계약 데이터 추출은 갱신일, 지불 조건, 의무 사항 및 조항과 같은 핵심 정보를 법률 계약서에서 식별하고 추출하여 구조화되고 검색 가능한 형식으로 변환하는 과정입니다. 2026년에는 AI 기반 추출 도구가 자연어 처리(NLP)와 대규모 언어 모델을 활용하여 이 프로세스를 대규모로 자동화함으로써 수동 검토 시간을 최대 90%까지 단축하고 계약 수명 주기 전반에 걸쳐 정확도를 향상시킬 것입니다.
계약 데이터 추출이란 무엇인가요?
계약 데이터 추출은 법률 계약서에서 날짜, 의무, 조항, 지불 조건, 당사자 이름 등 핵심 정보를 찾아 추출하여 구조화되고 검색 가능한 데이터로 변환하는 과정입니다. 복잡한 법률 용어로 가득 찬 계약서를 일일이 읽는 대신, 추출 도구를 사용하면 특정 데이터 포인트를 식별하고 분석을 위해 정리할 수 있습니다.
이는 단순한 키워드 검색과는 근본적으로 다릅니다. 추출 기능을 통해 비정형 계약서 텍스트를 구조화되고 보고 가능한 데이터 필드로 변환합니다. 포트폴리오 전반에 걸친 분석, 자동화된 워크플로우, 그리고 하위 비즈니스 시스템과의 통합을 가능하게 합니다.
2026년에는 계약 데이터 추출 기술이 크게 발전할 것입니다. 최신 도구는 자연어 처리(NLP), 광학 문자 인식(OCR) 및 대규모 언어 모델(LLM)을 결합하여 수동 모델 학습 없이도 다양한 언어, 형식 및 복잡성 수준의 계약서를 처리할 수 있습니다.
2026년 현대 비즈니스에서 계약 기반 데이터 추출이 중요한 이유
우리는 기업들이 실제 계약 내용이 무엇인지 제대로 파악하지 못한 채 수천 건의 계약을 보유하고 있는 것을 목격해 왔습니다. 이는 단순한 비효율을 넘어 위험을 초래합니다. 지금처럼 계약 내용 추출이 중요한 시기는 없었습니다.
운영 효율성
데이터 추출 자동화는 반복적인 수동 작업을 없애줍니다. 법무 및 구매팀은 수동 데이터 입력 및 검토에 소요되었던 수백 시간을 절약할 수 있습니다. 여러 기관에서 계약 검토 시간이 80~90% 단축되었다고 보고했습니다. AI 기반 추출을 구현한 후.
더 나은 의사결정
계약 조건, 의무 사항 및 마감일을 체계적인 형식으로 쉽게 확인할 수 있다면, 비즈니스 리더는 추측이 아닌 실제 데이터에 기반하여 행동할 수 있습니다. 이를 통해 승인 병목 현상을 추적하고, 협상 패턴을 파악하며, 전체 계약 포트폴리오에 걸쳐 팀 성과를 벤치마킹할 수 있습니다.
위험 완화 및 규정 준수
갱신일을 놓치거나, 자동 갱신 조항을 간과하거나, 계약 조건을 준수하지 않으면 기업은 매년 수백만 달러의 손실을 입습니다. 데이터 추출 기능을 사용하면 이러한 중요한 데이터 포인트를 자동으로 찾아내어 문제가 발생하기 전에 위험을 미리 파악할 수 있습니다.
계약 수명주기 최적화
추출된 메타데이터는 계약 수명주기 관리(CLM) 시스템에 직접 통합되어 자동 알림, 의무 이행 추적 및 갱신 관리를 가능하게 합니다. 이를 통해 계약은 정적인 문서에서 역동적인 비즈니스 자산으로 전환됩니다.
계약 데이터 추출의 주요 과제는 무엇인가요?
인공지능 기술의 발전에도 불구하고 계약 데이터 추출에는 여전히 어려움이 있습니다. 이러한 어려움을 이해하면 적절한 도구를 선택하고 현실적인 기대치를 설정하는 데 도움이 됩니다.
- 문서 가변성: 계약서는 PDF, 스캔 이미지, 워드 문서, 심지어 손으로 쓴 수정본 등 다양한 형태로 존재합니다. 각 형식마다 필요한 처리 능력이 다릅니다.
