복잡한 금융 문서를 위한 멀티모델 AI 파이프라인
다양한 구조의 복잡한 금융 문서를 처리하기 위해 설계된 멀티모델 파이프라인으로, 문서를 분해·번역한 뒤 레이아웃과 전문 용어의 정확성을 유지하면서 구조화된 파일로 재구성합니다.
REQUIREMENT
이 프로젝트는 영어 재무 보고서를 편집 가능한 한국어 문서로 자동 변환하는 데 중점을 두었습니다. 가장 큰 어려움은 번역뿐 아니라 복잡한 보고서 구조를 정확하게 분해하고 이를 사용 가능한 고품질 형식으로 다시 작성하는 것이었습니다.
구축 과제
이러한 재무 문서에는 복잡하게 중첩된 표, 차트, 그래프, 그림, 다중 열 레이아웃, 스캔 페이지와 디지털 페이지가 혼합되어 있습니다. 표준 OCR 또는 추출 도구는 구조, 읽기 순서 또는 요소 간의 시각적 관계를 안정적으로 보존할 수 없습니다. 시스템은 각 문서를 의미 있는 부분으로 분할하고, 맥락을 이해하고, 금융 관련 용어를 올바르게 번역하고, 거의 완벽한 픽셀 레이아웃 충실도로 최종 한국어 출력을 재구성해야 했습니다.
해결 방안
우리는 복잡한 금융 PDF를 구조화된 요소로 분해하고, 상황 인식 용어 처리를 통해 각 부분을 번역하고, 문서를 레이아웃 정확도가 높은 편집 가능한 한국어 DOCX 파일로 재구성하는 다중 모델 문서 파이프라인을 구축했습니다.
- 스캔한 PDF와 디지털 금융 PDF를 처리하기 위한 다중 모델 파이프라인
- 표, 차트, 그래프, 그림, 텍스트 영역 분할
- 복잡한 보고서 구조를 위한 레이아웃 및 읽기 순서 재구성
- 금융 관련 용어에 대한 상황 인식 번역
- 중첩 및 다중 페이지 테이블 재구축
- 차트 및 그림 텍스트의 구조화된 추출 및 번역
- 시각적, 구조적 충실도가 높은 DOCX 생성
- 단순 텍스트 추출 대신 편집 가능한 한국어 출력
- Python 기반 오케스트레이션 및 후처리 워크플로우
주요 성과
- 복잡한 재무 보고서를 변환하는 데 필요한 수동 작업 감소
- 한국어 금융용어의 일관성 및 정확성 향상
- 일반적으로 수동 재구축이 필요한 복잡한 레이아웃이 보존됨
- 대규모 문서 볼륨의 반복 가능하고 확장 가능한 처리 가능
- 미래의 금융 문서 자동화 프로젝트를 위해 재사용 가능한 워크플로를 만들었습니다.
기술 스택
PythonPyTorchOpenCVTesseract OCRTransformer ModelsLLM (GPT/Claude)Computer VisionImage SegmentationData AugmentationRAGpython-docxFinancial NLPCustom CNN/RNN Models