AI가 다양한 산업에 도입되면서 법률, 금융, 의료 분야에서도 빠르게 변화가 일어나고 있다. 과거에는 변호사, 금융 전문가, 의사 등 특정 전문가만 수행할 수 있었던 업무들이 이제는 AI를 통해 자동화되거나 보다 효율적으로 처리되고 있다. 하지만 이런 기술을 실제로 활용하는 기업과 전문가들은 아직 많지 않다. **이런 변화 속에서 AI 자동화 시스템을 구축하고, 이를 필요한 사람들에게 제공하는 것은 새로운 비즈니스 기회가 될 수 있다.**
나는 처음 AI 기반 자동화 서비스를 고민했을 때, 이 기술이 과연 법률, 금융, 의료 같은 **전문성이 필요한 분야에서도 효과를 발휘할 수 있을까?** 하는 의문을 가졌다. 하지만 여러 사례를 연구하고, 실제로 간단한 AI 솔루션을 테스트해 보면서 **반복적인 작업을 자동화하고, 더 나은 의사 결정을 지원하는 데 AI가 강력한 도구가 될 수 있다**는 것을 깨닫게 되었다.
1. AI 자동화가 필요한 이유를 발견하다
법률, 금융, 의료 분야는 공통적으로 **데이터와 문서 작업이 많고, 신속하면서도 정확한 처리가 필요한 영역**이다. 하지만 현실적으로 이 모든 작업을 사람이 직접 수행하기에는 한계가 있다. 나는 여러 전문가들과 인터뷰를 진행하면서, 이 분야에서 AI 자동화가 가장 필요하다고 느낀 몇 가지 문제점을 발견했다.
- 법률 분야: 변호사들은 하루에도 수십 개의 계약서를 검토해야 한다. 하지만 단순한 계약서 검토 작업은 AI가 훨씬 빠르고 정확하게 수행할 수 있다.
- 금융 분야: 투자 리포트 작성, 리스크 분석 등은 수많은 데이터를 분석해야 하기 때문에 AI의 도움을 받으면 훨씬 효율적이다.
- 의료 분야: 환자 기록 관리, 진단 보조, 의료 상담 자동화 등 AI가 병원과 의료진의 업무 부담을 줄일 수 있다.
이런 문제점들을 해결하기 위해 AI 자동화 서비스를 만들기로 결정했다.
2. AI 자동화 솔루션을 기획하다
AI를 활용한 법률, 금융, 의료 자동화 서비스를 구축하려면 먼저 **어떤 문제를 해결할 것인지 명확하게 정의하는 것**이 중요했다. AI 기술은 무궁무진하지만, 제대로 된 방향을 설정하지 않으면 효과적인 솔루션을 만들 수 없다.
나는 각 분야의 전문가들과 이야기를 나누면서, AI가 가장 효과적으로 적용될 수 있는 몇 가지 핵심 기능을 정리했다.
✅ 법률 분야
- AI 기반 계약서 검토 시스템 – 법률 문서를 자동으로 분석하고, 중요한 조항을 추출하여 변호사들이 빠르게 검토할 수 있도록 지원
- AI 법률 상담 챗봇 – 기본적인 법률 상담을 자동으로 처리하여 변호사의 업무 부담을 줄임
✅ 금융 분야
- AI 투자 리포트 생성 – 최신 시장 데이터를 분석해 자동으로 투자 리포트를 작성
- AI 리스크 평가 시스템 – 금융 데이터를 분석하여 기업이나 개인의 신용도를 평가
✅ 의료 분야
- AI 기반 의료 기록 관리 – 환자의 과거 기록을 분석해 맞춤형 치료 계획 추천
- AI 원격 진료 시스템 – 환자가 입력한 증상 데이터를 분석하여 가능한 진단을 제공
이렇게 정리된 아이디어를 바탕으로 실제 AI 솔루션을 개발하고 적용해 보기로 했다.
3. AI 솔루션을 테스트하다
서비스를 바로 출시하기 전에, 먼저 **간단한 AI 솔루션을 테스트해 보는 것**이 중요했다. 그래서 먼저 무료로 제공되는 AI 도구들을 활용해 프로토타입을 만들어 보기로 했다.