- 복잡한 절 구조: 중첩된 절, 상호 참조 및 법률 용어로 인해 추출 도구가 올바른 맥락을 식별하기 어렵습니다.
- 다국어 계약서: 글로벌 기업들은 수십 개 언어로 된 계약을 처리하기 때문에 다국어 NLP 모델이 필요합니다.
- 기존 문서 품질: 오래된 스캔 계약서는 이미지 품질이 낮거나, 글자가 비뚤어져 있거나, 잉크가 바래서 OCR 엔진이 인식하기 어려울 수 있습니다.
- 표 및 요금표 추출: 표, 요금표 및 서비스 수준표에 포함된 재무 용어는 특수한 구문 분석 로직을 필요로 합니다.
- 대규모 환경에서 정확도 유지: 10개 계약에서 데이터를 추출하는 것은 어렵지 않지만, 10만 개 계약에서 95%+의 정확도를 유지하면서 데이터를 추출하는 것은 완전히 다른 문제입니다.
계약의 5가지 C란 무엇일까요?
추출 방법에 대해 더 자세히 알아보기 전에, 추출 도구가 포착하도록 설계된 기본 요소들을 이해하는 것이 도움이 됩니다. 계약의 5가지 핵심 요소(5 C's)는 유용한 틀을 제공합니다.
- 용량: 계약 당사자의 법적 계약 체결 능력. 추출 도구는 서명자 세부 정보, 권한 수준 및 법인 정보를 식별합니다.
- 동의: 당사자 간의 상호 합의. 도구는 승인 조항, 서명란 및 효력 발생일을 기록합니다.
- 고려 사항: 교환된 가치. 여기에는 지불 조건, 가격표, 요금표 및 재정적 의무가 포함되며, 이는 추출하기 가장 복잡한 데이터인 경우가 많습니다.
- 정황: 본 계약을 규율하는 약관 및 조건. 추출 목표 갱신 조건, 해지 조항, 서비스 수준 계약(SLA) 및 성능 기준.
- 규정 준수: 법률 및 규제 요건 준수. 규제 조항, 데이터 보호 약관 및 관할 지역별 규정을 표시하는 도구입니다.
효과적인 계약 데이터 추출은 다음 5가지 C와 직접적으로 연결됩니다.이를 통해 계약의 모든 중요한 측면이 포착되고 분석을 위해 구조화되도록 보장합니다.
데이터 추출에는 어떤 두 가지 유형이 있나요?
계약 데이터 추출은 일반적으로 두 가지 범주로 나뉘며, 대부분의 최신 솔루션은 이 두 가지를 조합하여 사용합니다.
규칙 기반 추출
이 접근 방식은 미리 정의된 템플릿, 패턴 및 정규 표현식을 사용하여 특정 데이터 포인트를 찾습니다. 기밀유지협약(NDA)이나 표준 구매 계약과 같이 일관된 형식을 가진 표준화된 계약에 적합합니다.
장점: 알려진 형식에 대한 높은 정확도, 예측 가능한 결과, 손쉬운 감사.
제한 사항: 비표준 형식에서는 제대로 작동하지 않으며, 각 계약 유형별로 수동으로 템플릿을 생성해야 합니다.
AI/ML 기반 추출
트랜스포머 기반 LLM을 포함한 머신러닝 모델은 고정된 패턴보다는 문맥에서 데이터 포인트를 식별하고 추출하는 방법을 학습합니다. 이러한 모델은 더 많은 문서를 처리할수록 시간이 지남에 따라 성능이 향상됩니다.
장점: 다양한 상황에 대응하고, 계약 유형에 따라 확장 가능하며, 여러 언어를 지원합니다.
제한 사항: 학습 데이터가 필요합니다(사전 학습된 모델을 사용하면 부담이 줄어듭니다). 예외적인 경우에는 사람의 검토가 필요할 수 있습니다.
계약 데이터 추출 자동화 방법: 단계별 가이드
2026년 주요 플랫폼 및 기업 구현 사례 분석을 바탕으로, 계약 데이터 추출을 효과적으로 자동화하는 검증된 워크플로우를 소개합니다.
1단계: 계약 저장소 감사 및 중앙 집중화
추출을 시작하기 전에 먼저 어떤 자료가 있는지 파악해야 합니다. 기존 시스템, 공유 드라이브, 이메일 첨부 파일, 물리적 보관소 등에서 계약서를 가져와 중앙 집중식 저장소에 통합하세요. 최신 플랫폼은 모든 유형의 문서를 수집하고 유사도에 따라 그룹화하여 중복을 제거할 수 있습니다.
