FAX로 도착하는 주문서를 AI Builder로 읽어들이기 ── 수작업 입력 전기를 줄이는 현실적인 설계와 한계

“수주의 4할은 아직 FAX입니다. 복합기에서 나온 주문서를 보면서 판매관리 시스템에 한 건씩 입력하고 있습니다.” 제조업이나 도매업 상담에서 정말 자주 듣는 이야기입니다. 이어서 나오는 것이 “거래처에 웹 발주를 부탁할 수 있는 관계가 아니다”, “대기업 거래처일수록 상대방의 발주 시스템이 FAX 송신을 전제로 되어 있어 바꿀 수 없다”는 사정입니다.

FAX 수주 개선에는 크게 2가지 노선이 있습니다. 하나는 웹 수주나 CSV 가져오기로 이행하여 ‘FAX를 그만두는’ 노선. 다른 하나는 FAX를 받은 상태 그대로, 읽어들이기와 전기를 자동화하여 ‘그만둘 수 없는 FAX와 함께하는’ 노선입니다. 전자는 별도 기사 「FAX 수주를 웹으로 옮기려면 ── 이중 운영 기간 설계와 단계적 이행 실무」에서 다루었습니다. 이 글은 후자, 즉 FAX를 PDF로서 데이터로 받아 AI Builder의 문서 처리로 읽어들이고, 사람의 확인을 끼운 뒤 수주 대장과 기간계 시스템으로 연결하는 설계에 관한 이야기입니다.

먼저 말해 두자면, 이 구조는 ‘전자동’이 되지 않으며, 되어서도 안 됩니다. 그럼에도 매일 1~2시간 걸리는 전기 작업을 ‘읽어들인 결과를 확인하기만 하면 되는’ 수십 분으로 압축할 수 있다면, 투자에 걸맞은 회사는 많을 것입니다. 어디까지 자동화할 수 있고, 어디부터가 한계인지를 Microsoft Learn에서 확인할 수 있는 사양에 근거하여 정리합니다.

1. 먼저 결론

• FAX 읽어들이기 자동화의 전제는 FAX를 종이가 아니라 데이터(PDF)로 받는 것입니다. 복합기의 FAX 전송 기능이나 클라우드 FAX 서비스로 수신 FAX를 파일화하여 SharePoint에 집약하는 것부터 시작됩니다.
• AI Builder의 문서 처리 커스텀 모델은 주문서와 같이 독자적인 레이아웃을 가진 서식에서 항목·표를 추출할 수 있습니다. 학습은 ‘같은 레이아웃의 서식 = 컬렉션’ 단위로 이루어지며, 1개 컬렉션당 최소 5건(최대 20건)의 샘플이 필요합니다.¹²
• 학습 유형(고정 템플릿 문서·일반 문서) 어느 쪽도 일본어를 지원하며, FAQ에는 손글씨 문자 추출에도 대응한다고 명시되어 있습니다. 다만 FAX 품질의 실제 서식에서 어디까지 읽을 수 있는지는 반드시 자사 샘플로 검증이 필요합니다.³²
• 흐름의 핵심은 신뢰도 점수에 의한 분류입니다. 추출 결과에는 필드별로 0~1의 점수가 붙기 때문에, 신뢰도가 높은 것은 자동으로 대장에, 낮은 것은 사람의 확인으로 넘기는 분기를 구성합니다. 전체 건을 사람이 본다는 전제는 버리지 않고, ‘확인이 편해지는’ 설계로 만듭니다.⁴
• 전체 거래처의 서식을 읽으려 하지 않는 것입니다. 레이아웃별로 컬렉션을 나누는 구조상, 건수 상위 거래처의 정형 주문서만으로도 효과가 나타납니다. 저품질 서식은 샘플을 15~20건으로 늘리는 대처가 공식적으로 안내되어 있습니다.²⁵
• AI Builder는 소비형 크레딧이 별도로 필요합니다. 문서 처리는 페이지 단위로 소비하며, 커스텀 모델은 사전 구축된 모델보다 레이트가 높은 편입니다. 2025년 10월 발표된 AI Builder 크레딧의 단계적 종료로 인해, 체계는 Copilot 크레딧으로 이행 중입니다.⁶⁷
• 읽어들이기는 만능이 아닙니다. 건수·거래처 수·서식의 정형화 정도에 따라서는 웹 수주 이행이나 EDI 쪽이 본류가 됩니다(8장의 판단표).

2. ‘그만두다’와 ‘읽어들이다’ ── 두 가지 노선을 섞지 않는다

FAX 수주 상담을 받을 때, 가장 먼저 확인하는 것은 ‘FAX를 그만둘 수 있는 상대인가’입니다.

웹 수주로의 이행은 거래처의 행동을 바꾸어 달라고 하는 활동입니다. 단계적 이행 기사에서 썼듯이, 건수가 많고 시스템 대응이 가능한 거래처부터 순서대로 옮겨, 효과가 큰 곳에서부터 수작업 입력을 줄여 나갑니다. 한편, 아무래도 바꿀 수 없는 거래처는 남습니다. 상대방의 발주 업무가 FAX를 전제로 돌아가고 있다거나, 담당자의 고령화로 웹 입력을 부탁할 수 없다거나, 애초에 자사가 ‘부탁하는 쪽’의 역학 관계에 있지 않다 ── 이런 상대의 FAX는 몇 년 단위로 남는다고 생각하는 것이 현실적입니다.

