로인베스트(Lawinvest) 구축 사례: 소송 검토를 돕는 법률 AI 서비스 개발

핵심 요약

1. 소송 전 사건 자료와 법률 근거, 상대 기업의 재무 상황을 함께 검토하는 업무를 지원하고자 했습니다. 2. 사건별 입력·문서 보관을 구성하고, 외부 기능과 데이터를 연결하는 API로 법률·재무 자료와 AI 처리를 연계했습니다. 3. 1개월의 개발 기간에 MVP를 먼저 공개하고 피드백을 반영해, 사건별 검토를 이어갈 수 있는 서비스를 납품했습니다.

프로젝트 소개

로인베스트(Lawinvest)는 소송을 시작하기 전에 사건의 승소 가능성과 실제 금원 회수 가능성을 함께 검토하도록 제작한 서비스입니다. 트램스는 법률 공공데이터와 기업 재무 자료를 활용해, 두 가능성을 수치화하는 것을 개발 목표로 삼았습니다.

승소 가능성은 사건의 주장과 근거를 검토하는 문제이고, 회수 가능성은 상대방으로부터 실제로 돈을 받을 수 있는지를 살피는 문제입니다. 법률적 검토와 상대 기업의 재무 검토를 함께 다루는 것이 이 프로젝트의 출발점이었습니다.

사건 자료를 정리하는 법률 업무 담당자에게는 입력한 사실관계와 관련 문서를 연결하는 과정이 필요합니다. 여기에 법률 근거와 기업 정보를 더하면, 소송 전 판단에 필요한 자료를 서로 다른 관점에서 검토할 수 있습니다.

트램스는 사건 입력과 문서 보관을 구성하고, 법률·기업 재무 API 및 판단·연산 자동화를 위한 AI API를 연동했습니다. 법률 AI 서비스 개발을 준비하는 리걸테크 사업자에게도 사건 자료에서 검토 근거로 이어지는 업무 흐름이 중요한 설계 기준이 됩니다.

소송 자료 관리: 사건 입력과 문서 작업공간 연결

소송 자료 관리의 기본 단위는 사건입니다. 사용자가 사건 유형, 청구금액, 당사자 구분, 요약을 입력하고 관련 파일을 첨부하면, 해당 사건의 작업공간에서 자료를 이어서 검토하는 흐름으로 구성했습니다.

사건별 데이터 모델은 입력 항목과 파일이 어떤 사건에 속하는지를 연결하는 구조입니다. 사건 정보와 문서 보관을 이 단위로 묶어, 사건 접수에서 만든 맥락을 작업공간의 문서 검토까지 이어가도록 했습니다.

입력 항목마다 역할도 다릅니다. 사건 유형과 당사자 구분은 검토할 사건의 성격을 나타내고, 청구금액은 청구 규모를 전달하며, 요약은 사건의 경위를 서술합니다. 첨부파일은 이 정보와 함께 검토할 원자료를 보관하는 역할을 합니다.

사건 유형·당사자 구분은 목록에서 선택하고, 사건 요약은 글로 작성합니다. 선택 항목은 사건을 분류하거나 검색하는 데 쓰고, 요약문은 구체적인 경위를 파악하는 데 쓰도록 나눌 수 있습니다.

구현의 중심은 입력 정보와 첨부파일을 사건 단위로 연결하는 데 있었습니다. 담당자는 사건의 개요를 먼저 파악하고 같은 작업공간에서 관련 문서를 살펴보며, 설명과 근거를 대조하는 방식으로 검토를 이어갑니다.

프로젝트 화면은 가상의 사건으로 구성한 예시이며, 신규 사건 입력과 사건 작업공간의 문서 업로드 흐름을 보여줍니다. 이 흐름에서 제공하는 업무 가치는 사건의 기본 정보와 첨부 자료를 함께 확인할 수 있다는 점입니다.

법률 근거 찾기: 법제처 판례 검색 API 연결

법률 근거를 찾는 기능은 사건에 적힌 사실관계를 법령·판례 검토로 이어주는 역할을 합니다. 로인베스트 구축에서는 법률 공공API를 연결해 법률 자료를 활용할 수 있는 기반을 마련했습니다.

현재 같은 기능을 구현한다면 법제처 국가법령정보 공동활용의 판례 검색 API와 법령 조회 기능을 활용할 수 있습니다. 공식 서비스는 법령과 판례의 목록 조회 및 본문 조회를 제공합니다.

이 방식을 적용하는 설계에서는 사건 유형과 요약을 검색의 입력으로 삼습니다. 먼저 검토할 쟁점을 정리하고, 쟁점별로 검색어를 구성한 뒤 목록을 조회하도록 합니다. 사용자가 쟁점과 검색어를 확인할 수 있게 두면, 어떤 기준으로 자료를 찾았는지도 설명할 수 있습니다.

다음 단계에서는 목록에서 검토할 자료를 고르고 본문을 조회하도록 구성할 수 있습니다. 목록은 후보를 찾는 데 사용하고, 본문은 해당 법령이나 판례의 내용을 읽는 데 사용합니다. 검색 결과를 사건의 사실관계와 대조하는 과정이 이 사이에 필요합니다.

자체 검색 로직은 사건 쟁점을 검색어에 연결하고, 선택한 자료가 어떤 쟁점의 근거인지 묶는 역할을 맡도록 설계할 수 있습니다. API가 반환한 법률 자료와 서비스가 붙인 쟁점 설명을 구분해 보관하면, 담당자가 원문으로 돌아가 판단의 근거를 확인할 수 있습니다.

