2026-09-18

Content Understanding & Document AI - Simply Explained

Invoices, contracts, receipts, forms, scanned PDFs, and email attachments contain valuable business information — but most automation still struggles to turn those documents into reliable, structured data. In this episode of M365 FM – Simply Explained, we break down Microsoft Content Understanding, Document AI, OCR, AI Builder, Power Automate, Dataverse, and Power Apps and explain how they work together to transform documents into usable business data and automated processes. You'll learn why traditional OCR is only the beginning. OCR can recognize text such as an invoice number or amount, but it does not automatically understand whether a number represents an invoice ID, purchase order, bank account, tax value, or phone number. Document AI adds context, structure, and business meaning to extracted information. We explain how Microsoft Content Understanding can take documents and images,

송장, 계약서, 영수증, 양식, 스캔된 PDF, 이메일 첨부 파일에는 귀중한 비즈니스 정보가 담겨 있지만, 대부분의 자동화는 여전히 이러한 문서를 신뢰할 수 있는 구조화된 데이터로 변환하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

이번 M365 FM – Simply Explained 에피소드에서는 Microsoft Content Understanding, Document AI, OCR, AI Builder, Power Automate, Dataverse, Power Apps를 분석하고, 이들이 함께 작동하여 문서를 사용 가능한 비즈니스 데이터와 자동화된 프로세스로 전환하는 방식을 설명합니다.

기존 OCR은 시작에 불과하다는 점을 알아봅니다. OCR은 송장 번호나 금액과 같은 텍스트를 인식할 수 있지만, 그 숫자가 송장 ID, 구매 주문서, 계좌 번호, 세금 금액, 전화번호 중 무엇을 의미하는지는 자동으로 이해하지 못합니다. Document AI는 추출된 정보에 맥락, 구조, 비즈니스 의미를 더합니다.
Microsoft Content Understanding이 문서와 이미지를 받아 정의된 필드를 추출하고, 정보를 분류하며, 하위 시스템에서 사용할 수 있는 구조화된 결과를 반환하는 방법도 설명합니다. 조직은 AI에게 문서 전체를 요약하도록 요청하는 대신, 공급업체 이름, 송장 날짜, 송장 번호, 송장 총액, 문서 유형, 품목 등의 필드를 포함하는 스키마를 정의할 수 있습니다.

또한 이 에피소드에서는 Microsoft Power Platform이 문서 추출을 완전한 비즈니스 워크플로로 전환하는 방식을 보여줍니다. Power Automate는 이메일이나 SharePoint에서 새 문서를 감지하고, 추출을 위해 전송하며, 반환된 정보를 검증하고, 레코드를 생성하며, 승인을 트리거하고, 예외를 적절한 담당자에게 라우팅할 수 있습니다.

Dataverse는 구조화된 문서 레코드와 처리 이력을 저장할 수 있으며, Power Apps는 불확실하거나 누락된 정보를 수정하기 위한 사람 검토 인터페이스를 제공할 수 있습니다.
또한 Document AI에서 가장 중요한 부분 중 하나인 신뢰도 점수와 Human-in-the-loop 검토도 다룹니다. 신뢰도 점수가 높다고 해서 해당 값을 자동으로 신뢰해야 하는 것은 아닙니다.

송장 총액, 결제 지침, 은행 정보, 계약 날짜와 같은 중요한 정보는 여전히 비즈니스 규칙 및 기존 시스템과 비교하는 추가 검증이 필요할 수 있습니다.
검증을 통해 공급업체 존재 여부, 구매 주문서 일치 여부, 총액의 타당성, 날짜의 유효성, 이미 처리된 중복 송장 여부를 확인하는 방법도 살펴봅니다.
AI 추출, 검증 규칙, 거버넌스, 사람의 검토를 결합하는 이 방식이 Document AI를 인상적인 데모에서 신뢰할 수 있는 비즈니스 프로세스로 바꾸는 핵심입니다.

송장 처리, 직원 온보딩 양식, 청구, 계약 만료일, 공급업체 문서, 조달 워크플로, HR 문서, 법률 문서, 서비스 요청, 고객 양식 등 실질적인 초기 활용 사례도 살펴봅니다.

핵심은 한 가지 문서 유형, 명확한 하나의 의사결정, 정의된 담당자, 예외 처리를 위한 검토 경로로 시작하는 것입니다.

이번 에피소드를 마치면 다음과 같은 완전한 Document AI 패턴을 이해하게 됩니다:
문서 → Content Understanding → 구조화된 데이터 → 검증 → Power Automate → Dataverse → 사람 검토 → 비즈니스 조치

목표는 단순히 더 많은 PDF를 처리하는 것이 아닙니다. 사람들이 기본 정보를 찾기 위해 문서를 뒤지는 일을 멈추고, 구조화되고 검증된 데이터를 의사결정이 이루어지는 비즈니스 프로세스에 직접 전달하는 것입니다.

Microsoft Content Understanding, Power Platform, Power Automate, AI Builder, Microsoft AI, 자동화, Copilot, 문서 처리, 업무의 미래에 관한 실용적인 에피소드를 원하신다면 M365 FM을 구독하세요.

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