특수 에이전트: 배치 스캔 분리, 필기체 인식, 조작 감지, 데이터 검정 처리

먼저 결과부터 말씀드리겠습니다: 네 가지 특수 사례와 네 가지 해결책

안녕하세요, PaperOffice AI 아카데미에 오신 것을 환영합니다. 오늘 우리는 번거로운 특수 사례를 처리해 드리는 PaperOffice의 전문가들에 대해 논의하겠습니다. 먼저 결과부터 말씀드리면, 일곱 페이지로 구성된 배치 스캔에서 설명이 포함된 이름의 다섯 가지 깔끔한 문서가 추출됩니다. 손글씨 메모가 있는 배송증명서가 읽히고, 은행 세부 정보가 가려진 청구서는 즉시 플래그가 지정되며, 급여 명세서는 가명처리된 형태로 세무 고문에게 전송됩니다. 이러한 에이전트가 PaperOffice에서 어디에 위치하는지 살펴보고, 각각 Split(분할), 손글씨 인식, Trust(신뢰), Redact(검정 처리) 에이전트를 개별적으로 살펴보겠습니다.

제1장: 특수 에이전트의 위치

특수 에이전트는 왼쪽 Document AI 아래에서 Split Agent, Trust Agent, Redact Agent로 찾을 수 있습니다. 동일한 작업을 반복해야 할 때 고정된 설정으로 에이전트를 생성하는 곳입니다. 프로세스는 문서 목록에서 시작됩니다: 문서를 선택한 후 ‘작업(Action)’, ‘에이전트 및 워크플로우(Agents and workflows)‘를 클릭합니다. 여기에서 Split, Trust, Redact를 찾을 수 있습니다. 따라서 먼저 문서를 선택한 다음 에이전트를 실행해야 합니다.

제2장: Split Agent: 배치 스캔 분리

첫 번째 문제: 우편실에서는 한 번에 전체 더미를 스캔합니다. 그 결과 구매 주문서, 배송지시서, 청구서 및 구분용 페이지가 포함된 일곱 페이지의 PDF가 생성됩니다. 이를 위해 Split Agent를 생성합니다. 이름을 ‘Split mailroom’으로 지정하고 수준 Premium을 선택합니다. 그 결과, 개별 부분에는 숫자뿐만 아니라 문서 유형, 날짜 및 발신자가 이름에 포함됩니다. Split 방법 탭에서 에이전트가 새 문서가 시작되는 지점을 어떻게 인식하는지 정의합니다: 자동으로, 표지 페이지로, 구분 코드로, 문서 유형 변경 후, 고정된 페이지 수 후, 사람 또는 파일별 또는 사용자 지정 규칙으로 설정할 수 있습니다. 우리는 자동(Automatic) 설정을 그대로 유지합니다. 그러면 PaperOffice가 콘텐츠, 발신자, 날짜 및 문서 유형을 기반으로 경계를 감지합니다. 구분용 페이지는 가능하지만 필수 사항은 아닙니다. 대상으로는 기존 Workspace Mailroom 2026을 선택합니다. 이제 배치 스캔을 위해 목록에서 항목을 선택한 후 ‘작업(Action)’, ‘Split’을 클릭하고 Split Agent를 통해 실행합니다. ‘시작(Start)‘을 클릭하면 에이전트가 나머지 작업을 백그라운드에서 처리합니다. 약 1분 후 모니터에 생성된 문서가 표시됩니다: 일곱 페이지에서 다섯 개의 문서가 생성되었으며, 각 파일명에는 문서 유형, 날짜 및 발신자가 포함되어 있습니다. 구분용 페이지는 제거되었고 원본 스캔은 보존됩니다. 목록을 빠르게 확인하는 것이 여전히 유용합니다: 분리가 정확하다면 데이터 필드, 워크플로우 등 일반적인 절차로 진행할 수 있습니다. 새로 생성된 문서 중 하나인 Veldtmann 주문서를 살펴보면, PaperOffice가 제목과 금액 요약과 함께 다른 문서처럼 이를 추출했습니다.

제3장: 필기 인식

두 번째 이슈: 필기입니다. 고객이 배송증명서에 손으로 수령을 확인합니다: 98개 패키지 수령, 박스 7개 손상, 2개 패키지 반품. 스캔 파일이 반환됩니다. 이를 위해 별도의 에이전트가 필요하지 않습니다. AI-DMS Ultra 레벨부터는 PaperOffice가 처리 과정에서 필기를 자동으로 인식합니다. 따라서 스캔 파일을 Workspace에 Ultra로 로드합니다. 요약에도 100개 중 98개가 도착했고 박스 7개가 손상되었다고 명시됩니다. 별도의 ‘필기 메모’ 섹션에서는 불만 사항에 대한 메모를 포함하여 수동으로 입력된 모든 내용을 확인할 수 있습니다. PaperOffice는 도장도 인식합니다. 이를 통해 불만이 진행 중임을 즉시 파악할 수 있습니다. 문서 상의 필기 정보는 특히 숫자를 꼼꼼히 확인하시기 바랍니다.

