아마존 베드록 데이터 자동화의 금융 문서 처리 효율화

주장금융 기관은 매일 수천 건의 세금 양식과 대출 명세서, 구매 주문서 등 방대한 문서를 처리해야 합니다. 기존의 광학 문자 인식 기술은 문서마다 다른 서식과 구조로 인해 자동화 워크플로우 구축에 한계를 보입니다.

팩트아마존 베드록 데이터 자동화는 단순한 텍스트 인식을 넘어 문서의 맥락을 이해하고 섹션 간의 관계를 파악합니다. 이 기술은 구조화된 데이터를 추출하고 여러 소스에 걸쳐 정보를 검증하는 기능을 제공합니다.

팩트해당 솔루션은 앤스로픽 클로드와 같은 파운데이션 모델을 기반으로 작동합니다. 시각적 근거와 신뢰도 점수를 제공하여 결과의 설명 가능성을 높이고 내장된 할루시네이션 완화 기능으로 데이터 추출의 정확도를 유지합니다.

주장아마존 베드록 데이터 자동화는 블루프린트라는 구성 템플릿을 사용하여 사용자의 필요에 맞게 출력 형식을 설정합니다. 블루프린트는 문서 유형과 추출할 데이터 필드, 검증 규칙, 출력 구조를 정의하는 지도 역할을 수행합니다.

팩트사용자는 카탈로그 블루프린트를 그대로 사용하거나 조직의 특정 요구 사항에 맞춰 사용자 지정 블루프린트를 생성합니다. 이를 통해 은행 명세서와 W-2 양식, 1099-B 세금 양식, 공급업체 계약서 등 다양한 금융 문서를 처리합니다.

교차검증단일 블루프린트로 일관된 필드를 추출할 수 있으나 워크플로우 요구 사항이 변하거나 문서 형식이 크게 바뀌는 경우 여러 개의 블루프린트를 생성해야 할 수 있습니다. 입력 문서의 데이터가 다를 경우 출력 결과도 미세하게 달라질 수 있으므로 사후 처리 규칙 설정이 중요합니다.

팩트추출된 데이터는 제이슨(JSON), 시에스브이(CSV) 및 원시 데이터 형식으로 제공되어 다양한 보고 및 통합 시스템과 호환됩니다. 특히 은행 명세서의 경우 거래 날짜와 금액, 설명 등을 정확히 추출하여 회계 장부 자동화에 직접 활용합니다.

주장더블유-투(W-2)와 같은 세금 양식은 표준화되어 있으나 구조가 복잡하여 추출 시 정교한 설정이 필요합니다. 아마존 베드록 데이터 자동화는 고용주 정보와 연방 세금 정보, 주 세금 정보 등을 논리적 구조로 그룹화하여 하위 시스템으로 전달합니다.

팩트이 솔루션을 사용하기 위해서는 활성 아마존 웹 서비스(AWS) 계정과 적절한 아이에이엠(IAM) 권한이 필요합니다. 사용자는 아마존 웹 서비스 콘솔을 통해 모델 액세스 권한을 요청해야 합니다.

팩트베드록 시작하기 가이드를 통해 환경을 설정하고 테스트용 샘플 문서를 업로드하는 과정이 선행되어야 합니다. 이러한 절차를 거쳐 금융 기관은 문서 처리의 정확성과 속도를 동시에 확보합니다.

주장금융 업무의 디지털 전환을 위해 생성형 인공지능 기반의 데이터 자동화는 필수적인 선택지입니다. 기업은 이를 통해 수작업 비중을 줄이고 데이터 기반의 의사결정 역량을 강화합니다.

출처아마존 웹 서비스의 머신러닝 블로그(https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/process-financial-documents-using-amazon-bedrock-data-automation/)를 교차 검증했습니다.