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[IT뉴스][AI 리더스] 로민 CTO "확신 없는 답엔 낮은 점수…문서 AI 신뢰 높인다"
온카뱅크관리자
조회:
2
2026-11-12 14:37:24
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">"AI가 읽은 값에 신뢰도 점수…교차 검증으로 사람 검수 부담 줄여"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="x9gRGufzaK"> <p contents-hash="be82c1d86dd5f187fed29dfd0fe560562955d614ad1c12cb9fccaadf7b00955c" dmcf-pid="ysFYecCEjb" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김미정 기자)"인공지능(AI)이 문서를 읽어줘도 직원이 처음부터 끝까지 다시 확인해야 한다면 일을 크게 줄일 수 없습니다. 우리는 AI가 읽은 내용이 얼마나 확실한지 점수로 알려주는 기술을 개발했습니다. 직원은 점수가 낮은 내용만 확인하면 돼 업무 시간을 줄일 수 있습니다."</p> <p contents-hash="7f9da55a39b8e54bd7a890d719a459aa503c007c84e272d8aaa1cb044dc8807e" dmcf-pid="WO3GdkhDoB" dmcf-ptype="general"><span>임비 로민 최고기술책임자(CTO)는 최근 개발한 문서 AI 신뢰도 평가 기술 특장점을 지디넷코리아 인터뷰에서 이같이 밝혔다. </span></p> <p contents-hash="14b43603861b8c2db57b6c2ad7544c7ee8a9c0b23bca46b8f5c451f99b8b3036" dmcf-pid="YI0HJElwaq" dmcf-ptype="general">로민은 AI가 문서에서 읽은 값이 맞을 가능성을 '신뢰도 점수'로 보여주는 기술을 고도화하고 있다. <span>기업은 이 점수 기준으로 자동 처리할 결과와 직원이 확인할 결과를 나눌 수 있다.</span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b296bc79cc3ed0bf9c79b8065ddddd26a2f69ad01cacdd50f2b7c5eb6b427194" dmcf-pid="GCpXiDSrkz" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="임비 로민 최고기술책임자(CTO)는 최근 개발한 문서 AI 신뢰도 평가 기술 특장점을 설명했다. (사진=지디넷코리아 DB)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/ZDNetKorea/20261112142724365kljg.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="PMV7Ev1ya2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/ZDNetKorea/20261112142724365kljg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 임비 로민 최고기술책임자(CTO)는 최근 개발한 문서 AI 신뢰도 평가 기술 특장점을 설명했다. (사진=지디넷코리아 DB) </figcaption> </figure> <p contents-hash="014b3497c2021efb5bb8eb5dcfd3e298b372727bed5871ded1e3694ca3b7e094" dmcf-pid="HhUZnwvmo7" dmcf-ptype="general">예를 들어 AI가 영수증에서 결제 금액을 '3만원'으로 읽었다면, 시스템은 이 값이 얼마나 확실한지도 점수로 제시한다. 기업이 자동 처리 기준을 99점으로 정했다면 신뢰도 점수가 99점 이상인 결과는 그대로 입력하고, 낮은 결과는 직원이 원문과 비교하도록 설정할 수 있다.</p> <p contents-hash="28214481d6c92ab9fe97b8ffbaa0d4ef1e0288d209367384cae461c805b6fd6b" dmcf-pid="Xlu5LrTsgu" dmcf-ptype="general">임 CTO는 이 점수를 'AI의 자신감'에 빗댔다. 문서 인식 정확도가 AI의 답을 정답과 비교해 채점한 결과라면, 신뢰도는 채점 전에 각 답이 맞을 가능성을 예측한 값이라는 이유에서다.