Parseur

항목에 이름을 붙이고 "세금 포함 총액, 오른쪽 아래"처럼 한 문장을 쓴다. AI가 새 문서마다 그 값을 찾아내며 거래처가 레이아웃을 바꿔도 마찬가지다. 템플릿만 쓰는 도구와 갈리는 지점이 여기고, 실제 파일에서 시간을 가장 많이 아껴 주는 부분도 여기다.

모양이 변하지 않는 문서라면 위치를 고정한 템플릿이 AI의 추측보다 빠르고 저렴하다. 영역을 잡아 열에 연결하면 파서가 늘 같은 자리를 읽는다. 대부분의 계정은 안정적인 항목은 템플릿, 나머지는 AI로 처리하는 혼합 구성에 정착한다.

Parseur는 이미지만 있는 PDF, 스캔한 계약서, 휴대폰으로 찍은 영수증에 OCR을 돌린다. 나온 텍스트는 다른 문서와 똑같이 항목 입력으로 쓰인다. 정확도는 촬영 품질에 달려서 인쇄된 인보이스를 200dpi로 스캔한 쪽이 사무실 조명 아래 찍은 사진보다 훨씬 안정적이다.

원본 텍스트는 데이터베이스가 원하는 형태로 오는 경우가 드물다. 후처리에서 날짜 형식을 바꾸고 통화 기호를 제거하고 수량에 단가를 곱하고 대조표에서 값을 끌어오고 총액이 품목과 맞는지 확인한다. 규칙은 추출 뒤에 돌기 때문에 검증에 걸린 문서는 조용히 저장되지 않고 표시를 남긴다.

수신함마다 전용 주소와 파서, 규칙이 따로 붙고 무료 플랜에서도 개수 제한이 없다. 처리한 문서는 상태와 추출값, 원본 파일과 함께 기록되므로 몇 달 뒤에 "이 숫자가 어디서 왔나"를 답할 수 있다.

데이터는 Google Sheets, Zapier, Make, Slack, Salesforce, HubSpot, Airtable, QuickBooks, Xero 또는 단순 웹훅으로 나간다. 화면을 거치고 싶지 않은 개발자는 REST 문서 파싱 API로 파일을 보내고 JSON을 받는다. 데이터 입력 자동화가 기존 시스템 옆이 아니라 그 안에서 일어나는 셈이다.