비용을 10분의 1로..카이스트 출신 변호사가 만든 AI기반 법률서비스

[이데일리 김현아 기자]“오래전 350만원을 빌려줬지만 주소, 전화번호가 바뀌어 연락이 두절됐죠. 간단하고 저렴하게 지급명령이란 걸 신청할 수 있다고 해서 아들한테 부탁해 했더니 연락이 와 돈을 돌려받았습니다(60대 주부)”

“5년 전 임차한 상가가 경매로 넘어가면서 보증금을 못 받았는데, 휴대폰으로 지급명령을 신청해봤어요. 지급명령 확정 통지받은 후 안내 자료를 보고 강제집행 업체에 연락해 재산조회 및 강제집행 단계에 있습니다. 너무 편하고 좋아요.(30대 자영업자)”

머니백의 장점

클릭 몇 번으로 간편하게 ‘지급명령신청서’를 작성할 수 있는 법률서비스 ‘머니백’이 출시됐다.

카이스트 출신의 변호사와 카이스트 석박사 연구진들이 모인 법률스타트업 ‘머니백’이 지난 7일 인공지능(AI)을 활용한 자동화된 지급명령서비스를 오픈했다.

머니백에는 카이스트 전기 전자공학과를 졸업한 뒤 삼성전자DMC연구소, 한양특허법인 변리사를 거친 박의준 대표와 서울대 전기컴퓨터공학부 출신의 이정윤 박사가 기술고문으로 활동한다. 전 연구진이 카이스트 전자공학과, 전산과 출신의 석박사 연구원들이다.

◇지급명령제도 신청비용, 10분의 1로 해결

이 서비스는 법을 알지 못해도 쉽게 지급명령제도를 이용할 수 있도록 설계됐다. 지급명령제도란 받을 채권이 있는 경우 상대방에게 복잡한 소송을 제기하는 대신 법원에 ‘돈을 지급하라’는 명령을 구하는 절차다. 법정 출석이 필요 없고 법원 검토만으로 채무자에게 ‘지급명령결정문’이 송달된다.

하지만 지급명령을 이용하려면 법무사나 변호사에게 50만~200만원이상의 비용을 지불해야 했다. 그런데 머니백은 5만원에 서류작성을 대행해주고, 15만원에는 처리결과 전달까지 변호사가 직접 처리해준다. 기존의 10분의 1에 불과하다.

게다가 법원으로부터 지급명령 결정을 받게 되면 머니백에서 사용한 ‘법률서비스 비용’을 상대방에게서 받을 금액에 ‘독촉절차비용’으로 포함해 되돌려받을 수도 있다. 소송 승소 시 ‘변호사비용’ 청구와 같은 셈이다.

변호사인 박의준 머니백 대표는 “사용자가 간편하게 이용할 수 있는 저렴한 법률서비스를 위해 AI기술을 비롯해 현재 가능한 기술적 방법을 모두 사용했다”고 설명했다.

◇모바일 지급명령신청 외에 새로운 법률서비스도 준비중

박의준 머니백 대표 -KAIST 전기 및 전자공학과 졸업 -서울대 전기공학부 대학원 졸업 -삼성전자 DMC연구소 책임연구원 -한양특허법인 변리사 -보리움 법률사무소 대표변호사 -정보통신기술진흥센터(IITP)전문위원

AI기술 표방하는 법률 서비스는 이번이 처음은 아니다. 하지만 박 대표는 대부분 과장됐다고 비판했다.

그는 “실상은 아주 간단한 알고리즘만을 넣고 AI라고 홍보하는 AI법률서비스가 상당하다”며 “법률서비스를 자동화하는 데 가장 어려운 점은 법률지식과 기술지식의 조화”라고 밝혔다.

그러면서 머니백 개발 배경에 대해 “삼성전자 연구원 출신의 변호사로 정보통신기획평가원(IITP) 전문위원을 거쳐 10년 이상 정보통신 기술을 직접 개발하거나 관련 기술을 평가해왔기 때문에 법률서비스 자동화에 관심이 많았다. 머니백은 가장 진보된 형태”라고 부연했다.

앞으로 지급명령신청 외에 다른 법률 서비스도 자동화하는 걸 준비 중이다.

