.

"비전언어모델(VLM) 및 대형언어모델(LLM) 광학문자인식(OCR) 기술의 성능은 빠르게 상향 평준화되는 분위기입니다. 이제 시장은 정확도만으로는 차별화가 어려운 만큼, 결과물을 업무 시스템에 바로 활용할 수 있도록 검증-후처리-연동까지 연결해 사람 개입의 최소화가 트렌드로 자리잡고 있습니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표

PoC는 쉬워졌지만 운영은 더 어려워졌다

김 대표는 기술실증(PoC)은 쉬워졌지만 운영은 더 어려워졌다고 짚었다. 데모와 파일럿은 빨라졌지만 실제 운영에 들어가면 권한, 보안, 감사, 품질관리, 예외 처리가 병목이 된다는 것이다. 공공, 금융, 대기업일수록 "AI가 읽었다"는 사실보다 근거와 통제 가능한 자동화, 즉 검증 로직과 로그, 접근 통제가 필요하며, 이 운영 요건을 제품에 내장하는 기업이 OCR 업계에서 우위를 차지할 것이라고 전망했다.

문서 AI를 가장 투자수익률(ROI)이 큰 자동화 영역으로 꼽은 것도 같은 맥락이다. 문서 업무는 입력과 출력이 명확하고 반복이 많아 '입력 없는 문서 업무'로 바뀌면 비용 절감 효과가 바로 나타난다. 김 대표는 2026년에는 범용 문서 AI보다 여신, 보험, 정산, 통관, 세무, 민원처럼 업무 단위로 깊이 들어가 성과를 증명하는 전략이 강해질 것으로 내다봤다.

2026년 계획: 추출 안정화와 검증 내장

한국딥러닝은 올해 다양한 문서 유형에서 구조 이해를 통한 추출 안정화를 중심으로 생성 AI OCR을 고도화한다. 규칙과 근거 기반 검증을 담은 '검증 내장', ERP·그룹웨어·DB 등 고객 시스템 연동 템플릿을 제공하는 '연동 패키지 확장', 보안·권한·감사 요건을 기본 탑재한 '공공·엔터프라이즈 적용 확대'가 주요 업데이트 계획이다.

기반 기술은 DEEP Agent(딥 에이전트)를 이루는 DEEP OCR과 DEEP Parser다. DEEP OCR은 스캔 품질이 낮거나 왜곡된 이미지에서도 99%의 인식 정확도와 분당 780장의 처리 속도를 내며, 46종 양식이 병합된 서류를 자동으로 분할하고 분류한다. DEEP Parser는 텍스트, 표, 이미지를 인식해 문서 구조를 분석하고 표 안의 표와 병합 셀도 HTML로 변환하며, PoC 평균 완료 기간 3일과 API 연동 성공률 99.3%를 기록했다.

"기존 OCR이 글자를 읽는 기술이라면, 한국딥러닝이 강조하는 생성 AI OCR은 업무를 끝내는 기술입니다. 실제 현장에서는 문서를 읽는 것보다 그 다음 단계인 필드 정리, 규칙 검증, 시스템 입력, 예외 처리에서 시간이 소모되기 때문에, 해당 구간을 문서 AI 에이전트로 연결해 사람이 하던 반복 문서 작업 자체를 줄여 나가겠습니다."

김동현 미래AI전략팀장은 현장에서 자동화가 막히는 이유가 모델의 부족이 아니라 업무가 돌아가게 하는 스키마, 권한, 검증 같은 제약과 기준이 없기 때문이라고 설명했다. 김 대표는 2026년에 체감 업무 시간을 줄이고 오류를 낮춰 번거로운 문서 업무를 과감히 없애겠다고 밝혔다. 전문은 AI타임스에 실렸다.