익스텐드 vs 랜딩 AI

익스텐드 장단점

• 가장 큰 장점은 'Composer' 기능을 통해 단 몇 분 만에 실무 적용 가능한 수준의 데이터 추출 모델을 구축할 수 있어 도입 속도가 압도적으로 빠르다는 점입니다. Brex, Square 등 글로벌 핀테크 기업에서 검증된 99% 이상의 정확도를 자랑하며, 필드 단위로 부여되는 신뢰도 점수(Confidence Scoring) 덕분에 인간의 검토가 필요한 부분만 효율적으로 선별할 수 있습니다. 또한, 수정된 데이터를 시스템이 학습하여 갈수록 정확도가 높아지는 적응형 학습(Adaptive Learning) 기능은 반복적인 문서 업무의 자동화율을 극대화합니다.

• Starter 플랜이 월 $300(약 3만 크레딧 포함)부터 시작하여, 페이지당 과금되는 클라우드 OCR 서비스들에 비해 초기 진입 비용이 높은 편입니다. 또한 LLM 기반의 복합적인 파싱 과정을 거치므로 단순 텍스트 추출 방식보다 응답 속도(Latency)가 다소 발생할 수 있어 실시간 처리가 중요한 서비스에서는 병목이 될 수 있습니다. 주로 API와 개발자 도구 중심으로 설계되어 있어, 기술적 이해도가 낮은 비전문가가 복잡한 워크플로를 직접 커스텀하기에는 학습 곡선이 존재하며 공개된 한국어 사례가 부족하다는 점도 고려해야 합니다.

랜딩 AI 장단점

• 수기 양식이나 병합 셀이 섞인 복잡한 표에서도 기존 OCR보다 추출 정확도가 높습니다
• 양식별 템플릿을 따로 학습시키지 않아도 처음 보는 문서 레이아웃에 바로 대응합니다
• Snowflake 같은 데이터 플랫폼 안에서 직접 처리해 문서를 외부로 내보내지 않고도 보안 요건을 맞출 수 있습니다
• 추출한 값마다 원본 위치 좌표가 함께 남아 감사 추적(Audit Trail)이 가능합니다

• 전문적인 기능이 많아 초보자에게는 초기 설정 과정이 복잡할 수 있음
• 대량 문서 처리를 위한 고성능 모델 사용 시 비용 부담 발생 가능

익스텐드 주요 기능

• Composer Agent를 통한 자동 스키마 최적화
• 문서 분류 및 분할(Splitter) 전용 프로세서
• Studio 인터페이스를 통한 시각적 성능 벤치마킹
• 다중 에이전트 기반 데이터 교차 검증
• 필드별 신뢰도 점수(Confidence Scoring) 제공

랜딩 AI 주요 기능

• DPT-2 기반 Agentic Reasoning: 제로샷 문서 레이아웃 분석
• 복잡한 표·체크박스·서명·스탬프 정밀 인식
• 추출 데이터의 시각적 근거(Visual Grounding) 및 상세 좌표 제공
• Snowflake, AWS, SAP 등 엔터프라이즈 환경과의 네이티브 연동
• Python·TypeScript SDK와 REST API로 자체 앱에 연동
• 수십억 페이지 처리를 위한 고처리량 미션 크리티컬 워크플로우 지원