송장과 재무 처리

영수증은 더 이상 고통이 아니다 - OCR 인식, 자동 입력, 한 번에 집계

송장 처리, 재무인의 악몽

일괄 송장을 수동으로 입력, 실수 하나 나면 전부 다시

월말이다, 책상에 수십 장의 송장이 쌓였는데, 종이, 전자, 스크린샷이 섞여있다. 하나씩 열고 금액, 세금, 송장번호를 보고, 수동으로 Excel에 입력한다. 눈이 흐려졌어? 소수점을 잘못 입력했어? 축하해, 맞지 않았다. 전부 다시 핵인해야 한다. 영수증 형식도 요구사항이 있다 - 교통을 교통으로, 식사를 식사로. 분류 집계가 또 한 바탕이다. 매달 이틀이 있으니까, 재무 동료의 얼굴색이 특별히 안 좋다.

사진으로 인식, 자동으로 끝낸다

송장을 OpenClaw에 던져, 사진 → 추출 → 입력 원스톱

송장 사진이나 PDF를 OpenClaw에 던지면, 송장번호, 날짜, 금액, 세금, 구매처 이런 핵심 정보를 직접 인식한다. 너가 필드 하나하나를 입력할 필요 없고, 인식 완료 후 자동으로 표 형식으로 정리한다. 송장이 여러 개? 일괄로 던져, 하나하나 처리해주고, 마지막에 너가 원하는 대로 분류 집계를 해준다.예전엔 오후 내내 걸리는 일이, 이제 커피 한 잔하는 시간이면 된다.

송장 처리 프롬프트, 직접 복사해서 써

단일 인식부터 일괄 집계부터 은행 유입 핵인까지, 단계별로 와.

이 송장 이미지를 인식해, 추출: 송장번호, 날짜, 금액, 세금, 구매처 황금 지시문

이 송장 이미지 속의 핵심 정보를 인식해줄래, 다음 필드를 추출해:

1. 송장번호
2. 개표 날짜
3. 금액 (세금 제외)
4. 세금
5. 세금 포함 합계
6. 구매처명
7. 판매처명

표 형식으로 출력해줄래, 어떤 필드가 선명하지 않으면 "확인 필요"로 표시해.

단일 송장을 빠르게 인식하기에 딱이다. 사진은 최대한 선명하게, 빛이 좋지 않거나 너무 기울어진 건 인식에 영향을 미친다. 전자 송장 PDF의 인식률이 사진보다 훨씬 높으니까, PDF가 있으면 PDF를 써.

이달의 모든 송장을 분류 집계해서, 영수증 목록을 만들어 황금 지시문

일괄 송장을 영수증 보낼 준비를 해야 하니까 도와줄래:

1. 모든 송장의 정보를 인식해 (송장번호, 날짜, 금액, 분류)
2. 비용 분류로 분류: 교통 이동, 식사 접대, 사무용품, 통신비, 기타
3. 각 분류마다 소계 금액을 계산해
4. 영수증 합계 목록을 만들어줄래, 포함:
   - 영수증 인: [너의 이름]
   - 영수증 월: [현재 월]
   - 각 분류 세부 내용과 소계
   - 합계
5. Excel 형식으로 출력하고, 바로 제출할 수 있게 해줘

일괄 처리의 신기. 모든 송장 이미지를 한 폴더에 넣고, 한 번에 OpenClaw에 던진다. 분류 규칙을 너의 회사 영수증 제도에 따라 커스텀할 수 있다.

이 송장 배치와 은행 유입을 핵인해, 맞지 않는 기록을 표시해 고급 기법

두 개의 데이터를 핵인해야 한다:

1. 송장 원장 (Excel 파일, 포함: 송장번호, 날짜, 금액)
2. 은행 유입 (Excel 또는 CSV 파일, 포함: 거래 날짜, 금액, 요약)

다음 핵인을 해줄래:
- 금액과 날짜로 송장과 은행 유입을 매칭
- 송장이 있지만 대응 유입이 없는 기록을 찾아
- 유입이 있지만 대응 송장이 없는 기록을 찾아
- 금액이 맞지 않는 기록을 표시
- 핵인 보고서를 만들어줄래, "이미 매칭" "송장 빠짐" "유입 빠짐" "금액 이상"으로 분류해

이거는 고급 용도니까, 매달 회계 처리에 딱이다. 데이터가 많을 땐 특히 유용하고, 인력으로 수백 줄의 유입을 핵인하면 자주 빠진다, AI는 하나도 빠뜨리지 않는다.

