유링파워, 기업 문서 AX 핵심 기능 총정리
기업 문서 AX, AI를 도입해도 성과가 안 나는 이유
AI를 도입하면 업무가 달라질 거라 기대합니다. 그런데 막상 도입해 본 기업이라면 이런 상황이 익숙할 수 있어요. PDF, 엑셀, 스캔본을 AI에 넣어봤는데 정확한 결과가 나오지 않는 경우 말이죠.
기업 AX가 기대만큼 성과를 내지 못하는 원인은 다층적입니다. 업무 프로세스 미정의, KPI 부재, 조직 내 저항, 운영 비용 등 여러 요소가 복합적으로 작용하죠. 다만 현장에서 가장 빈번하게 발견되는 병목 중 하나는 AI가 활용할 수 있는 형태로 데이터가 준비되어 있지 않다는 점이에요.
실제로 기업 문서는 대부분 형식이 제각각이고(PDF, 이미지, 엑셀 혼재) 컬럼이나 키값 같은 구조가 정의되어 있지 않으며, 부서별로 따로 관리되는 경우가 많습니다. Forbes에 따르면 기업 데이터의 약 80%가 이런 비정형 상태로 남아 있다고 해요. 이 상태에서는 어떤 AI를 붙여도 안정적인 결과를 기대하기 쉽지 않습니다.
결국 AI가 제대로 작동하려면, 문서를 AI가 이해할 수 있는 구조로 정리하는 과정이 먼저 필요합니다. 유링파워는 바로 이 지점에 초점을 맞춘 AX 솔루션이에요.
유링파워는 이 문제를 해결하는 방식이 다릅니다
유링파워는 단순 OCR이나 검색 솔루션이 아닙니다. 문서를 AI가 활용 가능한 데이터로 전환하고, 그 데이터를 검색과 의사결정에 바로 연결할 수 있게 설계된 End-to-End AX 솔루션이에요.
기존 솔루션 대부분은 문서 스캔이나 텍스트 추출 같은 특정 기능 하나에 집중하는 경우가 많습니다. 반면 유링파워는 문서 수집부터 구조화, AI 검색, 데이터베이스 연결까지 하나의 파이프라인 안에서 처리할 수 있도록 구성되어 있어요.
구체적으로 어떻게 작동하는지 단계별로 살펴보겠습니다.
1단계. 기존 문서를 그대로 연결합니다
ERP, MES, SCM, Google Drive 등 사내 시스템에 흩어져 있는 문서를 자동으로 수집합니다. 별도 시스템 교체 없이 API 기반 연동으로 기존 환경을 유지한 채 시작할 수 있어요.
이렇게 수집된 문서는 하나의 플랫폼에서 폴더 구조로 자동 정리됩니다.3
2단계. 문서를 구조화된 데이터로 전환합니다
대부분의 AX 솔루션은 AI가 문서를 인식하도록 별도 전문 인력이 데이터를 가공하는 과정을 요구합니다. 시간과 비용 부담이 적지 않죠.
유링파워는 OCR과 LLM을 결합해 초기 구조화를 자동으로 수행하고, 이후 검증·보정 과정을 거쳐 AI가 활용할 수 있는 데이터셋으로 전환합니다. 완전 자동이 아니라 시스템이 초안을 만들고 사람이 확인하는 구조이기 때문에, 정확도와 효율을 함께 확보할 수 있어요.
데이터 구축은 크게 두 가지 방식으로 이루어집니다.
구분 | 방식 | 결과 |
|---|---|---|
Database 구축 (OCR 기반) | 문서에서 관리값을 정의하고 해당 데이터를 자동 추출 | 정형 데이터베이스 구축 |
문서 데이터 학습 (RAG 기반) | 문서 내 콘텐츠를 학습 | 자연어 질문 시 문서 기반 답변 + 출처 제공 |
참고로 McKinsey에 따르면, AI 기반 자동화를 도입한 기업은 평균 40% 수준의 업무 생산성 향상을 경험했고, 문서 데이터 입력·검토 시간은 최대 70%까지 단축된 사례도 보고되고 있습니다.
