OCR을 넘어 LLM까지,
AI가 전표와 증빙을 먼저 검증한다면?
Last Updated: 2026.09.09
안녕하세요, 전자구매 | 경비출장 | 전자계약 | 전자인장 구축 및 클라우드 기업 세포아소프트 입니다.
목 차
OCR은 왜 증빙의 적정성까지는 판단하지 못할까?
법인카드 데이터 연계나 전자세금계산서 연계처럼 전표처리 자동화는 이미 상당 부분 진행되어 왔습니다.
영수증을 촬영하면 거래처명, 사업자등록번호, 공급가액 같은 정보를 OCR이 대신 입력해 주는 방식입니다.
다만 OCR은 증빙에 적힌 문자를 정확하게 읽어낼 뿐, 그 지출이 규정과 상황에 비추어 타당한지는
별개의 문제로 남습니다.
■ 문자 인식과 판단의 차이
□ OCR은 금액과 일자 등 정보를 정확히 추출하지만, 그 지출이 업무와 관련 있는지, 규정을 벗어나지 않았는지는 사람이 따로 판단
■ 정형 데이터에 갇힌 자동화
□ 법인카드·전자세금계산서 연계로 입력 부담은 줄었지만, 심야 사용이나 주류 비용 같은 비정형 상황은 여전히 담당자가 다시 확인
■ 규정을 미리 다 정의해야 하는 부담
□ 예외 상황마다 규칙을 추가해야 하므로, 규정으로 다 담기 어려운 판단은 결국 검토자 개인의 몫
LLM이 결합되면 전표 증빙검증은 어떻게 달라질까?
OCR과 LLM이 결합된 회계 자동화는 증빙 데이터를 다른 업무 데이터와 함께 분석할 수 있다는 점에서 이전과 다릅니다. 증빙정보, 전표정보, 법인카드정보, 출장정보, 회사의 경비규정을 함께 놓고 보면, 단순한 데이터 대조를 넘어 업무 맥락을 고려한 판단이 가능해집니다.
예를 들어 해외 출장 영수증에 사용시간 23시 40분, 품목 중 주류가 함께 찍혀 있다면,
이 정보를 출장 일정 및 경비규정과 함께 검토해 의견을 제시할 수 있습니다.
■ 맥락을 함께 읽는 판단
□ 사용시간·품목·출장 일정을 함께 분석해, 식대 기준 초과나 주류 비용 정산 가능 여부처럼 OCR만으로는 답하기
어려운 질문에 의견 제시
■ 계정과목 오선택까지 짚어내는 분석
□ 사용자가 소모품비로 등록했더라도 영수증 품목이 고가 전자기기라면,
비품·자산계정 적용 여부를 확인하라는 의견 제시
■ 비정형 영역까지 넓어지는 검증 범위
□ 사전에 정의한 규칙을 벗어나는 상황도, 증빙 내용과 전표의 의미를 함께 분석해 검증 대상에 포함
PoaAccounting은 전표와 증빙을 어떻게 대조하고 위험도를 분류하나?
■ 위험도별 사전 분류
□ 출장기간 외 법인카드 사용이나 정산 제한 품목처럼 위험도가 높은 건과,
계정과목 불일치 가능성처럼 확인이 필요한 건, 정상 건을 구분해 검토 순서 정리
■ 근거를 함께 제시하는 검증
□ 단순히 위반 여부만 표시하지 않고, 출장기간과 영수증 사용일자 등 판단 근거를 함께 안내
■ 기업별 경비규정을 반영한 기준
□ 회사마다 다른 경비규정과 회계정책을 등록해 두면, 이후 모든 증빙·전표 대조가 그 기준에 맞춰 진행
결재자에게 AI 판단 근거는 어떻게 보여질까?
■ 중요도별로 구분된 결과 화면
□ 위험도 높음·확인 필요·정상으로 나뉜 화면을 통해, 결재자는 전체 건을 처음부터 훑는 대신 예외 건부터 검토
■ 판단 근거를 함께 확인
□ 증빙 원문, OCR 추출정보, 위반 규정, AI 분석 의견을 나란히 제공해 결재자가 스스로 근거를 검토
■ 최종 판단은 결재자의 몫
□ AI는 검토 우선순위와 근거를 제시할 뿐, 승인과 반려는 여전히 결재자가 결정
마무리하며
