2026년 주요 문서 처리 과제 (및 자동화를 통한 해결 방법)

핵심 요약

• OCR의 한계는 여전히 문서 처리 과제에서 가장 큰 병목입니다. 첨단 엔진이라도 손글씨, 저품질 스캔, 장식체 글꼴에 취약하기 때문에, 고급 파싱 기법을 쓰지 않으면 최대 36%의 주요 데이터가 누락될 수 있습니다.
• 고정 템플릿은 포맷이 바뀌면 쉽게 깨집니다. Parseur와 같은 AI 기반 파싱 플랫폼은 레이아웃 변화에도 손쉽게 적응하는 하이브리드 솔루션을 제공하여, 업무 중단과 재작업을 최소화합니다.
• 주요 필드 누락도 빈번하게 발생합니다. 라벨 불일치나 위치 위주의 파싱 로직이 원인입니다. AI 기반 콘텐츠 인식 추출은 다양한 문서 유형에서도 필드 인식률을 한층 향상합니다.

문서 처리 자동화를 도입하면 수많은 수작업을 줄이고 정확성도 대폭 향상됩니다. 하지만 많은 팀이 경험했듯, 현실에서는 다양한 난관이 기다리고 있습니다.

OCR 오류부터 템플릿 손상, 연동 실패까지 문서 관리의 각종 과제는 자동화 워크플로 전체를 방해할 수 있습니다.

File Center의 자료에 따르면, FileCenter.com에서 인용된 2025년 M-Files 보고서에는 66%의 기업이 문서 승인·검토에서 심각한 과제를 겪었으며, 이는 수작업 위주의 종이 기반 서명 프로세스가 워크플로를 지연시키고 협업을 복잡하게 만들기 때문임이 나타났습니다. 이처럼 비효율적이거나 손상된 문서 워크플로가 자동화의 성공과 운영 효율성 향상을 가로막는 주요 장애로 남아 있습니다.

좋은 소식은? 대부분의 문제는 정확히 어디서 발생하는지만 알면 쉽게 관리할 수 있는 솔루션이 있다는 것입니다.

이 글에서는 가장 흔히 겪는 5가지 문서 관리 과제를 살펴보고, 각각의 문제점, 원인, 효율적인 해결책을 안내합니다. 읽고 나면 즉시 적용할 수 있는 실용적 인사이트를 얻으실 수 있습니다.

문서 처리 기초가 궁금하다면 문서 처리란? 가이드를 참고하세요.

과제 1: 부정확한 OCR 결과

광학 문자 인식(OCR)은 문서 자동화의 핵심 기술입니다. OCR 덕분에 시스템이 스캔한 종이 문서를 ‘읽고’, 구조화된 데이터로 변환할 수 있습니다. 하지만 현실에서 OCR은 예상만큼 완벽하게 동작하지 않는 경우가 많습니다. OCR 도구가 문서를 잘못 판독하면, 오류·지연·수작업이 연쇄적으로 발생합니다.

많은 기업은 OCR만 있으면 모든 스캔 문서가 완벽하게 변환될 거라 생각하지만, 실제로는 흐릿하거나 기울어진 이미지, 특이한 글꼴, 손글씨가 많을수록 최신 툴조차 오류가 많습니다. 사람이 쉽게 읽을 수 있는 문서라도 OCR 엔진을 통과하면 특수문자, 텍스트 누락, 라인 왜곡 등 엉망으로 출력될 수 있습니다.

문제:

OCR 도구가 판독 불가능한 텍스트, 문자 누락, 잘못된 포맷 등을 자주 반환해 후속 업무에 혼란이 발생합니다. 특수 기호, 문서 일부 누락, 필드 정렬 오류 등도 포함됩니다.