OpenClaw vs 전통 OCR 소프트웨어

OpenClaw 송장 처리

인식 완료 후 바로 분류 집계를 도와주니까, 수동으로 정리할 필요가 없다
여러 형식을 지원해: 사진, PDF, 스크린샷 다 처리 가능
송장 내용을 이해하니까, 자동으로 비용 분류를 판단한다
인식 결과가 바로 Excel로 출력되고, 수동으로 가져올 필요가 없다
은행 유입도 도와서 핵인할 수 있으니까, 원스톱으로 끝낸다

전통 OCR 소프트웨어

글자 인식만 책임지고, 분류 집계는 너가 직접 한다
형식이 까다로우니까, 기울어지거나 흐린 건 인식 못 한다
내용을 이해하지 못하니까, 자동 분류가 안 된다
출력 형식이 제한적이고, 수동으로 Excel에 넣어야 한다
각 기능이 독립적이니까, 연결할 수 없다

실전 시나리오: 중소 기업 월말 영수증

20명의 회사, 월말에 200장의 송장을 처리해야 한다

월말이다, 각 부서가 송장을 올린다. 종이 송장, 전자 송장, 택시 스크린샷이 섞여있고, 재무는 3일 안에 모든 인의 영수증 검토와 입력을 완료해야 한다.

OpenClaw 솔루션

각 인이 송장 사진을 공유 폴더에 올리고, OpenClaw가 모든 송장을 일괄 인식해, 자동으로 인별, 분류별로 집계하고, 각 인의 영수증 세부 내용을 생성한다. 재무는 집계 결과를 한 번 확인하면 된다, 3일 일이 반나절이면 된다. 심지어 영수증 양식도 미리 채워뒀으니까, 바로 검토한다.

전통 방식

재무가 하나씩 송장 이미지를 열고, 수동으로 Excel에 입력한다. 교통비, 식사비, 사무용품을 따로 통계한다. 200장의 송장, 3장을 잘못 입력했고, 금액이 안 맞아, 밤 10시까지 야근해서 다시 핵인했다. 매달 이런 식이니까, 재무 부서의 이직률이 회사 최고다.

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송장 처리는 인이 해야 할 일이 아니다 - 반복, 지루, 실수하기 쉽고, 완벽하게 AI에게 건넬 수 있다. 시간을 절약해서 의미 있는 재무 분석을 하는 게, 송장의 소수점을 맞추는 것보다 낫지 않을까?

송장 처리는 어떤 모델을 써야 할까

Claude Sonnet 4 - 일상 송장 인식과 분류 집계, 빠르고 충분하다
GPT-4o - 이미지 인식 능력이 강하니까, 사진 송장은 이것을 추천한다
Claude Opus 4.6 - 복잡한 대점, 다중 표 교차 핵인, 논리 추론이 가장 강하다

실용 소기술

💡 전자 송장은 PDF를 직접 인식해, 인식률이 사진보다 한 단계 높다. 종이 송장을 사진으로 찍을 때, 테이블에 펴놓고, 빛이 균일하고, 너무 기울어지지 말면 인식 효과가 제일 좋다.

💡 처음 써볼 때, 몇 장의 송장으로 먼저 인식 효과를 테스트하는 게 좋다. OpenClaw의 출력과 원본 송장을 비교해, 인식률이 기준을 만족하면 일괄 돌린다.

⚠️ 재무 데이터와 관련되어 있으니까, AI의 인식 결과는 반드시 수동으로 검토해야 한다. 특히 금액과 세금은, 소수점 하나 실수가 큰 영향을 미칠 수 있다. AI가 일을 하고, 너가 감시한다.

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