일본산업뉴스요약

사가와큐빈(佐川急便), AI-OCR을 데이터 활용의 기반으로
전표 처리의 효율화에서 수요 예측까지

종이 전표 처리는 물류 기업들에겐 피해갈 수 없는 업무이다. 사가와큐빈을 산하에 두고 있는 SG홀딩스(SGHD)는 AI-OCR(인공지능을 활용한 광학식 문자 판독)을 이용해 전표 처리를 전면 디지털화했다. 이로 인한 작업의 효율화로 1개월 당 총 8,400시간의 작업을 줄일 수 있었다고 한다. 또한 현재는 전표를 통해 취득한 배송 데이터를 이용해 서비스 향상 및 배송의 효율화를 추진하고 있다.

SGHD는 물류 현장의 로봇 도입을 추진하는 한편, 백오피스(Back Office)의 디지털트랜스포메이션(DX)에도 주력하고 있다. 그 대표적인 예가 물류 기업에 있어 가장 큰 과제인 전표 처리의 효율화이다. SGHD는 AI-OCR을 통해 전표나 증표를 읽어내는 구조를 구축해 전표 처리를 전면 디지털화했다. 그 결과, 사람이 입력하는 작업이 대폭 감소, 도입 전과 비교해 1개월 당 8,400시간 단축을 실현했다.

전표 등에 관련된 업무가 감소됨에 따라 직원들을 보다 부가가치가 높은 업무에 배치할 수 있게 되었다고 한다. 사가와큐빈에 전표 처리 등의 BPO(Business Process Outsourcing)를 제공하는 그룹 계열 IT 회사인 SG시스템의 인재를 그룹 내 다른 업무나 외판 업무에 배치하는 것이 가능하게 되었다. 또한 입력 업무에 소요되었던 코스트를 시스템 개발에 돌릴 수 있게 되었다.

배송 전표의 풀 디지털화를 완료한 현재, SGHD가 목표로 하는 것은 디지털화된 배송 데이터의 활용이다. 지금까지도 전표 정보를 시스템에 입력하고 있었지만, 모든 화물의 배송 데이터를 실시간으로 시스템에서 관리하고 있는 것은 아니었다.

예를 들면, 택배 기사가 휴대하고 있는 단말기와의 연계이다. 택배 기사는 화물 배달이 완료되면 단말기에 그 사실을 입력한다. 이때 단말기에 탑재되어 있는 GPS를 통해 입력시의 위치를 알 수 있다. 해당 위치가 시스템에서 파악하고 있는 상품의 배송지 주소와 일정 이상 떨어져 있을 경우, 배송 오류일 가능성이 있다고 택배 기사에게 통지한다.

"AI-OCR의 도입을 계기로 상품의 배송지를 실시간으로 시스템을 통해 관리할 수 있게 되었기 때문에 택배 기사에게 배송 오류를 통지할 수 있게 되었다"라고 SGHD의 난부(南部) 경영기획부장 겸 SD트랜스라인 이사는 설명한다.

-- 화물 수요 예측에도 응용 --
더 나아가 향후에는 보다 고도의 데이터 활용도 추진해 나갈 예정이다. 그 중 하나가 화물의 수요 예측에 응용하는 것이다. 전표 데이터를 바탕으로 화물 동선의 경향을 파악해 인원 배치 계획에 반영한다. 효율적인 배송으로 연결하기 위해서이다. 또한 전표 데이터를 청구 처리나 재고 관리 등의 주변 업무에도 활용. 이렇게 해서 백엔드에서 배송까지 오퍼레이션 전체를 데이터 활용을 통해 효율화해 나갈 방침이다. AI-OCR을 단순한 입력 작업 효율화의 툴이 아닌, 이른바 그룹 차원의 데이터 활용 기반으로 진화시켜 나간다는 것이다.

이와 같은 전표 데이터 활용이 가능해진 것은 오랜 기간에 걸쳐 AI-OCR의 정밀도를 높여왔기 때문이다. SGHD가 AI-OCR을 사가와익스프레스에서 활용하기 시작한 것은 2019년. SG시스템이 퓨처아키텍트와 공동으로 AI-OCR을 개발해 먼저 전표 처리 일부에 적용했다. 처음에는 사이즈나 개수 등의 수치 정보 판독을 추진. 이후, 일본어 주소 정보를 판독을 할 수 있게 했다.

그 다음, 손 글씨 인식이나 비정형 장표 등의 처리에도 대응했다. 문자나 레이아웃, 왜곡 등을 유사하게 표현한 대량의 화상 데이터를 작성해 비정형 엔진에 대해 학습시켰다. 현재의 판독 정밀도는 99%에 달한다고 한다.

SG시스템은 이 AI-OCR을 사외에도 판매하고 있다. 특히 종이 장표 처리가 많이 존재하는 자치체에 도입을 추진하고 있다. 2024년에는 급여지급보고서 처리에서 전국 1위의 이용 실적을 기록했다고 한다. 자사 내 업무 효율화를 실현하면서, 새로운 사업을 창출한 점에서 DX의 좋은 예라고 할 수 있다.

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