2단계: 우선 순위 데이터 포인트 정의
우선 당면한 비즈니스 문제를 해결하는 데 가장 중요한 데이터 포인트 5~10개를 파악하세요. 한 번에 모든 가능한 요소를 추출하려고 시도하기보다는 다음과 같은 일반적인 시작점을 활용하는 것이 좋습니다.
- 정당 이름 및 역할
- 유효일 및 만료일
- 자동 갱신 및 해지 조항
- 지불 조건 및 가격
- 준거법 및 관할권
- 기밀 유지 및 경쟁 금지 조항
- 서비스 수준 계약(SLA)
3단계: 추출 도구 선택 및 구성
계약 유형에 맞는 사전 학습된 모델을 제공하는 플랫폼을 선택하세요. 2026년 주요 도구들은 1,000개 이상의 기본 메타데이터 필드를 제공하고, 표, 서명, 로고, 요금표를 지원하며, 코딩 없이 사용자 지정 메타데이터 모델을 생성할 수 있는 기능을 제공합니다.
4단계: 추출 및 유효성 검사 실행
계약 포트폴리오 전체에서 추출 작업을 실행하세요. AI를 활용하여 초기 80~90% 규모의 분석을 처리한 후, 사람이 직접 검토하여 검증하도록 하세요. 최고의 플랫폼은 검토자가 추출된 데이터와 원본 문서를 나란히 비교하여 확인할 수 있는 기능을 제공합니다.
5단계: 변환 및 내보내기
추출 결과를 개선하고 하위 시스템에 필요한 데이터를 준비합니다. 구조화된 데이터를 CSV, JSON, API 통합 또는 직접 시스템 동기화와 같은 필요한 형식으로 CLM, ERP, CRM 또는 비즈니스 인텔리전스 도구로 내보낼 수 있습니다.
6단계: 반복 및 개선
시간 경과에 따른 데이터 추출 정확도를 모니터링하고, 수정 사항을 모델에 반영하여 향후 결과를 개선하십시오. 팀원들이 시스템에 대한 신뢰도를 높여감에 따라 추출 범위를 추가 데이터 포인트로 확장하십시오.
2026년 주요 계약 데이터 추출 도구 비교
저희는 주요 계약 데이터 추출 플랫폼들을 각 제품의 2026년 제품 페이지에 명시된 기능과 사용자 리뷰를 바탕으로 평가했습니다. 핵심적인 측면에서 플랫폼들의 비교 결과를 아래에서 확인하세요.
| 특징 | 시리온 | 아이서티스 | 철갑 |
|---|---|---|---|
| 사전 학습된 메타데이터 필드 | 1,200개 이상의 기본 제공 필드 | 기업용 라이브러리 | 구성 가능한 필드 |
| OCR 및 문서 수집 | 모든 형식, 기존 소스 | 다양한 포맷 지원 | PDF, Word, 스캔 문서 |
| 테이블 및 요금표 추출 | 예 (테이블, SLA, 요금표) | 예 | 예 |
| 다국어 지원 | 예 (다국어 지원) | 예 (40개 이상 언어 지원) | 예 |
| 코드 없는 맞춤형 모델 | 예 | 예 | 예 |
| 인간 참여형 검토 | 나란히 비교 검증 | 내장된 검토 워크플로 | 애널리스트 지원 검토 |
| 법학 석사(LLM) / 생성형 인공지능 | 소형 AI + LLM 하이브리드 | AI 기반 아키텍처 | AI 기반 추출 |
| 중복 제거 | 자동 클러스터링 | 사용 가능 | 사용 가능 |
| 부모-자식 관계 탐지 | 예 | 예 | 제한된 |
| 수출 및 통합 | 하위 앱 | ERP, CRM, BI 통합 | API 우선 아키텍처 |
각 플랫폼은 고유한 강점을 가지고 있습니다. Sirion은 하이브리드 AI 접근 방식을 통해 대규모 레거시 시스템 마이그레이션에 탁월합니다. Icertis는 심층적인 엔터프라이즈 통합과 성숙한 AI 네이티브 플랫폼을 제공합니다. Ironclad는 강력한 분석 기능을 통해 법무 운영팀이 계약 데이터를 실질적으로 활용할 수 있도록 지원하는 데 중점을 두고 있습니다.
