Mingo 6월 업데이트 : 문서 수백 건에서 필요한 값만, 한 번에 뽑아내세요.
민고에 라이브러리 문서에서 핵심 정보 추출(키밸류)을 한 번에 실행하는 프로젝트 기능, 추출 기준을 저장하는 문서 양식 관리, 하위 폴더 열람 제한이 추가됐습니다. 같은 양식 문서의 일괄 추출은 민고에서, 다양한 양식 자동 분류·추출과 API 연동은 페이퍼스고 AI에서 시작해 보세요.
무역 서류 AI OCR 도입 가이드｜B/L·포장명세서·원산지증명서 자동화까지
수십 개 거래처의 무역 서류를 매일 수작업으로 입력하는 물류·무역팀을 위한 AI OCR 도입 가이드.
채용·온보딩 서류 AI OCR 도입 가이드｜이력서·자격증·재직증명서 자동화부터 HRM 연계까지
이력서·자격증·재직증명서 등 채용·온보딩 서류를 VLM 기반 AI-OCR로 자동 추출하고 HRM에 연계하는 실무 가이드.
핵심 인재가 떠나도 지식은 남아야 합니다｜민고로 구축하는 AI 기반 조직 지식 베이스
핵심 인재 퇴직 후 지식 공백을 막는 방법, 민고의 라이브러리·MINGO AI·프로젝트 3영역으로 조직 지식 승계 체계를 구축하는 실무 가이드입니다.
사내 AI 검색, 권한 없는 자료가 답변에 섞일까 걱정된다면 | RAG 문서 권한 관리 3원칙
사내 RAG·AI 챗봇 도입 시 권한 없는 자료가 답변에 섞이지 않을까. 기업 문서 관리의 폴더 권한이 그대로 AI 검색에 반영되어 답변 차단까지 이어지는 권한 관리 3원칙과 부서별 적용을 정리합니다.
플랜트 도면 OCR 도입 가이드 ｜P&ID·벤더 도면·As-Built 검색까지
수십 년 누적된 P&ID·PFD·As-Built 마크업·벤더 도면이 종이·이미지 PDF로 흩어진 EPC·플랜트·중공업 현장. Tag No.·설비명 본문 검색이 안 되고, MOC 변경 이력 추적이 어렵고, 턴오버 패키지(TOP) 정리 공수가 막대합니다. 종이 도면 BPO 전자화부터, Mingo 기반 사내 도면 검색, Papers GO AI 기반 Tag No.·메타데이터 추출과 EDMS·CMMS·EAM 연계까지 3단계로 풀어내는 가이드입니다.
임대차계약서 · 등기부 등본 AI OCR 도입 가이드 ｜계약서 검토 자동화·자동 추출까지
양식이 제각각이고 수기 작성이 많은 임대차계약서. 계약서·등기부등본·납입증명서에서 보증금·계약 기간·날짜 등 핵심 정보를 자동 추출하고, 신뢰도 점수로 검토 우선순위를 분기해 부동산 법인·프롭테크의 계약서 검토 업무를 효율화하는 임대차계약서 VLM AI OCR 도입 가이드입니다.
진료 기록 OCR 도입 가이드｜종이 차트 디지털화·EMR 연계까지
의료기관 의무기록실에 쌓인 종이 진료기록·차트·치과 차트. 의사 손글씨와 검사 결과가 혼재된 문서에서 VLM OCR로 핵심 항목을 자동 추출하고, 환자 ID 매칭부터 EMR API 연계, 신규 양식 확장까지 안정적으로 운영하는 진료기록 OCR 도입 가이드입니다.
발주서 AI OCR 도입 가이드｜추출부터 ERP 자동 입력까지
매일 들어오는 수백 장의 발주서. 웹팩스로 들어오는 저해상도 PDF, 이메일 첨부, 거래처마다 다른 양식까지. 발주서 OCR 자동화의 가장 흔한 실패 지점과, 분류·추출·ERP 연동까지 한 번에 해결하는 4단계 접근법을 정리합니다.
