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  • 도구 소개:
    V7 Go AI는 문서 워크플로 자동화·멀티모달 추출, 대규모 데이터 라벨링으로 신뢰 가능한 AI를 구축합니다.
  • 수집 시간:
    2025-10-28
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도구 정보

V7 Go AI란?

V7 Go AI는 V7 플랫폼에서 지식 업무를 자동화하도록 설계된 문서·데이터 처리 솔루션입니다. 분류–추출–검토–승인으로 이어지는 문서 워크플로를 표준화하고, 텍스트와 표, 이미지 등 멀티모달 데이터를 한 번에 추출해 팀의 처리 속도와 정확도를 높입니다. 특히 금융, 보험, 헬스케어, 물류와 같이 규정과 데이터 품질이 중요한 산업에서 사람이 개입하는 검토 단계를 유지하면서도 반복 작업을 줄여 생산성을 두 배 수준으로 끌어올리는 것을 목표로 합니다. V7 Go AI는 사람+AI 협업을 중심에 두고, 자체 데이터로 학습한 도메인 특화 모델을 통해 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다. 또한 V7 Darwin과의 통합으로 대규모 데이터 라벨링과 컴퓨터 비전·생성형 AI 프로젝트를 R&D에서 운영 환경으로 빠르게 전환하도록 지원합니다.

V7 Go AI의 주요 기능

  • 문서 워크플로 자동화: 수집–분류–추출–검토–승인–내보내기까지 전 과정을 규칙 기반으로 자동화합니다.
  • 멀티모달 데이터 추출: PDF, 스캔 이미지, 표, 서명, 도면 등 다양한 형식에서 필요한 필드·엔터티를 정밀 추출합니다.
  • 사람+AI 협업: 휴먼 인더 루프(Review)로 임계값 이하 결과를 검토·수정해 품질을 보장합니다.
  • 도메인 특화 모델: 자체 데이터로 모델을 학습해 금융·보험·의료·물류 등 업종별 요구에 맞춘 정확도를 확보합니다.
  • 데이터 라벨링 통합: V7 Darwin과 연동해 대규모 라벨링, 품질 관리, 모델 개선 사이클을 구축합니다.
  • 확장 가능한 통합: API와 웹훅으로 ERP, CRM, RPA, 데이터 웨어하우스와 쉽게 연결합니다.
  • 거버넌스와 감사 가능성: 역할 기반 접근 제어, 작업 이력 추적, 결과 버저닝으로 컴플라이언스를 지원합니다.
  • 대량 처리 성능: 폭증하는 문서 입력에도 일관된 처리량과 안정성을 제공합니다.

V7 Go AI를 사용할 사람

대량의 문서와 비정형 데이터를 다루는 기업·팀에 적합합니다. 금융·보험 심사 및 백오피스, 헬스케어 운영과 기록 관리, 물류·공급망 문서 처리, 리스크·컴플라이언스 팀, 셰어드 서비스 센터(SCC), BPO 운영팀, 그리고 데이터 과학·MLOps 팀이 문서 처리 자동화와 멀티모달 추출, 휴먼 검토 프로세스를 필요로 할 때 유용합니다. R&D에서 운영으로 빠르게 전환해야 하는 컴퓨터 비전·GenAI 프로젝트를 가진 조직에도 효과적입니다.

V7 Go AI 사용 방법

  1. 프로젝트를 생성하고 데이터 소스(PDF 업로드, 스캔 이미지, 메일 인입, 클라우드 스토리지)를 연결합니다.
  2. 문서 유형과 스키마를 정의하고 추출할 필드·엔터티(예: 고객 정보, 금액, 날짜, 표 항목)를 설정합니다.
  3. 사전 학습 모델을 선택하거나, 자체 데이터로 모델을 미세 조정해 도메인 특화 성능을 확보합니다.
  4. 분류 → 추출 → 검토 → 승인 → 내보내기 단계의 워크플로를 구성하고 규칙·임계값을 설정합니다.
  5. 휴먼 인더 루프 검토 기준과 품질 지표를 정하고, 저신뢰 결과만 샘플링 검토되도록 최적화합니다.
  6. API/웹훅 또는 파일 출력(JSON/CSV 등)으로 ERP, CRM, 데이터베이스, RPA와 통합합니다.
  7. 처리량·정확도 대시보드를 모니터링하고, 라벨링–학습–배포 사이클로 지속 개선합니다.