계약 데이터 추출 분야의 AI 및 자동화: 2026년에는 무엇이 달라질까요?
자원 추출 환경이 극적으로 변화했습니다. 불과 2년 전만 해도 상상할 수 없었던 일들이 2026년에는 벌어질 것으로 예상됩니다.
LLM 기반 맥락적 이해
대규모 언어 모델은 이제 패턴뿐 아니라 법적 맥락까지 이해합니다. "편의에 의한 해고" 조항과 "정당한 사유에 의한 해고" 조항을 구분하고, 각 조항과 관련된 구체적인 조건, 통지 기간, 구제책을 추출할 수 있습니다.
사전 학습된 산업 모델
현재 공급업체들은 금융 서비스, 의료, 기술, 제조 등 특정 산업 분야에 맞춰 사전 학습된 모델을 제공하고 있습니다. 이로써 몇 주간의 모델 학습 시간이 단축됩니다. 그리고 첫날부터 높은 정확도를 제공합니다.
에이전트 기반 추출 워크플로
최신 개발 동향은 에이전트형 AI, 즉 단순히 데이터를 추출하는 데 그치지 않고 문서 처리 방식을 결정하는 추출 에이전트입니다. 예를 들어, Sirion의 추출 에이전트는 소규모 데이터 AI와 LLM의 인지 능력을 결합하여 문서 분류, 계층 구조 감지 및 메타데이터 추출을 자율적으로 처리합니다.
다중 모달 추출
2026년 도구는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 로고, 서명, 도장, 손으로 쓴 주석까지 처리할 수 있습니다. 이는 법적 효력을 지닌 비텍스트 정보를 포함하는 기존 계약에 매우 중요합니다.
계약직 데이터 분석가를 활용하여 비즈니스에 필수적인 메타데이터를 발굴하기
AI가 핵심 작업을 처리하지만, 특히 오래된 문서나 복잡한 다자간 계약서의 경우 인간의 전문 지식은 여전히 필수적입니다. 다음은 선도적인 기업들이 2026년에 데이터 추출 워크플로를 구성하는 방식입니다.
계약직 데이터 분석가는 AI 모델에 부족한 도메인 지식을 보유하고 있습니다. 이들은 업계별 전문 용어를 이해하고, 특이한 조항 구조를 파악하며, 모호한 표현에 대해 판단을 내릴 수 있습니다. 가장 효과적인 팀은 분석가를 다음과 같은 용도로 활용합니다.
- AI로 추출한 데이터를 원본 문서와 비교하여 검증합니다.
- 예외적인 경우와 비표준 계약 형식을 처리합니다.
- 추출 분류 체계를 정의하고 개선합니다.
- 교정 피드백을 통해 AI 모델을 학습시키고 개선하세요.
- 추출된 메타데이터를 기반으로 비즈니스 인텔리전스 보고서를 생성합니다.
AI 문서 에이전트를 사용하여 추출 워크플로 간소화
복잡한 파이프라인을 구축하지 않고 계약 데이터를 추출하고 구조화해야 하는 팀에게 AI 기반 문서 에이전트는 실용적인 대안을 제공합니다. iWeaver 그러한 도구 중 하나로 고려해 볼 만한 것이 있습니다. 이 도구는 사무 워크플로를 위해 설계된 AI 에이전트로, 텍스트, 이미지 및 문서를 처리한 다음 복잡한 프롬프트 없이 구조화된 데이터를 doc 또는 PDF 파일로 출력합니다.
이는 계약량이 많지만 엔터프라이즈급 CLM 플랫폼을 도입할 예산이 부족한 중견 기업의 법무팀이나 구매 부서에 특히 유용합니다. iWeaver는 계약 문서를 분석하고 핵심 메타데이터 필드를 추출하여 기존 스프레드시트나 데이터베이스에 바로 입력할 수 있는 정리된 결과물을 제공합니다.
iWeaver와 같은 범용 AI 문서 에이전트의 장점은 유연성입니다. 특정 공급업체의 추출 분류 체계에 얽매이지 않고 필요한 내용을 정의하면 에이전트가 구조화된 결과를 제공합니다.
자동화된 계약 데이터 추출의 일반적인 사용 사례
다음은 2026년에 추출이 가장 높은 투자 수익률(ROI)을 제공할 것으로 예상되는 시나리오입니다.
