OCR 활용 사례

청구서 처리 및 미지급금 자동화

수신 청구서(PDF, 스캔한 종이 청구서 또는 이메일 첨부 파일)에서 데이터를 자동 추출합니다.

OCR은 청구서 번호, 날짜, 품목, 총액, 공급업체 이름과 같은 중요한 청구서 필드를 식별하고 추출할 수 있습니다. 지능형 데이터 캡처 및 유효성 검사 규칙과 결합하여 ERP 시스템(예: SAP, Oracle)에 자동 게시할 수 있습니다. 수동 데이터 입력 오류를 줄이고, 결제 주기를 단축하며, 터치리스 처리를 지원합니다. 또한 더 나은 현금 흐름 가시성과 감사 요구 사항 준수를 지원합니다.

종이 문서의 디지털화 및 색인화

방대한 양의 레거시 종이 기록을 검색 가능한 디지털 아카이브로 변환합니다.

많은 산업(예: 법률, 정부, 의료)에서 광범위한 종이 기록을 유지 관리합니다. OCR을 사용하면 이러한 문서를 스캔하여 완전히 검색 가능한 텍스트로 변환할 수 있으며, 이는 문서 관리 시스템(DMS)에서 색인화하고 저장할 수 있습니다. 이를 통해 빠른 검색이 가능하고, 규정 준수(예: GDPR, HIPAA)를 보장하며, 디지털 백업을 통해 재해 복구를 지원합니다.

신분증 확인 (ID 카드, 여권, 운전 면허증)

온보딩, KYC 또는 접근 제어를 위해 신분증에서 데이터 캡처를 자동화합니다.

OCR은 여권의 MRZ(기계 판독 영역), 이름, 생년월일, 문서 번호를 포함하여 다양한 ID 형식에서 구조화된 데이터를 추출할 수 있습니다. AI 모델 또는 백엔드 유효성 검사 서비스와 결합하여 이 사용 사례는 금융, 여행 및 의료 분야의 고객 온보딩을 지원합니다. 사기 및 인적 오류를 줄이면서 신원 확인 속도를 높입니다.

우편물 자동화

수신되는 실제 또는 스캔한 서신의 분류 및 라우팅을 자동화합니다.

중앙 집중식 디지털 우편실에서는 수신되는 우편물을 스캔하고 OCR을 사용하여 문서 유형(예: 청구서, 클레임, 신청서)을 식별하고 주요 메타데이터(발신자 이름, 제목, 참조 번호)를 추출합니다. 이 정보는 문서를 올바른 부서 또는 워크플로로 자동 라우팅하는 데 사용되어 지연 및 수동 분류 노력을 최소화합니다.

양식 데이터 추출 (설문 조사, 신청서, 의료 양식)

양식에서 구조화되거나 반구조화된 데이터를 읽고 디지털화합니다.

OCR은 특히 지능형 문자 인식(ICR) 및 머신 러닝과 결합될 때 고객 신청서, 보험 청구 또는 환자 접수 양식과 같은 인쇄되거나 손으로 쓴 양식에서 정보를 추출할 수 있습니다. 응답을 데이터베이스 필드에 매핑하여 자동 양식 유효성 검사, 더 빠른 처리 및 실시간 분석을 가능하게 합니다.

문서 수정 및 규정 준수

문서에서 민감한 정보(예: 이름, 주민등록번호, 신용 카드 정보)를 자동으로 감지하고 수정합니다.

OCR은 스캔한 문서를 텍스트로 변환한 다음 패턴 인식 또는 NLP를 사용하여 개인 식별 정보(PII) 또는 민감한 용어를 감지할 수 있습니다. 자동 수정 도구는 공유 또는 보관하기 전에 GDPR, HIPAA 또는 PCI-DSS와 같은 데이터 개인 정보 보호법을 준수하기 위해 이러한 요소를 검게 칠하거나 마스크 처리합니다.

물류 및 배송 라벨 스캔

인쇄된 배송 라벨에서 추적 번호, 주소 및 바코드를 추출합니다.

창고 또는 물류 운영에서 OCR 시스템은 소포 또는 팔레트의 배송 라벨을 읽고 해당 데이터를 재고 및 운송 관리 시스템과 통합합니다. 이를 통해 수동 개입 없이 분류 속도를 높이고, 오배송을 줄이며, 실시간 패키지 추적을 제공합니다.

법률 검색 및 계약 분석

인쇄된 법적 계약에서 조항, 조건 및 의무를 디지털화하고 추출합니다.

OCR은 스캔한 계약을 텍스트로 변환한 다음 NLP 또는 계약 분석 플랫폼에서 분석할 수 있습니다. 법률 팀은 수천 개의 문서에서 주요 조건(예: 갱신 날짜, 책임, 면책 조항)을 식별하여 실사, 규제 감사 및 위험 평가를 지원할 수 있습니다. 이렇게 하면 시간이 절약되고 법적 정확성이 향상됩니다.

의료 기록 및 실험실 보고서 디지털화

스캔한 의료 기록 또는 검사 보고서에서 환자 정보 및 실험실 결과를 추출합니다.

OCR을 통해 병원과 진료소는 레거시 환자 파일을 디지털화하고, 중요한 정보(예: 검사 결과, 진단, 의사 메모)를 추출하여 전자 건강 기록(EHR) 시스템에 통합할 수 있습니다. 이를 통해 치료의 연속성을 보장하고, 검색 가능성을 개선하며, 응급 상황 발생 시 더 빠른 대응을 가능하게 합니다.

은행 명세서 및 공과금 청구서 디지털화 (대출 및 확인용)

스캔한 은행 명세서 또는 공과금 청구서를 기계 판독 가능한 데이터로 변환합니다.

대출 기관 및 금융 기관은 OCR을 사용하여 대출 또는 계좌 신청 프로세스 중에 문서 확인을 자동화합니다. 거래 내역, 계좌 번호, 잔액 및 고객 주소를 추출하여 배경 조사, 지불 능력 분석 및 사기 탐지 속도를 높입니다.