V7 Go AI의 산업별 활용 사례

금융에서는 대출 신청 서류와 KYC/신용 심사 자료의 자동 분류·추출·검토에 활용되어 처리 시간을 단축합니다. 보험 분야에서는 청구서, 손해사정 문서, 약관 관련 증빙의 데이터 입력 오류를 줄이고 지급 결정을 가속화합니다. 헬스케어에서는 검사 결과, 동의서, 청구 문서 등 다양한 양식의 정규화를 지원해 운영 효율을 높입니다. 물류·제조에서는 운송장, 인보이스, 통관 서류, B/L 등의 핵심 필드를 안정적으로 추출하고, V7 Darwin과 결합해 시각 검사·컴퓨터 비전 데이터 라벨링을 체계화합니다.

V7 Go AI 요금제

현재 공개된 자료만으로는 상세 요금제와 무료 체험 제공 여부를 특정하기 어렵습니다. 조직 규모와 사용량, 필요한 기능(예: 고급 통합, 커스텀 학습)에 따라 플랜이 달라질 수 있으므로, 최신 요금과 데모 제공 여부는 공식 웹사이트 또는 영업 팀을 통해 확인하시기 바랍니다.

V7 Go AI의 장점과 단점

장점:

  • 문서와 시각 데이터를 아우르는 멀티모달 추출로 복잡한 케이스를 한 번에 처리
  • 사람+AI 협업 구조로 품질 보장과 자동화의 균형을 달성
  • 자체 데이터 기반 도메인 특화 모델로 높은 현업 적합성
  • API 중심 아키텍처로 기존 시스템과 유연한 통합
  • V7 Darwin과의 연계로 라벨링–학습–배포 전 과정을 단일 생태계에서 운영

단점:

  • 초기 스키마 설계와 규칙 설정에 시간이 소요될 수 있음
  • 커스텀 학습 성능은 보유 데이터의 품질·양에 크게 의존
  • 레거시 시스템과의 통합 시 별도의 개발·RPA 구성이 필요할 수 있음
  • 특수 양식·언어 처리에는 추가 튜닝과 검증 과정이 요구될 수 있음
  • 요금·플랜 구조가 사용 시나리오별로 상이해 사전 검토가 필요

V7 Go AI 관련 자주 묻는 질문

  • V7 Go AI와 V7 Darwin의 차이는 무엇인가요?

    V7 Go AI는 문서 워크플로 자동화와 멀티모달 추출에 초점을 맞춘 운영 도구이며, V7 Darwin은 컴퓨터 비전·GenAI를 위한 데이터 라벨링과 모델 학습을 담당합니다. 두 제품은 통합되어 라벨링–학습–배포의 전체 사이클을 연결합니다.

  • 어떤 형식의 데이터를 지원하나요?

    일반적으로 PDF, 스캔 이미지, 표가 포함된 복합 문서 등 비정형 데이터를 처리하도록 설계되어 있습니다. 다만 구체적 포맷과 한계는 공식 문서를 통해 확인하는 것이 좋습니다.

  • 기존 시스템과는 어떻게 연동하나요?

    API와 웹훅, 파일 기반 내보내기(JSON/CSV 등)를 통해 ERP, CRM, 데이터베이스, RPA와 통합할 수 있습니다. 세부 구현은 환경에 따라 달라집니다.

  • 보안과 컴플라이언스는 어떻게 지원되나요?

    역할 기반 권한 관리와 작업 이력 추적 등 거버넌스 기능을 제공합니다. 산업별 규제 준수 범위는 조직 요건과 배포 옵션에 따라 달라질 수 있으므로 공식 자료를 확인하세요.

  • 정확도와 생산성 향상 효과는 어느 정도인가요?

    문서 자동화와 멀티모달 추출, 휴먼 검토를 결합해 반복 작업을 크게 줄일 수 있으나, 실제 수치는 데이터 품질과 프로세스 설계에 따라 달라집니다.

  • 온프레미스 배포가 가능한가요?

    배포 옵션은 공개 정보만으로 단정하기 어렵습니다. 보안 정책에 맞는 배포 방식은 공식 채널로 확인하시기 바랍니다.

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