그래서 등장하는 것이 ‘읽어들이다’ 노선입니다. 포인트는 이 두 노선이 배타적이지 않다는 점입니다.

‘읽어들이다’ 노선의 가장 큰 장점은 거래처에 일절 변화를 요구하지 않는다는 점입니다. 단계적 이행의 이중 운영 기간 중, FAX 채널의 처리 비용을 낮추는 수단으로도 기능합니다. 반대로 한계도 뚜렷해서, 읽어들이기 정확도는 100%가 되지 않으므로 확인 공정은 계속 남습니다. 거래처마다 레이아웃이 다른 서식을 전부 읽으려고 하면 모델 유지보수에서 소모됩니다. 그렇기 때문에 옮길 수 있는 상대는 옮기고, 남는 상대의 FAX는 읽어들인다는 조합으로 생각합니다.

또한, 메일 첨부 PDF로 도착하는 주문서의 처리는 「메일로 도착하는 주문서·청구서 PDF를 Power Automate로 자동 처리하기 ── 저장·분류·통지·읽어들이기 설계」에서 다루었습니다. FAX를 메일 전송으로 받는 경우, 수신 이후의 설계는 이 기사와 메일 기사의 합류 지점이 됩니다.

3. 전제: FAX를 ‘데이터’로 받는다 ── 종이 상태로는 시작할 수 없다

AI Builder에 전달할 수 있는 것은 파일입니다. 복합기가 인쇄한 종이를 다시 스캔하는 운영에서는 수고가 전기에서 스캔으로 바뀔 뿐, 자동화가 되지 않습니다. 가장 먼저 해야 할 일은 수신 FAX가 사람의 손을 거치지 않고 파일로 저장되는 경로를 만드는 것입니다. 현실적인 선택지는 두 가지입니다.

• 복합기의 FAX 전송 기능. 업무용 복합기 대부분은 수신 FAX를 인쇄하지 않고 지정 폴더에 저장(스캔 to 폴더)하거나, 메일에 첨부하여 전송할 수 있습니다. 설정은 기종의 매뉴얼과 유지보수 업체에 확인합니다.
• 클라우드 FAX 서비스. FAX 번호째로 클라우드 서비스로 옮겨, 수신 FAX를 PDF로 메일이나 API로 받는 형태입니다. 복합기 교체 없이 데이터화할 수 있으며, 번호 이동성 가능 여부나 요금 체계는 서비스마다 확인이 필요합니다.

어느 경로든, 착지점은 SharePoint 문서 라이브러리로 통일하는 것을 권장합니다. SharePoint 커넥터에는 ‘파일이 만들어졌을 때(속성만)’ 트리거와 ‘파일 콘텐츠 가져오기’ 액션이 있어서, 저장을 그대로 후속 읽어들이기 흐름의 시작점으로 삼을 수 있기 때문입니다.⁸ 메일 전송으로 받는 경우에는 공유 메일함에서 받아 첨부 PDF를 SharePoint에 저장하는 흐름을 앞단에 둡니다(이 설계는 메일 첨부 기사의 3~4장 그대로입니다).

파일 형식과 관련하여 한 가지 주의할 점이 있습니다. 복합기의 전송 설정에 따라서는 FAX가 TIFF 형식으로 저장되는 경우가 있습니다. AI Builder의 문서 처리는 모델 학습에는 PDF·JPG·PNG만 사용할 수 있지만, 학습이 끝난 모델을 클라우드 흐름에서 실행할 때는 TIFF도 처리할 수 있습니다.³ 그렇다고 해도 학습 샘플 준비를 생각하면, 전송 설정에서 PDF 출력을 선택해 두는 것이 순리입니다. 아울러 처리할 수 있는 파일은 최대 20 MB, 이미지의 경우 50×50~10,000×10,000픽셀이라는 제한도 함께 알아 둡니다.³

4. AI Builder의 문서 처리로 무엇을 할 수 있는가

커스텀 모델 학습의 구조

AI Builder의 문서 처리는 샘플 서식을 사용하여 ‘이 서식의 어디에 무엇이 적혀 있는가’를 학습시키는 커스텀 AI 모델입니다. 모델을 만들 때는 먼저 문서 유형을 선택합니다.¹

거래처의 정형 주문서라면 기본은 고정 템플릿 문서입니다. 다음으로 추출하고 싶은 정보를 정의합니다. 필드(주문번호, 주문일, 거래처명, 납품처 등), 표(품목·수량·단가의 명세 행), 체크박스를 지정할 수 있습니다.¹

학습의 단위가 되는 것이 컬렉션입니다. 컬렉션이란 ‘같은 레이아웃의 서식 그룹’으로, 거래처 A의 주문서와 B사의 주문서처럼 레이아웃이 다른 서식은 별도의 컬렉션으로 나눕니다. 각 컬렉션에는 최소 5건의 샘플 문서를 업로드하고, 필드나 표의 위치를 태그 지정하여 학습시킵니다. 1개 컬렉션당 샘플은 최대 20건, 1개 모델당 최대 200개 컬렉션까지 만들 수 있습니다.¹³ 고품질 문서라면 5건으로 충분한 경우가 많은 반면, 저품질 스캔에서는 15~20건을 사용하는 것이 공식 FAQ에서 권장됩니다.²