기존 계약 마이그레이션
종이 기반 시스템이나 파편화된 디지털 시스템에서 중앙 집중식 CLM 플랫폼으로 전환하는 조직은 수천 건의 기존 계약에서 메타데이터를 추출해야 합니다. AI 기반 추출을 통해 이 작업을 몇 달이 아닌 몇 주 만에 완료할 수 있습니다.
M&A 실사
인수합병 과정에서 법무팀은 의무, 책임 및 위험을 평가하기 위해 수백 또는 수천 건의 계약서를 검토해야 합니다. 자동화된 추출 기능을 사용하면 전체 계약 포트폴리오에서 핵심 조항을 몇 시간 만에 찾아낼 수 있습니다.
규정 준수 감사
GDPR, CCPA 또는 업계별 규정과 같은 규제가 변경될 때 기업은 영향을 받는 모든 계약을 파악해야 합니다. 추출 기능을 통해 특정 조항 유형, 데이터 처리 조항 또는 관할권 관련 조항을 포트폴리오 전체에서 검색할 수 있습니다.
구매 지출 분석
공급업체 계약에서 가격, 지불 조건 및 물량 약정을 추출하면 구매팀은 비용 절감 기회를 파악하고, 공급업체를 통합하고, 더 나은 조건을 협상할 수 있습니다.
갱신 및 의무 관리
갱신일, 통지 기간 및 자동 갱신 조항을 자동으로 추출하여 알림 시스템에 직접 입력하므로 중요한 마감일을 놓치지 않습니다.
계약 벤치마킹
유사한 계약서에서 조건을 추출하고 비교함으로써 조직은 협상 패턴을 파악하고, 팀 성과를 벤치마킹하며, 검증된 문구를 재사용하여 계약 체결 시간을 단축할 수 있습니다.
자동 계약 추출 시 정확도를 유지하기 위한 팁
정확성이 성패를 좌우하는 핵심 요소입니다. 2026년에 효과적인 방법은 다음과 같습니다.
- 처음에는 좁게 시작해서 점차 넓혀가세요. 5~10개의 가치 있는 데이터 포인트로 시작하세요. 추출 품질에 대한 확신이 커질수록 더 많은 데이터를 추가하십시오.
- 중요 계약에는 항상 사람의 검토를 포함시켜야 합니다. AI는 대규모 처리에 탁월하지만, 중요한 계약, 즉 주요 서비스 계약이나 인수합병 관련 문서는 인간의 검증이 필요합니다.
- 신뢰도 점수를 사용하세요. 최신 도구는 추출된 각 필드에 신뢰도 수준을 할당합니다. 신뢰도가 낮은 추출 결과는 자동으로 사람 검토자에게 전달됩니다.
- 수정 사항을 모델에 다시 반영합니다. 사람의 모든 수정은 학습 신호입니다. 지속적인 학습을 지원하는 플랫폼은 시간이 지남에 따라 정확도를 향상시킵니다.
- 원본 문서와 대조하여 유효성을 검사합니다. 최고의 플랫폼은 추출된 데이터를 원본 계약서와 함께 표시하여 검증을 빠르고 안정적으로 수행할 수 있도록 합니다.
- 분류 체계를 표준화하세요. 데이터 추출을 시작하기 전에 일관된 필드 이름, 형식 및 범주를 정의하십시오. 이렇게 하면 이후 단계에서 데이터 품질 문제가 발생하는 것을 방지할 수 있습니다.
- 대표 샘플을 먼저 테스트하십시오. 전체 리포지토리로 확장하기 전에 포트폴리오의 다양성을 대표하는 50~100개의 계약에 대해 추출 작업을 실행하십시오.
최신 데이터 추출 기술로 계약 관리 방식을 혁신하세요
2026년에는 계약 데이터 추출이 더 이상 선택 사항이 아니라 대규모 계약을 관리하는 모든 조직에 필수적인 핵심 역량이 될 것입니다. 사전 학습된 AI 모델, LLM 기반의 문맥 이해, 그리고 사람의 검증이 결합되어 사실상 모든 계약 형식에서 정확하고 구조화된 데이터를 추출할 수 있게 되었습니다.
가장 큰 가치를 얻는 조직은 채굴을 일회성 프로젝트가 아니라 지속적인 역량으로 취급하는 조직입니다.—지속적으로 모델을 개선하고, 메타데이터 분류 체계를 확장하며, 추출된 통찰력을 비즈니스 의사 결정에 활용합니다.
