산업이 고도화 되면서 기업을 둘러싼 리스크는 점차 다양해지고 복잡해졌습니다. 특히, 4차산업혁명 등 산업구조의 변화로 기술을 둘러싼 소송 및 법적 리스크가 점차 증가하고 있는 상황입니다. 물론, 기업 활동에서 소송 및 법적 분쟁은 상존하는 위협입니다. 성장세에 있는 기업일수록 위험에 노출되는 빈도가 높습니다. 다양한 이해관계자와 상호작용 하는 과정에서 크고 작은 법적 다툼이 발생할 여지가 항상 존재하기 때문입니다. 이러한 리스크를 어떻게 관리하는지가 기업의 성장과 유지에 매우 중요한 조건이 되고 있습니다.
리스크 관리에서 가장 중요한 것은 위협을 사전에 감지하고 철저하게 대비해 피해를 최소화 하는 일입니다. 최근에는 인공지능과 빅데이터를 활용해 보다 효율적이고 체계적으로 위험을 관리하려는 시도가 늘어나고 있습니다.
디스커버리 시뮬레이션 Litigation Readiness
리티게이션 레디니스는 ‘소송 준비’ 정도로 직역할 수 있는 개념으로, 더 쉽게 풀어 말하면 디스커버리 시뮬레이션 정도로 정의할 수 있습니다. 실제 디스커버리가 진행되는 프로세스 그대로 위험이 예상되는 대상 및 관련 자료들에서 데이터를 수집하고 처리, 분석해 소송 및 분쟁의 가능성을 미리 찾아내 관리하는 작업입니다. 처리된 자료를 바탕으로 기업 내부의 법무팀이나 관련자, 혹은 로펌이 리뷰해 리스크를 측정하고 대응방안이나 체계를 수립하게 됩니다.
법적 리스크를 관리하는데 매우 유용한 수단이고 소송이 빈번하게 발생하는 미국 등에서는 널리 활용되는 개념이지만 아직 국내에서는 그 진행 사례가 많지 않았습니다. 실제 소송 및 법적 분쟁을 맞닥뜨리지 않은 상황에서는 이러한 사전 준비의 중요성 및 효용성을 알기 어려우며, 대비를 하더라도 많은 자원을 투여하기 쉽지 않기 때문입니다. 또, 준비되지 않은 소송 및 관련 법적 분쟁을 치르는 과정에서는 실제 당면한 문제 및 분쟁상황을 해결하는데 급급해 그 후속조치 및 대응 시스템까지 준비하기 여의치 않은 부분이 많았습니다.
때문에 그동안은 미국 진출을 앞두고 소송 리스크를 체크하거나 이를 대비하고자 하는 경우 등에만 제한적으로 활용되고 있었는데요. 최근 공정거래법안 및 특허법안 등의 개정으로 컴플라이언스 및 특허권에 대한 법적 분쟁의 가능성이 점차 높아지는 상황에서 사전에 취약점을 파악해 관련 리스크에 대응하려는 기업들의 관심이 높아지며 주목 받고 있습니다.
Litigation Readiness의 장점
리티게이션 레디니스의 목적이자 가장 큰 장점은 소송 리스크를 미리 점검해 대응할 수 있다는 점입니다. 추후 발생 가능성이 있는 위험을 예측해 대책을 세우고, 시뮬레이션을 통해 대비하면 피해를 최소화하는 것이 가능합니다.
기업 관련 법적 리스크는 회사의 존폐까지 영향을 줄 수 있을 정도로 중요하고, 위험할 수 있습니다. 예상치 못한 상황에 갑자기 처했을 때 그 대응과정에서의 실수 및 미숙함이 예상치 못한 큰 피해로 다가올 수 있습니다. 리티게이션 레디니스는 이러한 리스크에 대비하고 미리 준비할 수 있다는 것이 가장 큰 장점입니다. 뿐만 아니라, 리티게이션 레디니스를 준비 및 수행하는 과정에서 주요 데이터의 관리체계를 점검하고 바로 잡는 계기로 삼을 수 있습니다. 실제 데이터를 생성하고 관리하는 구성원들에게 관련 보안 의식을 제고할 수 있는 기회가 되기도 합니다.
