사업계획과 재무제표만큼 중요한 것은 결국 ‘계약’이다. 하지만 서면에 담긴 수많은 조항을 사람이 일일이 검토하기란 불가능에 가깝다. 그래서 등장한 것이 바로 SoWScanner—AI가 SOW(Statement of Work)를 추출하고 위험도를 정량화해 주는 툴이다.
기술적으로 볼 때, 이 서비스는 자연어 처리(NLP)와 규칙 기반 스코어링을 결합했다. AI가 문서를 파싱하면서 핵심 조항(납품 일정, 책임 범위, 해지 조건 등)을 식별하고, 각 항목에 대해 사전 정의된 위험 지표를 적용해 점수를 매긴다. 결과적으로 계약서 한 장이지만, 수백 개의 ‘위험 포인트’를 시각화해 주는 것이다.
여기에 가장 큰 매력은 “정확성”과 “신뢰도”에 대한 재정의이다. 과거에는 인적 오류가 늘 위험을 끌어올렸지만, AI 기반 추출은 일관성을 제공한다. 한편, 정량화된 스코어는 의사결정 시 객관적인 기준이 되어 주며, 팀 간 협업에서도 논리적 토론의 기초를 마련해 준다.
그러나 완벽한 해결책이라기보다는 보조 수단으로 바라볼 필요가 있다. AI가 놓칠 수 있는 문맥이나 문화적 차이를 인식하기 위해서는 여전히 전문가의 검토가 필수적이다. 그렇다고 해서 ‘전문가’라는 역할이 사라지는 것은 아니다. 오히려 전문가와 AI가 서로 보완하며, 보다 높은 품질의 계약서 작성이 가능해진다.
이 도구가 보여주는 미래는 단순한 자동화가 아니라, 인간과 기계가 협업하여 위험을 미리 예측하고 방지하는 ‘예방적 계약 관리’이다. 20년 동안 기술 변화를 목격해온 나는, 이 같은 시도가 비즈니스 리스크를 줄이는 동시에 창의적인 업무에 더 많은 시간을 할애하게 해줄 것이라 확신한다.
원문 링크: https://sowscanner.com
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