Box Extract는 Box에서 UI와 API를 통해 제공하는 모든 기능을 집약한 솔루션으로, 콘텐츠에서 정보를 정확하게 추출해 Box에 메타데이터로 저장하거나 해당 데이터를 타사 시스템 또는 맞춤형 앱으로 내보낼 수 있습니다. Box AI 추출 에이전트에 고급 OCR, 메타데이터 분류체계 등 고급 기술을 결합해, Box 내 콘텐츠에서 정보를 대규모로 정확하게 자동 추출하고 이를 메타데이터로 적용합니다. 이를 통해 비즈니스 프로세스 담당자는 전용 UI에서 데이터 추출 프로세스를 구성하고, 맞춤 설정하며, 관리한 뒤 이를 맞춤형 추출 에이전트로 저장할 수 있습니다. 이렇게 생성된 에이전트는 Box의 특정 폴더에 적용되어, 대규모 콘텐츠에서 정형 데이터를 자동으로 추출합니다. 이는 다음과 같은 기술의 결합을 통해 구현됩니다.

• 비정형 데이터를 이해하도록 설계된 Google Gemini, Anthropic Claude, OpenAI GPT 등 최신 AI 모델
• 고급 OCR 기능
• 콘텐츠와 그 안에서 필요한 정보를 이해하고, 이를 정확하게 추출하기 위한 에이전틱 추론 및 접근 방식
• 추출된 데이터의 정확도와 일관성을 높이는 디지털화, 분류, 검증용 독자 기술

Box Extract는 비정형 데이터를 이해하도록 설계된 Google Gemini, Anthropic Claude, OpenAI GPT 등 최신 AI 모델과 고급 OCR 기능 그리고 메타데이터 분류체계, 추출 전용 RAG 등의 에이전트 기반 접근 방식을 결합해, 다양한 콘텐츠에서 정보를 자동으로 정확하게 추출하고 이를 Box에 메타데이터로 저장합니다. 프로세스 담당자는 전용 UI를 통해 데이터 추출 프로세스를 구성, 맞춤 설정, 배포, 관리할 수 있습니다. 이렇게 채워진 메타데이터는 워크플로를 자동화하고, 콘텐츠 탐색을 가속하며, 의사결정 고도화해 팀이 콘텐츠 중심의 프로세스를 효과적이고 효율적이면서 대규모로 운영할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 고객은 공동 작업, 워크플로 자동화, 타사, 맞춤형 통합 기능을 모두 지원하는 안전하고, 규정을 준수하며, 지능형인 단일 플랫폼에서 고부가가치 콘텐츠 중심 사용 사례를 적용할 수 있습니다.

예, 개발자는 대량 추출 또는 임베디드 추출을 위해 Box AI 추출 에이전트 API를 사용해, Box Extract로 콘텐츠에서 추출한 데이터를 CRM, ERP 등과 같은 다운스트림 시스템으로 전달할 수 있습니다.

기존 IDP 도구는 대개 템플릿 또는 규칙 기반으로, 대량의 정형 또는 반정형 양식을 처리하도록 설계되어 있습니다. Box Extract는 AI를 기반으로 하며, 유연하게 템플릿을 지원하고, 클라우드 네이티브로 설계되어 있어, 구조가 매우 비정형적이고 변동성이 큰 문서를 처리하는데 최적화되어 있습니다. IDP 도구는 일반적으로 콘텐츠를 저장하지 않는 독립형 솔루션이며, 콘텐츠 관리를 위해서는 추가적인 통합이 필요합니다. Box Extract는 정형 데이터를 Box 콘텐츠에 메타데이터로 기본 적용함으로써, 조직이 비즈니스 프로세스와 다운스트림 워크플로를 자동화하고, 콘텐츠 탐색을 가속화하며, 효율적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 기존 IDP 도구는 복잡한 설정과 유지 관리가 필요한 반면, Box Extract는 비정형 데이터를 이해하도록 설계된 Google, Anthropic, OpenAI의 최신 LLM, 고급 OCR 기능, 복잡한 문서에서 더 높은 정확도를 달성하는 에이전트 기반 접근 방식 그리고 오케스트레이션 오버헤드를 줄이고 유연성을 극대화하며 배포를 가속화하는 개발자 친화적인 API를 활용합니다. IDP 도구는 알려진 문서 유형에서는 뛰어난 성능을 보이지만, 레이아웃 변경이나 다양한 파일 형식이 포함될 경우 취약해지는 경향이 있습니다. Box Extract는 고급 OCR, 생각의 사슬 추론, 기타 고급 기법을 사용해 다양한 레이아웃을 처리할 수 있으며 시간이 지날수록 성능이 개선됩니다.

Box는 두 가지 추출 에이전트를 제공합니다. Box AI 표준 추출 에이전트는 50페이지 미만이며 추출 필드가 20개 미만인 짧은 문서에 적합하고, Box AI 고급 추출 에이전트는 50페이지를 초과하거나 추출 필드가 20개를 초과하는 더 길거나 복잡한 문서에 적합합니다. 문서의 길이, 복잡도, 필드 수를 기준으로 에이전트를 선택하세요.

사용자는 메타데이터 템플릿과 필드, AI 기반 필드 프롬프트와 지침, 사용할 Box AI 추출 에이전트 및 메타데이터 정책까지 포함해 맞춤형 추출 에이전트를 구성할 수 있습니다. 이렇게 구성한 맞춤형 추출 에이전트를 폴더에 적용하면, 대규모 데이터를 자동으로 정확하게 추출해 Box에 메타데이터로 적용할 수 있으며, 추출 날짜와 시간, 소스 폴더, 추출된 파일, 추출 상태 등 추출 프로세스를 실시간으로 모니터링할 수도 있습니다.

Box Extract는 신뢰성과 일관성을 갖춘 고품질 데이터를 제공합니다. 신뢰도 점수와 휴먼 인 더 루프 검토를 지원해, 사용자가 정확도를 파악하고 필요에 따라 수정할 수 있도록 합니다.

Box Extract는 추출된 데이터를 Box 내 파일에 메타데이터로 기본 적용합니다. 이 파일과 추출된 메타데이터는 Box의 엔터프라이즈급 보안, 규정 준수 및 거버넌스 기능을 그대로 이어받아, 귀사의 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

관리자 콘솔에서 Box Extract 사용 권한이 활성화된 사용자 또는 사용자 그룹의 구성원이라면 누구나 맞춤형 추출 에이전트를 생성하고 구성할 수 있습니다.

아니요. Box Extract는 Box에 저장된 콘텐츠가 있는 위치에서 기본 실행되며, 추출된 데이터를 파일에 메타데이터로 직접 적용합니다. 정형 데이터를 추출하고 활용하기 위해 콘텐츠를 외부로 옮길 필요는 없습니다.

Box AI 표준 추출 에이전트 API를 사용하면, 개발자는 지원되는 구성 내에서 원하는 LLM을 직접 선택할 수 있으며, 이를 통해 타사 또는 맞춤형 앱에서의 추출 사용 사례에 유연하게 대응할 수 있습니다.

핵심 속성이 메타데이터로 연동되면 검색 및 탐색 기능이 크게 향상되어, 사용자가 관련 파일을 더 빠르게 찾을 수 있습니다. 또한 메타데이터는 워크플로를 트리거하고, 화면을 구성하며, 다운스트림 프로세스를 자동화합니다.

예, 자동화된 폴더 규칙, 대량 API 및 구성 가능한 에이전트를 통해 대규모 처리가 가능하며, 독립형 IDP 도구에 대한 의존도를 줄이고 운영 오버헤드를 낮출 수 있습니다.