제4장: Trust Agent: 조작 탐지

세 번째 이슈: Kaltwerk에서 보낸 동일한 번호의 두 장의 송장입니다. 겉보기에는 동일해 보이지만, 한 경우 누군가 하단의 은행 정보를 흰색 박스로 가리고 새로운 정보를 작성했습니다. Trust Agent는 PDF에 변경 사항이 있었는지 확인합니다. 사본을 표시하고 ‘Trust(신뢰)‘를 선택한 후 무결성 검사를 시작합니다. 문서 유형으로 ‘송장’을 선택하여 PaperOffice가 송장의 일반적인 패턴에도 추가로 주의를 기울이도록 합니다. Premium을 통해 PaperOffice는 문서에 직접 발견 사항을 하이라이트하고 ‘Marked evidence PDF(표시된 증거 PDF)‘를 생성합니다. 결과: 검토 권장, 3개의 발견 사항 중 가장 중요한 것은 PDF 텍스트에 은행 계좌 번호가 포함되어 있으나, 가시적인 문서에서는 나중에 그려진 도형으로 가려져 있고 다른 번호가 표시되어 있다는 점입니다. 또한 송장에는 여러 국가의 은행 계좌 번호가 나열되어 있습니다. 위험 점수도 목록에 아이콘으로 표시됩니다. PaperOffice의 검토는 다음 4가지 영역을 포함했습니다: 일반 보기 시 놓치기 쉬운 숨겨진 콘텐츠, PDF의 기술적 구조, 가시적인 내용과 문서에 저장된 내용의 비교, 그리고 송장 프로필을 사용한 송장에 대한 추가 패턴입니다. 비교를 위해 원본을 확인해 보니 이상 감지되지 않았습니다. Trust Agent는 사기를 저지른 사람이 누구인지 알려주지 않지만, 결제 전에 어디를 더 주의 깊게 살펴봐야 하는지 보여줍니다. 다른 예시로 ‘지원서 및 이력서’ 프로필을 사용한 경우가 있습니다: 이 이력서에는 인간에게는 거의 보이지 않는 매우 밝고 작은 글씨로 AI 시스템에 대한 지시가 포함되어 있습니다. Trust Agent는 이를 감지하고 이력서를 의심스러운 것으로 표시합니다.

제5장: Redact Agent: 검정 처리 및 가명처리

네 번째 이슈: 세무사가 직원 이름, 주소 또는 은행 정보 없이 급여 명세서만 요구합니다. 급여 명세서를 표시하고 ‘검정 처리(Redact)’ > ‘미리보기로 편집’을 선택합니다. 먼저 시나리오, 즉 검정 처리의 목적을 설정합니다: 예를 들어 GDPR에 따른 데이터 주체 공개, 비즈니스 파트너 및 서비스 제공자와의 공유, 또는 재무 또는 연락처 정보만 포함하는 경우입니다. PaperOffice가 해당 규칙을 설정합니다. 급여 명세서에는 ‘인사 파일’ 프로필을 선택합니다. 파인튜닝 단계에서 변경되지 않아야 할 항목을 지정합니다: 예를 들어 회사명 ‘Northstar’는 그대로 둡니다. 출력 옵션으로 모델 Ultra에서 제공하는 ‘가명처리(Pseudonymize)‘를 선택합니다. 실행 전 AI 수정 검토가 교체되는 각 필드를 하이라이트로 표시합니다. 잘못된 부분이 있다면 한 번의 클릭으로 토글할 수 있으며, 누락된 필드는 드래그하여 추가할 수 있습니다. 이후 사본에는 실제 이름 대신 가상의 이름이, 실제 주소 대신 대체 주소가 표시됩니다. 이를 통해 문서의 가독성은 유지하면서 실제 이름을 숨길 수 있습니다. 건강 데이터와 서명은 검은색으로 처리된 상태로 유지됩니다. 하단 표는 각 이름이 어떤 항목에 해당하는지 보여줍니다. 이 정보는 대화창에서만 제공되며 PDF 파일에는 절대 포함되지 않습니다. 또한 실행할 때마다 새로운 가명처리가 할당되므로, 매핑을 유지해야 한다면 이를 복사하시기 바랍니다. 원본은 변경되지 않으며, 가명처리된 사본이 바로 옆에 배치됩니다. 전송 전 잠시 검토해 주시기 바랍니다. 요약하자면: Split Agent는 배치 스캔을 개별 문서로 분할합니다. AI-DMS Ultra가 적용된 Workspaces에서 PaperOffice가 필기를 자동으로 인식합니다. PDF가 조작된 곳은 Trust Agent가 표시합니다. 그리고 Redact Agent는 적용 전 검토를 거쳐 검정 처리 또는 가명처리를 수행합니다. 이는 항상 문서 목록에서 ‘작업’ > ‘에이전트 및 워크플로우’를 통해 실행됩니다. 다음 시간에 PaperOffice AI 아카데미에서 다시 뵙겠습니다.