아직도 손으로 문서를 다시 입력하는 분들을 위해 Ztract를 만들었습니다.

왜 시작했는가

회계 사무소에서 회계사들이 송장 더미를 한 줄 한 줄 처리하는 모습을 지켜봐 왔습니다 — 공급처명, 날짜, 합계, 세무 코드를 한 글자씩 스프레드시트에 입력하면서. 포워딩 회사의 운영 담당자가 같은 상업 송장에서 똑같은 열다섯 개 필드를 통관 포털에 입력하고, 다시 TMS에 입력하고, 다시 운송업체의 예약 양식에 입력하는 모습도 봤습니다. 분기마다 수천 장의 영수증을 1995년에 했던 방식 그대로 처리하는 운영팀도 봤습니다.

그런 문서를 읽어내는 기술은 이미 수년 전부터 충분히 좋아졌습니다. 빠져 있던 것은 코드를 작성하거나 모델을 배포하거나 6자리 엔터프라이즈 라이선스를 사지 않고도 실제로 사용할 수 있는 도구였습니다.

그래서 2026년 5월, 저희 몇 명이 Ztract를 시작했습니다. 전제는 간단합니다: 엔지니어가 아닌 사람이 하루 오후에 세팅할 수 있고, 이미 쓰고 있는 도구에 바로 넣을 수 있는 구조화 데이터를 돌려주며, 깜박하고 해지하지 않아 새는 월 구독료를 청구하지 않는 문서 추출 서비스.

Ztract가 하는 일

문서를 업로드합니다 — PDF, Word, Excel, PowerPoint, 이미지, 스캔본. 무엇을 추출하고 싶은지 정의합니다 — 템플릿을 고르거나, 일상 언어로 설명하거나, 샘플 문서를 끌어다 놓으면 엔진이 그로부터 스키마를 추론합니다. 구조화된 JSON, CSV, Excel을 돌려받으며, 추출된 모든 값은 원본 문서상의 위치에 고정되어 있어 몇 초 안에 확인할 수 있습니다. 무언가 어긋났다면 한 번의 클릭으로 수정합니다. 모델 학습도, 정규식도, 처음보다 비싼 재실행도 없습니다.

이것은 의도적으로 작은 제품입니다. 가장 큰 고통을 일으키는 모습을 지켜본 활용 사례들 — 송장, 영수증, 은행 명세서, 계약서, 신분증, 이력서, 검사 보고서, 통관 서류 — 에 초점을 맞췄습니다. 모든 것을 어설프게 하기보다 그 일들을 잘하고 싶습니다.

일하는 방식

저희는 홍콩에 자리 잡은 작은 팀입니다. 외부 투자자도, 어떤 대가를 치르고서라도 성장해야 하는 런웨이 시계도 없는 완전 부트스트랩 회사입니다. 각주처럼 들리지만, 이는 많은 결정의 형태를 만듭니다. 목표를 채우기 위해 매 분기 가격을 올리는 대신 가격을 단순하고 안정적으로 유지할 여유가 있습니다. 출시 자료를 두툼하게 만들기 위한 출하 대신 실제로 준비됐을 때만 기능을 내보낼 수 있습니다. 다른 회사들이 나중에 동의하게 되는 것들 — 예를 들어 고객 데이터로 학습하지 않는 것 — 에 대해 처음부터 거절할 수 있습니다.

데이터에 대한 한마디

업로드하신 문서로 모델을 학습시키지 않습니다. 저희 엔진도, 라우팅에 사용하는 서드파티 LLM도 마찬가지입니다. 저희가 사용하는 상용 API(OpenAI, Anthropic, Google)는 API로 전송된 데이터에 대한 학습을 금지하며, 저희는 그 약속에 기대고 있습니다. 문서를 삭제하시면 즉시 액티브 스토리지에서 지워지고, 정기 백업에서도 14일 이내에 지워집니다.

데이터가 어디로 가고 얼마나 머무는지에 대한 전체 그림을 보고 싶으시다면, 개인정보 처리방침과 데이터 처리 계약에서 모호한 표현 없이 명시하고 있습니다.