이 설계의 결과물은 사건과 연결된 법률 근거 목록 및 열람 가능한 본문입니다. 같은 표현이 등장하는 자료라도 사건에 적용할 수 있는지는 사실관계와 함께 검토해야 하므로, 검색어 일치만으로 검토를 끝내지 않도록 구성하는 것이 필요합니다.

AI로 쟁점 정리나 요약을 보조할 때도 해당 설명과 원문을 함께 살펴볼 수 있게 설계할 수 있습니다. AI가 제시한 점수를 검증된 승소확률로 취급하지 않으며, 사건의 승패 판단에는 구체적인 자료와 법률가의 검토가 필요합니다.

기업 재무 자료 검토: Open DART와 회수 가능성 판단 지원

소송 전 검토에서는 법률 근거와 함께 상대 기업의 재무 상황을 살피는 과정도 필요합니다. 로인베스트는 실제 금원 회수 가능성까지 검토한다는 목표에 맞춰, 기업 재무 관련 API를 연결하는 데이터 활용 기반을 구축했습니다.

현재 유사 기능을 설계할 때 사용할 수 있는 공개 데이터 경로는 금융감독원의 Open DART입니다. 공시보고서 원문과 주요 공시·재무정보를 제공하며, 상장법인과 일정 범위의 비상장법인이 제출한 재무제표도 활용할 수 있습니다.

이 경로를 적용한다면 먼저 상대 기업을 식별할 정보를 입력받고, 조회하려는 기업이 맞는지 확인하는 절차를 둡니다. 회사명만으로 자료를 연결하기보다 기업 식별정보를 대조하도록 설계하면, 이후 재무 검토가 어느 회사를 대상으로 하는지 명확하게 표시할 수 있습니다.

다음으로 검토할 기준일과 보고 기간을 정한 뒤 해당 기업의 공시·재무 자료를 조회하도록 구성할 수 있습니다. 자체 처리 로직에서는 가져온 수치를 지표명, 단위, 기간과 함께 정리하고, 비교할 값의 기준이 맞는지 확인하는 과정을 두는 방식이 적합합니다.

예를 들어 서로 다른 기간의 수치가 섞여 있으면 같은 기준의 변화로 읽기 어렵습니다. 비교 가능한 항목을 구분하고 각 지표의 출처를 연결하면, 담당자는 숫자만 보는 대신 어떤 보고서의 어느 시점을 검토하는지 파악할 수 있습니다.

최종 화면은 기업 식별정보, 재무지표, 기준일, 근거 공시를 함께 보여주는 형태로 설계할 수 있습니다. 여기에 확인이 필요한 항목을 나누어 제시하면, 회수 가능성을 검토하는 담당자가 추가로 살펴볼 자료를 정리하는 데 도움이 됩니다.

Open DART의 제공 범위는 공시 자료에 기반하며, 모든 개인이나 비상장기업의 신용정보를 제공하는 것은 아닙니다. 별도의 기업 신용정보가 필요한 경우에는 적법한 이용 권한과 계약 범위에 맞춰 연계 대상을 정해야 합니다.

공시 자료가 조회되지 않는 경우도 검토 흐름에 포함해야 합니다. 현재의 설계에서는 자료가 없는 상태와 재무지표가 낮은 상태를 구분해 표시하도록 할 수 있으며, 조회 결과가 없다는 이유만으로 회수 가능성을 낮게 평가하지 않도록 판단 입력을 관리해야 합니다.

이 기능이 제공하려는 결과는 회수 판단에 참고할 기업 재무 근거입니다. 재무 수치를 실제 회수확률로 바꾸려면 별도의 판단 기준과 검증이 필요하므로, 우선 어떤 자료와 시점을 바탕으로 검토했는지 드러내는 구성이 중요합니다.

성공 요소

가장 큰 제약은 납품까지 사용할 수 있는 시간이 1개월이라는 점이었습니다. 트램스는 핵심 기능을 먼저 사용할 수 있게 만든 초기 제품인 MVP를 빠르게 개발했습니다. 짧은 일정 안에서 제품을 공개하고 의견을 받을 수 있는 출발점을 마련했습니다.

MVP를 먼저 공개한 뒤에는 실제 피드백을 개발에 반영했습니다. 초기 제품을 직접 확인하며 의견을 주고받는 과정을 납품 전에 포함한 것입니다. 빠른 구현과 조기 피드백을 연결한 진행 방식이 1개월 안에 납품을 완성하는 데 기여했습니다.

사업 진행 초기에 집중적으로 소통한 것도 성공 요소였습니다. 초기 커뮤니케이션을 바탕으로 개발을 진행하고, 공개한 MVP에 대한 피드백을 반영하면서 서비스를 완성했습니다. 유사한 개발을 준비할 때도 초기 제품의 공개 시점과 의견을 반영할 과정을 함께 계획하는 데 참고할 수 있습니다.

개발 기간 · 비용 · 투입 인력

로인베스트의 개발 기간은 1개월, 개발 비용은 1,500만 원, 투입 인력은 2명입니다. 해당 금액과 일정은 이 프로젝트에서 진행한 구축 범위를 기준으로 합니다. 유사 서비스의 개발 범위는 필요한 데이터와 연동 기능에 따라 별도로 검토합니다.