은행 데이터 처리에서 AI: 지능형 문서 파싱이 은행 산업의 ETL 프로세스를 지원하는 방법

은행 산업은 정보가 운영의 생명선인 방대하고 복잡한 데이터 환경 내에서 운영됩니다. 은행은 고객 거래에서 규제 준수 문서에 이르기까지 매일 막대한 양의 데이터를 처리합니다. 이 데이터는 종종 복잡하고 비구조적이며, 전통적인 데이터 처리 방법에 상당한 도전 과제를 제기합니다. 대출 신청서, 고객 온보딩 양식, 거래 기록 등 다양한 데이터 소스의 방대한 양과 다양성은 데이터 관리에 대한 보다 정교한 접근 방식을 요구합니다.

AI 기반 자동화의 통합은 은행의 디지털 전환의 중요한 부분으로, 데이터가 처리되고 분석되는 방식을 혁신하고 있습니다. 전통적인 은행 프로세스를 변형하는 데 있어 AI 기반 자동화의 중요성은 과장할 수 없습니다. AI 기술, 특히 지능형 문서 파싱( IDP )은 은행이 데이터를 처리하는 방식을 혁신하고 있습니다. IDP는 ETL(추출, 변환, 적재) 프로세스에서 중요한 역할을 합니다. 다양한 문서에서 데이터의 추출 및 처리를 자동화함으로써 IDP는 ETL 프로세스의 효율성, 정확성 및 확장성을 향상시켜 더 나은 의사 결정 및 규제 요구 사항 준수를 지원합니다.

은행의 ETL 이해하기

포괄적인 은행 명세서 정의에는 모든 거래, 계좌 세부정보 및 잔액 업데이트가 포함되어 있으며, 조정 및 분석을 위한 중요한 문서 역할을 합니다. ETL(추출, 변환, 적재)은 은행 데이터 관리에서 중요한 프로세스로, 분석 및 의사 결정을 위한 데이터 준비를 담당합니다. 각 단계는 중요한 역할을 합니다:

• 추출: 고객 신청서, 은행 명세서 및 규제 보고서와 같은 다양한 출처에서 데이터가 수집됩니다. 명확한 은행 명세서 정의는 이 추출 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 출처는 종종 데이터베이스와 같은 구조화된 형식과 스캔한 문서, PDF 및 이메일과 같은 반구조적 또는 비구조적 데이터를 포함합니다.

• 변환: 추출된 데이터는 통일된 스키마에 맞게 정리 및 형식을 변환하여 일관성과 사용성을 보장합니다. 예를 들어, 대출 신청서의 데이터는 날짜 또는 소득 수치에 대한 표준 형식을 포함하도록 변환될 수 있습니다.

• 적재: 마지막으로, 처리된 데이터는 데이터 웨어하우스와 같은 대상 시스템에 저장되어 쿼리, 보고 및 추가 분석을 위해 준비됩니다.

은행 조정 명세서 작성과 같은 은행 워크플로우는 정확한 ETL 프로세스에 크게 의존합니다. 조정 명세서는 내부 시스템의 거래 기록을 은행 명세서와 일치시켜 일관성을 보장하지만, 데이터 추출의 오류는 이 프로세스를 방해할 수 있습니다.

그 중요성에도 불구하고, 은행의 전통적인 ETL 프로세스는 여러 가지 도전에 직면해 있습니다:

• 데이터 양: 매일 수백만 건의 거래 및 고객 상호작용이 발생하므로, 막대한 양을 관리하는 것은 벅찬 일입니다.

• 다양한 형식: 은행은 종이 문서, 이메일 및 은행 명세서 등 다양한 형식의 데이터를 처리하므로 추출 프로세스가 복잡해집니다.

• 수동 오류: 인간의 개입에 의존하면 변환 및 통합에서 오류가 발생할 위험이 증가합니다.

• 규제 압력: 엄격한 규정을 준수하려면 데이터 처리 및 보고의 정확성이 필요합니다.

비전 언어 모델(VLM)과 같은 신기술은 ETL 워크플로우에서 문서 이해를 자동화하는 길을 열고 있습니다. 이러한 모델은 은행 명세서와 같은 문서에 대한 미세한 이해를 가능하게 하여 데이터 정확성을 향상시키고 처리 시간을 단축합니다.

지능형 문서 파싱 작동 방식

지능형 문서 파싱(IDP)은 고급 AI 기술을 활용하여 문서에서 정보를 신속하고 정확하게 추출하고 이해합니다. 작동 방식은 다음과 같습니다:

• 문서 수집: IDP 도구는 스캔한 PDF(예: PDF 은행 명세서), 이미지, 이메일 및 디지털 양식(은행 명세서 및 조정 문서 포함)과 같은 다양한 형식의 문서를 수집합니다.