- 소송 리스크 점검 및 대응 방안 수립
기업 내부에 존재할 수 있는 소송 리스크를 미리 파악해 대응 방안을 수립할 수 있습니다. 내부의 모든 리스크 상황에 대해 법무팀이나 관련 실무자가 모두 파악하는 데는 어려움이 있습니다. 주기적인 점검으로 소송 및 조사의 대상이 되는 자료들을 확인한 후 적절한 대비 전략을 마련해두면 실제 관련 위협이 발생했을 때 피해를 최소화할 수 있습니다. - 데이터 관리 체계 마련
주요 자료의 관리자 및 위치, 접근성 등에 대한 파악이 가능해 보다 체계적인 문서 관리 체계를 정립, 운영하는 계기가 됩니다. 주요 자료의 접근 및 수정, 공유 권한 및 보존 위치의 타당성을 검토하면서 관리상의 취약점이나 보완점을 찾아 해결함으로써 데이터 관리 체계의 보안성을 높일 수 있습니다. - 내, 외부 구성원의 보안 의식 제고
완벽에 가깝게 구축된 시스템, 디바이스의 보안도 내,외부 구성원의 부정으로 인해 무력화될 수 있습니다. 수시 혹은 정기의 시뮬레이션 및 모니터링은 구성원들에게 경각심을 줄 수 있습니다. 구성원들에 의해 발생하는 영업기밀유출이나 부정 등을 차단하는데 도움이 됩니다.
Litigation Readiness 시스템 구축 방식
프론테오의 Litigation Readiness는 실제 디스커버리와 동일하게 점검이 필요한 대상 그룹 혹은 문서에 대한 조사를 수행하며, 일회성이 아닌 지속적이고 체계적인 모니터링을 위한 시스템 구축까지 포함합니다. 인공지능 기반의 이디스커버리 솔루션이 보다 바용 효율적으로 데이터들을 처리, 분석하고 모니터링합니다.
수집-처리-분석까지 디스커버리와 동일하게 진행되며 리뷰는 기업 내부의 법무팀 혹은 로펌 관계자와 함께 진행할 수 있습니다. 처리 완료된 결과를 바탕으로 기업 내부에서는 리스크에 대한 대응 방안을 모색할 수 있게 됩니다. 또, 필요에 따라 기업 내,외부에 보관해 추후 실제 소송 및 관련 위협이 발생했을 때 대응 및 증거자료로도 활용할 수 있습니다. 실제 영업기밀 유출 등의 소송이나 분쟁이 예상되는 경우에 Litigation Readiness를 실시하면, 전체적인 리스크 및 관리 체계를 점검하는 동시에 부정 의심 증거도 확보할 수 있어 더욱 효과적입니다.
분석의 결과를 바탕으로 문서관리 절차 마련 및 지속적인 모니터링 시스템 구축 작업도 진행할 수 있습니다. 특히, 이메일 등 비즈니스 커뮤니케이션이 빈번한 채널의 경우는 별도의 모니터링 시스템을 구축하면 보다 효과적인 데이터 관리가 가능합니다.
인공지능을 활용한 Litigation Readiness
프론테오는 실제 미국소송 이디스커버리 및 공공조사 등에 활용되는 인공지능 기반의 전문소프트웨어를 활용해 실제와 동일한 방식으로 데이터를 분석합니다. 기업에서 생성되는 방대한 자료의 수집부터 호스팅, 처리까지 하나의 플랫폼에서 지원하며, 인공지능이 사람대비 4,000배의 속도로 빠르게, 일관적으로 데이터를 처리해 작업 효율성을 크게 개선할 수 있습니다. 이를 통해 위험을 더 빠르게 찾아내 사건에 대응할 수 있는 골든타임을 더 확보하는 것이 가능해집니다. 시스템 구축 후에는 인공지능이 분석한 빅데이터에 대한 결과만 분석, 모니터링해 위험 관리가 더 수월해집니다.
위험관리를 위한 인공지능 소프트웨어는 사내 데이터 관리 및 처리를 위한 최적의 기능을 제공합니다.
분석 대상 데이터를 시나리오별/노드별/대상자별로 수집해 결과를 확보할 수 있습니다.