3단계. 문서가 검색 가능한 데이터로 바뀝니다
구조화된 데이터를 기반으로 기업 전용 위키가 만들어집니다. 사내 누구든 자연어로 질문하면 AI가 관련 문서에서 답변을 찾아 출처와 함께 제공하는 구조예요.
예를 들어 이런 질문에 바로 답변을 받을 수 있습니다.
작년 거래처별 매출 추이 알려줘
이 계약서에서 위약 조항 어디야
기존에는 여러 폴더를 뒤지거나 담당자에게 요청해야 했던 과정이, 3초 이내로 줄어들 수 있습니다. 문서 기반으로 축적된 지식에 빠르게 접근할 수 있어 의사결정 속도와 정보 접근성 개선에 도움이 되죠.
Deloitte 연구에 따르면, 문서 자동화를 도입한 기업은 첫 해 평균 24%의 비용 절감 효과를 경험한 것으로 나타났습니다.
4단계. 데이터베이스까지 직접 연결됩니다
유링파워는 현업에서 올라오는 문서를 실시간으로 데이터베이스화합니다. 이렇게 구축된 데이터베이스를 기반으로 자연어 질문에 대해 실시간 응답을 생성하는 구조예요.
과거에 정리해 둔 리포트를 꺼내보는 방식이 아닙니다. 지금 이 순간의 데이터를 직접 조회해서 답변하기 때문에, 매번 담당자에게 데이터를 요청하거나 수작업으로 뽑아야 하는 과정을 줄일 수 있어요.
실제로 바뀌는 업무 방식
기존 업무 방식 | 유링파워 적용 후 |
|---|---|
문서 찾는 데 수십 분 소요 | 3초 내 검색 |
담당자에게 요청 후 대기 | 시스템 기반 즉시 조회 |
수작업 데이터 정리 | 자동 구조화 |
리포트 요청 후 하루 이상 대기 | 실시간 데이터 확인 |
다른 AX 솔루션과 결정적으로 다른 점
기존 시스템을 바꾸지 않습니다
API 기반 연동 구조라 별도 마이그레이션이 필요 없습니다. 기존 시스템을 유지하면서 점진적으로 적용할 수 있어요.
기능이 아니라 데이터 흐름을 만듭니다
기존 솔루션은 OCR 따로, 검색 따로, DB 따로 운영되는 경우가 많습니다. 유링파워는 문서 → 데이터 → 검색 → 활용까지 하나의 흐름으로 연결하는 파이프라인 구조를 지향해요.
한국 기업 환경에 맞춰 설계되어 있습니다
한국어 전담 고객 지원팀을 운영하고 있어 도입부터 운영까지 밀착 지원이 가능합니다. 계약서, 거래명세서, 리포트 등 국내 기업에서 자주 쓰는 문서 구조에도 대응할 수 있어요.
별도의 시스템 교체 없이 기존 문서를 기반으로 비교적 빠르게 시작할 수 있다는 점도 도입을 검토하는 기업에게 현실적인 장점이 됩니다.
이런 기업에 특히 효과적입니다
문서가 많은 제조·유통·물류 기업, 여러 시스템에 데이터가 분산된 조직, AI 도입은 했지만 실무 활용이 안 되는 기업이라면 유링파워의 구조가 도움이 될 수 있습니다.
도입 역시 부담이 크지 않아요. 기존 시스템을 유지한 채 문서 기반으로 시작하고, PoC → 확장 → 전사 적용 순서로 단계적으로 넓혀가는 방식입니다.
문서가 데이터가 되는 순간, 기업의 AI가 비로소 작동합니다
지금 우리 회사에 이런 질문을 한번 던져 보세요.
우리 회사 문서는 AI가 이해할 수 있는 구조인가?
데이터 요청 없이 의사결정이 가능한가?
문서가 실질적인 자산으로 활용되고 있는가?
하나라도 확신이 어렵다면, AI가 충분히 작동하고 있지 않을 가능성이 높습니다.
유링파워는 도입 전에 현재 문서 상태에서 어디까지 자동화가 가능한지 진단해 드립니다. 적용 가능 범위, 예상 효율 개선 구간, 도입 구조까지 실제 데이터 기준으로 확인할 수 있어요.