• 광학 문자 인식(OCR): 스캔한 문서나 이미지 기반 문서의 경우, OCR 기술이 텍스트를 식별하고 기계가 읽을 수 있는 데이터로 변환합니다. 고급 OCR 솔루션은 저품질 스캔, 손으로 쓴 메모 및 은행 명세서에서 발견되는 복잡한 레이아웃을 처리할 수 있습니다.

• 자연어 처리(NLP): NLP는 텍스트를 맥락적으로 해석하는 데 사용되며, 엔터티(예: 계좌 번호, 거래 금액)와 그들 간의 관계를 인식합니다. 이는 거래 일치를 정확하게 식별해야 하는 은행 조정 명세서를 작성하는 데 특히 유용합니다.

• 비전 언어 모델(VLM): 이러한 고급 AI 시스템은 시각적 및 텍스트 데이터를 통합하여 문서에 대한 더 깊은 맥락적 이해를 가능하게 합니다. 예를 들어, 이들은 은행 명세서에서 헤더, 표 및 각주를 구별하여 포괄적인 데이터 추출을 보장할 수 있습니다.

• 데이터 구조화: 추출된 정보는 은행의 데이터 시스템과 호환되는 형식으로 구조화되어 하류 ETL 프로세스에 원활하게 통합됩니다.

• 검증 및 확인: 자동화된 검사를 통해 데이터 정확성을 보장하며, 불일치를 검토를 위해 플래그를 지정합니다.

VLM과 같은 기술을 통합함으로써 IDP는 전통적인 문서 처리를 변형하여 ETL 및 조정 프로세스를 포함한 은행 작업에 대해 보다 효율적이고 신뢰할 수 있게 만듭니다.

ETL에서 지능형 문서 파싱의 이점

ETL 프로세스에서 IDP의 채택은 은행 부문에 여러 가지 이점을 가져옵니다:

• 효율성: IDP는 데이터의 추출 및 변환을 자동화하여 이러한 프로세스에 필요한 시간을 크게 단축합니다. 이 자동화는 은행이 대량의 데이터를 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 합니다.

• 정확성: 인간의 개입을 최소화함으로써 IDP는 데이터 처리에서 오류가 발생할 가능성을 줄입니다. 이 정확성은 준수 검사에 중요하며, 의사 결정에 사용되는 데이터가 신뢰할 수 있도록 보장합니다.

• 확장성: IDP 시스템은 대량의 데이터를 원활하게 처리할 수 있어 은행의 데이터 집약적인 환경에 이상적입니다. 예를 들어, IDP 솔루션은 은행 명세서를 Excel로 효율적으로 변환할 수 있어 데이터 변환 및 분석을 더 쉽게 만듭니다. 데이터 양이 증가함에 따라 IDP 시스템은 자원이나 비용의 비례적 증가 없이 그에 맞게 확장할 수 있습니다.

• 비용 절감: IDP를 통한 자동화는 수동 데이터 입력 및 처리의 필요성을 줄여 운영 비용을 낮춥니다. 이 비용 절감은 대규모 데이터 처리의 맥락에서 특히 중요합니다.

• 규제 준수: IDP는 데이터 정확성을 보장하여 감사 및 규제 요구 사항 준수에 필수적입니다. 준수 검사를 자동화함으로써 은행은 비준수와 관련된 위험을 완화할 수 있습니다.

IDP 강화 ETL의 사용 사례

• 대출 처리: 대출 승인 프로세스는 종종 급여 명세서, 세금 신고서 및 은행 명세서와 같은 여러 문서를 파싱하는 것을 포함합니다. IDP는 소득, 신용 점수 및 고용 이력과 같은 주요 세부 정보를 자동으로 추출하여 처리 시간을 크게 단축합니다.

• 고객 온보딩: IDP는 신원 확인(KYC) 프로세스를 간소화하여 신분증, 공과금 청구서 및 PDF 은행 명세서에서 정보를 추출하고 검증합니다. 이는 고객 온보딩을 가속화하면서 자금 세탁 방지(AML) 규정을 준수합니다.

• 은행 조정 명세서 작성: 조정 프로세스는 내부 거래 기록을 외부 은행 명세서와 일치시킵니다. IDP는 거래 데이터의 정확한 추출 및 비교를 보장하여 은행 조정 명세서의 준비를 자동화합니다. 이는 수동 오류를 제거하고 재무 감사에 필요한 시간을 줄입니다.

