규정 준수 실현: 비정형 데이터 처리를 위한 문서 AI 활용

전 세계 규정 준수 팀은 점점 더 커지는 과제에 직면해 있습니다. 바로 비정형 데이터의 폭발적인 증가입니다. 스캔된 계약서, 인보이스부터 이메일, 손글씨 메모에 이르기까지 대부분의 비즈니스 정보는 데이터베이스에 깔끔하게 정리되어 있지 않습니다. 이는 데이터 프라이버시, KYC/AML 및 산업별 규정, 특히 규정 준수에 상당한 어려움을 야기합니다. 문서 AI 및 강력한 데이터 엔지니어링 방식을 활용하는 것은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 위험을 완화하고 운영 효율성을 유지하는 데 필수적입니다. 이 게시물에서는 비정형 데이터의 복잡성, 문서 AI의 강력한 기능, 규정을 준수하고 확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

핵심 내용 1: 비정형 데이터는 전체 조직 데이터의 80~90%를 차지하며, 이는 엄청난 규정 준수 병목 현상을 나타냅니다.

핵심 내용 2: OCR, NLP 및 머신 러닝으로 구동되는 문서 AI는 비정형 문서에서 의미 있는 인사이트를 추출하는 과정을 자동화합니다.

핵심 내용 3: 강력한 데이터 엔지니어링 파이프라인은 비정형 데이터를 사용 가능하고 규정을 준수하는 형식으로 변환하는 데 중요합니다.

핵심 내용 4: 민감한 비정형 데이터를 처리할 때 데이터 프라이버시를 우선시하고 강력한 액세스 제어를 구현하는 것이 가장 중요합니다.

규정 준수에서 비정형 데이터의 과제

기존 규정 준수 시스템은 정의된 필드가 있는 관계형 데이터베이스에 저장된 정보인 구조화된 데이터를 관리하는 데 뛰어납니다. 그러나 비정형 데이터는 이러한 프로세스에 걸림돌이 됩니다. 일반적인 KYC(고객 알기) 시나리오를 생각해 보겠습니다. 고객의 이름과 주소는 구조화된 데이터베이스에 있을 수 있지만, 주소 증명은 일반적으로 공과금 청구서 또는 은행 명세서와 같은 이미지 또는 PDF 형태로 제공됩니다. 이러한 문서를 수동으로 검토하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 확장되지 않습니다. 또한 GDPR 및 CCPA와 같은 규정은 개인 정보의 위치, 수정 및 삭제를 포함하여 정확한 데이터 처리를 요구합니다. 이는 비정형 데이터의 자동화된 처리가 없으면 거의 불가능한 작업입니다. 금융 서비스 산업은 AML 규정 준수와 관련하여 유사한 과제에 직면하고 있으며, 의심스러운 활동을 식별하기 위해 거래 기록, 메모 및 서신을 검토해야 합니다.

문서 AI: 강력한 솔루션

문서 AI는 비정형 문서에서 정보를 이해하고 추출하는 프로세스를 자동화하여 솔루션을 제공합니다. 핵심적으로 문서 AI는 여러 가지 주요 기술에 의존합니다.

• 광학 문자 인식(OCR): 텍스트 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환합니다. 최신 OCR 엔진은 단순한 문자 인식 이상으로 글꼴, 레이아웃 및 이미지 품질의 변화를 처리합니다.
• 자연어 처리(NLP): 시스템이 텍스트의 의미를 이해할 수 있도록 합니다. 여기에는 이름, 날짜 및 위치와 같은 주요 정보를 식별하는 명명된 개체 인식(NER)이 포함됩니다.
• 머신 러닝(ML): 알고리즘은 대규모 문서 데이터 세트에서 학습하여 정확도를 높이고 새로운 문서 유형에 적응합니다. 이를 통해 자동 분류 및 특정 데이터 포인트 추출이 가능합니다.

예를 들어 문서 AI 시스템은 인보이스 형식이 다르더라도 인보이스에서 계정 번호, 청구 주소 및 납기일을 자동으로 추출할 수 있습니다. 추출된 데이터는 분석 및 보고를 위해 다운스트림 시스템에 구조화되고 통합될 수 있습니다. Didit에서 제공하는 것과 같은 고급 문서 AI 솔루션은 특정 문서 유형에 맞춘 사용자 지정 모델을 사용하여 일반 OCR 엔진보다 훨씬 높은 정확도를 달성합니다.

