DUOLABS AI 기능 탐구 28: 문서를 분류하고 핵심 필드와 위험을 찾는 문서 인텔리전스

DUOLABS AI 기능 탐구 스물여덟 번째 글은 문서 유형을 분류하고 핵심 요약, 필드와 검토 위험을 구조화하는 문서 인텔리전스입니다.

계약서, 견적서와 보고서는 사람이 읽기 좋은 문장이지만 시스템이 처리하려면 문서 종류와 주요 값이 정리돼야 합니다. 문서 인텔리전스는 긴 원문에서 필요한 정보를 먼저 찾고, 사람이 확인할 지점을 좁혀 줍니다.

기능 직접 보기: DUOLABS AI 문서 인텔리전스

문서 원문과 분석 결과가 공개 공유 데모에 저장됩니다. 실제 계약서, 고객정보, 계좌·서명, 내부 가격과 기밀 문서를 입력하지 말고 제공된 합성 문서만 사용하세요.

한 번의 분석으로 네 가지 결과를 만듭니다

현재 기능은 문서를 읽고 다음 정보를 구조화합니다.

결과를 정해진 형태로 저장하면 문서마다 표현이 달라도 검색, 비교와 후속 자동화에 사용할 수 있습니다.

AI가 날짜나 금액을 추출했다고 해서 법적·회계적 의미까지 확정된 것은 아닙니다. 같은 숫자도 공급가, 총액, 한도와 위약금처럼 역할이 다를 수 있습니다.

문서에 명시된 값만 추출하게 하고, 없는 값은 빈 상태나 확인 필요로 남겨야 합니다. 원문 위치와 근거 문장을 함께 제공하면 검토자가 빠르게 대조할 수 있습니다. 실서비스에서는 필드별 신뢰도와 페이지 좌표도 유용합니다.

자동 갱신, 책임 제한, 해지, 개인정보와 지식재산권 조항은 검토 우선순위를 정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 AI가 위험을 표시하지 않았다고 안전한 계약이 되는 것은 아닙니다.

문서 유형과 업무에 맞는 체크리스트를 별도로 관리하고, 고위험 결과는 사람 검토함으로 보내야 합니다. 현재 데모도 높은 위험 항목이 발견되면 검토 대기열을 만들 수 있습니다.

문서는 개인정보와 영업비밀이 밀집된 자료입니다. 운영 환경에서는 전송 암호화, 접근권한, 보존 기간, 삭제, 모델 공급자의 데이터 사용 정책과 감사 기록을 확인해야 합니다.

필요한 페이지만 보내거나 이름·계좌번호를 마스킹하고, 민감도가 높은 문서는 로컬 모델로 처리하는 선택지도 있습니다. 결과 데이터 역시 원문만큼 민감할 수 있으므로 같은 수준으로 보호해야 합니다.

문서 인텔리전스에서 가상의 계약 안내문을 분석해 분류, 필드와 위험 항목을 비교해 보세요. 위험 결과를 사람 검토함으로 보내면 추출과 승인 흐름이 어떻게 이어지는지 볼 수 있습니다.

실서비스에서는 OCR, 문서 버전, 근거 위치, 스키마 검증과 전문 담당자의 검토 기준을 더해야 합니다. 목표는 사람을 빼는 것이 아니라 읽어야 할 문서와 조항의 우선순위를 빠르게 정하는 것입니다.