주요 원인:

• 저품질 스캔. 흐릿하고 저해상도거나 기울어진 문서, 그림자 또는 배경 노이즈가 많은 경우 OCR 정확도가 떨어집니다.
• 특이하거나 장식된 글꼴. 화려하거나 비표준 폰트는 일반적으로 단순 글꼴에 훈련된 OCR 시스템을 혼란스럽게 만듭니다.
• 손글씨, 도장, 주석. 손글씨나 일반 인쇄와 다른 정보가 포함된 문서는 대다수 OCR에서 성능이 급격히 저하됩니다.

해결 방법:

• 이미지 전처리: 스캔 이미지를 크기 조정, 명암 조절, 기울기 보정 등으로 품질을 높이면 OCR 성능이 크게 향상됩니다.
• 더 고성능 OCR 엔진 사용: Parseur나 Tesseract 등 고도화된 인식 기술을 제공하는 툴, 특히 Parseur처럼 AI가 내장된 툴을 활용하세요.
• 예상 레이아웃 학습: 문서 유형이나 구조 등 맥락 정보를 제공하면 패턴 인식과 오탐률을 줄일 수 있습니다.

최신 OCR 시스템도 인쇄가 말끔한 문서는 약 80~85%의 정확도를 보입니다. 하지만 손글씨나 저품질 스캔에서는 정확도가 64% 수준까지 떨어집니다. 이처럼 OCR 결과 품질의 변동성은 자동화 워크플로에 큰 부담을 주고 수작업 보정을 유발합니다(참고: Octaria).

결국 OCR의 효율은 투입되는 문서 품질에 달렸습니다. 더 좋은 스캔, 고성능 엔진, 전처리 기법에 투자하면 더 높은 정확도와 적은 수작업이 가능합니다.

과제 2: 포맷 변경 시 템플릿 손상

문서가 항상 같다면 템플릿을 활용한 파싱은 빠르고 효율적입니다. 하지만 실제로는 문서 레이아웃이 예고 없이 자주 바뀝니다. 공급업체가 칼럼 위치를 옮기거나 라벨을 변경, 필드 순서를 바꿔버리면 기존 템플릿이 더 이상 동작하지 않을 수 있습니다.

작은 변경도 전체 추출 실패를 야기할 수 있으며, 결과적으로 자동화를 일시 중지하고, 급하게 규칙을 다시 수정해야 하는 번거로움이 잦습니다.

문제:

하루아침에 공급업체의 레이아웃 변경, 필드 순서 수정 등으로 템플릿이 데이터 추출을 못하게 되는 상황.

주요 원인:

• 고정 템플릿의 위치 의존: 문서 구조가 조금만 달라져도, 파서가 필드를 찾지 못합니다.
• 수동 규칙 취약성: 하드코딩한 규칙은 특정 레이아웃에만 작동하며, 자주 업데이트되는 다양한 문서엔 부적합합니다.
• 레이아웃 유연성 부족: 절대 위치에만 의존하는 규칙 기반 시스템은 예외 처리나 유동적인 감지에 취약합니다.

해결 방법:

• 하이브리드/AI 기반 파싱으로 전환: 데이터 내용, 라벨, 문맥을 바탕으로 감지하는 시스템을 도입하세요.
• 유동 필드·스마트 존 사용: 텍스트 이동 혹은 간격 변화에도 자동으로 보정됩니다.
• Parseur 등 플랫폼 활용: 템플릿과 AI를 결합해 필드 패턴을 인식하므로, 레이아웃이 바뀌어도 워크플로가 멈추지 않습니다.

Accenture의 내부 송장 자동화 시스템에서 전체 송장 요청의 최대 30%가 첫 시도에서 템플릿 호환성 문제로 처리에 실패했던 사례가 있습니다.

템플릿이 깨지면, 담당자는 문서 교정·재처리에 많은 시간을 쓰게 되고, 이는 지연·생산성 저하·자동화 신뢰 상실로 이어집니다. 적응형 파싱 전략을 도입해 문서 양식이 조금씩 달라져도 자동화가 중단되지 않도록 하세요.

