Openclaw용 은행 어음 OCR

은행 어음 및 금융 청구서에서 발행일, 수취인, 거래 금액과 같은 핵심 메타데이터를 추출하는 AI 기반 OCR 도구입니다.

scnet-sugon
v1.0.0
Jun 3, 2026
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설치 및 다운로드

1. ClawHub CLI

레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.

npx clawhub@latest install bank-draft-ocr

2. 수동 설치

스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요

글로벌
~/.openclaw/skills/
워크스페이스
<project>/skills/

우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들

3. 프롬프트 설치

이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.

Clawhub를 사용해서 bank-draft-ocr 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).

다운로드를 원하시나요?

ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.

은행 어음 OCR란 무엇인가요?

은행 어음 OCR 기술은 은행 어음 및 금융 청구서 기록을 디지털화하도록 설계된 강력한 개발자 중심 문서 처리 통합 기능입니다. Sugon-Scnet의 전문 문서 이해 모델로 구동되며, 거래 서류에서 청구 날짜, 지정된 수취인, 발행 은행, 금융 금액 등 중요한 메타데이터를 추출하고 신뢰도 점수가 포함된 구조화된 JSON 출력을 제공합니다.

이 유틸리티는 로컬 AI 에이전트를 위한 특수 브리지 도구 역할을 하여, 프로그램이 원시 시각 파일을 수집하고 기업 회계 워크플로에 원활하게 처리할 수 있도록 합니다. 복잡한 컴퓨터 비전 및 텍스트 레이아웃 추출 파이프라인을 오프로딩함으로써 Openclaw Skills 생태계 내에서 매우 가치 있는 고성능 솔루션을 제공합니다.

은행 어음 OCR 활용 사례

  • 자동화된 비용 및 원장 감사: 들어오는 은행 어음을 즉시 처리하여 수동 데이터 입력 없이 ERP 항목과 매출/매입 채권을 대조합니다.
  • 디지털 뱅킹 자동화: 로컬 소프트웨어 에이전트가 은행 어음을 검토하고 주요 금융 매개변수의 적법성을 확인하며 이상 징후를 표시할 수 있도록 합니다.
  • 구조화된 문서 아카이빙: 물리적 은행 어음 사진이나 PDF를 분류된 검색 가능한 메타데이터 기록으로 스캔하고 변환합니다.
  • 다중 에이전트 금융 워크플로: 최종 사용자가 채팅 프롬프트에서 직접 제공한 종이 증빙 자료를 구문 분석하는 도구를 특수 대화형 AI 시스템에 장착합니다.

은행 어음 OCR 작동 원리

  1. 문서 입력: 사용자 또는 AI 에이전트가 ocrType 명령 매개변수와 함께 은행 어음이 포함된 로컬 이미지 또는 PDF 경로를 제공합니다.
  2. 인증 확인: 스크립트가 구성 파일(SCNET_API_KEY)에서 보안 자격 증명을 검색하여 API 호출을 승인합니다.
  3. 네트워크 디스패치: 파일 데이터가 포함된 요청 페이로드를 표준화된 HTTP POST 요청을 통해 대상 OCR 처리 서버로 보냅니다.
  4. 광학 처리 및 추출: Sugon-Scnet 인식 엔진이 이미지 레이아웃을 분석하여 특정 금융 개체를 추출하고 구조적 레이아웃 특징을 평가합니다.
  5. 구조화된 반환: 발행인, 날짜, 수취인, 신뢰도 등급과 같은 요소가 포함된 구조화된 JSON이 프로그래밍 처리를 위해 표준 출력으로 반환됩니다.

은행 어음 OCR 설정 가이드

시스템 요구 사항

호스트 시스템에 Python 3.6+ 및 pip가 설치되어 있는지 확인하십시오.

의존성 설치

표준 패키지 관리 도구를 사용하여 필요한 네트워크 요청 라이브러리를 설치하십시오:

pip install requests

API 토큰 구성

  1. 공식 Scnet Portal에 등록하거나 로그인하십시오.
  2. 사용자 콘솔 내에서 고유한 API 비밀 키를 생성하십시오(형식: sc-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx).
  3. 로컬 스킬 하위 디렉터리에 .env 구성 파일을 생성하십시오:
mkdir -p config
touch config/.env
chmod 600 config/.env
  1. 보안 환경 파일에 API 자격 증명을 추가하십시오:
# ===== Sugon-Scnet OCR API 구성 =====
SCNET_API_KEY=your_scnet_api_key_here
SCNET_API_BASE=https://api.scnet.cn/api/llm/v1

명령줄 호출

터미널에서 도구 경로 실행을 수동으로 확인할 수 있습니다:

python .claude/skills/bank_draft_ocr/scripts/main.py bank_draft_ocr /absolute/path/to/bank_draft_sample.jpg

은행 어음 OCR 데이터 스키마 및 분류 체계

입력 매개변수

매개변수 유형 필수 설명
ocrType String 예 인식 모드. bank_draft_ocr로 설정해야 합니다.
filePath String 예 소스 이미지의 로컬 디스크 절대 경로 (지원: .jpg, .png, .pdf).

응답 스키마

트랜잭션이 성공하면 표준 출력은 구조화된 JSON 객체를 전달합니다. 추출 가능한 필드는 중첩된 요소 경로 아래에 매핑됩니다:

{
  "status": "success",
  "data": [
    {
      "result": [
        {
          "elements": {
            "issue_date": "2023-11-20",
            "payee": "Acme Corporation Ltd.",
            "paying_bank": "Commercial Bank of China",
            "amount": "250000.00"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

오류가 발생하면 출력은 실패 유형(예: 권한 문제 또는 잘못된 파일 경로)을 자세히 설명하는 Error: 키워드 접두사로 시작합니다.

은행 어음 OCR 고급 기능

  • 지능형 동시성 관리: 즉시 사용 가능한 상태에서 스킬 구조는 최대 10 QPS 허용량으로 인한 속도 제한 오버헤드를 방지하기 위해 직렬 실행 규칙을 장려합니다.
  • 자동 일시적 재시도 로직: 429 Too Many Requests 응답 오류에 대한 재시도 워크플로를 구현하여 최대 3번 재시도하기 전에 2~3초 동안 자동으로 일시 중지합니다.
  • 유연한 미디어 핸들러: 표준 고밀도 이미지와 복잡한 다중 페이지 PDF 문서를 손쉽게 처리합니다.

SKILL.md


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