[프리즘] 리걸테크 분야와 주요 기술
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작성자 작성일 23-10-25 10:37 조회 1,396 댓글 0본문
미국 스탠퍼드대학교 로스쿨의 연구 센터인 ‘CodeX(코드엑스)’는 리걸테크를 카테고리별로 분류했다. 기존에는 데이터를 활용하는
방식에 따라 검색(Searching), 분석(Analysis), 문서작성(Writing) 이 3가지 카테고리로 구별하다가 분야가 확장되면서 9가지 카테고리로 세세하게 분류하였다. 이를 ‘한국소프트웨어정책연구소’에서는
CodeX의 기존 3가지 카테고리를 대분류로, 변경된 9가지 카테고리를 중분류로 구분하였다.
리걸테크 분야에 접목된 기술은 매우 다양하다. 그 가운데 핵심이 되는
기술 3가지를 살펴보자.
1. 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)
자연어처리란 컴퓨터가 인간의 언어를 컴퓨터와 같은 기계를 이용해서 구현하는 인공지능의 주요 분야 중 하나이다. 일반적으로 음성 인식, 내용 요약,
감정 분석, 텍스트 분류 작업, 챗봇 등과 같은
곳에서 활용된다. 리걸테크 분야에서는 복잡하고 방대한 법률 데이터를 필요한 수준으로 분석, 파악하려면 자연어처리 기술을 통해 1차 가공하는 작업이 필수적이다. 리걸테크 분야의 전반에 활용되는 이 기술은 주로 아래와 같이 사용된다.
- 법률 문서의 구문 분석: 문서의 문장, 단어 등의 구조를 파악
- 법률 정보 추출: 텍스트에서 중요한 정보나 특정 요소를 추출
- 감정 분석: 텍스트의 톤이 긍정인지, 부정인지, 중립인지를 판단
- 자동 문서 요약: 긴 법률 문서를 자동으로 요약, 중요한 내용을 추출
2. 데이터 마이닝 & 텍스트 마이닝
데이터 마이닝과 텍스트 마이닝은 대용량 데이터 세트에서 유용한 정보, 패턴 및 통찰력, 상관관계 등을 추출하는 기술을 의미한다. 두 기술의 차이점은 다루는 데이터 유형이 다르다는 것이다. 데이터 마이닝은 주로 수치화된 정형 데이터를 다루며, 텍스트 마이닝은 텍스트와 같은 비(반)정형 데이터를 다룬다. 텍스트 마이닝 과정을 거쳐 의미있는 데이터를 추출하려면 앞서 소개한 자연어처리 기술을 활용해야 한다. 리걸테크 분야에 활용되는 예시는 다음과 같다.
[데이터 마이닝]
- 판례 및 사례 패턴 발견: 대량의 법률 판례와 사례 데이터에서 법률 사례와 관련된 패턴, 규칙 및 트렌드를 발견하여 변호사와 유사한 사례에 대한 리서치를 더 효율적으로 수행
- 판결 예측: 리스크를 파악하여 소송이나 판결 결과를 예측하는 모델링을 개발하는 데 사용
[텍스트 마이닝]
- 문서 분석 및 검색: 리걸테크 분야에서 가장 일반적으로 사용되는 텍스트 마이닝 역할 중 하나로, 대량의 법률 문서를 효율적으로 관리하고 필요한 정보를 검색하기 위해 사용
- 소셜 미디어 감시: 소셜 미디어 플랫폼에서 법률 관련 토론, 의견 및 소식을 모니터링
3. 블록체인
블록체인은 데이터 보안, 신뢰성 있는 거래, 스마트 계약, 계약 관리 등과 같은 분야에 활용된다. 특히, 블록체인 기술은 법률 이해관계자 간 계약을 처리 시, 보안을 유지하면서도 계약을 자동화할 수 있다. 계약을 이행할 때 혹은 계약 위반 사항이 적발될 때 이를 자동으로 감지하고 조치를 취할 수 있다. 또한, 중개자없이 두 당사자간 신뢰할 수 있는 계약 이행을 가능하게 한다.
남아 있는 과제와 앞으로의 기대
<2030 축의 전환> 저자인 마우로 기옌은 “이제는 돌이킬 수 없다. 우리가 아는 세상은 변하고 있으며 결코 원래의 모습으로 돌아가지 않는다는 사실을 기억하라” 라고 말했다. 리걸테크는 더 이상 거스를 수 없는 변화를 만들어내고 있지만, 이를 둘러싼 이해관계자들이 첨예하게 대립하고 있어 풀어야 할 과제도 여전히 남아 있다.
리걸테크를 ‘법률 산업의 혁명’, ‘법률 시장의 신성장 동력’으로 여기며 그 가치를 높이 평가하는 입장이 있는 반면, ‘법조계 전반의 업무를 잠식할 것'을 우려하는 입장도 있다. 이러한 의견 차이는 각 지역을 대표하는 리걸테크 선도국인 미국과 일본도 이미 경험한 바이다.
