한국딥러닝 김지현 대표는 단순 텍스트 인식에 그치는 OCR 시대가 저물고 있으며, 실제 업무를 대신 처리하는 '문서 AI 에이전트'로 전환해야 한다고 강조했다. 비전언어모델(VLM) 기반 OCR과 자체 파서, 딥 에이전트로 이어지는 3단계 기술 구조를 통해 재무제표나 보험금 청구서 같은 복잡한 문서의 오답을 찾아내는 능력을 높였다. 현대캐피탈은 여신 업무 처리시간을 약 96%, 한국벤처투자는 등기부 문서 처리시간을 99.7% 단축하는 등 실제 성과를 냈다. 이런 성과에 힘입어 한국딥러닝의 2026년 상반기 문서 AI 매출은 전년 동기 대비 3.4배 증가했다.
- •12억 매개변수 규모 'KDL-프론티어-파서-나노'로 다단 헤더·중첩 표 등 오답률 대폭 감소
- •현대캐피털 여신 업무시간 약 96%, 한국벤체투자 등기부 처리시간 99.7% 단축
- •2026년 상반기 문서 AI 매출 전년 동기 대비 3.4배(240%) 증가, 사상 최대
- •노코드 기반 '에이전틱 OCR'과 '3제로 AI 워커' 전략으로 해외(일본) 시장 확대 중
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한국딥러닝 “문서 에이전트, 인식률 넘어 ‘오답 찾는 능력’이 더 중요해”
- 1.한국딥러닝 “문서 에이전트, 인식률보다 ‘오답 찾는 능력’이 더 중요”
국내 기업들이 AI 도입 효과를 체감하지 못하는 주된 이유 중 하나는 여전히 사람의 검수 작업이 필수적이기 때문입니다. 한국딥러닝 김지현 대표의 지적처럼, 문서 AI 에이전트가 단순 인식률을 넘어 '오류를 찾아내는 능력'을 갖춰야 비로소 실질적인 업무 자동화와 비용 절감이 가능해질 것입니다. 이는 국내 AI 솔루션 개발사들이 추구해야 할 기술 발전 방향이자, 기업들이 AI 도입 시 고려해야 할 중요한 기준을 제시합니다.
본문 미리보기
"AI를 도입했는데도 직원의 일이 줄지 않았다면, 아직 AI가 실제 업무를 맡은 것은 아닙니다. 결과 검수와 오류 수정 작업을 여전히 사람이 맡고 있다면, AI 도입은 완료된 것이 아닙니다."김지현 한국딥러닝 대표는 단순히 글자를 읽어내는 광학문자인식(OCR)의 시대가 저물고, 실질적으로 사람의 업무를 줄여주는 '문서 AI 에이전트'로 전환해야 한다고 강조한다. 많은 기업이 기존 OCR과 RPA, 생성 AI를 도입했지만, 현장에서는 여전히 사람이 결과를 전부 확인하고 잘못된 값을 수정하는 등 가장 많은 시간과 비용이 드는 '마지막
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