회사에서 비용 정산 업무를 접하다 보면 의외로 많은 시간이 영수증 입력에 사용됩니다.
직원이 영수증을 제출하면 날짜, 거래처, 금액, 세금, 비용 계정 등을 확인한 뒤 다시 시스템이나 Excel에 입력해야 합니다.
영수증이 몇 장 안 될 때는 큰 문제가 없습니다.
하지만 하루에 수십 건씩 처리해야 하는 상황이 되면 이야기가 달라집니다.
저 역시 이런 업무 프로세스를 보면서 한 가지 생각이 들었습니다.
"영수증에 이미 적혀 있는 정보를 왜 사람이 다시 입력해야 할까?"
이 질문에서 영수증 자동입력 시스템 아이디어가 시작됐습니다.
처음부터 거창한 회계 시스템을 만들려고 한 것은 아니었습니다.
영수증을 업로드하면 날짜와 금액 정도라도 자동으로 읽어오게 만들 수 있다면 입력 업무를 많이 줄일 수 있지 않을까 하는 생각이었습니다.
그리고 이 아이디어를 실제 시스템 구조로 구체화하면서 OCR과 바이브코딩을 함께 활용할 수 있다는 것을 알게 됐습니다.
영수증 자동입력 시스템에서 가장 먼저 생각한 구조
처음에는 기능을 최대한 단순하게 생각했습니다.
영수증 업로드 → 자동 인식 → 사용자 확인 → 저장
이 네 단계만 제대로 작동해도 의미가 있다고 봤습니다.
예를 들어 사용자가 식당 영수증을 업로드하면 시스템이 자동으로 다음 정보를 읽어옵니다.
- 거래처명
- 영수증 날짜
- Subtotal
- Tax
- Total
- 통화
사용자는 처음부터 모든 내용을 직접 입력하는 대신 자동으로 입력된 값을 확인하고 잘못된 부분만 수정합니다.
이 구조를 생각하면서 제가 중요하다고 느낀 것은 100% 자동화보다 사용자가 검증할 수 있는 화면을 만드는 것이었습니다.
OCR이 아무리 좋아도 모든 영수증을 완벽하게 읽는 것은 어렵기 때문입니다.
제가 화면을 구상하면서 가장 중요하게 본 부분
영수증 자동입력 화면을 만든다고 했을 때 처음에는 입력 필드만 보여주면 된다고 생각했습니다.
그런데 실제 사용자를 생각해보니 원본 영수증과 OCR 결과를 동시에 볼 수 있어야 했습니다.
그래서 제가 가장 적절하다고 생각한 구조는 다음과 같습니다.
왼쪽
업로드한 영수증 이미지
오른쪽
OCR로 읽어온 데이터
예를 들면 다음과 같습니다.
| 항목 | 자동 인식 결과 |
|---|---|
| Vendor | ABC Restaurant |
| Date | 08/20/2026 |
| Subtotal | $42.00 |
| Tax | $3.50 |
| Total | $45.50 |
| Expense Type | Meal |
이렇게 하면 사용자가 영수증 원본과 입력값을 한 화면에서 비교할 수 있습니다.
실무 시스템에서는 단순히 자동으로 입력하는 것보다 틀렸을 때 얼마나 쉽게 수정할 수 있는지도 중요하다고 느꼈습니다.
OCR을 알게 되면서 자동화 구조가 더 명확해졌다
이 시스템에서 핵심이 되는 기술은 OCR입니다.
OCR은 이미지에 있는 글자를 읽어서 텍스트 데이터로 변환하는 기술입니다.
예를 들어 영수증에
ABC Restaurant
08/20/2026
Subtotal $42.00
Tax $3.50
Total $45.50
라고 적혀 있다면 OCR을 통해 이 값을 읽어올 수 있습니다.
그다음 시스템에서
Vendor = ABC Restaurant
Date = 08/20/2026
Tax = 3.50
Total = 45.50
처럼 각각의 필드에 넣는 방식입니다.