모델 작성 절차

학습과 테스트에는 크레딧이 소비되지 않으므로⁹, 일단 만들어 보는 것이 지름길입니다. 화면 절차는 다음과 같습니다(메뉴 이름은 Microsoft Learn의 표기에 맞췄습니다).¹

1. Power Apps(make.powerapps.com) 또는 Power Automate(make.powerautomate.com)에 로그인합니다.
2. 왼쪽 창의 … More(더 보기) > AI hub를 엽니다. 자주 사용한다면 고정해 두면 편리합니다.
3. Discover an AI capability 중에서 AI models를 선택합니다.
4. Extract custom information from documents(문서에서 커스텀 정보 추출)를 선택합니다.
5. Create custom model을 선택하면 마법사가 시작됩니다.
6. Choose document type에서 문서 유형을 선택합니다. 거래처의 정형 주문서라면 Fixed template documents(고정 템플릿 문서)입니다.
7. Choose information to extract에서 +Add로 추출하고 싶은 항목을 정의합니다. 텍스트·숫자·날짜·체크박스·표를 추가할 수 있으며, 숫자는 소수점 기호(. 또는 ,), 날짜는 연월일 순서, 표는 열 구성을 여기서 지정합니다.
8. 레이아웃별로 컬렉션을 만들고, 각각에 5건 이상의 샘플(JPG·PNG·PDF)을 업로드합니다. 거래처 2곳의 양식이 다르다면 컬렉션도 2개 만듭니다.
9. 업로드한 각 샘플 위에서, 7단계에서 정의한 항목에 해당하는 부분을 태그 지정합니다.
10. Train으로 학습시키고, Quick test로 시험합니다. 예상대로 읽혔다면 발행(공개)하여 흐름에서 호출할 수 있는 상태로 만듭니다.

자사 샘플이 아직 준비되지 않은 단계에서 조작만 시험해 보고 싶은 경우에는, Microsoft가 준비한 샘플 데이터로 모델을 만들어 볼 수도 있습니다.¹

또한 6단계에서 선택한 문서 유형과는 별개로, 모델은 내부적으로 문서 인텔리전스 버전(v4.0 / v3.1)을 가집니다. 마지막으로 편집한 시점에 정해지며, Settings > Published model version에서 확인할 수 있습니다. 표와 셀의 신뢰도 점수를 얻을 수 있는 것은 v4.0이며, 오래된 모델은 편집·재학습·재발행하면 v4.0으로 올라갑니다.¹

일본어와 손글씨 대응

일본어 서식을 다루는 데 있어 확인해야 할 점은 Microsoft Learn에서 다음과 같이 확인할 수 있습니다.

• 고정 템플릿 문서·일반 문서 어느 학습 유형에서도 일본어가 지원 언어에 포함됩니다.³
• 공식 FAQ에 ‘문서 처리는 인쇄 텍스트와 손글씨 텍스트를 추출할 수 있다’고 명시되어 있습니다.²

다만 여기서는 솔직하게 적어 두겠습니다. ‘지원한다’는 것과 ‘자사의 FAX를 실용적인 정확도로 읽을 수 있다’는 것 사이에는 거리가 있습니다. FAX는 해상도가 낮고 흐릿함·뭉개짐·기울어짐이 일상적으로 발생합니다. 손글씨로 쓴 수량 정정이나 휘갈겨 쓴 비고를 읽을 수 있는지는 서식이 작성된 방식에 따라 달라집니다. 문서 처리의 모델 학습과 테스트는 무료로 할 수 있으므로⁹, 도입을 판단하기 전에 실제로 수신한 FAX의 PDF 그 자체를 샘플로 삼아 학습·테스트하고, 자사 서식에서의 정확도를 확인하는 과정을 반드시 거치시기 바랍니다. 깨끗한 원본 PDF로 학습시켜 놓고 FAX로 운영하면, 테스트와 실제 운영에서 화질이 너무 달라 정확도가 나오지 않는다는 실패로 이어지기 쉽습니다.

사전 구축된 모델과의 차이

AI Builder에는 학습이 필요 없는 사전 구축된 모델도 있습니다. 대표적인 것이 청구서 처리 모델로, 청구서 번호·청구일·지급액 등의 공통 필드를 학습 없이 추출할 수 있으며, 지원 언어에는 일본어가 포함됩니다.¹⁰ 청구서 처리라면 우선 이것을 시도해 보는 것이 지름길입니다.

반면 주문서용 사전 구축된 모델은 없습니다. 주문서·발주서·납품서처럼 레이아웃이 회사마다 다른 서식은 공식 FAQ에서도 고정 템플릿 문서 커스텀 모델의 전형적인 예로 언급되어 있으며², 본 기사의 주제인 FAX 주문서는 커스텀 모델의 영역이 됩니다.