예측가능한 위협이 존재하는 경우 보다 직접적이고 정확한 결과 확보가 가능합니다. 오래 지속되는 이슈인 경우 대상을 지속적으로 모니터링할 수 있으며, 내부조사 및 감사를 수행할 때도 유용하게 쓸 수 있습니다.
언어 및 확장자의 영향을 받지 않아 파일의 왜곡이나 깨짐없이 다양한 문서들을 처리할 수 있습니다.
국/영문 뿐 아니라 중국어, 일본어 처리에도 특화되어 다양한 언어를 혼용해 사용하는 기업에게 더욱 적합합니다.
텍스트 뿐 아니라 이미지, 첨부파일 등 다양한 범위에서의 데이터 추출 및 분석이 가능합니다.
그림이나 도면, PDF 등을 처리 및 분석할 수 있는 OCR이 탑재되어 있어 관련 데이터 처리를 위한 추가작업에 소요되는 시간 및 비용을 절감할 수 있습니다.
적은 양의 학습 시나리오를 바탕으로 다양한 상황의 위협을 감지할 수 있습니다.
인공지능이 학습 시나리오를 바탕으로 분석한 결과를 수치로 확인할 수 있어 의사결정에 도움이 됩니다.
주 커뮤니케이션 채널인 이메일 분석에 특화된 소프트웨어를 결합해 리스크를 효과적으로 탐지할 수 있습니다.
키워드 방식보다 높은 정확도의 인공지능 자동감사로 예측가능한 위협에 대응합니다.
소송 및 법적 분쟁은 성장세에 있는 기업에게는 피해갈 수 없는 부분입니다. 회사가 커질수록, 시장이 커질수록 그 위협은 증가하며, 관련 법적 및 제도적 이슈의 변화에도 대응해야 합니다. 지속 가능한 성장을 위해서는 이러한 위협을 적절히 취하고 관리하는 것이 중요한 키가 됩니다. 인공지능을 활용한 위험 관리는 불확실한 법적 리스크에 따른 데미지를 효과적이고, 효율적으로 제어하는 수단이 될 수 있습니다.
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산업이 고도화 되면서 기업을 둘러싼 리스크는 점차 다양해지고 복잡해졌습니다. 특히, 4차산업혁명 등 산업구조의 변화로 기술을 둘러싼 소송 및 법적 리스크가 점차 증가하고 있는 상황입니다. 물론, 기업 활동에서 소송 및 법적 분쟁은 상존하는 위협입니다. 성장세에 있는 기업일수록 위험에 노출되는 빈도가 높습니다. 다양한 이해관계자와 상호작용 하는 과정에서 크고 작은 법적 다툼이 발생할 여지가 항상 존재하기 때문입니다. 이러한 리스크를 어떻게 관리하는지가 기업의 성장과 유지에 매우 중요한 조건이 되고 있습니다.
리스크 관리에서 가장 중요한 것은 위협을 사전에 감지하고 철저하게 대비해 피해를 최소화 하는 일입니다. 최근에는 인공지능과 빅데이터를 활용해 보다 효율적이고 체계적으로 위험을 관리하려는 시도가 늘어나고 있습니다.
디스커버리 시뮬레이션 Litigation Readiness
리티게이션 레디니스는 ‘소송 준비’ 정도로 직역할 수 있는 개념으로, 더 쉽게 풀어 말하면 디스커버리 시뮬레이션 정도로 정의할 수 있습니다. 실제 디스커버리가 진행되는 프로세스 그대로 위험이 예상되는 대상 및 관련 자료들에서 데이터를 수집하고 처리, 분석해 소송 및 분쟁의 가능성을 미리 찾아내 관리하는 작업입니다. 처리된 자료를 바탕으로 기업 내부의 법무팀이나 관련자, 혹은 로펌이 리뷰해 리스크를 측정하고 대응방안이나 체계를 수립하게 됩니다.