나는 OpenAI의 ChatGPT API를 활용해 법률 상담 챗봇을 만들어 보았고, 구글의 AI 기반 데이터 분석 도구를 활용해 금융 리포트 자동 생성 시스템을 실험했다. 또한, 의료 AI 솔루션의 경우 기존의 의료 데이터 분석 플랫폼과 연동하는 방식을 연구했다.
이렇게 초기 테스트를 진행하면서 AI의 강점과 한계를 더 명확하게 파악할 수 있었다.
4. AI 자동화 서비스를 구축하고 판매하다
테스트를 마친 후, 본격적으로 AI 자동화 서비스를 구축하고 이를 필요한 기업과 전문가들에게 제공하기 시작했다.
내가 선택한 방식은 **SaaS(Software as a Service) 모델**이었다. 즉, 사용자가 직접 AI 프로그램을 설치하는 것이 아니라, 웹 기반 서비스로 접속하여 필요한 기능을 사용할 수 있도록 했다.
✅ 주요 판매 방식
- 구독 모델: 매달 일정 금액을 지불하고 AI 자동화 서비스를 이용
- 커스텀 솔루션 제공: 특정 기업이 원하는 맞춤형 AI 솔루션 개발
- 1회성 라이선스 판매: 기업이 AI 모델을 직접 구매하여 사용할 수 있도록 제공
이런 방식으로 운영하면서, 점점 더 많은 고객을 확보할 수 있었다.
5. AI 자동화 서비스의 성공적인 운영 전략
AI 자동화 서비스를 운영하면서, 몇 가지 중요한 전략이 필요하다는 것을 깨달았다.
- 사용자 친화적인 설계: 법률, 금융, 의료 분야의 전문가들은 기술적 지식이 부족할 수 있기 때문에, **사용하기 쉬운 UI/UX를 설계하는 것이 중요했다.**
- 데이터 보안 강화: 특히 금융 및 의료 분야에서는 **데이터 보안이 매우 중요한 요소**였다. 이를 위해 AI 모델을 클라우드가 아닌 로컬 서버에서 운영하는 옵션도 제공했다.
- 정확성 검증: AI는 완벽하지 않기 때문에, 지속적으로 학습 데이터를 보강하고 오류를 줄이는 작업이 필요했다.
6. AI 자동화 서비스는 계속해서 발전할 것이다
법률, 금융, 의료 자동화 서비스는 단순히 AI가 사람을 대체하는 것이 아니라, **사람이 더 중요한 작업에 집중할 수 있도록 돕는 역할**을 한다. AI를 활용하면 전문가들은 반복적인 업무에서 벗어나, 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있다.
앞으로 AI 기술이 더욱 발전하면서, 이런 자동화 서비스는 점점 더 정교해질 것이고, 많은 기업과 전문가들이 이를 필요로 하게 될 것이다.
7. AI 자동화 서비스에 도전하고 싶은 사람들에게
AI 자동화는 처음 보면 복잡하고 어려워 보일 수 있다. 하지만 실제로는 **기존의 AI 도구를 잘 활용하는 것만으로도 충분히 의미 있는 솔루션을 만들 수 있다.** 핵심은 **무엇을 자동화할 것인지, 어떤 문제를 해결할 것인지 명확하게 정의하는 것**이다.
법률, 금융, 의료 분야에서 AI를 활용하려면 반드시 직접 AI를 개발할 필요는 없다. 오히려 **이미 존재하는 AI 도구를 적절히 조합하여 실용적인 서비스를 만드는 것이 더 중요하다.**
처음부터 거창한 시스템을 만들려고 하기보다, **작은 프로젝트부터 시작해 실제로 적용 가능한 자동화 방안을 실험해 보는 것**이 좋은 출발점이 될 수 있다. 그렇게 경험을 쌓다 보면, 어느 순간 AI 자동화 서비스를 필요로 하는 고객들이 자연스럽게 당신을 찾게 될 것이다.