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M&A 전문가서 '리걸 AI' 개척자로…율촌 변호사의 창업 도전기 - 머니투데이
LegalCrew
관리자
2026-07-16 10:11 ·조회수 3회
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📎 출처: 머니투데이원문 보기 →
"소장을 작성하거나 판례를 찾아주는 건 리걸(법률) AI(인공지능)의 낮은 활용 가치다. 진짜 가치는 '반도체 공장을 어디에 지어야 하나', '보험료가 제대로 청구된 게 맞나'와 같은 고차원적 의사결정을 돕는데 있다."
법무법인 율촌 등에서 18년간 M&A(인수합병) 전문 변호사로 활동하다 2020년 리걸테크 스타트업 BHSN(비에이치에스엔)을 창업한 임정근 대표는 김홍일 케이유니콘인베스트먼트 대표와의 대담에서 이같이 말했다.
서울대 법학과를 졸업하고 사법연수원 35기로 법조계에 발을 들인 그는 스스로를 "사업가보단 연구하고 공부하는 것을 좋아하는 학자에 가까운 성향"이라고 소개했다. 알파고의 등장을 보며 AI가 인간의 엄청난 브레인이 될 것임을 직감해 창업 전선에 뛰어들었다고 한다.
변호사 시절 겪었던 비효율도 창업의 도화선이 됐다. 수조원대의 협상장에서도 근거 없는 블러핑(허세)이 난무하는 현실을 보며 정교한 데이터 관리의 필요성을 절감했다. "데이터만 제대로 활용해도 시간 낭비를 막을 수 있다"는 확신이 그를 움직였다.
BHSN은 다른 리걸테크 기업들과 달리 판례·법령 시장이 아니라 '계약서'에 집중했다. 임 대표는 "판례는 분명 양질의 데이터지만 비즈니스와 기업 법무의 핵심은 계약서"라며 "기업이 사람을 고용하든 물건을 사든 돈이 오가는 모든 활동은 결국 계약으로 귀결된다"고 했다.
이어 "단순히 계약서 작성 시간을 줄이는 것을 넘어 1만건 이상의 계약 데이터를 분석해 리스크를 탐지하고 갱신 주기를 자동 관리하는 기술을 구현했다"며 "데이터들을 처음부터 다 훑지 않도록 설계해 효율성과 신뢰성을 동시에 잡았다"고 강조했다.
BHSN은 법률 데이터를 '외부'와 '내부'로 나눠 접근한다. 법·판례·행정부 정책 같은 외부 자료는 이미 LLM(거대언어모델)이 대부분 학습한 상태인 반면 기업 내부의 계약서, 리스크 자료, 분쟁 기록, 사규 등은 LLM이 학습하지 않은 영역이라는 설명이다.
임 대표는 "해당 데이터는 수시로 바뀌고 새롭게 생성되는 살아 있는 데이터"라며 "AI의 브레인(LLM)이 점점 똑똑해지겠지만 LLM이 기본적인 것을 모두 안다고 했을 때 결국 관건은 '이 기업의 내부 정보를 어떻게 활용해 가치를 만들 것인가'라는 것"이라고 말했다.
김홍일 대표도 이 지점을 짚었다. 다른 기업들이 외부 데이터를 중점적으로 다룬다면 BHSN은 기업 내부에 산발적으로 존재하는 경험치를 데이터로 자산화하고 있어 차별화된 강점을 갖고 있다는 설명이다.
임 대표는 "급격한 산업화를 거치면서 축적된 경영 노하우가 자산화되지 못하고 담당자의 머릿속에만 남아 있다가 퇴사와 함께 사라져 왔다"며 "계약서 데이터가 AI로 관리되면 과거의 반복된 실수와 리스크를 막고, 놓친 권리·의무를 자동으로 점검할 수 있다"고 했다.
법무법인 율촌 등에서 18년간 M&A(인수합병) 전문 변호사로 활동하다 2020년 리걸테크 스타트업 BHSN(비에이치에스엔)을 창업한 임정근 대표는 김홍일 케이유니콘인베스트먼트 대표와의 대담에서 이같이 말했다.
서울대 법학과를 졸업하고 사법연수원 35기로 법조계에 발을 들인 그는 스스로를 "사업가보단 연구하고 공부하는 것을 좋아하는 학자에 가까운 성향"이라고 소개했다. 알파고의 등장을 보며 AI가 인간의 엄청난 브레인이 될 것임을 직감해 창업 전선에 뛰어들었다고 한다.
변호사 시절 겪었던 비효율도 창업의 도화선이 됐다. 수조원대의 협상장에서도 근거 없는 블러핑(허세)이 난무하는 현실을 보며 정교한 데이터 관리의 필요성을 절감했다. "데이터만 제대로 활용해도 시간 낭비를 막을 수 있다"는 확신이 그를 움직였다.
BHSN은 다른 리걸테크 기업들과 달리 판례·법령 시장이 아니라 '계약서'에 집중했다. 임 대표는 "판례는 분명 양질의 데이터지만 비즈니스와 기업 법무의 핵심은 계약서"라며 "기업이 사람을 고용하든 물건을 사든 돈이 오가는 모든 활동은 결국 계약으로 귀결된다"고 했다.
이어 "단순히 계약서 작성 시간을 줄이는 것을 넘어 1만건 이상의 계약 데이터를 분석해 리스크를 탐지하고 갱신 주기를 자동 관리하는 기술을 구현했다"며 "데이터들을 처음부터 다 훑지 않도록 설계해 효율성과 신뢰성을 동시에 잡았다"고 강조했다.
BHSN은 법률 데이터를 '외부'와 '내부'로 나눠 접근한다. 법·판례·행정부 정책 같은 외부 자료는 이미 LLM(거대언어모델)이 대부분 학습한 상태인 반면 기업 내부의 계약서, 리스크 자료, 분쟁 기록, 사규 등은 LLM이 학습하지 않은 영역이라는 설명이다.
임 대표는 "해당 데이터는 수시로 바뀌고 새롭게 생성되는 살아 있는 데이터"라며 "AI의 브레인(LLM)이 점점 똑똑해지겠지만 LLM이 기본적인 것을 모두 안다고 했을 때 결국 관건은 '이 기업의 내부 정보를 어떻게 활용해 가치를 만들 것인가'라는 것"이라고 말했다.
김홍일 대표도 이 지점을 짚었다. 다른 기업들이 외부 데이터를 중점적으로 다룬다면 BHSN은 기업 내부에 산발적으로 존재하는 경험치를 데이터로 자산화하고 있어 차별화된 강점을 갖고 있다는 설명이다.
임 대표는 "급격한 산업화를 거치면서 축적된 경영 노하우가 자산화되지 못하고 담당자의 머릿속에만 남아 있다가 퇴사와 함께 사라져 왔다"며 "계약서 데이터가 AI로 관리되면 과거의 반복된 실수와 리스크를 막고, 놓친 권리·의무를 자동으로 점검할 수 있다"고 했다.