과제 3: 불완전하거나 일관성 없는 데이터 추출

문서를 읽어들이는 것만으로는 핵심 필드의 안정적 추출이 보장되지 않습니다. 다음의 경우에 흔히 오류가 발생합니다.

• 각 문서마다 필드 라벨이 다를 때(예: “Amount Due”와 “Total”)
• 동일 데이터가 여러 맥락에서 반복될 때
• 추출 규칙이 형식에 과도하게 의존할 때

그 결과로 데이터 누락, 잘못된 분류, 불일치 등 오류가 발생하고, 다양한 서식이 쓰이는 물류·보험·금융 업계에서 특히 심각합니다.

주요 원인:

• 파서의 추출 대상 미확정: OCR로 읽은 텍스트라도 파싱 툴이 그것을 수집하도록 지정되어 있지 않으면 데이터가 무시됩니다.
• 라벨 불일치: “Client”, “Customer”, “Buyer”처럼 동일 내용을 다양한 라벨로 쓸 때 규칙 기반 파서가 혼란을 겪습니다.
• 레이아웃 변동: 익숙하지 않은 위치에 필드가 있거나, 무관한 콘텐츠와 섞여 있으면 기존 규칙이 놓칠 수 있습니다.

해결 방법:

• 대체 라벨 수동 매핑: 주요 필드명 변형을 모두 파서가 인식하도록 처리하세요.
• AI 또는 키워드 인식 파싱: 위치가 아니라 콘텐츠·문맥으로 필드를 감지하는 기능을 사용하세요.
• 예외 감지 로직 추가: 신뢰도 점수가 임계값 이하일 때 알림이나 수동 검토가 발동되도록 설정해, 사람이 오류를 잡을 수 있도록 합니다.
• AI 기반 파싱과 규칙 기반 예외 처리(백업)를 조합하는 솔루션을 선택하면, 포맷이 들쭉날쭉해도 효과적으로 대응할 수 있습니다.

문서 재파싱이나 반복적인 수동 확인이 잦다면, 더 스마트한 필드 인식과 검증 프로세스 도입이 필요하다는 신호입니다.

과제 4: 연동 실패 또는 데이터 미전달

Google Sheets, CRM, 회계 시스템 등 다른 툴로 데이터 전송을 자동화에 맡긴 팀에게 연동 실패는 매우 답답한 경험입니다. 추출 자체는 완료된 것 같은데, 마지막 데이터 전달에서 에러가 나면 전체 워크플로가 멈추게 됩니다.

웹훅 오류, API 매칭 불일치, 자동화 플랫폼의 일시적 문제 등 원인은 다양해도, 결과는 같습니다. 데이터 누락, 그리고 수동 재확인·재처리라는 악순환입니다.

문제:

파싱·추출은 완료됐지만, 스프레드시트·DB·앱 등 목적지로 데이터가 제대로 전달되지 않는 이슈가 발생합니다.

주요 원인:

• 오입력된 웹훅 URL로 인한 페이로드 누락
• Zapier, Make 등 연동 앱에서의 에러, 미전송, 잘못된 라우팅
• API 제한 초과, 포맷 오류, 인증 토큰 만료 등 API 이슈
• 웹훅 타임아웃

해결 방법:

• 실제 샘플 문서로 전체 연동을 사전에 테스트해 매핑, 전달이 정상임을 확인합니다.
• Parseur 등 자동 재전송 및 상태 모니터링 기능이 있는 도구를 활용해, 실패 시 자동 재시도를 보장하세요.
• 이메일 알림 또는 웹훅 상태 추적 같은 백업 시스템을 구축해 장애 발생 시 바로 대응할 수 있도록 합니다.

IRJMets 연구에 따르면, 헬스케어·금융·제조 분야의 1,240건 자동화 사례 중 41.7%의 엔터프라이즈 연동 실패는 포맷 불일치 및 데이터 변환 오류에 기인했습니다.

