더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다.
국내 기업 고객 대상(B2B) AI 전환 시장에서 한컴이 강력한 선점 자신감을 가지는 배경엔 단연 기술력이 있다. 특히 지난 36년간 문서 데이터를 다뤄온 오피스 특화 사업자로서, 문서 데이터를 분해하고 AI가 활용할 수 있는 데이터로 재구성하는 문서 파싱(parsing) 영역에선 사실상 기술적 해자가 구축돼 있다는 평가를 받는다.
문서 데이터 파싱 영역에서의 기술적 해자는 AI 전환 프로젝트의 단독 수행 뿐만 아니라. 타 대기업의 프로젝트에 문서 부문 모듈 제공 파트너로 참여할 수 있는 가능성도 열어주고 있다. 무엇보다 기업 업무 프로세스의 80% 이상이 문서를 기반으로 짜여져 있는 만큼, AX 작업의 시작점은 문서 데이터 전처리 작업이 될 수밖에 없다. 국내 B2B AX 시장에서 한컴의 비교우위를 가늠해 볼 수 있는 대목이다.
한컴이 올해 3월 출시한 ‘오픈데이터로더(ODL) 버전2.0’은 깃허브(GitHub)에서 종합 점수 90%, 읽기 순서 94%, 표 추출 93%, 헤딩 인식 83%를 기록하며 글로벌 경쟁 오픈소스를 모두 제치고 전체 4개 부문에서 모두 1위에 올랐다. IBM 리서치 기반의 도클링(docling)을 비롯해 마커(marker), 언스트럭처드(unstructured) 글로벌 시장의 쟁쟁한 경쟁자들을 모두 제쳤다. 출시 두 달 만에 깃허브 트렌딩 1위 리포지토리에도 등극했다.
한컴의 문서 파싱 및 비정형 데이터 처리 역량이 글로벌 톱티어 수준이라는 점을 제대로 입증한 성과다. 해당 기술을 바탕으로 세상의 모든 문서를 AI가 인식할 수 있는 데이터(LLM-readable)로 변환할 수 있다. 생성형 AI와 AI 에이전트를 포함한 모든 오피스용 AI 서비스가 제대로 작동하기 위한 근간 기술인 셈이다.
기업 업무의 80% 이상은 사실상 문서 기반으로 돌아가기 때문에 기존 업무 환경을 AI 중심 시스템으로 바꿔놓기 위해선 AI가 기존 문서들을 제대로 읽을 수 있게 만들어주는 과정이 필요하다. 여기서 LLM 및 생성형 AI가 문서를 제대로 읽고 데이터들의 구조와 맥락에 맞게 활용할 수 있으려면 구성 요소 단위로 쪼개진 각 데이터에 태깅을 걸고 구조를 이해할 수 있게끔 재구성하는 작업이 선행돼야 한다. 이렇게 기존 문서 데이터를 AI가 학습할 수 있는 정보 데이터로 만들어주는 과정 전체가 문서 파싱이다.
전자문서 데이터를 다루는 오피스소프트웨어 시장에서 지난 36년간 업력을 쌓은 한컴 입장에선 가장 자신있는 영역이기도 하다. 지난 2024년 사진이나 스캔 문서(PDF 등)의 정보를 텍스트 정보로 인식할 수 있는 OCR 관련 외부 기술을 확보함으로써 완성도를 더 높였다.
180만페이지 분량의 PDF 문서를 데이터 단위로 쪼개고 태깅한 국회도서관 AX 사업을 한컴이 독자적으로 수행할 수 있었던 배경 역시 같은 맥락이다. 글로벌 빅테크와 국내 대기업그룹의 IT 계열사 등 오피스용 AI 업무 플랫폼을 시장에 제공하고 있는 곳이 많지만 그 전처리 단계인 문서 파싱 영역에서 완성도 높은 기술을 가진 곳은 드물다.
이는 한컴이 독자적인 프로젝트 수행 뿐만 아니라 다른 대형 프로젝트에도 협업 파트너로서 유연하게 참여할 수 있다는 가능성도 시사한다. 대기업 계열 IT 솔루션 기업들이 대규모의 AX 프로젝트를 수주하더라도, 문서 파싱을 비롯한 전처리 과정에선 원천기술 보유기업을 파트너로 섭외할 유인이 커질 수밖에 없기 때문이다.
국회사무처 AI 솔루션 구축 사업을 삼성SDS가 주도했지만 컨소시엄 파트너인 한컴이 상당 비중의 작업을 수행했던 이력도 있다. 당시 삼성SDS는 한컴 고유 기술인 HWP 데이터로더, 데이터 파이프라인, 한컴어시스턴트를 기반으로 AI 플랫폼을 구축했다.
한컴은 LG AI연구원의 챗엑사원에도 자체 AI 에이전트를 공급키로 했다. 플랫폼을 직접 파는 B2B 및 직접 구축 모델과 별개로 다른 플랫폼에 문서 처리 기술 모듈만 공급하는 B2B 컴포넌트 모델까지 매출원으로 가져갈 수 있는 형태다.