[정리 시리즈 4편] 계약 데이터를 미리 정리해 두어야 AI 시대에도 성장을 지속할 수 있습니다.

지난 1편에서는 잘 정리된 계약이 AI 시대의 전제 자산이라는 점을, 2편에서는 정리가 의지만으로는 유지되지 않는다는 점을, 3편에서는 계약관리를 시스템에 맡겨야 한다는 점을 말씀드렸습니다. 마지막 편에서는 시스템을 통해 잘 정리되고 자산화된 계약이 어떤 방식으로 회사에 기여할 수 있는지 말씀드리겠습니다.

실무자 개인 단위에서 AI를 활용하는 것과 팀이나 조직 전체를 AI 기반으로 설계하는 것은 다른 차원의 문제입니다.

개인 단위의 AI 활용은 이미 상당한 수준에 이르렀습니다. 실무자들은 자신이 구독하는 생성형 AI에 계약서를 업로드해서 요약하고, 독소 조항을 찾고, 영문 계약을 번역합니다. 그러나 이것을 팀이나 조직 전체에 이식하는 것은 쉽지 않습니다.

질문을 회사 단위로 바꿔 보면 바로 드러납니다. "올해 만기가 돌아오는 계약 중 자동 갱신 조항이 있는 것은 몇 건인가", "최대주주가 변경되었을 때 상대방의 동의가 필요한 계약은 어느 것인가", "체결 후 공시를 해야 하는 계약은 몇 건이고, 언제까지 해야 하는가". 이런 질문에 정확하고 일관되게 답하는 AI는 아직 대부분의 회사에 없습니다. 2편에서 본 것처럼 계약이 담당자의 PC와 메일함, 공유폴더에 파일 단위로 나눠져 있기 때문입니다. 즉, 전사 차원의 AI 활용에는 전제 조건이 있습니다. 바로, 정형화되고 일관된 데이터가 먼저 정리되고 축적되어 있어야 한다는 것입니다.

계약의 자산화는 정리하고, 체계화하고, 통합하는 세 단계로 이루어집니다.

스마트폰 사진첩이 좋은 예입니다. 사진을 찍기만 하면 날짜, 장소, 인물이 자동으로 분류되고, "작년 제주도에서 찍은 사진"을 검색하면 해당하는 사진들을 쉽게 찾을 수 있습니다. 계약의 자산화도 이와 같은 모습이어야 합니다. 자산화는 아래와 같은 단계를 통해 이루어집니다.

첫째는 정리하는 단계입니다. 체결본만이 아니라 초안, 수정본, 상대방과 주고받은 코멘트와 메일까지 계약 한 건 단위로 프릭스라는 계약관리 솔루션에 정리하고, 모든 변경이력과 경위, 맥락을 확인할 수 있는 상태로 만드는 것입니다. 둘째는 체계화하는 단계입니다. 당사자, 계약기간, 금액, 갱신과 해지 조건, 이행 의무, 주요 조항을 문서에서 추출하여 조회, 검색, 집계가 가능한 데이터로 정리하는 것입니다. 셋째는 통합하는 단계입니다. 기본계약과 개별계약, 원계약과 변경계약이 통합 관리되고, 전자결재, 재무관리시스템(FMS), ERP와도 연동되어 계약이 체결되거나 수정되면 그에 따른 효과가 다른 부서나 시스템에도 바로 반영되는 것입니다.

이 세 가지 단계가 계약 자산화의 구체적인 모습입니다. 이와 같은 계약의 자산화는 계약이 기안, 검토, 서명, 체결되는 과정에서 자동적으로 이루어져야 합니다. 인간의 개입(human touch)을 필요로 하는 순간 2편에서 말씀드렸던 문제가 발생하기 때문입니다. 프릭스는 이 세 단계의 자산화 과정이 자연스럽게 이루어지도록 계약의 전체 주기와 과정을 관리하고 있습니다.

자산화된 계약 위에서 AI는 두 가지 일을 합니다.

이렇게 자산화된 계약의 기반이 있어야, 비로소 AI가 제대로 일을 할 수 있습니다. 계약 자산화를 달성한 회사가 시도할 수 있는 업무 효율화, AX(AI Transformation)는 어떤 것들이 있을까요. 아래의 두 가지를 생각해 볼 수 있을 것 같습니다.

