북미 최대 규모의 커뮤니티 관리 기업인 Associa는 300여 개의 지점에서 발생하는 약 5,000만 개의 문서를 관리하는 데 심각한 운영상 어려움을 겪어왔다. 이전까지 직원들은 규약부터 보험 증명서에 이르기까지 방대한 서류를 수동으로 분류하기 위해 수천 시간을 소비해야 했다. 이에 Associa는 AWS 생성형 AI 혁신 센터와 협력하여 비정형 문서를 체계적이고 활용 가능한 데이터 흐름으로 변환하는 정교한 분류 시스템을 개발했다.

엔지니어링 팀은 문서 전체를 AI에 입력하는 것보다 첫 페이지만 분석하는 것이 실제로는 더 효과적이라는 사실을 발견했다. 이러한 접근 방식은 모델을 혼란스럽게 만드는 불필요한 정보인 '노이즈'를 제거하는 동시에 비용을 절반 수준으로 낮췄다. 또한 이미지 전용 분석 방식에 광학 문자 인식 (OCR) 기술을 결합하여 텍스트와 페이지 레이아웃을 동시에 이해하도록 함으로써, 기존에 판별이 어렵던 '미분류' 문서 처리 능력을 획기적으로 향상했다.

Anthropic의 Claude와 Amazon Nova 제품군을 포함한 여러 모델을 벤치마킹한 결과, Associa는 최종적으로 Amazon Nova Pro를 선택했다. 해당 구성을 통해 문서당 단 0.55센트의 비용으로 95%의 정확도를 확보하는 데 성공했다. 이번 사례는 지능형 문서 처리(IDP) 기술이 어떻게 운영 병목 현상을 제거하고, 직원들이 단순 행정 업무 대신 고부가가치의 관리 업무에 집중할 수 있게 돕는지 잘 보여준다.

이 솔루션은 기존 워크플로우에 매끄럽게 통합되도록 모듈형 설계로 구축되었다. 특히 Associa는 Amazon Bedrock을 활용하여 자체적인 복잡한 하드웨어 인프라를 구축하거나 유지할 필요 없이, 방대한 데이터를 처리할 수 있는 컴퓨팅 성능을 유연하게 확장하고 있다.

북미 최대 규모의 커뮤니티 관리 기업인 Associa는 300여 개의 지점에서 발생하는 약 5,000만 개의 문서를 관리하는 데 심각한 운영상 어려움을 겪어왔다. 이전까지 직원들은 규약부터 보험 증명서에 이르기까지 방대한 서류를 수동으로 분류하기 위해 수천 시간을 소비해야 했다. 이에 Associa는 AWS 생성형 AI 혁신 센터와 협력하여 비정형 문서를 체계적이고 활용 가능한 데이터 흐름으로 변환하는 정교한 분류 시스템을 개발했다.

엔지니어링 팀은 문서 전체를 AI에 입력하는 것보다 첫 페이지만 분석하는 것이 실제로는 더 효과적이라는 사실을 발견했다. 이러한 접근 방식은 모델을 혼란스럽게 만드는 불필요한 정보인 '노이즈'를 제거하는 동시에 비용을 절반 수준으로 낮췄다. 또한 이미지 전용 분석 방식에 광학 문자 인식 (OCR) 기술을 결합하여 텍스트와 페이지 레이아웃을 동시에 이해하도록 함으로써, 기존에 판별이 어렵던 '미분류' 문서 처리 능력을 획기적으로 향상했다.

Anthropic의 Claude와 Amazon Nova 제품군을 포함한 여러 모델을 벤치마킹한 결과, Associa는 최종적으로 Amazon Nova Pro를 선택했다. 해당 구성을 통해 문서당 단 0.55센트의 비용으로 95%의 정확도를 확보하는 데 성공했다. 이번 사례는 지능형 문서 처리(IDP) 기술이 어떻게 운영 병목 현상을 제거하고, 직원들이 단순 행정 업무 대신 고부가가치의 관리 업무에 집중할 수 있게 돕는지 잘 보여준다.

이 솔루션은 기존 워크플로우에 매끄럽게 통합되도록 모듈형 설계로 구축되었다. 특히 Associa는 Amazon Bedrock을 활용하여 자체적인 복잡한 하드웨어 인프라를 구축하거나 유지할 필요 없이, 방대한 데이터를 처리할 수 있는 컴퓨팅 성능을 유연하게 확장하고 있다.