연동이 실패하면 데이터 추출-활용이 단절되어, 누락 정보 확인·재실행·이중 점검 등 여러 비용이 발생, 자동화 효율이 크게 떨어집니다.

과제 5: 보안 및 규정 준수 우려

강력한 규제가 적용되는 산업(의료, 금융, 물류 등)은 데이터 저장, 전송, 접근에 대한 철저한 통제가 필수입니다. GDPR, HIPAA, SOC 2 등 규정에 맞지 않는 툴을 쓰면 법적·신뢰상 큰 위험을 초래할 수 있습니다.

PII·건강 정보·고객 재무정보를 적절히 다루지 않으면 심각한 법적·평판 리스크가 따릅니다. 따라서 팀은 도구의 보안성·컴플라이언스 충족 여부를 신뢰할 수 있어야 합니다.

문제:

민감 정보가 담긴 문서의 업로드, 처리 과정에서 데이터 프라이버시·클라우드 저장·법률 준수에 대한 지속적 우려가 있습니다.

주요 원인:

• 데이터 저장 위치·암호화 여부가 불투명함
• 공급업체의 인증·인프라 보안에 대한 정보 부족
• GDPR, HIPAA, CCPA처럼 데이터 핸들링에 대한 엄격한 규정이 존재함

해결 방법:

• SOC 2, ISO 27001, HIPAA 등 인증을 갖춘 안전한 클라우드 인프라 기반 플랫폼 활용
• 데이터 전송·저장 시 종단 간 암호화 및 세분화된 접근 제어 지원 여부 확인
• EU, 미국 등 지역별 데이터 호스팅 선택 가능 여부로 데이터 주권 법률 준수
• Parseur와 같이 99.99% 가동률, 자동 재전달, 보안 정책을 명확히 안내하는 플랫폼을 도입하세요.

2024년 IBM ‘데이터 유출 비용 보고서’에 따르면 2024년 기준 전세계 평균 데이터 유출 피해액은 488만 달러로, 전년 대비 **10% 증가(팬데믹 이후 최대 상승폭)**를 기록했습니다. 데이터 보호 소홀로 인한 재정 리스크가 점점 커지므로, 문서 자동화 도입 시 반드시 강력한 보안·컴플라이언스 체계를 우선순위에 둬야 합니다.

과제 6: 변화 저항

최고의 자동화 도구가 있어도 실제 도입 성공 여부는 결국 ‘사람’이 결정합니다. 팀이 새로운 시스템을 신뢰하지 못하거나 원리를 이해하지 못하면 기존 비효율 방식을 고수하기 쉽습니다. 변화 저항은 특히 자동화가 위협이나 불편으로 느껴질 때 자연스럽게 발생합니다.

문제:

자동화 문서 처리 시스템이 도입됐음에도, 직원들이 여전히 데이터 복사·붙여넣기, 이메일 전달 등 수작업을 고수하는 경우가 많습니다. 이로 인해 ROI가 느려지고 불일치가 발생하며, 자동화 진가가 사장됩니다.

주요 원인:

• 직원 미관여: 자동화 도입 시 직원 의견이 반영되지 않아 주인의식이 부재합니다.
• 고용불안 인식: 자동화가 사람을 대체한다는 오해
• 교육 미흡: 도구 사용법이나 기존 대비 이점에 대한 설명 부족
• 도구 피로감: 번거롭거나 신뢰할 수 없었던 과거 도구 경험 때문

해결 방법:

• 도입 초기부터 팀원 참여: 기획, 테스트 단계에서 의견을 반영해 변화 주체 의식을 높이세요. 실사용자가 직접 워크플로를 만드는데 참여하면 채택률이 올라갑니다.
• 맞춤 데모, 멘토링, 실습 교육: 각 역할별로 실제 문서와 연결된 교육·체험을 제공합니다. 부담 없이 쉽게 배울 수 있어야 합니다.
• 자동화를 조력자(비 위협요소)로 인식 전환: 반복 업무를 자동화해 인간이 분석·판단·문제해결 등 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있음을 안내하세요.
• 작은 성공사례 강조: 자동화가 특정 불편을 해소하고 시간을 절약했거나 오류를 막은 사례 등을 구체적으로 공유하며 신뢰와 동기부여를 높이세요.
• 사용성 중시 설계: 인터페이스, 안내, 지원이 직관적이고, 사용자 경험(UX)이 탁월해야 변화를 거부감 없이 받아들입니다.

