설명
LandingAI는 Agentic Document Extraction (ADE) 플랫폼을 통해 전 세계 문서를 계산 가능하게 만드는 데 전념하고 있습니다. 이 고급 솔루션은 기업 개발자가 확장 가능한 문서 자동화 파이프라인을 구축하고 정확하고 감사 가능하며 API 기반의 문서 AI를 제공할 수 있도록 지원합니다. 핵심 가치 제안은 모든 문서를 즉시 프로덕션 준비가 된 정확하고 구조화된 데이터로 변환하는 데 있습니다.
ADE는 비전 우선 접근 방식을 통해 기존 OCR 및 일반 LLM 접근 방식과 차별화됩니다. 테이블, 양식, 제목과 같은 중요한 레이아웃 및 구조적 요소를 보존하면서 완전한 근거를 갖춘 구조화된 JSON을 추출합니다. 이를 통해 정확도가 향상되고 취약한 휴리스틱이 줄어들며 거버넌스가 강화되어 프로덕션 환경에 적합합니다. 이 플랫폼은 신뢰도 점수와 감사 준비 추적성을 제공하여 사용자가 정확한 페이지 번호와 각 데이터 청크의 좌표를 사용하여 구문 분석된 결과를 확인할 수 있도록 합니다. 이를 통해 결과를 방어하고 감사할 수 있으며, 이는 규제 산업에 매우 중요합니다.
이 플랫폼은 구문 분석, 분할 및 구조화된 데이터 추출을 위한 API를 포함하여 실제 워크플로우를 위해 설계된 핵심 빌딩 블록을 제공합니다. 구문 분석 API는 가변 문서를 감사 가능한 구조화된 데이터로 변환하고, 레이아웃 인식 구조, 정확한 인용 및 레이아웃 변동성 처리가 포함된 Markdown을 출력합니다. 분할 API는 대용량 파일 및 혼합 문서 유형을 처리할 수 있는 깨끗하고 분류된 하위 문서로 다중 문서 파일을 자동으로 분할합니다. 추출 API를 사용하면 사용자가 특정 필드를 추출하기 위한 스키마를 정의할 수 있으며, 기본적으로 감사 가능성을 갖춘 복잡한 중첩 구조와 대규모 테이블을 지원합니다.
LandingAI의 솔루션은 정확성, 추적성 및 거버넌스가 가장 중요한 규제 대상의 고변동성 문서에 맞춰 구축되었습니다. 비전 우선 접근 방식은 독점 모델을 활용하여 복잡한 테이블과 밀집된 레이아웃에서 데이터를 안정적으로 추출하며, 지속적인 개선을 위한 피드백 메커니즘이 내장되어 있습니다. 데이터 중심 접근 방식은 더 나은, 큐레이션된 데이터에 중점을 두고 오류를 줄이기 위해 실패 사례를 체계적으로 피드백합니다. 에이전트 오케스트레이션은 각 문서에 적응하여 품질 임계값을 충족할 때까지 계획, 결정 및 검증합니다. 이 플랫폼은 SOC 2 Type II 인증, GDPR 및 HIPAA 규정을 준수하도록 설계되었으며, 클라우드, 온프레미스 또는 가상 사설 배포를 포함한 유연한 배포 옵션을 제공하며, 향상된 데이터 개인 정보를 위해 제로 데이터 보존 옵션을 제공합니다.
LandingAI는 금융 서비스, 보험, 의료, 에너지 및 유틸리티, 법률을 포함한 광범위한 산업 및 사용 사례에 서비스를 제공합니다. 특정 애플리케이션에는 대출 및 신용 인수, 고객 알기(KYC) 프로세스, 규제 보고 및 비즈니스 프로세스 자동화가 포함됩니다. 이 플랫폼은 50개 이상의 기업 고객이 신뢰하며, 초당 처리 시간으로 수십억 개의 이미지와 문서를 처리합니다. 검색 증강 생성(RAG), 자동화, 조정, 규정 준수 확인, 보고, 승인과 같은 다운스트림 워크플로우를 지원하고 문서 아카이브를 쿼리 가능한 구조화된 데이터 세트로 전환합니다.
LandingAI의 핵심 기능
높은 정확도와 추적성을 위한 에이전트 문서 추출(ADE)
복잡한 레이아웃에서 안정적인 데이터 추출을 위한 비전 우선 접근 방식
테이블, 양식, 제목을 포함한 문서 구조 보존
자동화 파이프라인에 원활하게 통합하기 위한 API 기반
검증된 결과를 위한 신뢰도 점수 및 감사 준비 추적성
가변 문서 형식 및 레이아웃 불일치 처리
자동 문서 분할 및 분류
특정 데이터 필드 정의를 위한 스키마 우선 추출
대규모 테이블 추출 기능
엔터프라이즈급 보안: SOC 2 Type II 인증, GDPR 및 HIPAA 규정 준수
유연한 배포 옵션: 클라우드, 온프레미스, 가상 사설
향상된 데이터 개인 정보를 위한 제로 데이터 보존 옵션
검색 증강 생성(RAG) 워크플로우 지원
다운스트림 자동화, 조정 및 보고 지원
LandingAI 사용 방법은?
구성: API 또는 라이브러리를 통해 추출 스키마 및 워크플로우 매개변수를 정의합니다.
통합: LandingAI의 모듈식 REST API 또는 Python/TypeScript 라이브러리를 시스템에 연결합니다.
처리: 구문 분석, 분할 및 구조화된 데이터 추출을 위해 문서를 제출합니다.
검증: 신뢰도 점수 및 추적성 정보를 사용하여 추출된 데이터를 검토합니다.
자동화: RAG, 조정 및 규정 준수 확인과 같은 다운스트림 워크플로우를 지원합니다.
최적화: 피드백 루프를 활용하여 추출 정확도를 지속적으로 개선합니다.
LandingAI의 사용 사례
- 금융 서비스
- 대출 처리
- 비즈니스 프로세스 자동화
- 규제 보고
- 보험 청구
- 의료 데이터
- 법률 문서 분석
- 검색 증강 생성(RAG)
- 검색 및 분석