처음에는 OCR이 단순히 글자를 읽는 기술이라고만 생각했습니다.
하지만 실제 업무에 적용하려면 글자를 읽는 것에서 끝나는 것이 아니라 읽어온 데이터를 어느 필드에 넣어야 하는지까지 정리하는 과정이 필요했습니다.
이 부분에서 영수증이나 Invoice처럼 문서 유형에 특화된 OCR 모델이 왜 필요한지도 이해하게 됐습니다.
바이브코딩을 이용해 요구사항을 하나씩 구체화했다
제가 개발자가 아니라면 이런 시스템을 직접 만들기 어렵다고 생각할 수 있습니다.
저도 처음에는 그랬습니다.
하지만 바이브코딩 방식으로 접근하면 모든 코드를 직접 작성하지 않아도 됩니다.
AI에게 먼저 이렇게 요청할 수 있습니다.
"영수증 이미지를 업로드하면 OCR로 Vendor, Date, Tax, Total을 읽어서 입력창에 자동으로 넣어주는 웹 화면을 만들어줘."
결과를 확인한 뒤 다시 요구사항을 추가합니다.
"영수증 이미지는 왼쪽에 보여주고 OCR 결과는 오른쪽에 보여줘."
"OCR이 값을 읽지 못하면 사용자가 직접 입력할 수 있도록 해줘."
"Subtotal + Tax와 Total이 다르면 경고 메시지를 보여줘."
"사용자가 값을 수정한 뒤 Submit할 수 있게 해줘."
이런 식으로 기능을 하나씩 추가합니다.
직접 해보면서 느낀 것은 처음부터 모든 기능을 요청하는 것보다 화면 → OCR → 검증 → 저장처럼 기능을 나누는 편이 훨씬 좋다는 점입니다.
한 가지 기능이 정상적으로 작동하는 것을 확인하고 다음 기능으로 넘어가는 방식입니다.
단순히 OCR만 붙이면 끝날 거라고 생각했는데 아니었다
처음 자동입력 시스템을 생각했을 때는 OCR이 영수증의 내용을 잘 읽기만 하면 된다고 생각했습니다.
그런데 실제 업무를 생각해보니 추가로 확인해야 할 것이 많았습니다.
예를 들어 OCR이 Total을 $45.50으로 읽었다고 해도
Subtotal + Tax = Total
인지 확인해야 합니다.
같은 영수증을 두 번 제출했을 수도 있습니다.
회사 정책상 일정 금액 이상이면 추가 승인이 필요할 수도 있습니다.
영수증 날짜가 너무 오래된 경우 비용 처리가 불가능할 수도 있습니다.
결국 실제 시스템에는 자동입력보다 검증 로직이 상당히 중요했습니다.
그래서 다음과 같은 기능을 추가해야겠다고 생각했습니다.
- Subtotal + Tax = Total 검증
- 동일 영수증 중복 여부 확인
- 필수 항목 누락 확인
- 오래된 영수증 확인
- 비용 한도 초과 확인
- 특정 비용의 추가 증빙 여부 확인
이 과정을 거치면서 바이브코딩에서 중요한 것은 코드를 만드는 능력보다 실제 업무 규칙을 얼마나 잘 알고 있느냐라는 것을 다시 느꼈습니다.
비용 계정까지 자동 추천할 수 있을까?
다음으로 생각한 것은 Expense Account였습니다.
영수증의 거래처와 금액을 자동으로 읽어와도 사용자가 비용 계정을 직접 선택해야 한다면 여전히 입력 작업이 남습니다.
그래서 거래처나 과거 사용 이력을 이용해서 비용 계정을 추천하는 구조도 생각해봤습니다.
예를 들어,
Starbucks → Employee Meal
Uber → Transportation
호텔 → Travel - Lodging
과 같은 방식입니다.