5. 흐름 전체 설계 ── 사람의 확인을 끼우다

전체 모습은 이렇게 됩니다. 핵심은 중간에 있는 ‘사람의 확인’이며, 이 부분을 생략한 전자동 구성은 뒤에서 설명할 이유로 권장하지 않습니다.

flowchart TD
    Fax[거래처로부터 FAX 수신] --> Digitize[복합기의 FAX 전송 / 클라우드 FAX 서비스<br/>PDF로 폴더·메일에 저장]
    Digitize --> Save[SharePoint 문서 라이브러리에 저장<br/>수신 일시를 포함한 고유 파일명]
    Save --> Trigger[클라우드 흐름 시작<br/>파일이 만들어졌을 때]
    Trigger --> AIB[AI Builder, 문서를 처리하기<br/>주문번호·거래처·납기·명세를 추출]
    AIB --> Score{신뢰도 점수 판정<br/>예 - 주요 필드 모두 0.9 이상?}
    Score -- 고신뢰 --> Ledger[수주 대장 목록에 기록<br/>상태 - 자동 읽음·미확정]
    Score -- 저신뢰 --> Review[담당자에게 확인 요청<br/>Teams 통지+원본 PDF 링크]
    Review --> Fix[원본과 대조하여 수정 후 확정<br/>상태 - 확인 완료]
    Ledger --> Batch[목록을 한꺼번에 확인하여 확정<br/>상태 - 확인 완료]
    Fix --> Entry
    Batch --> Entry[기간계 시스템에 입력 - 상태가 확인 완료인 행만<br/>CSV 가져오기 / Power Automate for desktop]

읽어들이기 단계

흐름에서는 ‘문서를 처리하기(Process documents)’ 액션에, 학습·발행이 끝난 모델과 SharePoint에서 가져온 파일 콘텐츠를 전달합니다(이 액션은 2025년 5월에 ‘문서에서 정보 추출하기’에서 이름이 변경되었습니다). 출력에는 정의한 각 필드의 값({필드} value)과 신뢰도 점수({필드} confidence score), 표의 셀별 값과 점수가 포함됩니다. 여러 페이지로 된 문서에서는 처리 대상 페이지 범위를 지정하여 소비량을 억제할 수도 있습니다.⁴

구현상 주의할 점으로, 추출 값은 모두 문자열로 반환됩니다. 수량이나 금액을 대장의 숫자 열에 넣으려면 int/float 식으로 변환하고, 통화 기호나 공백은 replace 식으로 제거합니다. 날짜도 formatDateTime 식으로 통일합니다.⁴ FAX 번호나 주문번호의 전각·반각 표기 흔들림도 여기서 정규화해 두면, 후속 대조가 편해집니다.

확인 단계 ── 여기가 핵심

읽어들인 결과의 확인은 다음 2가지 형태로 구성하기 쉽습니다.

1. 대장 리스트의 상태 열로 확인을 돌립니다. 수주 대장을 SharePoint 리스트로 관리하고, 읽어들인 결과를 ‘확인 필요’ 상태로 등록하여, 담당자가 리스트에서 원본 PDF(첨부 또는 링크)와 비교하며 수정하고, 상태를 ‘확인 완료’로 바꾸는 형태입니다. 확인 완료로의 변경을 트리거로 삼아 후속 처리를 실행합니다. 대장을 Excel에서 SharePoint 리스트로 옮기는 설계는 「Excel 대장을 SharePoint 리스트로 대체하기 ── 공유·이력·흐름 연계로 ‘대장이 깨진다’를 졸업하기」에서 다루고 있습니다.
2. Teams의 승인으로 확인을 돌립니다. 승인(Approvals) 커넥터의 ‘시작하고 승인 대기’ 액션을 커스텀 응답과 함께 사용하여, ‘이대로 등록’, ‘수정 필요’와 같은 선택지로 담당자가 판단하도록 하는 형태입니다. 승인을 만드는 방법과 응답 처리 방식은 「Power Automate로 승인 흐름 만들기 ── 종이와 메일의 결재·신청을 전자화하기」에서 자세히 다루었습니다.¹¹

어느 경우든, 통지는 Teams 채널로 집약하고, 원본 FAX PDF 링크를 반드시 첨부하는 것입니다.¹² 확인 작업의 실체는 ‘읽어들인 결과와 원본의 대조’이므로, 원본을 여는 데 수고가 드는 설계라면 확인이 형식화됩니다.

대장에서 기간계 시스템으로

확인이 끝난 데이터를 기간계 시스템에 넣는 방법은 기간계 시스템 쪽 입구에 따라 달라집니다. CSV 가져오기 기능이 있다면, 확인이 끝난 데이터를 CSV로 정리하여 가져오는 것이 견실합니다. 가져오기 기능이 없고 화면 입력밖에 없는 경우에는, Power Automate for desktop을 이용한 화면 조작 자동 전기가 선택지가 됩니다. 이 설계는 「Power Automate for desktop로 기간계 시스템 전기를 자동화하기 ── Excel·종이 수작업 입력을 UI 자동화로 대체하기」에서 다루고 있습니다. 흐름 전체의 오류 처리(읽어들이기 실패 시 통지, 재실행)는 「Power Automate의 오류 처리와 재시도 설계 ── ‘작동하던 흐름이 멈춰 있었다’를 방지하기」의 사고방식을 그대로 사용할 수 있습니다.