각 이해관계자간 대립된 의견 차이를 좁히기 위해 여러 차례 각국의 법무부, 법조계 종사자, 리걸테크 기업 등의 이해관계자들이 함께 협의를 거쳐 접점을 만들어 나갔고, 그 이후 비약적인 성장을 거듭할 수 있었다. 우리나라 리걸테크 시장은 어떻게 발전해갈지 지켜보자.
- 법률 문서의 구문 분석: 문서의 문장, 단어 등의 구조를 파악
- 법률 정보 추출: 텍스트에서 중요한 정보나 특정 요소를 추출
- 감정 분석: 텍스트의 톤이 긍정인지, 부정인지, 중립인지를 판단
- 자동 문서 요약: 긴 법률 문서를 자동으로 요약, 중요한 내용을 추출
2. 데이터 마이닝 & 텍스트 마이닝
데이터 마이닝과 텍스트 마이닝은 대용량 데이터 세트에서 유용한 정보, 패턴 및 통찰력, 상관관계 등을 추출하는 기술을 의미한다. 두 기술의 차이점은 다루는 데이터 유형이 다르다는 것이다. 데이터 마이닝은 주로 수치화된 정형 데이터를 다루며, 텍스트 마이닝은 텍스트와 같은 비(반)정형 데이터를 다룬다. 텍스트 마이닝 과정을 거쳐 의미있는 데이터를 추출하려면 앞서 소개한 자연어처리 기술을 활용해야 한다. 리걸테크 분야에 활용되는 예시는 다음과 같다.
[데이터 마이닝]
- 판례 및 사례 패턴 발견: 대량의 법률 판례와 사례 데이터에서 법률 사례와 관련된 패턴, 규칙 및 트렌드를 발견하여 변호사와 유사한 사례에 대한 리서치를 더 효율적으로 수행
- 판결 예측: 리스크를 파악하여 소송이나 판결 결과를 예측하는 모델링을 개발하는 데 사용
[텍스트 마이닝]
- 문서 분석 및 검색: 리걸테크 분야에서 가장 일반적으로 사용되는 텍스트 마이닝 역할 중 하나로, 대량의 법률 문서를 효율적으로 관리하고 필요한 정보를 검색하기 위해 사용
- 소셜 미디어 감시: 소셜 미디어 플랫폼에서 법률 관련 토론, 의견 및 소식을 모니터링
3. 블록체인
블록체인은 데이터 보안, 신뢰성 있는 거래, 스마트 계약, 계약 관리 등과 같은 분야에 활용된다. 특히, 블록체인 기술은 법률 이해관계자 간 계약을 처리 시, 보안을 유지하면서도 계약을 자동화할 수 있다. 계약을 이행할 때 혹은 계약 위반 사항이 적발될 때 이를 자동으로 감지하고 조치를 취할 수 있다. 또한, 중개자없이 두 당사자간 신뢰할 수 있는 계약 이행을 가능하게 한다.
남아 있는 과제와 앞으로의 기대
<2030 축의 전환> 저자인 마우로 기옌은 “이제는 돌이킬 수 없다. 우리가 아는 세상은 변하고 있으며 결코 원래의 모습으로 돌아가지 않는다는 사실을 기억하라” 라고 말했다. 리걸테크는 더 이상 거스를 수 없는 변화를 만들어내고 있지만, 이를 둘러싼 이해관계자들이 첨예하게 대립하고 있어 풀어야 할 과제도 여전히 남아 있다.
리걸테크를 ‘법률 산업의 혁명’, ‘법률 시장의 신성장 동력’으로 여기며 그 가치를 높이 평가하는 입장이 있는 반면, ‘법조계 전반의 업무를 잠식할 것'을 우려하는 입장도 있다. 이러한 의견 차이는 각 지역을 대표하는 리걸테크 선도국인 미국과 일본도 이미 경험한 바이다.
각 이해관계자간 대립된 의견 차이를 좁히기 위해 여러 차례 각국의 법무부, 법조계 종사자, 리걸테크 기업 등의 이해관계자들이 함께 협의를 거쳐 접점을 만들어 나갔고, 그 이후 비약적인 성장을 거듭할 수 있었다. 우리나라 리걸테크 시장은 어떻게 발전해갈지 지켜보자.
<References>
· Gartner’s 2023 Top Legal and Compliance Technology
Predictions”, 2023, Gartner
· “LegalTech Market by Solution, End-User,
Region (Forecast 2022 to 2032),”, October 2022, Future Market Insights
· 정혜련, “리걸테크와 소비자후생-리걸테크
유니콘의 성장배경과 사례를 중심으로”,2022, 소비자법학회
· Stanford Center for Legal Informatics,
CodeX Project 홈페이지
· 민명기, “리걸테크가 뒤바꾼 ‘디지털
재팬, 아날로그 코리아’”, 2023.08.21, 주간조선
· 이진원, “리걸테크의 최전선”,
2023.07.23, Forbes Korea
· 전지민, “리걸테크 ‘유니콘’ 기업이 탄생하기까지-미국편”,
2022.10.27, 로톡
· 이종주, 법률산업의 디지털 전환에 따른 동향과 이슈, 2018.11.27, 한국소프트웨어정책연구소
