회사에서 비용 정산 업무를 해본 사람이라면 영수증 입력이 얼마나 반복적인 작업인지 잘 알고 있습니다.
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 없지만, 하루에 수십 장씩 쌓이기 시작하면 입력 작업만으로도 많은 시간이 소요됩니다.
이런 반복 업무는 바이브코딩과 OCR 기술을 활용하면 상당 부분 자동화할 수 있습니다.
이번 글에서는 개발자가 아니어도 아이디어를 구체화할 수 있도록, 영수증을 업로드하면 내용을 자동으로 읽고 입력해주는 시스템을 어떻게 만들 수 있는지 단계별로 알아보겠습니다.
영수증 자동입력 시스템이란?
영수증 자동입력 시스템은 사용자가 영수증 사진이나 PDF 파일을 업로드하면 AI가 내용을 읽고 필요한 항목을 자동으로 입력해주는 시스템입니다.
예를 들어 사용자가 식당 영수증을 업로드했다고 가정해 보겠습니다.
시스템이 다음과 같은 정보를 자동으로 추출합니다.
- 거래처명
- 영수증 날짜
- 총금액
- 세금
- 결제 금액
- 통화
- 영수증 번호
- 비용 항목
기존에는 사용자가 이 내용을 하나씩 직접 입력해야 했지만, 자동화 시스템에서는 영수증을 업로드하는 것만으로 대부분의 정보가 채워집니다.
사용자는 AI가 읽은 내용을 확인하고 틀린 부분만 수정한 뒤 제출하면 됩니다.
영수증 자동입력의 핵심은 OCR
이 시스템의 핵심 기술은 **OCR(Optical Character Recognition)**입니다.
OCR은 이미지 안에 있는 글자를 인식해 텍스트 데이터로 변환하는 기술입니다.
예를 들어 영수증에 다음과 같이 적혀 있다고 해보겠습니다.
ABC Restaurant
08/20/2026
Subtotal $42.00
Tax $3.50
Total $45.50
OCR은 이 내용을 읽어서 단순한 이미지가 아니라 데이터로 변환합니다.
그다음 AI가 이 정보를 분석해,
Vendor = ABC Restaurant
Date = 08/20/2026
Tax = $3.50
Total = $45.50
처럼 각각의 필드에 넣을 수 있습니다.
즉,
이미지 인식 → 데이터 추출 → 자동 입력
이라는 흐름으로 작동합니다.
바이브코딩으로 어떻게 만들 수 있을까?
과거에는 이런 시스템을 만들려면 프론트엔드 개발자, 백엔드 개발자, OCR API 개발 경험 등이 필요했습니다.
하지만 최근에는 ChatGPT 같은 AI에게 원하는 기능을 자연어로 설명하면서 프로그램을 만들어나갈 수 있습니다.
예를 들어 다음과 같이 요청할 수 있습니다.
"영수증 이미지를 업로드하면 OCR로 Vendor, Date, Tax, Total을 읽어서 입력창에 자동으로 넣어주는 웹페이지를 만들어줘."
AI는 이 요청을 기반으로 화면 코드와 데이터 처리 로직을 만들어줄 수 있습니다.
여기에 추가로,
"읽어온 값이 비어 있으면 사용자가 직접 입력할 수 있게 해줘."
"Total과 Subtotal + Tax가 일치하지 않으면 경고를 보여줘."
"영수증 이미지는 왼쪽에, 자동으로 읽은 데이터는 오른쪽에 보여줘."
와 같이 계속 요구사항을 추가할 수 있습니다.
이렇게 자연어로 원하는 프로그램을 만들어나가는 방식이 바로 바이브코딩입니다.
1단계: 영수증 업로드 화면 만들기
가장 먼저 필요한 것은 영수증을 올릴 수 있는 화면입니다.
화면은 복잡하게 만들 필요가 없습니다.
사용자에게 필요한 기능은 크게 세 가지입니다.
영수증 업로드 → OCR 실행 → 결과 확인
예를 들어 화면 왼쪽에는 영수증 이미지를 보여주고 오른쪽에는 자동으로 추출된 값을 보여줄 수 있습니다.
