문서 AI 성패 가르는 ‘자동화율’과 신뢰도 예측

문서 인공지능(AI)의 기업 도입 성과를 모델의 평균 정확도가 아닌 실제 업무 자동화율로 판단해야 한다는 진단이 나왔다. 로민은 3일부터 5일까지 부산 벡스코에서 열린 한국컴퓨터비전학회 ‘KCCV 2026’ 산업 세션에서 오류 가능성이 큰 결과만 선별해 사람의 검수 부담을 줄이는 문서 처리 방안을 제시했다. 업무 자동화율은 별도의 확인이나 수정 없이 처리할 수 있는 문서가 전체에서 차지하는 비율을 뜻한다.

임비 로민 최고기술책임자(CTO)는 문서 인식 정확도가 99%여도 오류가 포함된 문서를 가려내지 못하면 사람이 모든 문서를 재검토해야 해 업무 자동화율은 0%에 그칠 수 있다고 설명했다. 해결 기술로는 추출 정보가 원본의 어느 위치에서 나온 것인지 표시하는 ‘그라운딩’과 오류 가능성이 큰 결과를 골라 검수를 요청하는 ‘신뢰도 예측’을 꼽았다. 특히 정답에 높은 점수를 주는 것보다 오답에 낮은 점수를 부여하도록 신뢰도를 설계하는 것이 중요하다고 강조했다.

로민은 이번 행사에 플래티넘 후원사로 참여해 산업 세션 발표와 전시 부스를 운영했다. 부스에서는 문서 파싱·분류부터 정보 추출과 비교, 민감정보 비식별, AI 학습까지 문서 처리 전 과정을 지원하는 다큐먼트 AI 에이전트 플랫폼을 공개했다. 석·박사급 AI 연구원과 전문연구요원 채용을 위한 현장 밋업도 진행했다. 올해 KCCV에는 논문 약 170편이 발표됐고, 참가자는 역대 최대인 1300여 명을 기록했다.

발표를 맡은 임 CTO는 이미지 초고해상도 기술 논문 ‘EDSR’의 제1저자다. 이 논문은 구글 스칼라 기준 1만5000회 이상 인용됐으며, 임 CTO는 연구 성과를 인정받아 2022년 KCCV 이상욱 논문상을 받았다. 로민은 기업이 요구하는 문서 AI의 핵심을 단순한 정확도보다 신뢰할 수 있는 자동화 수준으로 보고 있다. 허용 가능한 위험 범위에서 무검수 문서를 단계적으로 늘리고, 현장 경험을 토대로 기업 환경에 맞춘 기술을 계속 고도화할 계획이다.