클라이언트 요구 사항
고객사는 약 200명의 직원에게 데이터 입력 업무를 할당하고 있으며 이로 인해 높은 비용, 많은 시간 소요, 그리고 데이터 입력 과정에서의 인간 오류 가능성이 존재합니다.
입력해야 할 문서는 두 가지 유형으로, 보험 카드 및 청구서(Bill)입니다.
고객사는 이 과정을 보다 빠르고 비용 효율적인 방식으로 대체할 수 있는 해결책을 찾고 있습니다.
HBLAB의 솔루션
여러 AI 모델을 결합하여 통합 솔루션을 제공합니다.
1. 이미지 전처리(Image Processing): 촬영 각도, 방향, 흐림, 그림자 등을 보정하여 이미지 재편집
2. 객체 탐지(Object Detection): 필요한 정보가 포함된 영역을 정확하게 인식
3. 정보 인식 및 추출
- 보험 카드: OCR을 활용하여 정보 인식
- 청구서: OCR을 사용하여 인쇄문자 및 손글씨 모두 인식. 로고 탐지 기능을 통해 공급업체 정보를 수집 및 분류
고객사는 시간에 따라 변화하는 정보나 업무 목적에 따라 다양한 데이터를 수집해야 하므로 HBLAB은 변화하는 문제를 해결하기위해상황별로 최적화된 AI 모델을 제안하였습니다.
프로젝트 세부정보
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사용 기술 Image Processing, Object Detect, OCR, DewarpNet, Text DetectionLogo Searching
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개발팀 AI 엔지니어 5명 , PM 0.5명 , 커뮤니케이터 0.5명
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프로젝트 기간 1 년
결과
로고 및 매장명 인식 정확도는 93%, 기타 정보 인식 정확도는 95% ~ 97%로 달성했습니다.
HBLAB의 개발한 AI 모델은 고객의 초기 데이터 입력 작업을 20% 절감하며 업무 속도 향상 및 비용 최적화에 기여하였습니다.
관련 사례
성공적인 프로젝트 사례를 통해 귀사의 비즈니스에 대한 아이디어를 얻고, HBLAB과의 파트너십이 왜 올바른 선택인지 확인해보세요.
고객사는 병원과 클리닉에 스마트워치로부터 수집된 환자의 건강 상태 데이터를 기록, 처리 및 분석할 수 있는 시스템을 제공하는 소프트웨어 회사입니다.