Customer Case Study · Intelligent Document Processing
Customer · LX Group
LX 판토스
생성형 AI 기반 인보이스 문서 처리 자동화
국내외 수백개 운송사의 다양한 인보이스를 생성형 AI로 자동 처리·표준화하여 수작업 의존도를 제로에 가깝게 줄이고, 신규 포맷 대응 시간을 기존 대비 획기적으로 단축한 물류 IDP(Intelligent Document Processing) 프로젝트
Amazon Bedrock Generative AI (Vision) Prompt Engineering Container (ECS/EKS) JSON 표준화 Legacy 시스템 연동 OCR → GenAI 전환
대용량 다형식 인보이스: 국내외 수백 개 운송사로부터 매일 수신되는 다양한 레이아웃·언어·형식의 인보이스 처리 자동화 필요
포맷 변경 대응 한계: 신규 운송사 추가 또는 기존 인보이스 포맷 변경 시 딥러닝 OCR 모델 재학습에 수주~수개월 소요
수작업 처리 비용 과다: 자동화 오류분에 대한 수작업 검증·입력으로 인력 비용 및 처리 지연 발생
OCR 정확도 한계: 기존 딥러닝 OCR의 낮은 인식률로 데이터 정확도가 떨어져 다운스트림 업무 품질에 영향
AI 솔루션 유연성 부재: 다양한 문서 포맷에 유연하게 대응할 수 있는 AI 솔루션 부재로 지속적인 커스터마이징 비용 발생
생성형 AI IDP 파이프라인: Amazon Bedrock의 멀티모달 생성형 AI를 활용한 지능형 문서 처리 파이프라인 구축 — 이미지·PDF·스캔 문서 등 다양한 입력 형태 지원
프롬프트 기반 학습: 신규 문서 포맷 추가 및 변경 시 프롬프트 수정만으로 즉시 적용 가능 — 딥러닝 재학습 불필요, 대응 시간 수주→당일로 단축
컨테이너 기반 운영: 클라우드 네이티브 컨테이너 아키텍처로 확장 가능하고 안정적인 서비스 운영 체계 확보
완전 관리형 AI: AWS Bedrock을 통해 모델 서빙·인프라 관리 부담을 최소화하고 비즈니스 로직에 집중
JSON 표준화 출력: 추출된 데이터를 JSON 표준 형식으로 출력하여 기존 레거시 ERP·TMS 시스템과의 연동 간소화
인보이스 처리 완전 자동화: 국내외 수백 개 운송사의 다양한 인보이스를 수작업 없이 자동 처리·데이터 추출·시스템 연동
신규 포맷 즉시 대응: 신규 운송사 또는 포맷 변경 시 당일 내 대응 가능 — 기존 수주 소요 대비 혁신적 시간 절감
OCR 한계 극복: 생성형 AI 멀티모달 처리로 기존 딥러닝 OCR 대비 높은 인식 정확도 확보 — 데이터 품질 향상
인력 비용 절감: 수작업 문서 처리 인력 비용 대폭 절감 및 처리 속도 개선으로 운영 효율성 극대화
레거시 연동 간소화: JSON 표준화 출력으로 기존 ERP·TMS 등 레거시 시스템과의 통합 복잡도 및 개발 비용 절감
System Architecture — 인보이스 지능형 문서 처리 파이프라인
INPUT SOURCES
다양한 인보이스 포맷
• PDF · 이미지 · 스캔 문서
• 이메일 첨부 자동 수신
• 국내외 수백 개 운송사
PRE-PROCESSING
Amazon S3 + Lambda
문서 수신·분류, 이미지 전처리, 포맷별 프롬프트 자동 매핑
AI ENGINE
Amazon Bedrock (Multimodal)
• 문서 이해 및 데이터 추출
• Prompt Engineering으로 신규 포맷 즉시 대응
• 재학습(Re-training) 불필요
INTEGRATION
레거시 시스템 연동
JSON 표준화 출력 → ERP · TMS · 정산 시스템 자동 연계
처리 파이프라인
① 인보이스 수신 → S3 업로드 · 포맷 분류
② 이미지 전처리 → 포맷 프롬프트 선택
③ Bedrock 멀티모달 AI → 데이터 추출
④ JSON 표준화 → 레거시 시스템 자동 연동
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