생성형 인공지능(AI) 도입 성패는 거대언어모델(LLM)이 아니라 사내 비정형 문서를 얼마나 정밀하게 데이터 자산으로 바꾸느냐에 달렸다는 진단이 나왔다.
기업용 문서 AI 스타트업 올빅뎃(ALLBIGDAT)의 이동재 대표와 곽지우 최고제품책임자(CPO)는 15일 공개된 인터뷰에서 "문서의 구조와 요소 간 관계를 복원하지 않는 AI 도입은 현장에서 작동할 수 없다"고 지적했다.
이들은 계약서에서 특정 수수료율이나 금액을 추출하더라도 그 수치가 적용되는 단서 조항과 결재권자의 승인 조건이 연결되지 않으면 기업 입장에서 치명적인 오판으로 이어진다고 설명했다.
올빅뎃이 자체 개발한 문서 이해 솔루션 'DATALUX(데이터럭스)'는 이미지나 PDF 형태의 비정형 문서에서 제목·본문·표·도면·캡션 등을 분리하고 좌표와 읽기 순서, 서식 간 상하위 관계를 정리하는 파싱 기술에 집중했다.
이 기술은 국가기술표준원의 한국산업표준(KS) 문서 디지털 전환 사업에서 페이지당 150초 걸리던 처리시간을 평균 0.2초로 단축했다. 처리 속도를 750배 끌어올린 셈이다.
당초 9억7000만원으로 예상된 사업비는 자동화 솔루션 도입으로 실제 집행액이 8000만원에 그쳐 약 92%를 절감했다.
이 같은 검증을 바탕으로 DATALUX는 GS인증 1등급을 획득하고 조달청 혁신제품으로 지정됐다. 올빅뎃은 2024년 AI Technology Award와 2026년 AI Excellence Awards에서 과학기술정보통신부 장관상을 연이어 받았다.
올빅뎃이 일반적인 시각언어모델(VLM) 기반 엔드투엔드 파싱 대신 문서 구조 분석 전용 모델을 고집하는 이유는 환각(Hallucination) 현상 차단에 있다. 생성형 모델로 문서 전체를 바로 읽으면 원문에 없는 허위 정보가 끼어들거나 핵심 수치가 뒤바뀔 수 있다.
반면 올빅뎃은 문서에 실재하는 요소와 좌표, 관계도만을 추출하는 비생성형 구조화 단계를 먼저 거친다. 이렇게 정제된 데이터베이스가 구축돼야 후속 LLM이 어떤 모델로 교체되더라도 일관된 성능을 유지할 수 있다는 설명이다.
올빅뎃은 DATALUX에 이어 검색증강생성(RAG) 기반 업무 지원 솔루션 'DATANOVA(데이터노바)'를 구축해 엔드투엔드 체계를 완성했다. 사용자가 질문을 던지면 AI가 답변을 작성하는 데 그치지 않고 근거가 된 원문 페이지와 표 위치를 클릭 한 번으로 검증할 수 있게 지원한다.
이는 수치 하나, 문구 한 줄의 오류가 법적 분쟁이나 대규모 손실로 이어지는 금융·법률·건설·공공 분야에서 필수적인 안전장치로 평가받는다.
사업 모델 측면에서 올빅뎃은 올해 컨설팅과 데이터 가공·검증을 전담하는 AX(AI 전환)센터를 신설했다. 대기업과 공공기관에는 폐쇄망 내부 서버에서 가동되는 온프레미스 방식으로, 중소·벤처기업에는 클라우드 구독형 서비스로 공급하는 이원화 전략을 택했다.
올빅뎃은 경희대학교 창업 동아리에서 출발해 소비자 대상(B2C) 플랫폼을 운영하다 기업용(B2B) AI로 사업 전환을 단행한 스타트업이다. 싱가포르에서 열린 AAAI 2026에서 비정형 문서 10만 건 이상을 자동 처리하며 97% 이상의 인식 정확도를 달성한 실증 성과를 발표해 혁신적 AI 응용상을 받았다.
다만 과제도 남아 있다. 온프레미스 구축 사업은 고객사마다 문서 양식과 검수 조건이 달라 인력과 시간 비용이 크다. 맞춤형 시스템통합(SI) 성격의 프로젝트에서 축적한 노하우를 표준화된 소프트웨어 라이선스 모델로 빠르게 전이하지 못하면 외형 성장에 제동이 걸릴 수 있다.
국내에서 입증한 KS표준 및 공공 문서 처리 실적을 바탕으로 일본 등 문서 중심의 보수적인 결재 문화를 가진 해외 시장에서 유의미한 상용 전환율을 기록할 수 있을지도 지켜볼 대목이다.
