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손글씨·팩스·영수증 등 비정형 문서를 분류 99%, 추출 98% 정확도로 자동화하는 VLM OCR 플랫폼 'Papers GO AI'가 정식 출시합니다.

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.

병원 현장에서 수기 서명된 명세서를 스캔·업로드하는 순간, OCR이 바코드를 읽어 청구서 PDF를 만들고 WMS에 출고 확정까지 자동 연동되는 프로젝트 사례를 정리합니다.

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.

대용량 업로드, 내 라이브러리와 팀 라이브러리 분리, 소유자별 권한 정책, 폴더·파일 단위 공유, Searchable PDF 자동 파싱, 리포트 페이지까지. Mingo에서 달라진 것들을 정리합니다.

도면은 NAS에, 성적서는 캐비닛에, BOM은 이메일로. 누가 열어봤는지 추적도 안 되는 환경에서 반복되는 문서 보안 사각지대와, 접근 통제 체계를 만드는 방법을 정리합니다.

기업 데이터의 80~90%가 비정형. 그런데 AI 프로젝트의 42%는 '데이터 품질 문제'로 실패합니다. AI를 쓰기 전에 먼저 해야 할 일이 있습니다.

보증서, 투자확인서… 수년간 캐비닛에만 쌓여 있던 종이 원본 21만 장. E 재단이 Mingo와 함께 스캔부터 검색, 권한 통제까지 한 번에 전환한 이야기입니다.

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.