</p> <p contents-hash="63041621d608c28bf8e062e3a47e12c6d96aef90e6cd0c15c1a7c26ccc4ed6de" dmcf-pid="ZS71omyOaU" dmcf-ptype="general">그동안 시중에 있는 문서 인식 솔루션 기업들은 AI가 얼마나 정확하게 문서를 읽었는지만 주요 성능 지표로 내세웠다. 로민은 AI가 새 문서에서 읽은 정보마다 맞을 가능성까지 점수로 제시하는 데 주력한다. 기업은 이 점수 기준으로 자동 처리할 결과와 직원이 다시 확인할 결과를 구분해 검수 부담을 줄일 수 있다.</p> <p contents-hash="7f7bb9bfb8607bfe1bb131dcfa25b94db2e6fd18f96e776d123879ee2cf7d29c" dmcf-pid="5vztgsWIgp" dmcf-ptype="general">임 CTO는 AI가 틀린 답에도 높은 신뢰도 점수를 매길 수 있다는 점도 언급했다. 영수증에서 결제 금액 대신 할인 전 금액을 읽고도 높은 점수를 매기면 오류가 그대로 업무에 반영될 수 있어서다. <span>그는 "AI가 높은 </span><span>신뢰도 </span><span>점수를 줬더라도 </span><span>실제 </span><span>답이 틀릴 수 있다"며 "높은 점수를 받은 답이 맞는지 확인해야 한다"고 </span><span>강조했다.</span></p> <p contents-hash="e327a691e0742ba02ada29987f16910cedfe1fbc5d75b528548506488aa5da47" dmcf-pid="1TqFaOYCc0" dmcf-ptype="general">로민은 이를 위해 서로 다른 AI가 같은 문서를 읽은 결과를 비교하거나, 한 AI가 다른 AI의 답을 검토하는 방식을 플랫폼에 적용했다. 그는 "두 AI가 같은 실수를 반복하지 않도록 모델을 서로 다르게 학습시켜 독립적인 판단을 유도했다"고 설명했다. </p> <p contents-hash="8d61d3b0009a3254c23c692306d6a5eb3eafae19f167972dca3d24447bfa01fa" dmcf-pid="tyB3NIGhN3" dmcf-ptype="general">해당 시스템은 AI가 읽은 내용이 맞는지 업무 규칙으로도 확인한다. 예를 들어 영수증에 적힌 물건값이 각각 1만원과 2만원인데, AI가 합계를 8만원으로 읽었다면 계산 결과와 다르므로 오류를 의심할 수 있다. 시스템은 AI가 높은 신뢰도 점수를 매겼더라도 이런 결과를 직원이 다시 확인하도록 설정할 수 있다.</p> <p contents-hash="1cb77b2ebe5dcc5265a6e7de6f10afc1a45da3abbd244942fd10ee64ebac2534" dmcf-pid="FWb0jCHlAF" dmcf-ptype="general">임 CTO는 이같은 기술을 적용한 사례도 소개했다. 로민은 한 금융 고객 프로젝트의 내부 평가에서 인식하기 까다로운 문서를 대상으로 문서 인식 정확도 99.7%, 업무 자동화율 97.5%를 기록했다. 전체 문서 97.5%를 직원의 확인 없이 처리한 결과다.</p> <p contents-hash="26cc7cbfb17bf3adefdfd7c9c50936eeb5976f1745543bcd83b5265432b3fbda" dmcf-pid="3mtWRAIkjt" dmcf-ptype="general">로민은 제조업에도 문서 인식 기술을 공급하고 있다. 현대자동차와 한화에어로스페이스는 로민 솔루션을 활용해 도면에서 필요한 정보를 추출한다.</p> <p contents-hash="8668bdf9e4bc2e3e7a57c70d8101307c9fa3adb3b85f3b0215bd125fd940136b" dmcf-pid="0sFYecCEa1" dmcf-ptype="general"><span>임 CTO는 이 기술로 기업의 업무 자동화율을 높이겠다고 밝혔다. 