법률 AI, 리걸 테크란? 정의부터 활용, 전망까지

AI 기술이 빠르게 발전하면서 법률 산업도 디지털 전환의 중심에 서있습니다. 복잡한 법률 업무를 자동화하고, 변호사·기업·일반 시민이 더 쉽게 법률 정보를 활용할 수 있도록 돕는 기술에 대한 관심이 높아졌습니다.

리걸 테크(Legal Tech)란?

리걸 테크는 ‘Legal’과 ‘Technology’의 합성어로, 법률 서비스의 생산성과 접근성을 높이기 위해 기술을 접목한 솔루션 또는 산업을 말합니다.

초기에는 전자 계약, 법률 문서 자동화 도구 등이 중심이었으나, 최근엔 생성형 AI, LLM 기반 챗봇 등의 형태로 빠르게 진화하고 있습니다.

법률 AI의 주요 역할

1. 법률 문서 요약 및 분석

법률 사무에는 대량의 법률 자료에서 사건과 관련된 법령이나 판례를 찾아내는 일이 아주 중요한데, AI로 빠르게 대용량 계약서, 소송자료, 판례 등을 자동으로 요약·핵심 분석할 수 있습니다. 이때 법률 AI 모델은 전문 용어와 구조를 이해하고, 초안 작성 및 검토 지원 역할을 합니다.

핵심 조항, 리스트 항목, 법적 쟁점 등을 빠르게 추출해 변호사나 법무팀의 업무 효율을 올릴 수 있다는 장점이 있습니다.

2. 계약서·판례 검색 및 질의응답 챗봇

계약서나 판례 검색 및 질의응답을 해주는 챗봇은 판례 검색, 계약 조항 비교, 법률 질의응답을 실시간으로 벡터화하여 질의응답 지원을 해줍니다.

예를 들어, 변호사나 직원들이 “계약서 X 조항 의미?” 또는 “이 조항은 해지 조건으로 적절한가요?” 같은 질문에 법률 문서를 기반으로 설명을 정확하게 제공합니다.

3. 전자계약 자동화

전자계약 또한 리걸테크의 영역 중 하나인데, AI를 통해 전자서명, 계약 상태 추적, 법적 유효성 검증 등 전체 계약 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 또한 블록체인 기반 인증 시스템과 연계해 보안성을 강화할 수 있습니다.

4. 리걸 파이낸싱

리걸 파이낸싱(Legal Financing)은 법률과 금융의 결합으로, 소송 자금 조달에 AI를 활용해 승소 가능성 예측이나 투자 리스크 평가를 할 수 있습니다. 또한 리걸 AI 기반으로 법률문제의 해결이 필요한 사람에게 대출, 보험 등으로 펀딩 서비스를 제공하기도 합니다.

리걸테크 기술 요소

간단하게 요약하자면, 리걸테크의 기술 요소에는 LLM(대형 언어 모델), OCR(광학 문자 인식)과 NLP(자연어 처리), 벡터 DB와 RAG(검색증강생성), 전자서명 API 등이 있습니다.

LLM 기반 챗봇

판례나 계약서 등 도메인 지식 학습 후 질의응답에 활용

OCR + NLP

종이 기반 문서 스캔 후 텍스트 추출 및 의미 분석

Vector DB + RAG

실시간 법률 문서 검색 및 최신 정보 반영

전자서명 API

법적 효력을 갖춘 서명 및 문서 추적 기술

리걸테크 산업 동향과 전망

미국, 영국 등에서 이미 다수의 법률 AI 스타트업이 등장했으며, 국내에서도 로톡, 리걸인사이트, 로폼 등 리걸테크 기업들이 빠르게 성장 중입니다.

한국 법조계도 AI에 점차 개방적 분위기로 전환 중이며, 정부·법률협회 주도의 가이드라인 마련도 본격화되고 있습니다.

VESSL AI의 법률 AI 활용 사례

베슬에이아이의 법률 LLMOps 플랫폼을 활용하여 문제를 해결한 한 대형 로펌의 사례는 다음과 같습니다.