6. 정확도와 함께하기 ── 전부 읽지 못해도 효과는 나타난다

신뢰도 점수로 분류하기

‘읽어들이기는 틀릴 수 있다’를 전제로 하면, 설계의 중심은 신뢰도 점수를 어떻게 사용하는가가 됩니다. 점수는 0~1이며, 1에 가까울수록 추출 값이 올바를 확도가 높다는 것을 나타냅니다.⁴ 실무에서는 예를 들어 이렇게 나눕니다.

• 주문번호·거래처·납기·명세의 주요 필드가 모두 임계값(예: 0.9) 이상 → ‘자동 읽음’으로 대장에 등록. 담당자는 목록을 한꺼번에 확인하고 확정 조작만으로 마무리
• 하나라도 임계값 미만 → ‘확인 필요’로 담당자에게. 점수가 낮은 필드를 통지에 명기하고, 원본과 대조하여 수정하도록 함

구현은 ‘조건’ 액션 하나로 충분합니다. ‘문서를 처리하기’ 뒤에 조건을 두고, 동적 콘텐츠 목록에서 {필드명} confidence score를 선택하여 임계값과 비교합니다. 주요 필드를 한꺼번에 판정하려면, 조건을 고급 모드(식)로 전환하여 and로 연결합니다. 아래의 <...>는 Microsoft Learn의 예시를 따라 ‘동적 콘텐츠에서 삽입하는 부분’을 나타냅니다.⁴

and(
  greaterOrEquals(<주문번호 confidence score>, 0.9),
  greaterOrEquals(<거래처명 confidence score>, 0.9),
  greaterOrEquals(<납기 confidence score>, 0.9)
)

식을 작성할 때의 포인트는 2가지입니다.

• 값과 점수는 형식이 다릅니다. {필드} value는 문자열이지만, {필드} confidence score는 0~1의 float로 반환되므로 점수는 그대로 숫자 비교를 할 수 있습니다. 금액이나 수량 자체를 조건에 사용하는 경우에만 float()나 int()로 변환합니다.⁴
• 명세 표의 셀에도 점수가 붙습니다({표명}{열명} confidence score). 다만 표의 열을 참조한 시점에 그 액션은 자동으로 ‘Apply to each’ 안에 들어갑니다. 명세 전체를 한꺼번에 판정하고 싶다면, 변수(예: minScore를 1.0으로 초기화)를 준비하여 루프 안에서 각 행의 점수와 비교해 최솟값을 남기고, 루프가 끝난 후 한 번만 임계값과 비교하는 형태가 다루기 쉬워집니다.⁴ 또한 표와 셀의 신뢰도 점수를 얻을 수 있는 것은 문서 인텔리전스 v4.0 모델입니다.¹

조건의 ‘예’ 쪽에서 수주 대장에 ‘자동 읽음’으로 등록하고, ‘아니요’ 쪽에서 Teams 통지와 확인 필요 등록으로 분기시키면, 이 장의 분류가 그대로 흐름이 됩니다.

신뢰도가 높은 쪽도 확인 그 자체를 생략하는 것은 아니라는 점에 주의하시기 바랍니다. 점수는 ‘올바를 확도가 높다’는 것을 나타낼 뿐, 정확함을 보증하는 것은 아닙니다. 신뢰도가 높아도 오독은 발생하므로, 기간계 시스템에 넘기는 것은 사람이 확정 조작을 한 확인 완료 행만이라는 관문은 점수와 관계없이 유지합니다. 점수로 바꿔도 되는 것은 확인의 무게(한꺼번에 확정인지, 1건씩 수정인지)이지, 확인의 유무가 아닙니다.

임계값은 처음부터 고정하지 말고, 운영 시작 후 ‘자동 처리로 취급했지만 실제로는 틀렸던 건수’를 살펴보며 조정합니다. 중요한 것은 오류의 비용이 비대칭이라는 점입니다. 확인 필요 쪽으로 지나치게 치우쳐도 확인 수고가 조금 늘어날 뿐이지만, 오독을 자동으로 통과시키면 오출하로 이어집니다. 망설여진다면 임계값은 높게 잡습니다.

FAX 화질이라는 숙명

문서 처리의 요건에는 ‘종이 스캔은 고품질 이미지여야 한다’, ‘문자가 삽입된 PDF(텍스트 PDF) 쪽이 글자 깨짐이나 위치 어긋남이 없어 바람직하다’고 되어 있습니다.³⁵ FAX는 이 이상과 정반대에 있습니다. 그래도 취할 수 있는 대책은 있습니다.

• 학습 샘플을 실제 FAX로 한다. 앞서 말했듯이, 운영 시와 같은 화질로 학습시키는 것이 첫걸음입니다. 저품질 이미지에서는 샘플을 10~15건 이상으로 늘리는 것이 공식적으로 안내되어 있습니다.⁵
• 송신 쪽의 품질에 요청한다. 상위 거래처에는 ‘고화질(파인) 모드로 보내 달라’고 부탁할 수 있는 경우가 있습니다. 거래처에 변화를 요구하지 않는 노선이라고는 해도, 송신 버튼 옆의 설정 하나 정도라면 부탁하기 쉬운 부류입니다.
• 읽을 수 없는 서식을 무리해서 읽지 않는다. 흐릿함이 심하다거나 손글씨가 대부분이라는 서식은 확인 필요로 상시화됩니다. 그 거래처는 읽어들이기 대상에서 제외하고, 종전대로 수작업 입력을 하는 판단도 필요합니다.