법적 리스크를 관리하는데 매우 유용한 수단이고 소송이 빈번하게 발생하는 미국 등에서는 널리 활용되는 개념이지만 아직 국내에서는 그 진행 사례가 많지 않았습니다. 실제 소송 및 법적 분쟁을 맞닥뜨리지 않은 상황에서는 이러한 사전 준비의 중요성 및 효용성을 알기 어려우며, 대비를 하더라도 많은 자원을 투여하기 쉽지 않기 때문입니다. 또, 준비되지 않은 소송 및 관련 법적 분쟁을 치르는 과정에서는 실제 당면한 문제 및 분쟁상황을 해결하는데 급급해 그 후속조치 및 대응 시스템까지 준비하기 여의치 않은 부분이 많았습니다.
때문에 그동안은 미국 진출을 앞두고 소송 리스크를 체크하거나 이를 대비하고자 하는 경우 등에만 제한적으로 활용되고 있었는데요. 최근 공정거래법안 및 특허법안 등의 개정으로 컴플라이언스 및 특허권에 대한 법적 분쟁의 가능성이 점차 높아지는 상황에서 사전에 취약점을 파악해 관련 리스크에 대응하려는 기업들의 관심이 높아지며 주목 받고 있습니다.
Litigation Readiness의 장점
리티게이션 레디니스의 목적이자 가장 큰 장점은 소송 리스크를 미리 점검해 대응할 수 있다는 점입니다. 추후 발생 가능성이 있는 위험을 예측해 대책을 세우고, 시뮬레이션을 통해 대비하면 피해를 최소화하는 것이 가능합니다.
기업 관련 법적 리스크는 회사의 존폐까지 영향을 줄 수 있을 정도로 중요하고, 위험할 수 있습니다. 예상치 못한 상황에 갑자기 처했을 때 그 대응과정에서의 실수 및 미숙함이 예상치 못한 큰 피해로 다가올 수 있습니다. 리티게이션 레디니스는 이러한 리스크에 대비하고 미리 준비할 수 있다는 것이 가장 큰 장점입니다. 뿐만 아니라, 리티게이션 레디니스를 준비 및 수행하는 과정에서 주요 데이터의 관리체계를 점검하고 바로 잡는 계기로 삼을 수 있습니다. 실제 데이터를 생성하고 관리하는 구성원들에게 관련 보안 의식을 제고할 수 있는 기회가 되기도 합니다.
기업 내부에 존재할 수 있는 소송 리스크를 미리 파악해 대응 방안을 수립할 수 있습니다. 내부의 모든 리스크 상황에 대해 법무팀이나 관련 실무자가 모두 파악하는 데는 어려움이 있습니다. 주기적인 점검으로 소송 및 조사의 대상이 되는 자료들을 확인한 후 적절한 대비 전략을 마련해두면 실제 관련 위협이 발생했을 때 피해를 최소화할 수 있습니다.
주요 자료의 관리자 및 위치, 접근성 등에 대한 파악이 가능해 보다 체계적인 문서 관리 체계를 정립, 운영하는 계기가 됩니다. 주요 자료의 접근 및 수정, 공유 권한 및 보존 위치의 타당성을 검토하면서 관리상의 취약점이나 보완점을 찾아 해결함으로써 데이터 관리 체계의 보안성을 높일 수 있습니다.
완벽에 가깝게 구축된 시스템, 디바이스의 보안도 내,외부 구성원의 부정으로 인해 무력화될 수 있습니다. 수시 혹은 정기의 시뮬레이션 및 모니터링은 구성원들에게 경각심을 줄 수 있습니다. 구성원들에 의해 발생하는 영업기밀유출이나 부정 등을 차단하는데 도움이 됩니다.
Litigation Readiness 시스템 구축 방식
프론테오의 Litigation Readiness는 실제 디스커버리와 동일하게 점검이 필요한 대상 그룹 혹은 문서에 대한 조사를 수행하며, 일회성이 아닌 지속적이고 체계적인 모니터링을 위한 시스템 구축까지 포함합니다. 인공지능 기반의 이디스커버리 솔루션이 보다 바용 효율적으로 데이터들을 처리, 분석하고 모니터링합니다.
