기업 계약서 관리하는 'AI 법무팀' 정체는
생성형 인공지능(AI)이 법률 분야에 본격 들어섰다. AI가 법률 업무에 필요한 자료 조사부터 판례 요약까지 해주는 시대가 왔다. 법률AI가 법원이나 로펌 회사에만 적용되는 건 아니다. 일반 기업도 법률AI를 활용해야 하는 시대다. 가장 대표적인 건 계약서 관리다. 계약서는 기업 자산이다. 제대로 관리하지 못하면 손해다. 계약서 작성도 중요하다. 계약서 조항부터 작성에 들어가는 단어 하나하나 꼼꼼하게 따져야 하기 때문이다. 계약 체결 후 만일의 사태를 대비해 안전한 곳에 보관해야 한다. 현재 대기업을 비롯한 중소·중견기업은 계약서 관리를 돕는 'AI 법무팀'이 절실하다. 대기업은 법무팀이 있긴 하다. 법무팀은 계약서 관리부터 리뷰, 소송 준비까지 진행한다. 업무가 날로 갈수록 많아진다. 이에 기업 계약서 관리가 꼼꼼하지 못할 수 있다. 중소·중소기업은 자체 법무팀을 구축할 여력이 부족하다. 이에 계약서를 단순문서 저장소에 쌓아두기만 한다. BHSN은 기업 계약서 관리를 돕는 AI 솔루션에 집중하고 있다. 대표 제품은 올인원 AI 리걸 솔루션 '앨리비'다. 앨리비는 기업 계약서 작성을 돕고 리뷰까지 해준다. 기업 송무와 리스크까지 통합 관리한다. 계약관리 솔루션(CLM)을 비롯해 기업 법무관리 솔루션(ELM)도 운영하고 있다. 이 회사는 법률 분야에 특화된 거대언어모델(LLM)도 자체 개발했다. 기업 내 개발자와 전문변호사가 머리를 맞대고 데이터셋을 수집·정제하고 있다. 이에 국내 기업 분야, 활용 목적에 따라 LLM을 맞춤형으로 적용해 준다. 검색증강생성(RAG)을 비롯한 정확성·신뢰성도 높였다. 현재 BHSN에는 이용희 최고기술책임자(CTO)와 김형준 최고AI책임자(CAIO)가 이런 기술과 제품 개발에 주력하고 있다. 직접 만나 BHSN의 기술력과 제품 특장점, 법률AI 전망에 대해 자세히 들어봤다. Q. 생성형 AI가 기업 계약서 작성부터 리뷰, 자문까지 돕는 것으로 알고 있다. BHSN은 계약서 관리에 초점 맞췄다고 보면 되나. 이용희 CTO: 그렇다. 앨리비는 기업 계약서 조항 분리, 항목 분석, 작성 체크리스트 서비스 등을 제공한다. 이 외에도 비즈니스에 맞는 계약서 양식을 추천해 주는 기능도 있다. 현재 법률 도메인에 AI 적용 사례가 늘고 있다. BHSN은 여기서 타깃 범위를 좁힌 셈이다. 기업에서 중요하게 다루는 문서 계약서 관리에 초점 맞췄다. Q. 해당 서비스를 운영하게 된 배경은 무엇인가. 이용희CTO: 계약서는 기업 자산이다. 기업은 계약서를 잘 관리하지 않고 있다. 다수 기업은 계약서를 단순문서 형태로 저장했다. 물론 계약서를 잘 관리하는 기업도 있다. 다만 기업 내 변호사가 수작업으로 계약서를 관리한다. 이럴 경우 업무가 과중화된 상태다. 업무 피로도도 높다. 실제 대기업 법무팀은 정보 과부하에 시달리고 있다. 계약서 관리부터 소송 자료, 판례 검색 결과 등 대량의 자료를 분석해야 해서다. 여기에 상당한 시간을 소요한다. AI 기술을 적용하면 이를 해소할 수 있다. AI가 방대한 데이터를 자동으로 관리할 수 있기 때문이다. 사람이 포착할 수 없는 데이터 패턴도 알아낼 수 있다. 중소·중견기업은 대기업처럼 법무팀을 구성할 여력이 없다. 