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표와 서식을 구조째 인식
병합된 칸과 줄 없는 표까지 복원
선이 끊기거나 칸이 합쳐진 표도 행과 열의 관계를 그래프로 복원합니다. 은행 신청서처럼 서식이 기관마다 다른 문서도 항목 이름과 값을 짝지어 구조화된 데이터로 내보냅니다.

가늠 PAGE
스캔본, 팩스, 사진으로 들어온 서류에서 표와 서식 구조를 먼저 읽고 필요한 항목을 추출합니다. 모든 추출값에 원문 위치를 함께 돌려주어 검수자가 근거를 바로 확인할 수 있습니다.

글자보다 먼저 표의 줄과 칸, 서식의 영역을 이해해 항목의 의미를 놓치지 않습니다.
추출한 값마다 원문 이미지의 좌표와 신뢰도를 붙여 검수 시간을 줄입니다.
신뢰도가 낮은 항목만 검수 대기열로 보내 전체 업무 흐름을 끊지 않습니다.
병합된 칸과 줄 없는 표까지 복원
선이 끊기거나 칸이 합쳐진 표도 행과 열의 관계를 그래프로 복원합니다. 은행 신청서처럼 서식이 기관마다 다른 문서도 항목 이름과 값을 짝지어 구조화된 데이터로 내보냅니다.

값을 누르면 원문 위치로 이동
필요한 항목을 정의하면 모델이 문서에서 해당 값을 찾아 원문 위치와 함께 반환합니다. 검수자는 값을 누르는 것만으로 근거가 된 영역을 확인하고 수정할 수 있습니다.

팩스와 휴대폰 사진도 그대로
기울어진 사진, 번진 팩스, 흘려 쓴 숫자를 복원 단계에서 먼저 보정합니다. 판독이 어려운 글자는 추측하지 않고 낮은 신뢰도로 표시해 검수로 넘깁니다.

확인이 필요한 항목만 모아 보기
신뢰도 기준을 업무별로 정해 두면 기준에 못 미치는 항목만 검수 대기열에 쌓입니다. 검수자가 고친 값은 다음 학습 데이터로 다시 쓰입니다.

표기된 수치는 예시이며 고객 데이터에 따라 달라질 수 있습니다.
“영수증마다 금액을 옮겨 적던 시간이 사라졌습니다. 이제 팀은 애매한 청구 건을 판단하는 데 시간을 씁니다.”
“추출값마다 원문 위치가 붙어 있어서 감사 대응 자료를 따로 만들 필요가 없었습니다.”
샘플 데이터로 인식 결과와 예상 정확도를 정리해 드립니다.