AI 자연어처리(NLP) 비지니스 적용사례에 대해 알아보자 (Klarity)

jenna.pulse9 (48)in #kr-newbie • 6 years ago

MIT의 새로운 소프트웨어는 인공 지능을 사용하여 회사계약서 검토 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. Klarity는 먼저 고객 신뢰를 구축하고 제품을 확장하는 전략의 일부로 '기밀 유지계약서'를 맡고있습니다. 일반적인 회사들을 상황을 상상해보면 영업 사원이 잠재고객으로부터 계약 초안을 받아서 회사내 법률팀에 전달합니다. 보통 법률팀에서 계약서 검토를 마무리하고 다시 고객측에 보내는데만며칠이 소요되곤합니다. 그리고 영업 사원은 계약서 검토를 기다리면 거래를 하루라도 빨리 성사하여 판매를 개시할 잠재적인 기회를 잃을 가능성이 있습니다. Klarity의 CEO Andrew Antos는 "계약서에서 반드시 신경써야할 부분이 있는데 이 와중에 복잡한 조항들이 섞여있고 이런 조항들로 인해 어떻게 대처해야할지 모를 때가 있습니다. 그래서 저희는 자연 언어 처리 및 AI를 사용하여 계약서 검토를 가속화해 보기로 했습니다." 영업 사원은 Klarity를 사용하여 계약서를 프로그램에 업로드하고 단 몇 분내에 계약서에 서명해도 되는지 혹은 재협상을 해야하는지 아니면 법률 팀에서 더 꼼꼼히 확인해 봐야하는지에대한 피드백을 받을 수 있습니다. 특히, 계약서 검토관련 외부로 수주를 주고있는 회사라면 이 소프트웨어를 사용하므로써 비용을 줄이는 데 도움을 받을 수 있겠죠. Klarity는 계약서에 반드시 있어야할 조항을 식별하고 누락된 중요한 정보를 찾도록 개발되었습니다. 회사는 이를 통해 계약서의 전반적인 리스크를 파악할 수 있으며 조항 또는 조항들 혹은 조항의 일부만으로도 회사특성에 맞춰 리스크를 잡아낼 수 있습니다.

상위 이미지는 Klarity 소프트웨어내에서 '적절한'조항 및 '드문 조항'을 찾아내 색깔별로 구분한 화면입니다.

"그리고 저희는 저희 소프트웨어를 고객 회사에 적용시킬때 고객사의 회사정책을 반영하는데요, 예를 들면 계약서 어떤내용에 동의하고 혹은 동의하지않는지에대한 내용을 수집하여 기본설정으로 세팅합니다. Karity에 고객사의 회사정책과 관련된 내용이 반영된 계약서부분을 바탕으로 계약서 리스크 프로파일링을 합니다."

Klarity, 어떻게 창립하게되었을까?

Klarity CEO Anto씨는 Anto씨 출신인 체코에서 기술 M&A 및 라이센싱 전문의 법률 사무소에서 일을했었고, 그후 미국으로 건너오게되었습니다. Anto씨가 하버드 로스쿨에 재학하던 시절에 Bill Aulet 교수의 New Enterprises라는 수업을 듣기위해 MIT Sloan에 등록했었는데, Antos는 컴퓨터 과학을 공부하는 MIT 학생 Nischal Nadhamuni라는 학생 옆에 앉게되었습니다. 어느 날, 수업을 마치고 두사람은Antos가 자기가 종종 겪었던 업무 분야 문제, 즉 계약서 검토 문제를 해결할수 있는 방법에 대해 3시간 동안 이야기하게되었습니다. "지적 재산권 허가 및 거래법을 시행할 때 그 긴 계약서 내용을 하나하나씩 검토해야할때 정말 너무 고통스러웠어요. 아직까지도 기억나는게 그 당시 사무실에 새벽 3시까지 남아서 일하곤했어요. 분명 이것보다 더 나은방법이 있을거라고 생각했어요. 그리고 그게 바로 머신러닝 혹은 AI를 사용하여 계약서를 검토하는것이구요. 그 이후, Antos와 Nadhamuni는 다른 MIT 컴퓨터학 과 학생인 Logan Ford와 만나 Klarity를 공동 창립하게되었습니다.

'기밀유지협약서'를 보고 '피봇(Pivot)'을 결심하다.

초기에 Klarity는 법률 회사를 타겟으로 잡았었는데요, 'MIT delta v'라는 스타트업 액셀러레이터에 참여 이후, 기업형 소프트웨어 회사들의 비지니스 계약서로 타겟을 바꿨습니다. (MIT Sandbox Innovation Fund Program 및 Harvard Innovation Lap incubator에도 참여한이력이 있습니다.) 이는 delta v'의 21개 창업 팀 중 3개 팀이 변호사를 직접 채용했고 나머지 18개 팀은 법률회사에 문서검토를 의뢰하는것을 봤기때문인데요. 가장 흔하게 봤던 법률서류가 '기밀유지협약(NDA)'였습니다. 수많은 스타트업들이 이러한 서류를 필수적으로 고려하고있는걸 눈으로 확인하였기때문에 우리가 이와 관련된 앱을 만들어야겠다라고 생각했습니다."

'몸집키우기' 보다 고객으로부터의 '신뢰'가 우선

Klarity는 2016년 1월 자사의 소프트웨어에 대한 개발을 시작했습니다. 현재 4개의 베타 고객사를 보유하고 있으며 이 중 2개는 활기를 띄고있습니다. 주당 500건의 기밀유지계약서를 검토하고 있습니다. 상대적으로 다른 법률 문서에 비해 "낮은 가치" 에 해당하지만, 기밀유지관련사항이 기업 소프트웨어 판매 프로세스에서 서명하는 첫 번째 문서이기 때문에 Antos는 이를 "필요에의한 가치"라고 부릅니다. 게다가 기업들이 자동 검토 프로세스를 시도 할 의향이 있다는것도 함께 확인할 수 있다고 덧붙였습니다. "고객에게 저희 시스템에 대한 신뢰를 차근차근 쌓아나갔으면 합니다. 그리고 현재 지금의 방향성이 그 '신뢰'를 구축하는 방법이라고 생각합니다."이라고 덧붙였습니다. Klarity는 현재 시드 펀딩을 받기위한 마지막 단계에 있는데, 앞으로 몇 달 동안, 2명의 엔지니어를 고용하고, 지속적으로 펀딩을 받으면서 추가 다른종류의 계약서를 처리하기 위해 기밀유지계약서 검토기능에 대한 검증을 확실히 달성할 계획입니다.

출처 : http://mitsloan.mit.edu/newsroom/articles/artificial-intelligence-enabled-klarity-helps-companies-identify-risks-in-contracts/

https://www.capgemini.com/2017/11/natural-language-processing-also-known-as-reading/

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