(주)앤트비즈의 인공지능은 사람이 읽어야 했던 문서를 대신 읽고, 그 안에서 위험한 조항을 찾아 근거와 함께 제시합니다.

계약서·약정서·수기 메모처럼 정형화되지 않은 문서를 문자로 바꾸고(OCR), 문장의 의미를 벡터로 바꿔 유사한 사례를 찾고, 대규모 언어모델(LLM)로 법령 조항과 대조합니다. 세 단계를 하나의 흐름으로 묶어 접수부터 판단까지 이어지도록 구성합니다.

기술 요소

구축 사례기업 간 계약 리스크 관리 인공지능

협력기업과 발주기업 사이의 불공정 거래 분쟁을 접수부터 통계까지 한 곳에서 처리하는 인트라넷을 개념검증(PoC)으로 구축했습니다. 다섯 개 기능이 하나의 흐름으로 이어집니다.

진단이 찾아내는 조항개념검증 데모의 판정 예시

아래는 데모에서 계약서 한 건을 진단했을 때 인공지능이 짚어낸 항목입니다. 실제 사건의 법적 판단은 담당자와 전문가의 검토를 거칩니다.

개념검증 수행 방식Proof of Concept

곧바로 전체 도입에 들어가지 않고, 작은 규모로 성능을 먼저 재고 단계적으로 넓힙니다.

1. 데이터 준비

   계약서·약정서·수기 메모·화면 캡처 등 유형을 섞어 150~300건을 모으고, 학습·검증·시험용으로 나눕니다. 정답 문장과 조항 라벨을 함께 저장해 정확도를 수치로 비교할 수 있게 합니다.

2. 정확도 검증

   100~150건을 처리해 인식 정확도, 처리 속도, 오류율을 측정합니다. 정확도 95% 이상, 장당 평균 1.5초 이내를 목표 기준으로 둡니다.

3. 처리량 확장

   하루 5,000건 수준으로 늘려 장비 한 대로 감당되는지, 어디서 느려지는지, 메모리를 얼마나 쓰는지 비교합니다.

4. 도입 규모 산정

   하루 2만 건 이상까지 가정해 필요한 장비 수량과 메모리, 서버 형태와 비용 범위를 확정합니다.

인프라 구성 기준

일 처리 건수, 문서당 평균 장수, 장당 처리 시간, 하루 운영 시간을 넣으면 필요한 장비 수량과 구성을 산정합니다.

• 목표 정확도 95% 이상
• 예상 처리 속도 장당 1.2~2.0초
• 권장 메모리 36GB 이상