플랫폼 도입 전 겪은 문제

대형 로펌은 매년 수천 건의 계약서, 판례, 내부 법률 메모를 관리합니다. 그러나 이러한 문서들은 지사나 팀 단위로 중복 보관되거나, 업데이트 없이 방치되는 경우가 많아 다음과 같은 문제가 발생했습니다:

• 중복 문서 관리로 인해 버전 충돌 및 최신성 확보 어려움
• 변호사들이 “특정 조항이 어디 있는지”, “유사 판례가 있는지”를 찾기 위해 오랜 시간 수작업 검색
• 고객 기밀, 소송 관련 정보 등 민감 정보가 많아 외부 SaaS 기반 솔루션 도입이 어려움

플랫폼 도입 목표: 안전하고 정확한 AI 기반 문서 검색 자동화

해당 로펌은 온프레미스 기반 Private LLM을 구축하여 아래 목표를 달성하고자 했습니다:

• 계약서, 판례, 내부 메모를 벡터화해 통합 검색 가능하게 만들기
• 변호사들이 챗봇을 통해 "이 조항은 어떤 의미인가요?", "유사 판례를 찾아주세요"와 같은 질의를 자연어로 수행할 수 있게 만들기
• 문서 변경 및 신규 판례 발생 시, 모델이 자동으로 업데이트되어 최신 정보를 반영하도록 구성
• 모든 인프라를 폐쇄망 환경에서 안전하게 운영하며 보안 리스크 제거

VESSL의 솔루션: 법률 LLMOps 플랫폼

VESSL AI는 로펌의 요구사항에 맞춰 다음과 같은 LLMOps 기반 솔루션을 제공했습니다.

1. Private LLM 구축

• 온프레미스 GPU 환경에서 LLM을 운영하며, 외부 인터넷 연결 없이 내부망만으로 AI 기능 제공
• 계약서 및 판례 데이터를 반영한 도메인 특화 파인튜닝 수행

2. 검색 증강 생성 (RAG)

• 계약서·판례·메모를 벡터화하고 벡터 DB에 저장
• 사용자가 챗봇에 자연어로 질의하면, 정확한 문서 근거와 함께 응답 생성

3. 자동화 파이프라인 구축

• CI/CD 기반 파이프라인을 통해 문서 업데이트 발생 시 모델 재학습 및 배포 자동화
• 모델 정확도와 응답 지연 시간 등을 실시간 모니터링하여 성능 저하 시 알림 및 롤백 기능 제공

4. 엔터프라이즈 보안 강화

• 망 분리 환경, 접근 제어, 기밀 정보 필터링 등 가드레일 설정
• AI 챗봇이 외부 정보 유출 없이 내부 업무에만 활용되도록 설계

플랫폼 도입 효과: 법률 서비스 생산성 및 신뢰도 향상

• 문서 검색 시간: 수 분 → 수 초로 단축
• 중복 업무: 판례/계약서 중복 분석 감소, 업무 정확성 개선
• 모델 운영: 지속 업데이트·버전 관리로 최신 법률 반영
• 고객 대응: 상담 응답 속도 개선, 리스크 분석 시간 단축
• 보안: 기밀 유출 0건 유지, 내부 감사를 통한 보안 인증 획득

확장 가능성:

이번 프로젝트를 통해 로펌은 단순한 검색 자동화를 넘어 법률 인공지능 자문, e-Discovery, 계약 리스크 분석 등 확장 가능성을 확보했습니다.

더 자세한 내용은 법률 LLMOps 플랫폼 페이지를 참고해 주세요.

법률 데이터의 민감성과 실무 적용의 복잡성을 감안할 때, 지속적 모델 업데이트, 검색 정확도 향상, 보안 운영까지 고려한 LLMOps 인프라가 필수입니다.

VESSL AI는 이러한 조건을 모두 갖춘 리걸 테크 인프라를 제공합니다. 법률 문제를 AI로 해결하는 프로젝트 진행 중 MLOps/LLMOps 플랫폼이 필요하시다면 아래 버튼을 눌러 문의주세요!

참고 자료:

https://www.lawtimes.co.kr/news/193636?serial=193636

https://vessl.ai/ko/use-cases/legal

https://www.lawtalk.is/insight/article/3

https://legaltalknetwork.com/blog/2024/07/emerging-trends-in-legal-tech/