기존 포트폴리오를 이전하든, 인수합병을 준비하든, 아니면 단순히 계약 내용을 이해하려고 하든, 2026년에 이용 가능한 도구와 방법론을 통해 불과 몇 년 전만 해도 상상할 수 없었던 수준의 정확성과 규모로 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
계약 데이터 추출이란 무엇인가요?
계약 데이터 추출은 법적 계약서에서 날짜, 의무, 지불 조건, 당사자 이름, 조항 등의 핵심 정보를 식별하고 추출하여 구조화되고 검색 가능한 형식으로 변환하는 과정입니다. 이를 통해 구조화되지 않은 계약 텍스트를 분석, 보고 및 비즈니스 시스템과의 통합이 가능한 체계적인 데이터로 변환합니다.
계약의 5C란 무엇인가요?
5C는 계약 능력(법적 계약 체결 능력), 동의(상호 합의), 대가(교환되는 가치), 조건(계약 조건 및 조항), 그리고 준수(법률 및 규정 준수)를 의미합니다. 이 다섯 가지 요소는 계약 데이터 추출 도구가 포착하고 구조화하도록 설계된 핵심 차원을 나타냅니다.
계약의 4가지 유형은 무엇인가요?
주요 계약 유형은 고정 가격 계약, 원가 상환 계약, 시간 및 자재 계약, 단가 계약의 네 가지입니다. 각 유형은 추출해야 할 데이터 항목이 다릅니다. 고정 가격 계약은 총 비용과 결과물에 초점을 맞추는 반면, 시간 및 자재 계약은 시간당 요금, 인력 범주, 자재 비용 조항을 추출해야 합니다.
데이터 추출에는 어떤 두 가지 유형이 있나요?
추출 방식에는 규칙 기반 추출과 AI/ML 기반 추출의 두 가지 유형이 있습니다. 규칙 기반 추출은 표준화된 문서에 대해 미리 정의된 템플릿과 패턴을 사용합니다. AI 기반 추출은 문맥을 이해하고 다양한 형식을 처리하는 머신러닝 모델을 사용합니다. 2026년에는 대부분의 최신 솔루션이 최적의 정확도를 위해 두 가지 접근 방식을 모두 결합합니다.
2026년 AI 기반 계약 데이터 추출의 정확도는 어느 정도일까요?
2026년 주요 AI 추출 도구는 문서 품질 및 복잡성에 따라 사전 학습된 메타데이터 필드에서 90~97%의 정확도를 달성합니다. 사람의 검증 참여와 지속적인 모델 학습을 통해 정확도는 더욱 향상됩니다. 대부분의 기업은 중요 계약에 대해 AI 추출과 분석가 검토를 결합하여 95% 이상의 정확도를 목표로 합니다.
대규모 계약 포트폴리오에서 데이터를 추출하는 데 얼마나 걸립니까?
최신 AI 도구를 사용하면 기업은 수천 건의 계약에서 메타데이터를 추출하는 데 몇 달이 아닌 며칠밖에 걸리지 않습니다. 1만 건의 계약으로 구성된 포트폴리오의 경우 추출, 검증 및 품질 검토를 포함하여 일반적으로 1~3주가 소요되는 반면, 수동 방식으로는 6~12개월이 걸립니다.
계약 기반 데이터 추출은 스캔한 문서나 손으로 쓴 문서도 처리할 수 있습니까?
네. 2026년에는 고급 OCR과 AI를 결합한 추출 도구를 사용하여 스캔한 PDF, 사진으로 촬영한 문서, 심지어 손으로 쓴 주석까지 처리할 수 있습니다. 품질은 문서의 가독성에 따라 달라지지만, 최신 멀티모달 AI는 도장, 서명, 로고를 포함한 대부분의 기존 형식을 효과적으로 처리합니다.
계약 데이터 추출과 계약 분석의 차이점은 무엇인가요?
데이터 추출은 계약서에서 특정 데이터 포인트를 식별하고 구조화된 형식으로 추출하는 데 중점을 둡니다. 분석은 여기서 더 나아가 추출된 데이터를 해석하여 계약 포트폴리오 전반에 걸쳐 위험, 기회, 패턴 및 이상 징후를 파악합니다. 데이터 추출은 기초이며, 분석은 그 데이터를 비즈니스 인텔리전스로 전환하는 과정입니다.
