미리 빌드된 AI 모델 - [문서] 송장 처리

개요 

AI Builder 미리 빌드된 모델을 사용하면 데이터를 수집한 다음 

자체 모델을 빌드, 학습, 게시하지 않아도 앱과 흐름에 인텔리전스를 추가할 수 있습니다. 

 

미리 빌드된 모델은 Power Automate 및 Power Apps에서 사용할 수 있습니다. 

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미리 빌드된 송장 처리 AI 모델

사전 제작된 송장 처리 AI 모델은 주요 송장 데이터를 추출하여 송장 처리를 자동화합니다. 

송장 처리 모델은 송장 ID, 송장 날짜, 미결제 금액 등과 같은 일반적인 송장 요소를 인식하는 데 최적화되어 있습니다.

 

송장 모델을 사용하면 사용자 지정 송장 모델을 제작하여 기본 동작을 확장할 수 있습니다.

 

• 지원되는 언어 및 파일 (상세 정보)
• 파일 조건
  • 이미지 형식은 JPEG, PNG 또는 PDF여야 합니다.
  • 파일 크기는 20MB를 초과할 수 없습니다.
  • 이미지는 크기가 50 x 50픽셀에서 10,000 x 10,000픽셀 사이여야 합니다.
  • PDF 크기는 최대 17 x 17인치 여야 하며 이는 Legal 또는 A3 용지 크기와 같거나 더 작습니다.
  • PDF 문서의 경우 처음 2,000페이지만 처리됩니다.

 

• 모델 출력 정보의 3가지 유형 (상세 정보)
  
  1. 미리 정의된 주요 필드 (표준 필드)
     AI 모델이 송장에서 기본적으로 찾도록 단독 정의되어 있는 핵심 정보입니다.
     예: InvoiceId (송장 번호), DueDate (납기일), InvoiceTotal (총액), CustomerName (고객명) 등
     
  2. 구조화된 목록 및 품목 데이터 (Lists & Tables)
     단일 항목이 아니라 여러 줄로 이루어진 세부 내역입니다.
     예: Items (품목 내역: 수량, 단가, 설명 등), PaymentDetails (결제 세부 정보), TaxDetails (세금 정보) 등
     
  3. 키-값 쌍 (Key-Value Pairs)
     위 1, 2번에 포함되지 않은 기타 비표준 레이블과 해당 값입니다.
     문서 내에 "이름: 값" 형태로 존재하는 추가 항목을 AI가 자율적 추출(Key-Value) 형태로 묶어서 내보내는 별도의 결과 집합입니다.

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※ 키-값 쌍(Key-Value Pair)의 개념 및 동작 방식
식별된 모든 레이블(Key)과 그에 대응하는 응답(Value)을 하나의 세트로 묶은 구조입니다. 

사람이 미리 필드를 추가하거나 설정(사용자 지정)하지 않아도,

AI가 문서를 읽으면서 사전 정의되지 않은 항목(Key)과 값(Value)을 자동(자율적)으로 찾아서 추출합니다.

 

 

• Power Apps에서의 키-값 추출
  • Power Apps의 송장 처리 컨트롤(Invoice Processor)을 사용하면, AI 모델이 문서 전체를 스캔하면서 미리 지정된 필드(InvoiceId, Total 등)뿐만 아니라 정의되지 않은 키-값 쌍(Key-Value Pairs)까지 모두 자동으로 감지합니다.
  • 따라서 미리 정의되지 않은 항목이라도 문서 내에 "이름: 값" 형태의 구조가 명확하다면 모델이 이를 찾아내어 인식합니다.
• 데이터를 활용할 때의 차이 (Power Apps vs Power Automate)
  • Power Automate: 앞서 설명한 것처럼 HTML 테이블 만들기나 배열 필터링 같은 작업 블록을 통해 AI가 찾아낸 전체 키-값 쌍 배열에서 특정 항목을 손쉽게 추출하고 가공할 수 있습니다.
  • Power Apps: Power Apps 앱 화면상에서 키-값 쌍 배열 데이터 전체를 다룰 때는 테이블 형태의 Gallery 컨트롤에 바인딩하거나, Power Fx 수식을 사용해 감지된 결과 집합(KeyValues)을 다뤄야 합니다.

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모델 출력 정보에는 [미리 정의된 필드] + [품목/결제 목록] + [기타 키-값 쌍] 이 모두 포함되어 있어 미리 정의되지 않은 키-값 쌍도 AI가 자율적으로 감지합니다.

※ 추가 학습 필요성

문서 형태나 문맥상 AI가 자동으로 키-값으로 인식하지 못하는 특수한 레이아웃이거나 인식 정확도가 매우 낮다면, 그때는 사용자 지정 문서 처리 모델을 만들어 직접 필드를 정의하고 학습시켜야 합니다.