업무 자동화율은 전체 업무 중 직원의 확인 없이 AI가 처리하는 비율이다. </span><span>그는 "</span><span>기업은 신뢰도 점수 기준으로 AI에 맡길 업무 범위를 정할 수 있다"며 "오류로 인한 피해가 큰 업무에는 더 높은 기준을 적용해 직원이 확인할 범위를 넓힐 수 </span><span>있다"고 </span><span>설명했다. </span></p> <p contents-hash="86f59ffdab7efa68273fb2ae8aaf0fe64085f4e3e230abdbd412f9e30f32330f" dmcf-pid="pO3GdkhDa5" dmcf-ptype="general"><strong>"문서 AI, </strong><strong>업무 처리 오류까지 예측해야"</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="93d091880cebf05e3393c6e61d84e254053d158482f4ebce85a9a77d0cf1eb81" dmcf-pid="UI0HJElwaZ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="임 CTO는 향후 개발 과제로 AI가 자신의 불확실성을 더 정확하게 판단하는 능력을 꼽았다. (사진=지디넷코리아 DB)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/ZDNetKorea/20261112142725606oeku.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="QYwa0Ve4c9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/ZDNetKorea/20261112142725606oeku.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 임 CTO는 향후 개발 과제로 AI가 자신의 불확실성을 더 정확하게 판단하는 능력을 꼽았다. (사진=지디넷코리아 DB) </figcaption> </figure> <p contents-hash="582fe625f4ea9ca34c9bf2493d1bb00e4a6c7299d2cb8e902d9bc8a94ad3c609" dmcf-pid="uCpXiDSroX" dmcf-ptype="general">임 CTO는 향후 개발 과제로 AI가 자신의 불확실성을 더 정확하게 판단하는 능력을 꼽았다. 처음 보는 문서나 예상하지 못한 상황을 접하면 AI가 정보를 잘못 읽고도 높은 신뢰도 점수를 매길 수 있어서다. </p> <p contents-hash="ca9a0381b66b5bd882c601c806a97b6869a00b7f02bdda041072c5850c397a7b" dmcf-pid="7hUZnwvmAH" dmcf-ptype="general"><span>그는 "틀릴 가능성이 큰 답에는 스스로 낮은 신뢰도를 부여하는 '겸손한 모델'을 만드는 것이 가장 큰 과제"라며 "내부 연구와 고객 현장에서 발견한 사례를 바탕으로 기술을 개선하고, 관련 연구 결과를 논문으로 정리할 계획"이라고 말했다. </span></p> <p contents-hash="3f473490ffa874bd13f4da94141cb0e5afc205bafdf286adeee528debdd3622a" dmcf-pid="zlu5LrTsAG" dmcf-ptype="general">임 CTO는 장기적으로 AI가 문서를 읽은 뒤 실제 업무를 처리하는 과정까지 확인할 방침이다. AI가 이름과 금액을 정확히 읽었더라도 서로 다른 사람의 서류를 한 건으로 묶으면 최종 업무를 잘못 처리할 수 있기 때문이다.</p> <p contents-hash="33c1f16e97b73321fa038a68d99bff5b1e0024685e6eb71d6f8c2a4be61687b3" dmcf-pid="qS71omyONY" dmcf-ptype="general">임 CTO는 "검증 범위를 개별 추출값에서 업무 전체로 넓혀야 한다"며 "필요한 정보가 빠지지 않았는지, 업무 실행에 필요한 승인과 권한을 갖췄는지, 같은 요청을 중복 처리하는지도 확인해야 한다"고 말했다. </p> <p contents-hash="48f8f740ff9319ce9b7378f1826fc0f9d2cccd97f4447ac50af8bbdaee6c027c" dmcf-pid="BvztgsWIjW" dmcf-ptype="general">그는 각 분야 담당자가 자신의 업무 규칙을 제품에 쉽게 적용하도록 사용 편의성도 높일 계획이다. <span>임 CTO는 "고객들이 반복 업무를 안전하게 자동화하고, 실제로 업무 부담과 시간을 줄일 수 있도록 돕고 싶다"고 재차 강조했다.</span></p> <p contents-hash="c2b8fd92f3fe49bbdc7858ec2a7723396ce0bd70370a943eb27b1c759ea3c7ab" dmcf-pid="bTqFaOYCjy" dmcf-ptype="general">김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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