플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 항공 서비스 인보이스를 사람이 계약서와 대조해 검토하다 보니 건당 시간이 오래 걸리고 놓치는 항목이 많았습니다. - 계약가격·특수규칙·번들링·할증료가 얽혀 있어 어느 항목이 과청구인지 판별하기 어려웠습니다. - 인보이스가 스캔 PDF로 들어오는 경우가 많아 텍스트 추출 자체가 병목이었습니다. - 벤더별 위험도를 축적하지 못해 같은 유형의 과청구가 반복됐습니다. 2) 프로젝트 목표
프로젝트 성과
과청구 탐지율 5%에서 15%로 3배 향상
계약가격·특수규칙·번들링·할증료 4단계 탐지 체계를 적용해 기존 수동 검토 대비 과청구 탐지율을 3배로 개선
64페이지 PDF를 3초 내 처리
지능형 청킹과 비동기 백그라운드 처리로 64페이지 인보이스 문서를 3초 이내에 해석 완료
인보이스 검토 인건비 80% 절감
수동 대조 작업을 자동 검증으로 대체해 인보이스 검토에 투입되던 시간을 80% 단축
추출 정확도 85% 이상 달성
GPT-4와 OCR을 결합한 하이브리드 추출 방식으로 스캔 PDF를 포함해 85% 이상의 항목 추출 정확도를 확보
배포 시간 2시간에서 10분으로 83% 단축
Docker 이미지 기반 배포와 15개 이상 자동화 명령어로 배포를 원클릭화하고 롤백을 즉시 가능하게 구성
핵심 기능
대용량 PDF 인보이스 자동 해석
지능형 청킹으로 토큰 제한을 우회해 64페이지 규모 문서를 3초 내에 항목 단위로 구조화
진행 단계
도메인 분석 및 계약 규칙 정의
2025.10.
항공 서비스 계약서를 분석해 계약가격·특수규칙·번들링·할증료의 검증 규칙을 체계화
프로젝트 상세
### 1. 기술적 혁신 달성 **AI 기반 문서 처리 돌파구**: - **대용량 PDF 처리**: 64페이지 문서를 3초 내 처리하는 업계 최고 성능 달성 - **지능형 청킹**: OpenAI API 제한을 극복하는 혁신적인 토큰 관리 시스템 구현 - **하이브리드 AI 시스템**: GPT-4 + OCR 결합으로 85% 이상 추출 정확도 달성 - **실시간 처리**: 비동기 백그라운드 처리로 사