오른쪽에는 다음과 같은 입력 필드를 배치합니다.
| 항목 | 자동 입력 예시 |
|---|---|
| Vendor | ABC Restaurant |
| Date | 08/20/2026 |
| Subtotal | $42.00 |
| Tax | $3.50 |
| Total | $45.50 |
| Expense Type | Meal |
이 방식의 장점은 사용자가 영수증 원본과 AI가 읽은 결과를 한 화면에서 비교할 수 있다는 점입니다.
2단계: OCR로 영수증 읽기
다음 단계는 실제 영수증을 읽는 부분입니다.
OCR 서비스를 연결하면 업로드된 이미지에서 텍스트를 추출할 수 있습니다.
대표적으로 사용할 수 있는 서비스는 다음과 같습니다.
- Google Cloud Vision
- Microsoft Azure AI Document Intelligence
- Amazon Textract
- 기타 OCR API
영수증처럼 정형화되지 않은 문서는 일반 OCR보다 영수증이나 Invoice 전용 모델을 사용하는 것이 더 편리할 수 있습니다.
예를 들어 OCR이 다음 정보를 반환했다고 가정해 보겠습니다.
Merchant Name: ABC Restaurant
Transaction Date: 08/20/2026
Tax: 3.50
Total: 45.50
이 값을 프로그램이 받아서 화면의 해당 필드에 자동으로 넣어주는 구조입니다.
3단계: AI로 계정과 비용 항목 추천하기
단순히 영수증에 적힌 값을 읽는 것에서 한 단계 더 나아가면 AI가 비용 항목을 추천하게 만들 수도 있습니다.
예를 들어 영수증 거래처가 Starbucks라면,
Meal
또는
Employee Meal
계정을 추천할 수 있습니다.
Uber나 Lyft라면,
Transportation
호텔이라면,
Travel - Lodging
과 같은 계정을 추천할 수 있습니다.
과거 사용 이력을 활용하면 더 정확하게 만들 수도 있습니다.
예를 들어 특정 직원이 Starbucks 영수증을 제출할 때 항상 Employee Meal 계정을 사용했다면 다음번에는 해당 계정을 우선 추천하는 방식입니다.
이렇게 하면 사용자는 금액뿐 아니라 계정까지 직접 입력할 필요가 줄어듭니다.
4단계: 자동 검증 기능 추가하기
실무 시스템에서는 OCR이 값을 읽어오는 것만으로는 부족합니다.
잘못 읽힌 값이 있는지 확인할 수 있는 검증 기능이 중요합니다.
예를 들어 다음과 같은 조건을 만들 수 있습니다.
Subtotal + Tax = Total인지 확인
계산이 맞지 않는다면 사용자에게 경고를 표시합니다.
또한 다음과 같은 검증도 가능합니다.
- 같은 영수증이 이미 등록되었는지 확인
- 영수증 날짜가 너무 오래되지 않았는지 확인
- 회사 정책보다 높은 금액인지 확인
- 필요한 영수증 정보가 누락되었는지 확인
- 특정 비용은 추가 증빙이 필요한지 확인
예를 들어 동일한 거래처, 날짜, 금액의 영수증이 이미 등록되어 있다면,
"유사한 영수증이 이미 등록되어 있습니다."
라는 메시지를 보여줄 수 있습니다.
이 기능은 중복 청구를 방지하는 데도 도움이 됩니다.
5단계: 승인 프로세스와 연결하기
영수증 자동입력 시스템의 진짜 장점은 단순 입력 자동화에서 끝나지 않습니다.
입력이 완료되면 바로 승인 프로세스로 연결할 수 있습니다.
전체 흐름은 다음과 같이 만들 수 있습니다.
영수증 업로드
↓
OCR 자동 인식
↓
Vendor / Date / Amount / Tax 자동 입력
↓
AI 비용 계정 추천
↓
사용자 확인
↓
승인 요청
↓
ERP 또는 회계 시스템 등록
이렇게 구성하면 사용자가 영수증을 Excel에 입력하고 다시 ERP에 입력하는 이중 작업을 줄일 수 있습니다.