AI 검색 도입, 무엇부터 시작할까?｜PDF·이미지 OCR로 빠르게 도입하기
AI 검색 도입, 디지털화 프로젝트부터 시작할 필요 없습니다. 비정형 PDF·이미지 파일을 폴더째 업로드하면 AI-OCR이 자동 인식·파싱하고, 권한 기반 AI Chat·Agent까지 AI 기반 지능형 문서 플랫폼으로 사내 문서 AI 검색을 가장 빠르게 도입하는 방법
비정형 문서 자동화의 새로운 기준, VLM OCR 'Papers GO AI' 출시
손글씨·팩스·영수증 등 비정형 문서를 분류 99%, 추출 98% 정확도로 자동화하는 VLM OCR 플랫폼 'Papers GO AI'가 정식 출시합니다.
문서 관리 솔루션이 놓치는 3가지 레이어 | 기업 문서 스캔부터 사내 RAG 구축까지
문서 전자화와 기업 문서 스캔은 완료했는데, 사내 RAG 구축 단계에서 프로젝트가 멈추는 기업이 많습니다. 데이터 분산, 메타데이터 공백, 권한 누수라는 세 가지 현실적 장벽을 하나의 레이어에서 해결하는 문서 관리솔루션 아키텍처를 정리합니다.
[도입사례 · 의료 SCM 전문기업] 수기 서명 명세서가 '출고 확정'까지, AI OCR·API로 이어지는 문서 자동화
병원 현장에서 수기 서명된 명세서를 스캔·업로드하는 순간, OCR이 바코드를 읽어 청구서 PDF를 만들고 WMS에 출고 확정까지 자동 연동되는 프로젝트 사례를 정리합니다.
수천 건의 문서에서 필요한 데이터만 뽑아내려면? | 비정형 문서 특화 VLM OCR이 필요한 이유
대량의 문서에서 필요한 데이터를 정확하게 추출하는 것은 많은 기업의 공통 과제입니다. 문서 인입부터 Key-Value 추출, 검수, 내보내기까지. 수작업 중심의 데이터 추출 프로세스가 가진 구조적 한계와, 이를 해결하기 위한 기술적 접근을 정리합니다.
Mingo 4월 업데이트 : 수 천개의 파일, 이제 폴더째 올려보세요.
대용량 업로드, 내 라이브러리와 팀 라이브러리 분리, 소유자별 권한 정책, 폴더·파일 단위 공유, Searchable PDF 자동 파싱, 리포트 페이지까지. Mingo에서 달라진 것들을 정리합니다.
제조업 문서 관리, 공유폴더와 캐비닛만으로 괜찮을까? 도면·BOM·성적서 접근 권한 관리 가이드
도면은 NAS에, 성적서는 캐비닛에, BOM은 이메일로. 누가 열어봤는지 추적도 안 되는 환경에서 반복되는 문서 보안 사각지대와, 접근 통제 체계를 만드는 방법을 정리합니다.
비정형 데이터의 역습 : 왜 문서 디지털화가 AI 도입의 첫 단추인가
기업 데이터의 80~90%가 비정형. 그런데 AI 프로젝트의 42%는 '데이터 품질 문제'로 실패합니다. AI를 쓰기 전에 먼저 해야 할 일이 있습니다.
[도입사례 · E 재단] 210,000장의 종이 문서, 검색되고 통제되기까지
보증서, 투자확인서… 수년간 캐비닛에만 쌓여 있던 종이 원본 21만 장. E 재단이 Mingo와 함께 스캔부터 검색, 권한 통제까지 한 번에 전환한 이야기입니다.
전문검색 vs 시맨틱검색 : 업종별 추천 검색 조합은?
전문검색과 시맨틱검색의 차이를 실무 관점에서 비교합니다. 제조·건설·물류 문서 관리 시스템 도입 시 검색 방식 선택 기준과, 종이문서 디지털화부터 AI 검색까지 통합하는 방법을 정리했습니다.