박 대표는 “올해부터 판결문 공개범위가 늘어난 만큼 AI기술을 제대로 활용해 새로 발생하는 개별 케이스에 가장 근접한 기존 판례를 찾고 이를 새로운 사건에 대입해 해결할 수 있도록 하는 법률서비스를 구체화하고 싶다”면서 “법률서비스를 최대한 자동화해 돈 때문에 법률조력을 받지 못하는 경제적 약자 등 사각지대를 최소화하는 데 힘을 보태고 싶다”고 밝혔다.

◇AI는 물론 UI 개선에 초점

머니백에 사용된 대표적 기술은 △청구금액 자동계산 프로그램 △AI(저렴한 비용이 가능하도록 최적 설계)△텍스트 인식 △적응형 유저 인터페이스(AUI, Adaptive User Interface) △다양한 유형 입력 대응 △실수 방지 기술 등이다.

청구금액 자동계산 프로그램은 관련 법령 및 판례를 모든 분석(Entire Analysis)해서 만들었다. 판례에 위배되지 않는 한 이론적으로 최대금액을 받을 수 있게 설계됐다.

저렴한 비용으로 최적 서비스를 제공하기 위해 AI를 사용했다. 지급명령을 청구할 상대방 주소를 찾기 위해 주민센터를 방문해 주민등록등본을 떼어 확인해야 하는 등 수작업으로 해야 했던 일들이 최근엔 정부 전산 네트워크를 통해 데이터를 긁어와서 시스템상 정보처리가 가능해졌다.

이밖에 텍스트 인식 기술을 활용해 지급명령 진행 상황을 문자 및 이메일로 제공할 수 있도록 했고, 비대면의 한계를 극복

2018년 9월 14일 서울대에서 열린 EPM CONGRESS 2018에 쇼케이스 발표자(주제: Mastering Machine Learning withCompetitions)로 참석한 이정윤 박사(가운데)와 박의준 머니백 대표(우), 기초과학연구원 김성신 박사(좌)다. 머니백 제공

하기 위해 적응형 유저인터페이스를 통해 사용자가 입력해야 하는 사항에 ‘꼭’ 필요한 입력만 자동 표시되도록 했다.

사용자 입력 사항 중에 사용자 이익에 큰 영향을 미칠 수 있는 사항은 ‘알람’으로 즉시 표시되도록 해, 사용자가 해당 입력을 즉시 수정할 수 있게 했다. 입력 사항 중 궁금한 사항은 답변할 수 있도록 GUI를 설계했다.

법령에의해 이론적으로 받을 수 있는 ‘최대 금액’을 받을 수 있도록 설계했다. 입력 사항별 중요 안내도 자동으로 추가되도록 했다.

머니백 소속 변호사가 실수하지 않도록 실수 가능성이 높은 부분은 자동 표시 기능 등을 이용해 인간에 의한 실수를 방지했다.

◇기존 사법시스템 개선에도 도움

이정윤 박사 / 기술고문 -서울대학교 전기컴퓨터공학부 졸업 -US Computer Science 박사 -마이크로소프트 본사 데이터사이언티스트 -데이터 분석계최고권위 학회 ACM SIGKDD의 KDD Cup 2018공동의장 -국제머신러닝대회 KDD Cup 2012, 2015 수상 -세계적 머신러닝 대회 플랫폼 캐글 40만 참가자 중 탑10

머니백은 한 번의 결제로 지급명령신청서를 받는 결과물을 얻도록 ‘원스탑‘서비스를 구축했다.

이를 위해 머니백은 개발과정에서 법원, 법제처 등과 수 차례에 걸친 정보제공요청, 정보공개신청, 이의신청 등을 했고, 대법원 전자소송 사이트의 송달오류 등을 찾아내 수정해 줄 것을 요청했다.

머니백 개발 과정에서 법률소비자의 편의를 고려하지 않았던 우리 사법시스템의 개선에도 도움을 준 셈이다.

까다로운 과세 문제를 해결하기 위해 회계사, 세무사, 조세심판관, 세무서장 등의 자문과 협조를 얻어 노력한 끝에 결국 사용자에게 가장 편리한 형태의 결제시스템을 구축할 수 있었다.