규정을 준수하는 데이터 파이프라인 구축

문서 AI를 구현하는 것은 첫 번째 단계일 뿐입니다. 데이터 품질, 보안 및 규정 준수를 보장하려면 강력한 데이터 엔지니어링 파이프라인이 중요합니다. 이 파이프라인은 일반적으로 다음과 같은 단계를 포함합니다.

1. 데이터 수집: 다양한 소스(이메일, 파일 공유, API)에서 비정형 문서를 안전하게 수집합니다.
2. 전처리: 문서를 처리하기 위해 정리하고 준비합니다(이미지 향상, 노이즈 제거, 형식 변환).
3. 추출: 문서 AI를 사용하여 관련 데이터 포인트를 추출합니다.
4. 검증: 규칙 기반 검사 및 머신 러닝 모델을 사용하여 추출된 데이터의 정확성을 확인합니다.
5. 변환: 추출된 데이터를 다운스트림 시스템에 적합한 구조화된 형식으로 변환합니다.
6. 저장: 안전하고 규정을 준수하는 데이터 저장소에 구조화된 데이터를 저장합니다.
7. 모니터링 및 감사: 오류에 대해 파이프라인을 지속적으로 모니터링하고 데이터 품질을 보장합니다. 규정 준수 목적으로 자세한 감사 로그를 유지합니다.

규정을 준수하는 파이프라인을 위한 주요 고려 사항에는 강력한 액세스 제어를 구현하고, 저장 및 전송 중 데이터를 암호화하고, 데이터 보존 정책을 준수하는 것이 포함됩니다.

데이터 프라이버시 및 보안 고려 사항

비정형 데이터를 처리하는 데는 종종 민감한 개인 정보가 수반됩니다. 데이터 프라이버시 유지가 가장 중요합니다. 다음 모범 사례를 구현하십시오.

• 데이터 최소화: 의도된 목적에 절대적으로 필요한 데이터만 추출합니다.
• 익명화/가명화: 가능한 경우 개인 식별 정보(PII)를 제거하거나 대체합니다.
• 액세스 제어: 민감한 데이터에 대한 액세스를 승인된 직원으로 제한합니다.
• 암호화: 저장 및 전송 중 데이터를 암호화합니다.
• 데이터 유출 방지(DLP): 무단 데이터 유출을 방지하기 위해 DLP 조치를 구현합니다.
• 정기 감사: 정기적인 보안 감사를 수행하여 취약점을 식별하고 해결합니다.

Didit이 제공하는 도움

Didit은 규정 준수를 위한 비정형 데이터 처리를 자동화하는 종합적인 플랫폼을 제공합니다. 자체 제작된 문서 AI 엔진은 다음과 같습니다.

• 높은 정확도: 특정 문서 유형에 맞춘 사용자 지정 모델은 뛰어난 정확도를 제공합니다.
• 확장성: 클라우드 기반 아키텍처는 대량의 문서를 처리하도록 확장됩니다.
• 보안: SOC 2 Type II 인증 및 GDPR 준수, 데이터 보호를 보장합니다.
• 워크플로 오케스트레이션: 전체 데이터 처리 파이프라인을 자동화하기 위한 사용자 지정 워크플로를 구축합니다.
• 원활한 통합: API 또는 SDK를 통해 기존 시스템과 통합합니다.

Didit을 사용하면 규정 준수 프로세스를 간소화하고 수동 노력을 줄이며 위험을 완화할 수 있습니다.

시작할 준비가 되셨습니까?

비정형 데이터가 규정 준수 책임이 되지 않도록 하십시오. 지금 데모를 요청하여 Didit이 데이터의 잠재력을 최대한 활용하는 데 어떻게 도움이 되는지 확인하십시오. 가격 계획을 살펴보고 규정 준수가 얼마나 저렴한지 알아보세요. 성공 사례를 읽고 다른 회사가 Didit을 활용하여 규정 준수 작업을 어떻게 변화시키고 있는지 확인하십시오.