수집-처리-분석까지 디스커버리와 동일하게 진행되며 리뷰는 기업 내부의 법무팀 혹은 로펌 관계자와 함께 진행할 수 있습니다. 처리 완료된 결과를 바탕으로 기업 내부에서는 리스크에 대한 대응 방안을 모색할 수 있게 됩니다. 또, 필요에 따라 기업 내,외부에 보관해 추후 실제 소송 및 관련 위협이 발생했을 때 대응 및 증거자료로도 활용할 수 있습니다. 실제 영업기밀 유출 등의 소송이나 분쟁이 예상되는 경우에 Litigation Readiness를 실시하면, 전체적인 리스크 및 관리 체계를 점검하는 동시에 부정 의심 증거도 확보할 수 있어 더욱 효과적입니다.
분석의 결과를 바탕으로 문서관리 절차 마련 및 지속적인 모니터링 시스템 구축 작업도 진행할 수 있습니다. 특히, 이메일 등 비즈니스 커뮤니케이션이 빈번한 채널의 경우는 별도의 모니터링 시스템을 구축하면 보다 효과적인 데이터 관리가 가능합니다.
인공지능을 활용한 Litigation Readiness
프론테오는 실제 미국소송 이디스커버리 및 공공조사 등에 활용되는 인공지능 기반의 전문소프트웨어를 활용해 실제와 동일한 방식으로 데이터를 분석합니다. 기업에서 생성되는 방대한 자료의 수집부터 호스팅, 처리까지 하나의 플랫폼에서 지원하며, 인공지능이 사람대비 4,000배의 속도로 빠르게, 일관적으로 데이터를 처리해 작업 효율성을 크게 개선할 수 있습니다. 이를 통해 위험을 더 빠르게 찾아내 사건에 대응할 수 있는 골든타임을 더 확보하는 것이 가능해집니다. 시스템 구축 후에는 인공지능이 분석한 빅데이터에 대한 결과만 분석, 모니터링해 위험 관리가 더 수월해집니다.
위험관리를 위한 인공지능 소프트웨어는 사내 데이터 관리 및 처리를 위한 최적의 기능을 제공합니다.
분석 대상 데이터를 시나리오별/노드별/대상자별로 수집해 결과를 확보할 수 있습니다.
예측가능한 위협이 존재하는 경우 보다 직접적이고 정확한 결과 확보가 가능합니다. 오래 지속되는 이슈인 경우 대상을 지속적으로 모니터링할 수 있으며, 내부조사 및 감사를 수행할 때도 유용하게 쓸 수 있습니다.
언어 및 확장자의 영향을 받지 않아 파일의 왜곡이나 깨짐없이 다양한 문서들을 처리할 수 있습니다.
국/영문 뿐 아니라 중국어, 일본어 처리에도 특화되어 다양한 언어를 혼용해 사용하는 기업에게 더욱 적합합니다.
텍스트 뿐 아니라 이미지, 첨부파일 등 다양한 범위에서의 데이터 추출 및 분석이 가능합니다.
그림이나 도면, PDF 등을 처리 및 분석할 수 있는 OCR이 탑재되어 있어 관련 데이터 처리를 위한 추가작업에 소요되는 시간 및 비용을 절감할 수 있습니다.
적은 양의 학습 시나리오를 바탕으로 다양한 상황의 위협을 감지할 수 있습니다.
인공지능이 학습 시나리오를 바탕으로 분석한 결과를 수치로 확인할 수 있어 의사결정에 도움이 됩니다.
주 커뮤니케이션 채널인 이메일 분석에 특화된 소프트웨어를 결합해 리스크를 효과적으로 탐지할 수 있습니다.
키워드 방식보다 높은 정확도의 인공지능 자동감사로 예측가능한 위협에 대응합니다.
소송 및 법적 분쟁은 성장세에 있는 기업에게는 피해갈 수 없는 부분입니다. 회사가 커질수록, 시장이 커질수록 그 위협은 증가하며, 관련 법적 및 제도적 이슈의 변화에도 대응해야 합니다. 지속 가능한 성장을 위해서는 이러한 위협을 적절히 취하고 관리하는 것이 중요한 키가 됩니다. 인공지능을 활용한 위험 관리는 불확실한 법적 리스크에 따른 데미지를 효과적이고, 효율적으로 제어하는 수단이 될 수 있습니다.
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