도입 초기에 시간과 노력이 걸리더라도, 체감되는 효익과 지속적인 커뮤니케이션이 있다면 조직은 금방 자동화를 받아들입니다.

문서 처리 과제 극복의 시작은 올바른 기초에서

문서 처리 자동화로 더 빠른 운영, 더 적은 오류, 뛰어난 확장성을 기대할 수 있지만 실질적 효과는 주요 난관을 적극적으로 해결할 때만 가능합니다. OCR 한계, 취약한 템플릿, 연동 실패, 규정·보안 문제 등은 방치하면 자동화의 기대효과를 서서히 훼손합니다.

좋은 점은 이런 장애물의 대부분은 결코 기술적 ‘막다른 골목’이 아니라는 겁니다. 오히려 현대화의 신호로 받아들이세요.

Parseur와 같은 솔루션은 AI 기반 파싱, 유연한 템플릿, 원활한 연동, 엔터프라이즈급 보안을 단일 플랫폼에 결합해 이런 과제들을 쉽게 극복할 수 있게 설계되었습니다. 송장, 계약, 물류 등 어떤 문서라도 별도 코딩이나 상시 관리 없이 명확하게 자동화하세요.

자주 묻는 질문

문서 처리에 대해 가장 자주 묻는 질문입니다.

왜 내 OCR이 계속 실패할까요?

OCR이 실패하는 주된 이유는 스캔 품질이 낮거나, 특이한 글꼴, 손글씨가 포함되어 있기 때문입니다. 저해상도 이미지, 그림자, 기울어진 문서는 광학 문자 인식(OCR) 엔진을 혼란스럽게 할 수 있습니다. 결과를 개선하려면 보다 선명한 스캔을 사용하고, 이미지 전처리를 하며, AI 기반 개선 기능이 포함된 고급 OCR 도구를 선택하세요.

데이터 추출이 부정확한 원인은 무엇인가요?

추출이 부정확한 경우는 템플릿이 정확한 포맷에 과도하게 의존할 때 발생합니다. 필드 라벨이 약간만 이동하거나 바뀌어도 도구가 해당 필드를 놓칠 수 있습니다. 다양한 유형의 문서를 여러 출처에서 처리할 때도 추출에 실패할 수 있습니다. 컨텍스트 인식 파싱과 스마트 존 사용으로 이러한 문제를 완화할 수 있습니다.

손상된 문서 템플릿을 어떻게 고치나요?

우선 문서 레이아웃이 변경되었는지 확인하세요. 변경된 것이 맞다면 템플릿을 업데이트하거나, AI를 활용하여 필드를 컨텍스트 기반으로 식별하는 하이브리드 방식을 적용하세요. Parseur와 같은 도구는 템플릿과 기계 학습을 결합한 적응형 파싱을 제공해, 경미한 레이아웃 변경에도 더 유연하게 대처할 수 있습니다.

자동화 도구가 보안 및 규정을 준수하나요?

예, 하지만 모든 도구가 동일한 수준으로 구축된 것은 아닙니다. 보안을 갖춘 클라우드 인프라, 암호화, 지역별 데이터 호스팅을 제공하는 플랫폼을 선택하세요. SOC 2, ISO와 같은 인증은 GDPR, HIPAA 등 주요 표준 준수를 보장합니다. Parseur는 99.99% 가동률과 접근 제어를 통해 안전한 자동화를 지원합니다.

마지막 업데이트 2025년 12월 4일