기업용 시각지능(Vision AI) 솔루션 기업 한국딥러닝이 문서 AI 사업에서 역대 최대 실적을 기록했다. 금융권과 공공기관을 중심으로 온프레미스 기반 인공지능(AI) 구축 수요가 늘어난 데다 업무 자동화 전략을 강화한 것이 성장 배경으로 꼽힌다.
한국딥러닝은 2026년 상반기 문서 AI 사업 매출이 지난해 같은 기간보다 3.4배(240%) 증가하며 창사 이후 최대 실적을 달성했다고 16일 밝혔다.
회사는 반복적인 모델 재학습과 AI 환각(Hallucination), 전수 검수 부담을 줄이는 '3 Zero AI Worker' 전략으로 사업 방향을 전환한 점이 신규 고객 확보와 기존 고객 계약 확대에 영향을 미쳤다고 설명했다.
'3 Zero AI Worker'는 문서 양식이 바뀌어도 추가 학습 부담을 줄이는 'Zero Training', 실제 문서를 기반으로 결과를 생성해 환각을 최소화하는 'Zero Hallucination', 모든 문서를 사람이 직접 검수하는 대신 필요한 부분만 확인하는 'Zero Review'를 핵심 개념으로 내세운다.
기업 입장에서는 문서별 데이터 구축과 모델 재학습, 수작업 입력, 전수 검수에 투입되는 시간과 비용을 줄일 수 있다는 것이 회사 측 설명이다.
상반기 사업 비중을 살펴보면 금융기관과 공공기관 프로젝트가 성장을 이끌었다.
전체 사업 수행 규모 가운데 약 94%가 금융권과 공공기관 직접 사업 또는 정부 연계 사업에서 발생했다. 대출 심사 서류 검증과 행정문서 분류, 공공 데이터 구축 및 검증 등 대량의 비정형 문서를 처리하는 업무를 중심으로 적용 범위가 확대됐다.
도입 방식에서는 고객사 내부 시스템에 구축하는 온프레미스(On-premise) 형태가 약 90%를 차지했다. 외부 클라우드 사용이 제한되거나 망분리 환경이 요구되는 금융권과 공공기관의 보안 요건을 고려한 결과로 풀이된다.
신규 고객 유치도 늘었다. 한국딥러닝은 올해 상반기 신규 계약과 기존 고객의 서비스 확대가 동시에 진행됐으며, 기술 도입 문의는 지난해 같은 기간보다 5.3배 증가했다고 밝혔다. 해외 기업과 기관의 문의 역시 3배 이상 늘었다고 덧붙였다.
회사의 핵심 제품인 '딥 에이전트(DEEP Agent)'는 문서 인식 솔루션 '딥 OCR(DEEP OCR)'과 문서 구조 분석 솔루션 '딥 파서(DEEP Parser)'를 결합한 문서 AI 플랫폼이다.
자체 비전언어모델(VLM)을 기반으로 계약서와 행정문서, 표 데이터, 이미지 등을 함께 분석하며 계약서 핵심 조항 추출, 공공문서 분류, 표 복원, 개인정보 비식별화 등 다양한 업무에 활용할 수 있다.
ERP와 CRM 등 기업 업무 시스템과 연동해 후속 업무 자동화도 지원한다. 별도의 대규모 학습 데이터나 문서별 템플릿 없이 새로운 문서에 적용할 수 있는 비학습(Non-training) 방식을 채택했으며 평균 2주 이내 구축이 가능하다고 회사 측은 설명했다.
기술 경쟁력도 강화하고 있다. 한국딥러닝은 올해 3월 글로벌 멀티모달 OCR 성능 평가인 'OCRBench v2' 영어 부문에서 1위를 기록했으며, 문서 구조 분석 성능을 평가하는 'ParseBench' VLM 부문에서도 종합 1위를 차지했다고 밝혔다.
회사에 따르면 구글 제미나이(Gemini)와 오픈AI GPT 등 글로벌 상용 모델보다 높은 평가를 받았으며, 문자 인식뿐 아니라 제목과 본문, 표, 이미지, 수식 등을 구조화된 데이터로 변환하는 성능을 인정받았다.
제품은 국내 GS인증 1등급을 획득했으며 AWS 마켓플레이스에도 등록돼 있다.
김지현 한국딥러닝 대표는 "문서를 읽는 기술을 넘어 반복 학습과 환각, 전수 검수를 줄이는 방식으로 실제 업무를 수행하는 AI 전략을 강화한 결과 시장의 반응이 나타나고 있다"며 "하반기에는 금융·공공 분야에서 검증한 업무 자동화 모델을 제조업 등 산업 분야와 해외 시장으로 확대할 계획"이라고 말했다.
문서 AI 시장은 생성형 AI 확산과 함께 기업 업무 자동화 수요가 증가하면서 빠르게 성장하고 있다. 다만 금융과 공공 분야에서는 정확성과 보안, 규제 준수 요구가 높은 만큼 실제 구축 사례와 운영 안정성이 향후 경쟁력을 가를 핵심 요소가 될 것으로 업계는 보고 있다.
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