레이아웃이 거래처마다 다른 문제

주문서의 레이아웃은 거래처 수만큼 존재합니다. 문서 처리는 이를 컬렉션으로 흡수하는 설계로 되어 있어, 레이아웃별로 컬렉션을 나누어 하나의 모델로 모을 수 있습니다(최대 200개).³ 다만 컬렉션을 늘릴수록 샘플 수집과 태그 지정, 정확도 검증, 레이아웃 변경에 대한 대응이라는 유지보수가 늘어납니다. 거래처가 주문서 양식을 바꾸면 그 컬렉션은 다시 학습시켜야 합니다.

그렇기 때문에 시작하는 방법은 ‘전부 읽는다’가 아니라 ‘건수 상위 거래처의 정형 주문서만 읽는다‘입니다. FAX 수주가 월 600건이고 상위 3개사가 350건을 차지한다면, 3개 컬렉션(샘플 각 5~20건)의 모델로 전기의 6할 가까이가 대상이 됩니다. 나머지는 지금까지처럼 수작업 입력으로 충분합니다. 이는 단계적 이행 기사에서 썼던 ‘효과가 큰 곳부터 순서대로 움직인다’는 원칙의 읽어들이기 버전으로, 웹 이행의 거래처 분류(A/B/C)를 그대로 활용할 수 있습니다. 파일럿으로 틀을 만들고, 효과를 측정한 뒤에 컬렉션을 추가해 나가는 방식이 모델 유지보수의 소모를 막아 줍니다.

세부적인 제약도 확인해 둡니다. 페이지를 넘나드는 필드나, 페이지를 넘어 줄바꿈되는 명세 행은 현재 지원되지 않습니다.³ 여러 페이지짜리 주문서가 많은 거래처에서는 명세 설계에 주의가 필요합니다.

7. 라이선스와 비용감 ── 크레딧이라는 소비 모델

AI Builder의 액션은 Power Automate의 라이선스와는 별도로, 실행할 때마다 소비형 용량을 사용합니다. 이를 모른 채 만들기 시작하면, 실제 운영에서 NoCapacity 계열 오류에 부딪히게 됩니다.⁹

구조는 이렇습니다. 문서 처리는 처리한 페이지 수에 따라 크레딧을 소비합니다(추출 대상 데이터가 없는 페이지에서도 소비합니다).² 소비 레이트는 기능별로 다르며, 공식 레이트표에서는 커스텀 모델의 문서 처리가 1페이지당 100 AI Builder 크레딧, 사전 구축된 청구서 처리 등은 1페이지당 32크레딧, Copilot 크레딧 체계에서는 콘텐츠 처리로서 1페이지당 8 Copilot 크레딧으로 정의되어 있습니다.⁶

크레딧의 입수 경로는 종래에는 다음 2가지였습니다.⁹

• AI Builder 용량 애드온: 애드온 1개당 100만 크레딧
• Premium 라이선스에 딸린 시드 크레딧: Power Automate Premium 라이선스 1개당 5,000크레딧

크레딧은 테넌트 단위로 모아지며, 관리자가 환경에 할당하여 사용합니다. 시산해 보면, Premium에 딸린 5,000크레딧은 커스텀 모델의 문서 처리 50페이지 분에 해당합니다. 1장짜리 주문서가 월 50건까지라면 딸린 분량으로 충분하고, 월 600건이라면 애드온이나 Copilot 크레딧 구매가 필요하다는 규모감이 됩니다.

소비량 개산

금액은 시점과 계약에 따라 달라지므로 이 기사에서는 다루지 않지만, 소비하는 크레딧량은 공개된 레이트로 직접 계산할 수 있습니다. 커스텀 모델의 문서 처리는 1페이지당 100 AI Builder 크레딧, Copilot 크레딧 체계에서는 콘텐츠 처리로서 1페이지당 8 Copilot 크레딧입니다.⁶ 월별 읽어들이기 페이지 수를 곱하기만 하면 됩니다.

계산 방식은 Microsoft FAQ의 예시(영수증 처리 32,000건×32크레딧=1,024,000크레딧 → 애드온 1개+Premium 5개로 충당)와 동일합니다.⁹ 실제 지급액은 이 소비량에 자사의 계약 단가(애드온이나 Copilot 크레딧의 가격, 환율이나 할인 적용 상황)를 곱하여 산출합니다. Power Platform 라이선스 가이드(PDF)에 레이트 카드가 있으므로, 견적은 그곳과 최신 가격 정보로 확인하시기 바랍니다.⁹

주의할 점으로, 소비량은 월 단위로 리셋되며, 남은 분량은 다음 달로 이월되지 않습니다.⁹ 성수기의 피크에 맞춰 많이 확보해 두면, 비수기 분량은 낭비됩니다. 페이지 범위 지정으로 불필요한 읽어들이기를 줄이거나, 읽어들이기 대상을 건수 상위 거래처로 좁히는 등 설계상의 절약이 그대로 비용에 반영됩니다.

