한국딥러닝이 2026년 상반기 문서 AI 사업에서 전년 동기 대비 240%(3.4배) 증가한 매출을 기록하며 역대 최고 실적을 달성했습니다. 이는 반복 학습, 환각, 전수 검수 부담을 최소화하는 '3 Zero AI Worker' 전략으로 사업 방향을 전환한 결과로, 문서 인식 정확도 향상을 넘어 실제 업무 자동화와 운영 비용 절감에 집중한 것이 주효했습니다.
'3 Zero AI Worker'는 문서 양식 변경에도 재학습이 필요 없는 '제로 트레이닝(Zero Training)', 실제 문서를 기반으로 환각(Hallucination)을 최소화하는 '제로 할루시네이션(Zero Hallucination)', 그리고 전수 검수 대신 필요한 부분만 확인하는 '제로 리뷰(Zero Review)'로 구성됩니다. 이 솔루션은 데이터 구축, 모델 재학습, 전수 검수, 수작업 재입력에 드는 인력과 비용을 크게 줄여줍니다. 특히 상반기 사업의 약 94%가 금융 및 공공기관에서 발생했으며, 대출·신청 서류 검증, 행정문서 분류·구조화, 공공 데이터 제작·검증 등 대량의 비정형 문서 처리 업무에 주로 적용되었습니다. 배포 방식의 약 90%는 고객사 내부 보안 환경에 직접 구축하는 온프레미스(On-premise) 형태로, 외부 클라우드 사용이 제한되거나 망분리가 필요한 환경에 최적화된 점이 성공 요인으로 분석됩니다.
한국딥러닝의 핵심 제품인 '딥 에이전트(DEEP Agent)'는 문서 인식 솔루션 '딥 OCR(DEEP OCR)'과 문서 구조 분석 솔루션 '딥 파서(DEEP Parser)'로 구성된 문서 AI 에이전트입니다. 자체 비전언어모델(VLM)을 활용해 문서의 시각적 구조와 언어적 의미를 동시에 분석하며, 계약서 핵심 조항 추출, 공공문서 분류, 표 데이터 복원, 개인정보 비식별화 등 다양한 업무에 적용 가능합니다. 특히 별도의 대규모 학습 데이터나 문서별 템플릿 없이 새로운 문서에 적용하는 '논 트레이닝(Non-training)' 방식을 통해 평균 2주 이내 도입이 가능하며, 클라우드와 온프레미스 환경을 모두 지원합니다. 이러한 기술력은 글로벌 멀티모달 OCR 벤치마크 'OCRBench v2' 영어 부문과 문서 파싱 벤치마크 'ParseBench' VLM 부문에서 구글 제미나이(Gemini), 오픈AI(OpenAI) GPT 등 상용 모델을 제치고 종합 1위를 차지하며 국제적으로도 인정받았습니다.
이번 성과는 문서 AI 시장이 단순히 높은 인식 정확도를 넘어, 실제 기업 환경에서 발생하는 운영 효율성과 비용 절감이라는 실질적인 가치 제공으로 진화하고 있음을 보여줍니다. 특히 금융, 공공기관처럼 보안과 규제가 엄격하여 온프레미스 구축이 필수적인 시장에서 AI 솔루션의 도입 장벽을 낮추고, 신뢰성을 확보했다는 점에서 의미가 큽니다. 한국딥러닝은 하반기에도 금융·공공 분야에서 검증된 업무 자동화 모델을 제조 등 다른 산업으로 확장하고, 해외 시장 진출을 통해 글로벌 경쟁력을 강화할 계획입니다. 이는 국내외 기업들이 AI 도입을 통해 비즈니스 프로세스를 혁신하고 생산성을 높이는 데 중요한 이정표가 될 것입니다.