어떤 계약을 체결할 때 계약서를 쉽게 작성·검토하기 힘들다. 이런 기업도 앨리비를 통해 기업 계약서 관리나 법적 이슈를 원활히 수행할 수 있다. BHSN은 이러한 문제 의식을 느끼고 사업을 시작했다. Q. BHSN 솔루션 특장점은 무엇인가. 김형준 CAIO: 자체적으로 법률 특화용 LLM을 구축한 점이다. 이를 고객 요구사항에 맞게 작동할 수 있도록 플랫폼화해 준다. 플랫폼 확장도 가능하다. 고객 산업에 적합한 계약서 종류를 늘리거나 계약서 외에 판례나 법령을 반영하기도 한다. 고객이 LLM을 업무에 맞게 관리할 수 있는 능력을 갖출 수 있다. LLM 신뢰성도 높다. 법률 분야에서 정확성은 생명이다. 생성형 AI가 계약서 관리에서 하는 일은 제한적이다. 사람이 보는 영역도 정해져 있다. 생성형 AI가 이러한 필수 요소에서 답변할 때 더 정확성 높은 답변을 내놓도록 설정돼 있다. Q. 솔루션 신뢰성을 특장점으로 강조했다. 좀 더 구체적으로 설명해 달라. 김형준CAIO: 절대 틀리면 안 되는 부분에 집중했다. 그래서 생성형 AI가 계약서 작성에 필요한 판례를 요약하거나 사용자 질문에 정확히 답한다. 여기서 판례명이나 조항 오류를 최소화했다. 관련 내용을 더블체크할 수 있는 모듈을 앨리비 등에 탑재했다. 이용희CTO: 검색증강생성(RAG)도 제품에 접목했다. 다만 RAG만 활용하지 않는다. 보통 RAG는 무작위로 텍스트를 길이순으로 자른다. 예를 들어, 일반 챗봇 RAG는 페이지 단위나 길이 단위로 덩어리째 자른다. 계약서는 이런 방법으로 다뤄지면 안 된다. 이 서류는 조항을 조각조각 해 놓은 형태로 이뤄졌기 때문이다. RAG는 계약서 조항을 중간에 잘라버릴 수 있다. 답변 품질이 떨어진다. 우리 RAG은 조항을 의미 단위로 자른다. 이를 솔루션에 넣었다. 이는 계약서 관리나 판례 검색 정확도를 기존보다 높일 수 있다. Q. LLM도 자체 개발했나. 이용희CTO: 그렇다. 자체적으로 LLM을 만들었다. 법률 데이터를 자체 생산한다. 웹에서 저작권 이슈 없는 데이터를 모아서 모델에 넣는다. Q. 규정상 법률데이터 모으기 쉽지 않을 텐데. 이용희CTO: 이에 자체적으로 데이터를 어떻게 모을지 늘 연구한다. 데이터 옵스팀에서 자체 데이터 생산을 맡았다. 자체 LLM을 통해 데이터 증강을 진행한다. 아무래도 원천 데이터가 많은 게 더 좋기 때문이다. 한국어를 비롯한 영어, 일본어 데이터까지 수집 중이다. Q. AI가 기업 내 법무팀 업무를 대체할 수 있을 것으로 보나. 김형준CAIO: 시기상조다. AI가 전문 법률 판단을 스스로 할 수는 없다. 법조인을 도와주는 역할이 최대치라고 본다. 현재 BHSN은 리걸 코파일럿을 운영하고 있다. 법률 자문 초안을 생성해 주는 기능을 갖췄다. 다만 무에서 유를 창조하지 않는다. 사용자가 자문 요청을 했을 때, 이와 비슷한 사례 기반으로 답변을 제공하는 식이다. Q. 향후 전략은. 이용희CTO: 법률 특화 LLM 성능을 고도화하고 솔루션 활용 사례를 확장한다. 솔루션 내 계약서 양식도 추가 확보할 예정이다. AI가 계약서를 리뷰할 때 필요한 외부 자료, 법령, 판례 등 리소스 확대도 고려하고 있다. 김형준CAIO: 해외 진출도 생각 중이다. 이를 위해 일본어나 중국어, 베트남어 등 외국어 적용도 늘릴 것이다.