크레딧이 소진되었을 때의 대처

NoCapacity, EntitlementNotAvailable, QuotaExceeded, No capacity was found, Credit usage exceeds allocation과 같은 오류로 흐름이 실패한다면, 환경에 대한 크레딧 할당을 확인합니다. 흐름 디자이너에서는 ‘All AI Builder credits in this environment have been consumed(이 환경의 AI Builder 크레딧을 모두 소비했습니다)’라는 복구 패널이 표시됩니다.⁹

확인과 대처 절차는 다음과 같습니다.⁹

1. Power Platform 관리 센터에서 Licensing(라이선스) > Capacity add-ons(용량 애드온) > Summary 탭을 열어, 구매 완료·할당 완료·소비 완료 크레딧 수를 확인합니다.
2. 환경별 소비량은 AI Builder 소비 리포트에서 확인합니다. 해당 월분을 합산하면 그 환경의 월간 소비량이 됩니다.
3. 부족하다면 같은 화면의 Add-ons 탭에서 Assign to an environment로 환경에 다시 할당합니다(테넌트 전체 또는 다른 환경의 잉여분을 돌립니다).
4. 그래도 부족하다면, 용량 애드온의 추가 구매(기존 고객 한정, 2026년 11월 1일까지) 또는 Copilot 크레딧 구매·종량 과금 허용을 검토합니다.

여기서 짚어 두고 싶은 사양이 하나 있습니다. 환경에 크레딧을 할당하면, 그 환경은 테넌트의 미할당 크레딧을 자동으로 사용하지 않습니다.⁹ ‘테넌트 전체에는 아직 남아 있는데 이 환경만 멈췄다’는 사고는, 이 사양을 모르면 원인에 도달할 수 없습니다. 반대로 할당을 하지 않은 환경은 테넌트의 미할당분을 사용합니다. 운영을 시작하기 전에, 읽어들이기 흐름을 둘 환경이 어느 쪽 상태인지를 관리자와 확인해 두시기 바랍니다.

다만 이 체계는 지금 한창 이행기입니다. 2025년 10월 Microsoft는 AI Builder 크레딧의 단계적 종료를 발표했습니다. 2025년 11월 1일 이후, 신규 고객은 AI Builder 용량 애드온을 구매할 수 없으며, 2026년 11월 1일에는 애드온 갱신 종료와 Premium 라이선스에 딸린 시드 크레딧 폐지가 예정되어 있습니다. AI Builder의 기능 자체는 없어지지 않으며, Copilot 크레딧으로 계속 이용할 수 있습니다. 이행 기간 중에는 AI Builder 크레딧을 먼저 소비하고, 소진되면 Copilot 크레딧을 소비하며, 둘 다 없으면 실행이 차단된다는 우선순위입니다.⁷

요컨대 ‘읽어들이기에는 실행량에 따른 추가 비용이 든다. 그 통화가 전환되고 있다’는 것입니다. 이 기사에서는 구체적인 금액을 제시하지 않지만, 월간 FAX 건수×페이지 수로 레이트표에서 소비량을 산정하고, 최신 가격 정보와 함께 확인하시기 바랍니다. Power Automate 측의 라이선스(표준/프리미엄 커넥터의 경계)에 대해서는 「Power Automate의 라이선스와 표준/프리미엄 커넥터의 경계」에서 정리했습니다.

8. 어느 길을 선택할 것인가 ── 판단표

FAX 주문서 대처는 AI Builder 읽어들이기만이 답이 아닙니다. 건수·거래처 수·서식의 정형화 정도로 선을 그으면 대략 다음과 같아집니다.

판단의 감각으로는, ‘같은 레이아웃의 서식이 월에 몇 장 도착하는가‘를 세어 보는 것이 빠릅니다. 이 수가 큰 거래처가 여러 곳 있다면 읽어들이기가 효과적입니다. 레이아웃당 매수가 적은 채로 거래처만 많다면, 읽어들이기 모델의 유지보수가 수지에 맞지 않아 웹 이행이나 EDI, 또는 수작업 입력 지속이 더 합리적입니다.

또 하나, 잊지 말아야 할 것이 확인 공정의 위치입니다. 읽어들이기 자동화의 효과는 ‘전기가 제로가 되는’ 것이 아니라, ‘전기가 확인으로 바뀌는’ 것입니다. 효과 측정에서는 도입 전의 입력 시간과 도입 후의 확인·수정 시간을 같은 잣대로 측정하시기 바랍니다. 확인 필요율(임계값 미만으로 사람에게 넘어간 비율)과 자동 처리의 오독 건수를 함께 추적하면, 임계값 조정과 컬렉션 추가의 판단 재료가 됩니다.

9. 정리

FAX로 도착하는 주문서의 자동화는 ‘FAX를 그만두다’는 이야기와는 별도의 노선으로 설계할 수 있습니다. 정리하면 이렇게 됩니다.

먼저, 수신 FAX를 복합기의 전송 기능이나 클라우드 FAX 서비스로 PDF화하여 SharePoint에 집약합니다. 종이 상태로는 아무것도 시작되지 않습니다. 다음으로, AI Builder의 문서 처리 커스텀 모델을 건수 상위 거래처의 정형 주문서로 좁혀 학습시킵니다. 컬렉션당 최소 5건, FAX 품질이라면 샘플을 많이, 학습에는 실제로 수신한 FAX를 사용합니다. 그리고 신뢰도 점수로 자동과 확인 필요를 분류하여, 사람의 확인을 끼운 뒤 대장과 기간계 시스템으로 흘려보냅니다. 전자동을 노리지 않는 것이 오히려 도입을 빠르게 하고 운영을 안정시킵니다.

