여신 심사 서류 · 제안서
고객이 제출한 수십 종의 증빙을 자동 분류·추출해 심사 시스템에 입력합니다. 심사역은 검수와 판단에만 집중합니다.
관련 사례 보기스캔·수기 문서에서 필요한 항목만 찾아 구조화하고, AI가 확신하지 못한 값만 사람이 검수합니다. 검증된 데이터는 ERP·기간계까지 바로 연결됩니다.
㈜○○물산(이하 "갑")과 그린다에이아이(이하 "을")는 아래 내용으로 용역계약을 체결한다.
{
"party": { "value": "주식회사 ○○물산", "confidence": 0.99 }, "amount": { "value": "₩48,500,000", "confidence": 0.98 }, "period": { "value": "2026-08-01 ~ 2027-07-31", "confidence": 0.99 }, "clause": { "value": "제12조 손해배상 한도", "confidence": 0.95 }, "sign": { "value": "김○수", "confidence": 0.72, "review": true }}실제 제품 화면을 단순화한 인터랙티브 데모입니다.
문서 AI 도입을 망설이게 하는 네 가지 현실적인 걱정 — 그린다는 이렇게 해결합니다. 걱정을 눌러 확인해 보세요.
"거래처마다 서식이 다 다른데, 양식마다 다시 세팅해야 하나요?"
양식마다 좌표·템플릿을 등록해야 하고, 새 서식이 들어오면 다시 세팅해야 합니다.
템플릿 등록 없이 문서의 의미를 이해해 필요한 항목을 찾습니다. 처음 보는 양식도 그대로 처리합니다.
정형 서식부터 수기가 섞인 비정형 문서까지, 업무 현장의 문서를 그대로 처리합니다.
계약 상대방 · 금액 · 기간 · 특약 조항
공급자 · 사업자번호 · 공급가액 · 세액
선적항 · 도착항 · 인코텀즈 · 품목
신청인 · 상품 · 수기 기재란 · 서명
품목 · 수량 · 단가 · 납기
가맹점 · 금액 · 일시 · 승인번호
성명 · 번호 · 발급일 (마스킹 처리)
고객사 문서로 파일럿에서 검증
산업마다 문서도, 규정도 다릅니다. 실제 업무 흐름에 맞춘 적용 시나리오를 확인하세요.
고객이 제출한 수십 종의 증빙을 자동 분류·추출해 심사 시스템에 입력합니다. 심사역은 검수와 판단에만 집중합니다.
관련 사례 보기선적 서류가 도착하는 즉시 데이터화해 통관·정산 시스템으로 전달합니다. 해외 거래처 서류의 다국어 표기도 처리합니다.
관련 사례 보기접수 서류를 기준에 따라 자동 분류·추출해 담당자 배정과 심사를 앞당깁니다. 온프레미스 구축으로 망 분리 환경에 대응합니다.
관련 사례 보기수백 페이지 계약서에서 당사자·금액·기한과 리스크 관련 조항을 추출해 검토 시간을 줄입니다.
관련 사례 보기청구 접수 문서를 자동 데이터화해 지급 심사 주기를 단축합니다. 수기 기재란은 신뢰도 기반으로 검수합니다.
거래처마다 다른 양식의 주문·정산 서류를 표준 데이터로 통합해 ERP 이중 입력을 없앱니다.
구조화된 결과는 표준 JSON으로 제공됩니다. 기존 시스템을 바꾸지 않고 문서 처리만 자동화하세요.
건별 실시간 처리와 대량 배치 처리를 모두 지원합니다
표준 API와 엑셀·CSV로 기존 업무 시스템에 연결합니다
문서가 사내 인프라 밖으로 나가지 않는 구축을 지원합니다
{
"document": "invoice_2026-0718.pdf",
"type": "tax_invoice",
"fields": {
"supplier": { "value": "OO Trading Co.", "confidence": 0.99 },
"biz_no": { "value": "123-45-***", "confidence": 0.99 },
"amount": { "value": 12480000, "confidence": 0.98 },
"issued_at": { "value": "2026-07-02", "confidence": 0.99 },
"memo": { "value": "monthly settlement", "confidence": 0.71, "review": true }
},
"status": "review_required"
}아무리 뛰어난 AI도 실수할 수 있습니다. 그래서 그린다는 신뢰도가 낮은 값을 자동으로 걸러 사람이 확인하도록 설계했습니다. 확신할 수 없는 데이터가 시스템으로 흘러가지 않습니다.
문서 유형·볼륨·업무 흐름 분석 추출 필드와 검수 기준 정의
고객사 실제 문서로 추출 모델 최적화 추출 결과 직접 확인·검증
ERP·기간계 연동 및 운영 교육 정식 가동 후 데이터 품질 모니터링
인식 성능은 문서 품질과 유형에 따라 달라집니다. 그래서 도입 전에 보유하신 실제 문서로 추출 결과를 직접 확인하실 수 있고, 운영 단계에서는 신뢰도가 낮은 필드만 사람이 검수하는 워크플로우로 최종 데이터 품질을 지킵니다.
샘플 문서를 보내주시면 추출 결과를 회신해 드립니다. 직접 확인하신 뒤 도입을 결정하셔도 됩니다.