실제로 얼마나 업무가 줄어들까?
예를 들어 직원 한 명이 영수증 한 건을 입력하는 데 평균 3분이 걸린다고 가정해 보겠습니다.
하루에 100건의 영수증이 처리된다면 약 300분, 즉 5시간의 입력 작업이 발생합니다.
자동입력을 통해 한 건당 확인 시간이 30초 정도로 줄어든다면 같은 100건을 약 50분 만에 확인할 수 있습니다.
단순 계산이지만 반복적인 입력 업무에서는 작은 자동화가 큰 시간 절감으로 이어질 수 있다는 것을 보여줍니다.
처음부터 완벽한 시스템을 만들 필요는 없다
바이브코딩의 장점은 처음부터 거대한 시스템을 만들 필요가 없다는 점입니다.
첫 번째 버전에서는 다음 기능만 있어도 충분합니다.
영수증 업로드 → Vendor / Date / Total 자동 입력
이 기능이 안정적으로 작동하면 다음 단계에서 Tax를 추가할 수 있습니다.
그다음에는 비용 계정 추천 기능을 추가하고,
이후에는 중복 영수증 검사,
승인 프로세스,
ERP 자동 등록까지 단계적으로 발전시키면 됩니다.
즉,
작은 자동화 → 실제 사용 → 문제 발견 → 기능 추가
라는 방식으로 만드는 것이 좋습니다.
바이브코딩에서 가장 중요한 것은 업무를 이해하는 것
AI가 코드를 만들어준다고 해서 모든 시스템을 자동으로 완성할 수 있는 것은 아닙니다.
오히려 중요한 것은 업무를 얼마나 정확하게 이해하고 있는가입니다.
예를 들어 영수증 시스템을 만들 때도 다음과 같은 질문이 필요합니다.
누가 영수증을 제출하는가?
어떤 비용 항목이 있는가?
세금은 어떻게 처리하는가?
승인자는 누구인가?
중복 영수증은 어떻게 판단하는가?
어떤 경우에 추가 증빙이 필요한가?
승인된 데이터는 어느 시스템으로 넘어가는가?
이런 업무 규칙을 정확하게 정리할 수 있다면 AI에게 더 정확한 프로그램을 만들도록 요청할 수 있습니다.
결국 바이브코딩에서는 코딩 실력뿐 아니라 업무 프로세스를 설계하는 능력이 매우 중요합니다.
ChatGPT와 Excel 자동화에서 한 단계 더 나아가기
처음에는 ChatGPT를 이용해 Excel 수식을 만드는 것부터 시작할 수 있습니다.
그다음에는 여러 Excel 파일을 자동으로 합치거나 데이터를 분석할 수 있습니다.
그리고 여기에서 한 단계 더 발전하면 지금 설명한 것처럼 영수증을 인식하고 데이터를 자동으로 입력하는 작은 업무 시스템을 만들 수 있습니다.
즉,
Excel 자동화 → OCR 자동화 → 승인 자동화 → ERP 연동
으로 점점 확장할 수 있습니다.
이 과정에서 바이브코딩은 개발자가 아닌 사람도 자신의 업무 아이디어를 실제 프로그램으로 만들어볼 수 있게 해주는 도구가 될 수 있습니다.
마무리
영수증 입력은 단순하지만 많은 회사에서 여전히 사람이 반복적으로 처리하고 있는 업무입니다.
하지만 OCR과 AI를 활용하면,
영수증 업로드 → 내용 인식 → 자동 입력 → 검증 → 승인
이라는 흐름으로 자동화할 수 있습니다.
그리고 최근에는 바이브코딩을 통해 개발 경험이 많지 않은 사람도 이러한 시스템의 프로토타입을 직접 만들어볼 수 있게 되었습니다.
처음부터 완벽한 프로그램을 만들려고 하기보다 가장 반복적인 한 가지 업무부터 자동화해보는 것이 좋습니다.
매일 반복해서 영수증 내용을 Excel이나 ERP에 입력하고 있다면, 바로 그 업무가 바이브코딩으로 자동화를 시작하기 좋은 첫 번째 대상일 수 있습니다.
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