여기에 과거 데이터까지 활용하면 조금 더 실용적으로 만들 수 있습니다.
예를 들어 특정 사용자가 Starbucks 영수증을 제출할 때 항상 Employee Meal을 선택했다면 다음 영수증에서도 이 계정을 먼저 추천하는 방식입니다.
다만 저는 이 부분에서는 자동 확정이 아니라 추천이 더 적절하다고 생각합니다.
같은 Starbucks라도 업무 상황에 따라 계정이 달라질 수 있기 때문입니다.
AI가 계정을 추천하고 최종 선택은 사용자가 하는 방식이 더 안전합니다.
자동입력보다 더 중요한 것은 승인 프로세스였다
영수증의 내용을 읽어서 화면에 채우는 것만으로는 전체 업무가 자동화되었다고 보기 어렵습니다.
결국 사용자가 확인한 뒤 누군가의 승인을 받아야 하고, 승인된 데이터가 ERP나 회계 시스템에 들어가야 합니다.
그래서 전체 프로세스를 다음처럼 생각하게 됐습니다.
영수증 업로드
↓
OCR 자동 인식
↓
Vendor / Date / Amount / Tax 자동 입력
↓
Expense Account 추천
↓
사용자 확인
↓
승인 요청
↓
ERP 또는 회계 시스템 등록
이렇게 연결해야 사용자가 Excel에 입력하고 다시 ERP에 입력하는 이중 작업을 줄일 수 있습니다.
저는 이 부분에서 단순히 영수증을 읽는 기술보다 업무 프로세스 전체를 어떻게 연결할 것인가가 더 중요하다고 느꼈습니다.
자동화하면 정말 시간이 많이 줄어들까?
자동화를 구상하면서 시간도 간단하게 계산해봤습니다.
예를 들어 영수증 한 건을 입력하고 확인하는 데 평균 3분이 걸린다고 가정해보겠습니다.
하루에 100건이라면 약 300분, 즉 5시간입니다.
만약 OCR이 대부분의 정보를 자동으로 입력하고 사용자는 30초 정도 확인만 한다면 100건을 확인하는 데 약 50분이 필요합니다.
물론 실제 시간은 회사의 프로세스나 영수증 형태에 따라 다를 수 있습니다.
하지만 이 계산을 해보면서 몇 분짜리 반복 작업도 건수가 많아지면 상당한 업무 시간이 된다는 것을 다시 느꼈습니다.
그래서 자동화 대상을 찾을 때는 한 번 하는 데 오래 걸리는 업무만 볼 필요가 없습니다.
짧지만 하루에 수십 번 반복되는 업무가 오히려 더 좋은 자동화 대상일 수 있습니다.
처음부터 ERP까지 연결하려고 하지 않았다
바이브코딩을 하면서 제가 가장 조심하는 부분 중 하나입니다.
아이디어가 생기면 처음부터 기능을 많이 넣고 싶어집니다.
영수증 OCR도 처음에는
OCR → 계정 추천 → 중복 확인 → 승인 → ERP 등록
까지 한 번에 만들면 좋겠다고 생각할 수 있습니다.
하지만 기능이 많아질수록 오류가 발생했을 때 어떤 부분이 문제인지 찾기 어려워집니다.
그래서 첫 번째 버전은 최대한 단순하게 만드는 것이 좋다고 생각합니다.
영수증 업로드 → Vendor / Date / Total 자동 입력
여기까지 정상적으로 작동하면 Tax를 추가합니다.
그다음 계정 추천,
중복 체크,
승인 기능,
ERP 연동 순서로 발전시키는 방식입니다.
제가 바이브코딩을 사용하면서 가장 많이 느낀 것 중 하나도 작게 만들고 하나씩 확인하는 것이 훨씬 빠르다는 점입니다.
결국 시스템을 잘 만들려면 업무를 알아야 했다
AI가 코드를 만들어주는 시대가 되면서 처음에는 개발 지식이 가장 중요하지 않을 수도 있겠다는 생각을 했습니다.