• 사기 탐지: 송장, 계약 및 거래 기록(은행 명세서 포함)의 데이터를 분석함으로써 IDP는 은행이 잠재적인 사기를 나타내는 이상 징후를 식별하도록 돕습니다. 예를 들어, 일치하지 않는 거래 세부정보는 추가 조사를 위해 플래그가 지정될 수 있습니다.

• 규제 보고: 바젤 III 및 GDPR과 같은 규제 프레임워크 준수는 정확한 보고를 요구합니다. VLM이 지원하는 IDP는 다양한 보고서 및 명세서에서 데이터를 추출하고 통합하여 적시의 오류 없는 제출을 보장합니다. 이는 은행의 더 넓은 디지털 전환을 지원합니다.

은행에서 지능형 문서 파싱을 추진하는 기술

지능형 문서 파싱을 지원하는 여러 최첨단 기술이 있으며, 은행에서의 효과성을 보장합니다:

• 기계 학습(ML): ML 모델은 방대한 양의 은행 데이터를 학습하여 지속적으로 개선됩니다. 이러한 모델은 새로운 문서 형식을 인식하도록 적응하며, 시간이 지남에 따라 높은 정확도로 데이터를 추출합니다.

• 자연어 처리(NLP): NLP 기능은 IDP 시스템이 비구조적 텍스트의 맥락, 구문 및 의미를 이해할 수 있게 합니다. 이는 조정 기록이나 규제 관련 명세서와 같은 복잡한 은행 문서를 해석하는 데 중요합니다.

• 비전 언어 모델(VLM): VLM은 시각적 및 텍스트적 이해를 결합하여 AI의 다음 단계로 나아갑니다. 이러한 모델은 은행 명세서와 같은 반구조적 및 비구조적 문서를 파싱하는 데 뛰어나며, 데이터 테이블, 차트 및 텍스트 주석을 추출하는 데 정확성을 보장합니다.

• 광학 문자 인식(OCR): 고급 OCR 엔진은 손으로 쓴 메모, 저해상도 스캔 및 다단 열 레이아웃을 읽을 수 있어 복잡한 PDF 은행 명세서 및 상세한 은행 조정 명세서와 같은 어려운 문서 형식에서도 정확한 데이터 추출을 가능하게 합니다.

• 클라우드 컴퓨팅: 클라우드 기반 IDP 솔루션은 확장성과 실시간 처리 기능을 제공합니다. 은행은 대량의 은행 명세서 업로드를 포함하여 변동하는 데이터 양을 처리할 수 있으며, 광범위한 온프레미스 인프라에 투자하지 않고도 가능합니다.

• API 통합: 현대 IDP 플랫폼은 CRM, 데이터 웨어하우스 및 분석 도구와 같은 은행 시스템과 원활하게 통합되어 ETL 파이프라인 전반에 걸쳐 데이터 흐름을 원활하게 합니다. 스캔한 은행 명세서 및 조정 기록과 같은 입력을 기존 워크플로우에 직접 처리할 수 있습니다.

이러한 기술을 활용함으로써 VLM을 포함한 IDP 솔루션은 은행이 데이터를 효율적으로 처리하고, 규정을 준수하며, 은행 조정 명세서와 같은 중요한 출력의 정확성을 향상시킬 수 있도록 보장합니다. 고급 IDP 도구는 데이터 추출 및 파싱의 맥락적 이해를 향상시키기 위해 은행 명세서 정의를 통합합니다.

ETL을 위한 IDP 구현의 도전 과제

IDP는 상당한 이점을 제공하지만, 은행에서의 구현에는 도전 과제가 따릅니다:

• 데이터 프라이버시 및 보안: 민감한 고객 정보를 처리하려면 데이터 프라이버시를 보호하기 위한 강력한 보안 조치가 필요합니다. 은행은 데이터 보호 규정을 준수하고 강력한 암호화 및 접근 제어 메커니즘을 구현해야 합니다.

• 다국어 및 다형식 문서: 은행은 종종 여러 언어와 형식의 문서를 처리합니다. IDP 시스템은 이러한 변형을 정확하게 파싱하고 이해할 수 있어야 데이터 무결성을 보장할 수 있습니다.

• AI 채택에 대한 저항: 레거시 시스템 내에서 AI 기반 솔루션을 채택하는 데 저항이 있을 수 있습니다. 은행은 기존 프로세스와 새로운 기술을 통합하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이해관계자의 회의론을 극복해야 할 필요가 있습니다.

