Rossum
AI 기반 지능형 문서 처리 플랫폼으로, 트랜잭션 문서 워크플로우를 높은 정확도와 엔터프라이즈급 준수로 자동화합니다.
커뮤니티:
제품 개요
Rossum이란 무엇인가요?
Rossum은 송장, 구매 주문서, 선하증권 등 트랜잭션 문서의 지능형 문서 처리(IDP)에 특화된 클라우드 네이티브 엔터프라이즈 자동화 플랫폼입니다. 독자적 AI 엔진 Rossum Aurora(수백만 건의 트랜잭션 문서로 학습된 대형 언어 모델)를 기반으로, 템플릿 없이 언어에 구애받지 않고 95% 이상의 정확도로 데이터를 추출합니다. Rossum은 기존 비즈니스 시스템과 원활하게 통합되어 신속한 도입, IT 부담 감소, ISO 27001, SOC2, HIPAA, GDPR 등 업계 표준 준수를 지원합니다. 적응형 AI는 사용자 피드백을 지속적으로 학습하여 사기 및 이상을 탐지하고, 문서 기반 리스크를 줄이며 실질적인 비즈니스 인사이트를 제공합니다.
주요 기능
템플릿 없이 AI 데이터 추출
Rossum의 딥러닝 신경망은 수동 템플릿 생성 없이 어떤 문서 레이아웃에서도 데이터를 정확하게 추출합니다.
독자적 트랜잭션 LLM - Rossum Aurora
수백만 건의 트랜잭션 문서로 학습된 특화 대형 언어 모델로, 언어에 구애받지 않고 정밀한 처리를 보장합니다.
엔터프라이즈급 준수 및 보안
ISO 27001, SOC2, HIPAA, GDPR 등 엄격한 규제 기준을 충족하며, AI 기반의 이상 탐지 및 사기 방지 기능을 제공합니다.
로우코드 클라우드 네이티브 배포
IT 유지보수를 줄이고 자동화 도입을 가속화하는 턴키 SaaS 솔루션으로, 기존 워크플로우에 원활하게 통합됩니다.
워크플로우 자동화를 위한 전문 AI 에이전트
절차 실행, 추론, 데이터 컨텍스트 확장, 운영 인사이트 제공을 수행하는 목적별 AI 에이전트입니다.
확장 가능하고 적응형 AI
사용자 상호작용을 지속적으로 학습하여 정확도를 높이고, 변화하는 문서 형식과 비즈니스 규칙에 적응합니다.
사용 사례
- 매입/매출 자동화 : 송장 및 결제 문서 처리를 자동화하여 수작업 입력을 줄이고, 거래 사이클을 단축하며 오류를 최소화합니다.
- 공급망 문서 관리 : 구매 주문서, 선하증권, 입고 통지서 등 문서 처리를 간소화하여 운영 효율성과 규제 준수성을 높입니다.
- 재무 준수 및 리스크 관리 : AI 기반의 사기 탐지 및 이상 식별을 통해 규제 준수를 보장하고 문서 기반 리스크 노출을 줄입니다.
- 엔터프라이즈 워크플로우 최적화 : 전문 AI 에이전트를 배포하여 복잡한 문서 워크플로우를 자동화하고, 비즈니스 인사이트를 개선하며 운영 비용을 절감합니다.
- 기존 IT 시스템과 통합 : Rossum을 ERP, RPA 등 엔터프라이즈 시스템과 쉽게 연결하여 기존 IT 인프라를 변경하지 않고 엔드 투 엔드 자동화를 실현합니다.
자주 묻는 질문
Rossum 대안
DocuClipper
99.6%의 정확도와 자동화된 처리 기능을 갖춘 금융 문서 데이터 추출을 위한 전문 OCR 소프트웨어입니다.
Veryfi
AI 기반 OCR 플랫폼으로 문서를 즉시 구조화된 데이터로 변환하며, 엔터프라이즈급 정확성과 보안을 제공합니다.
AlgoDocs
다양한 문서 유형에서 정확한 데이터 추출을 자동화하고 원활한 통합을 제공하는 다재다능한 문서 처리 플랫폼입니다.
Receipt-AI
AI로 구동되는 영수증 관리 플랫폼으로, SMS와 이메일을 통해 영수증 캡처, 추출, 정리를 자동화하며 회계 소프트웨어와 원활하게 통합됩니다.
GetInvoice
AI 기반 자동 인보이스 및 영수증 관리 소프트웨어로 이메일과 웹 포털에서 인보이스 수집, OCR 추출, 은행 대조를 통합 제공합니다.
Nanonets
고급 OCR과 머신러닝을 활용한 문서 처리, 데이터 추출, 워크플로우 관리를 자동화하는 AI 기반 플랫폼입니다.
Parseur
이메일, PDF, 스프레드시트, 문서에서 텍스트를 자동으로 추출하고 비즈니스 애플리케이션과 원활하게 통합하는 AI 기반 데이터 추출 소프트웨어입니다.
fileAI
비구조화된 파일을 AI 워크플로우 및 자율 운영을 위한 깨끗하고 구조화되고 검증된 데이터로 변환하는 엔터프라이즈 데이터 준비 플랫폼입니다.