하지만 실제 업무 시스템을 생각해보면 다른 종류의 지식이 필요합니다.
영수증 시스템 하나를 만들더라도 다음과 같은 질문에 답할 수 있어야 합니다.
누가 영수증을 제출하는가?
누가 승인하는가?
어떤 Expense Account를 사용하는가?
세금은 어떻게 계산하는가?
중복 영수증의 기준은 무엇인가?
어떤 금액부터 추가 승인이 필요한가?
승인된 데이터는 어디로 이동하는가?
완료된 영수증은 수정할 수 있는가?
이런 규칙을 정리하지 않고 AI에게
"영수증 시스템 만들어줘."
라고 요청하면 실제 업무에서 사용할 수 있는 시스템이 나오기 어렵습니다.
저는 바이브코딩을 해보면서 업무를 정확하게 설명하는 능력이 개발에서 생각보다 중요하다는 것을 알게 됐습니다.
Excel 자동화에서 업무 시스템으로
처음에는 ChatGPT를 이용해서 Excel 수식을 만들거나 데이터를 정리하는 것만으로도 업무 자동화라고 생각했습니다.
하지만 반복되는 업무를 하나씩 살펴보다 보니 Excel 바깥에도 자동화할 수 있는 일이 많았습니다.
Excel 파일 자동 정리에서 시작해서,
영수증 OCR,
비용 계정 추천,
승인 자동화,
ERP 연동까지 이어질 수 있습니다.
저에게 바이브코딩이 흥미로운 이유도 여기에 있습니다.
단순히 코드를 쉽게 작성해주는 기술이라기보다 실무자가 가지고 있는 아이디어를 직접 프로토타입으로 만들어볼 수 있게 해주는 방법이기 때문입니다.
직접 구상해보고 느낀 영수증 자동화의 한계
물론 영수증 OCR 시스템이 모든 문제를 해결해주는 것은 아닙니다.
영수증이 구겨져 있거나 사진이 흐린 경우 OCR 정확도가 떨어질 수 있습니다.
Tip이 있는 영수증처럼 Subtotal, Tax, Tip, Total의 관계가 단순하지 않은 경우도 있습니다.
외국 영수증에서는 통화나 날짜 형식이 다를 수 있습니다.
한 장의 영수증에 여러 비용이 포함되어 있다면 사용자가 비용을 나눠야 할 수도 있습니다.
그래서 완전 자동화보다는
AI가 먼저 읽고 → 사람이 확인한다
라는 방식이 현실적인 구조라고 생각합니다.
중요한 회계 데이터라면 마지막 검증을 사람에게 남겨두는 것이 안전합니다.
마무리: 반복 입력을 없애는 것부터 시작했다
영수증 입력은 굉장히 단순한 업무처럼 보입니다.
하지만 건수가 많아지면 상당한 시간이 들어갑니다.
저도 이 과정을 보면서 처음에는 단순하게,
"영수증 내용을 자동으로 읽어오면 좋겠다."
라는 생각에서 시작했습니다.
그런데 하나씩 고민하다 보니 OCR뿐 아니라 검증, 계정 추천, 승인, ERP 연동까지 전체 업무 흐름을 다시 생각하게 됐습니다.
이 과정에서 느낀 것은 바이브코딩이 단순히 AI에게 코드를 작성하게 하는 기술만은 아니라는 점입니다.
사람이 반복하고 있는 업무를 발견하고, 그 업무를 시스템이 처리할 수 있도록 규칙으로 바꾸는 과정에 더 가깝습니다.
처음부터 완벽한 시스템을 만들 필요는 없습니다.
저처럼 업무를 하다가
"이걸 왜 사람이 계속 입력하고 있지?"
라는 생각이 드는 부분이 있다면 그 업무부터 작게 자동화해보는 것이 바이브코딩을 시작하는 가장 현실적인 방법이라고 생각합니다.
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