AnyParser가 ETL 프로세스를 향상시키는 방법

CambioML에서 개발한 AnyParser는 PDF 및 DOCX 파일을 포함한 다양한 파일 형식에서 콘텐츠를 추출하기 위해 고급 언어 모델 기술을 활용하는 강력한 문서 파싱 도구입니다. ETL(추출, 변환, 적재) 프로세스를 향상시키는 독특한 이점을 제공합니다:

정밀도 및 정확성

AnyParser는 높은 정밀도를 위해 설계되어 PDF에서 Excel로 테이블 데이터를 정확하게 복사하면서 원래 레이아웃과 형식을 유지합니다. 이는 금융 분석 및 데이터 기반 의사 결정에서 최소한의 변환 오류를 보장하는 데 중요합니다.

프라이버시 및 보안

AnyParser는 데이터를 로컬에서 처리하여 사용자 프라이버시와 민감한 정보를 보호합니다. 이는 민감한 고객 및 거래 데이터를 처리하는 것이 우선인 은행에서 특히 중요합니다.

구성 가능성

사용자는 특정 요구 사항에 따라 PDF에서 테이블을 추출하기 위한 사용자 정의 추출 규칙 및 출력 형식을 정의할 수 있습니다. 이러한 구성 가능성은 은행이 고유한 요구에 맞게 ETL 프로세스를 조정할 수 있게 합니다.

다원 소스 지원

AnyParser는 PDF, 이미지 및 차트를 포함한 다양한 비구조적 데이터 소스에서 정보를 추출할 수 있습니다. 이러한 다원 소스 지원은 다양한 문서 유형을 처리하는 은행에 유용합니다.

구조화된 출력

AnyParser는 추출된 정보를 Excel과 같은 구조화된 형식으로 변환하여 사용자가 은행 명세서를 Excel로 원활하게 변환할 수 있도록 하여 분석 및 처리를 용이하게 합니다. 이 구조화된 출력은 은행의 ETL 프로세스의 변환 단계에 필수적입니다.

데이터 워크플로우 간소화

AnyParser는 데이터 추출 자동화, 실시간 데이터 처리, 사용자 정의 보고서 생성 및 사전 위험 관리 및 지능형 경고를 제공합니다. 이러한 기능은 데이터 워크플로우를 간소화하여 운영 효율성을 개선하고 더 빠른 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 합니다.

기술적 하이라이트

AnyParser는 고급 PDF 테이블 추출을 위해 비전-언어 모델(VLM)을 사용하여 PDF 테이블을 Excel로 정확하게 복사하고 문서 내에서 맥락적 이해를 제공합니다. 이러한 기술적 정교함은 복잡하고 다국어 문서에서도 정확한 데이터 추출을 가능하게 합니다.

통합 및 자동화

AnyParser는 다양한 애플리케이션에 통합할 수 있는 API를 통해 자동화된 PDF 데이터 추출 워크플로우를 위한 원활한 인터페이스를 제공합니다. 이는 은행 명세서를 Excel로 변환하여 더 빠른 분석을 위해 워크플로우를 단순화하는 데 필수적입니다. 이러한 통합 기능은 은행의 ETL 프로세스를 자동화하여 수동 개입 및 관련 오류를 줄이는 데 중요합니다.

AnyParser의 고급 기능을 활용함으로써 은행은 ETL 프로세스를 향상시켜 데이터 정확성, 운영 효율성 및 규제 요구 사항 준수를 개선할 수 있습니다. 복잡한 문서 구조를 처리하고 데이터 프라이버시를 유지하며 구조화된 출력을 제공하는 AnyParser는 은행 산업의 데이터 관리 전략에서 귀중한 자산입니다.

미래 동향 및 기회

은행의 지속적인 디지털 전환은 실시간 데이터 처리 및 고급 AI 도구의 더 큰 채택을 가져올 것입니다. 은행에서 IDP의 미래는 유망하며, 여러 동향과 기회가 다가오고 있습니다:

• AI 채택 증가: 은행 부문은 AI 기반 도구의 채택이 계속 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 도구가 더욱 정교해짐에 따라 데이터 처리 및 의사 결정에서 더 큰 역할을 하게 될 것입니다.

• 생성적 AI 및 대규모 언어 모델: IDP 기능을 향상시키는 데 있어 생성적 AI 및 대규모 언어 모델의 역할이 커질 것입니다. 이러한 발전은 특히 복잡하고 비구조적 데이터에 대한 문서 파싱의 정확성과 효율성을 개선할 것입니다.

• 실시간 의사 결정: IDP 솔루션의 실시간 의사 결정 프로세스 확장은 은행이 시장 변화 및 고객 요구에 더 빠르게 대응할 수 있게 할 것입니다. 이는 사기 탐지 및 위험 관리와 같은 분야에서 특히 가치가 있을 것입니다.

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