SAP Concur, Gemini 기반 에이전틱 AI로 경비 보고서 자동화 혁신

SAP Concur가 구글 클라우드와 협력하여 경비 보고 솔루션 ExpenseIt에 에이전틱 AI 업그레이드를 적용했다. 기존 OCR(광학 문자 인식) 기반의 단순 텍스트 읽기를 넘어, 누락된 정보를 지능적으로 추론하는 Receipt Analysis Agent를 도입했다.

기존 경비 자동화 시스템은 영수증의 텍스트를 읽는 데는 뛰어나지만, 누락된 정보를 처리하지 못했다. 구겨지거나 바랜 영수증에서 도시명이나 날짜가 불명확하면 시스템이 멈추고 사용자가 수동으로 입력해야 했다. SAP Concur는 이 문제를 해결하기 위해 더 나은 스캐닝이 아닌 지능적 추론이 필요하다고 판단했다.

이제 출장자는 영수증 사진을 찍거나, 디지털 스캔을 업로드하거나, 이메일로 영수증을 전달하면 ExpenseIt이 즉시 정확한 경비 항목으로 변환한다. 날짜 입력이나 항목화가 필요 없다.

Receipt Analysis Agent는 구글의 Gemini 모델을 기반으로 구축됐다. 작동 방식은 다음과 같다. 먼저 SAP의 기존 결정론적 엔진이 영수증의 가시적 텍스트를 높은 정밀도로 추출한다. OCR 신뢰도가 높으면 기존 경로로 처리하고, 데이터가 모호하면(예: 위치 누락) 지능형 라우팅 레이어가 Receipt Analysis Agent를 동적으로 호출한다.

에이전트는 단순 추측이 아닌 도구와 그라운딩을 활용한다. 부분적 영수증 데이터와 함께 사용자의 출장 일정, 비즈니스 캘린더 등 맥락 데이터를 제공받는다. 예를 들어 주소 없는 "The Main St. Café" 영수증의 경우, 에이전트는 사용자의 항공편이 달라스행이고 호텔이 텍사스 그린빌에 있다는 정보를 결합해 해당 식당이 프랑스 파리가 아닌 텍사스 패리스에 있다고 추론한다.

이 시스템은 구글 시니어 엔지니어 Antonio Gulli가 작성한 Agentic Design Patterns 가이드의 핵심 원칙을 따른다. Routing Pattern으로 모든 영수증을 AI 에이전트에 보내지 않고 비용과 지능을 최적화하고, Reflection Pattern으로 가설을 생성한 뒤 기존 사실과 대조해 검증하며, Tool Use Pattern으로 출장 일정 등 그라운딩 소스에 API로 접근한다.

이 프로젝트는 결정론적 핵심 엔진과 에이전틱 추론 레이어를 결합한 지능형 시스템 설계의 전환점을 보여준다. SAP Concur는 Gemini를 생성형 인터페이스가 아닌 로직 엔진으로 활용하는 방식으로 접근했다. ReAct(Reason and Act) 프레임워크를 통해 에이전트가 사실에 기반한 연구자 역할을 수행한다.

향후에는 구글 맵스 데이터로 사업장 실존 여부를 교차 검증하거나, 구글 월렛으로 거래 타임스탬프를 즉시 매칭하거나, Gmail에서 호텔 영수증을 자동 추출하는 등의 멀티모달 통합이 계획되어 있다. Gemini Nano와 Android AICore를 활용한 온디바이스 처리로 속도와 프라이버시를 동시에 확보하는 방안도 제시됐다.