비용 면에서는 소비형 크레딧의 견적과, AI Builder 크레딧에서 Copilot 크레딧으로의 이행 일정 확인이 필수입니다. 그리고 읽어들이기는 어디까지나 ‘그만둘 수 없는 FAX와 함께하기’ 위한 수단입니다. 협력을 얻을 수 있는 거래처는 웹 수주나 CSV 가져오기로 옮기고, 남는 FAX는 읽어들이기로 가볍게 만듭니다. 두 노선을 조합했을 때, 수작업 입력의 총량이 가장 작아집니다.

FAX 수주의 PDF화부터 읽어들이기 흐름 설계, 확인 단계와 기간계 연계 구축, 웹 이행과의 조합 방식까지, 자사 서식으로 어디까지 갈 수 있는지 검증하면서 진행하고 싶으신 경우에는 아래의 상담 영역에서 문의해 주시기 바랍니다.

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• 메일로 도착하는 주문서・청구서 PDF를 Power Automate로 자동 처리하기 ── 저장・분류・알림・읽기의 설계
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• 성력화 투자 보조금으로 FAX 수주의 웹화를 할 수 있는가 ── 일반형을 이용하는 수발주 시스템 투자의 사고방식

관련 상담 영역

합동회사 코무라소프트에서는 FAX·메일로 도착하는 서식의 읽어들이기 자동화 설계부터 확인 흐름 구축, 기존 판매관리 시스템·기간계 시스템과의 연계까지 상담해 드립니다.

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자주 묻는 질문

이 기사 주제에 대해 상담 시 자주 나오는 질문을 모았습니다.

AI Builder는 일본어 FAX 주문서를 읽어낼 수 있나요?

읽어낼 수 있는 가능성은 충분합니다. AI Builder의 문서 처리 커스텀 모델은 고정 템플릿 문서·일반 문서 어느 학습 유형에서도 일본어를 지원하며, 손글씨 문자 추출에도 대응한다고 FAQ에 명시되어 있습니다. 다만 FAX는 해상도가 낮고 흐릿함이나 기울어짐도 자주 발생하므로, 실제로 어디까지 읽을 수 있는지는 서식과 회선 품질에 따라 달라집니다. 도입 여부를 판단하기 전에, 실제로 수신한 FAX의 PDF를 샘플로 삼아 모델을 학습시키고, 자사 서식에서의 정확도를 확인하는 것을 강력히 권장합니다.

모델 학습에는 샘플 서식이 몇 장 필요한가요?

같은 레이아웃의 서식을 모은 '컬렉션'별로 최소 5건의 샘플 문서가 필요합니다. 1개 컬렉션에 등록할 수 있는 것은 최대 20건으로, 고품질 문서라면 5건으로 충분한 경우가 많은 반면, FAX처럼 저품질 스캔에서는 15~20건을 사용하는 것이 권장됩니다. 거래처마다 주문서 레이아웃이 다른 경우에는 레이아웃별로 별도의 컬렉션을 만들고(모델 1개당 최대 200개 컬렉션), 우선 건수가 많은 거래처의 정형 주문서만으로 시작하는 것이 현실적입니다.

읽어낸 결과를 그대로 기간계 시스템에 등록해도 되나요?

무인으로 그대로 흘려보내는 것은 권장하지 않습니다. AI Builder의 추출 결과에는 각 필드에 0~1의 신뢰도 점수가 붙으므로, 점수가 높은 것은 자동으로 수주 대장에 기록하고, 낮은 것은 담당자에게 통지하여 원본 FAX 이미지와 대조해 확인·수정하도록 하는 분기를 반드시 끼워 넣습니다. 확인이 끝난 데이터만 기간계 시스템으로의 입력(CSV 가져오기 또는 Power Automate for desktop을 통한 전기)으로 넘기는 구성으로 만들면, 읽기 오류가 그대로 출하 실수로 이어지는 사고를 막을 수 있습니다.

AI Builder 이용에는 어떤 비용이 드나요?

AI Builder의 액션은 실행할 때마다 소비형 크레딧을 사용합니다. 문서 처리는 읽어들인 페이지 수에 따라 소비하며, 커스텀 모델은 사전 구축된 모델보다 소비 레이트가 높게 설정되어 있습니다. 종래에는 AI Builder 크레딧(용량 애드온이나 Power Automate Premium에 딸린 5,000크레딧)으로 충당하는 체계였지만, 2025년 10월에 AI Builder 크레딧의 단계적 종료가 발표되어 Copilot 크레딧으로의 이행이 진행되고 있습니다. Premium에 딸린 시드 크레딧은 2026년 11월 1일에 종료되므로, 신규 도입 시에는 반드시 최신 라이선스 체계를 확인하시기 바랍니다.

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Go Komura

합동회사 코무라소프트 대표

Windows 소프트웨어 개발, 기술 상담, 장애 조사를 중심으로 재현이 어려운 장애 조사와 기존 자산이 남아 있는 프로젝트에 강점이 있습니다.