첫째, 계약 관련 업무의 속도를 전체적으로 높여서 딜 사이클을 단축합니다. 즉, 더 직접적으로 말하면 매출을 증대시키는 것입니다. 프릭스를 이용하면 계약 한 건이 기안, 법무 검토, 상대방과의 수정 교환, 내부 결재, 서명을 거쳐 체결되기까지 각 단계에 걸린 시간을 시스템 데이터로 모두 확인할 수 있습니다. 어느 단계에서 계약이 가장 오래 멈춰 있는지, 그 병목을 바로 찾아 해소할 수 있게 됩니다. 체결에 걸리는 시간이 줄어드는 만큼 영업 조직은 같은 기간에 더 많은 거래를 마무리할 수 있고, 이는 매출 향상으로 이어질 것입니다. 해외에서 영업 조직이 앞장서서 CLM(Contract Lifecycle Management)을 도입하는 이유가 여기에 있습니다.

딜로이트와 도큐사인의 2024년 조사에 따르면 기업들은 끊어진 워크플로우 때문에 계약 관련 업무에 18%의 시간을 더 쓰고 있고, 세계상거래계약협회(WorldCC)는 부실한 계약관리로 기업이 연 매출의 약 9%를 잃는다고 추정합니다. 같은 맥락에서 법률실사의 속도도 높일 수 있습니다. 투자 유치나 M&A에서 요청 목록을 받으면 경영권 변경 조항, 상대방 동의가 필요한 계약, 독점 조항을 전사 계약에서 바로 추출하므로, 데이터룸 준비, 계약서 파일의 업로드와 다운로드, 계약서 조항 검토에 몇 주가 걸리던 일이 단 하루로 줄어듭니다. 또한, 매도인 측이라면 법률비용을 거의 들이지 않고 예비실사를 하거나 매수인 측 실사에 대응하는 맞실사를 해서 협상력을 높일 수도 있습니다.

둘째, 법무팀의 계약서 검토를 돕는 AI 기능의 강화로 검토의 완성도를 높입니다. 지금의 AI 활용은 계약서 한 부를 놓고 눈에 띄는 조항을 추려 주는 수준입니다. 자산화된 계약 위에서는 우리 회사의 표준계약서와 과거에 체결한 수백 건의 계약이 비교 기준이 됩니다. 이 조항이 우리 표준에서 얼마나 벗어났는지, 같은 상대방과의 지난 협상에서 어떤 조항이 끝까지 쟁점이 되었고 어디서 합의되었는지가 자료로 정리되어 검토하는 사람이 쉽게 확인, 참고할 수 있습니다. 갱신 때에는 지난 계약기간의 납기 지연과 단가 변동 같은 이행 기록이 함께 제시되고, 재무관리시스템과 통합되어 있으면 이 조항이 매출과 현금흐름에 주는 영향도 함께 볼 수 있습니다.

나아가 잠재적인 리스크를 미리 볼 수 있게 합니다. 전사 계약의 조항을 분해해 표준과 변이를 지도로 그리면 어느 팀이 어느 상대방과 어떤 조항을 양보해 왔는지가 드러납니다. 영화 마이너리티 리포트에서 범죄가 일어나기 전에 예측하는 것처럼, 분쟁이 생기기 전에 어느 계약과 어느 팀을 먼저 들여다봐야 하는지 알 수 있게 됩니다. 분쟁 조짐이 보이는 계약이라면 관련 조항의 변경이력과 교신 기록을 시간순으로 모아 보여 주는 등 법무팀을 돕는 역할도 할 수 있을 것입니다.

본격적인 AI 시대가 오기 전에 미리 데이터를 정리해 두어야 합니다.

조금 더 먼 미래의 이야기입니다. 양사가 모두 계약 AI를 쓰게 되면 표준 조항은 각사의 플레이북 범위 안에서 에이전트끼리 1차 합의를 하고, 사람은 그 합의안에 대한 판단과 최종 의사결정만을 하게 될 것입니다. 참고로 해외에서는 이미 두 AI가 NDA를 협상하는 시연을 한 적도 있습니다.

증권시장도 비슷한 길을 걸었습니다. 객장에서 사람이 주문을 외치던 거래는 알고리즘끼리의 거래로 바뀌었고, 사람은 전략을 정하거나 판단하는 역할을 맡게 되었습니다. 그와 같은 시대가 도래할 경우 우리 회사의 계약 AI 에이전트가 참조할 것은 바로 과거의 계약 데이터입니다. 데이터가 없는 회사는 그때 가서 비싼 에이전트를 구매해도 가르칠 것이 없습니다. 즉, 지금부터 계약을 DB화하고, 우리 회사를 위한 AI 에이전트를 도입할 준비를 해야 합니다.

이번 편을 마지막으로 정리 시리즈를 마무리하겠습니다. 네 번에 나누어 말씀드린 것처럼, 미래에는 계약을 정리해 데이터로 만들어 둔 회사만이 AI 전환을 할 수 있고, 지속적인 성장과 생존이 가능할 것입니다. 그리고 프릭스는 그 과정에서 귀사의 든든한 동반자가 되어 드리겠습니다.