Amazon Bedrock Agents로 구현하는 지능형 eDiscovery 자동화 시스템 구축 가이드

법률 문서 분석 자동화의 혁신, Amazon Bedrock Agents를 활용한 eDiscovery 솔루션 구축 가이드

기업의 법무팀은 전자증거 개시(eDiscovery) 업무 중 수천 개 문서를 수작업으로 검토하느라 막대한 시간과 인력을 투입해 왔습니다. 이메일, 계약서, 금융자료 등 다양한 형식의 전자 문서에서 민감 정보, 법적 리스크, 의무사항 등을 줄 세우듯 추출하는 작업은 복잡하고 오류의 가능성도 높습니다. 하지만 이제 Amazon Bedrock Agents의 멀티 에이전트 협업(Multi-Agent Collaboration) 기능을 활용하면, 이러한 전통적 문제를 AI 기반의 자동화로 손쉽게 극복할 수 있습니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock Agents를 활용해 지능형 eDiscovery 문서 분석 시스템을 구축하고 활용하는 방법에 대해 단계별 가이드를 제공합니다. 본문에서는 실제 배포 방법, 구성 가이드, 구현 사례와 함께 성능 비교, 자동화 이점 등을 자세히 설명합니다.

Amazon Bedrock를 이용한 eDiscovery 시스템 아키텍처 및 활용 시나리오

Amazon Bedrock 기반의 멀티 에이전트 협업 아키텍처는 법률 문서의 실시간 분석, 사례 연구, 문서 업로드 등 다양한 워크플로우를 지원합니다. 특히 실시간 분석 워크플로우는 핵심 기능으로, 업로드 후 1~2분 내에 문서 분석 결과를 도출합니다. 이는 기존 수작업 대비 최대 70%의 시간 단축 효과가 있으며, 다음과 같은 에이전트가 병렬로 동작합니다.

• Collaborator Agent: 전체 워크플로우를 조율
• Classification Agent: 문서 유형과 민감도 분류
• Email Analysis Agent: 이메일 커뮤니케이션 구조 분석
• Legal Document Agent: 법률 서류 분석
• Contract Analysis Agent: 계약서의 의무 조항, 당사자 정보 추출

예를 들어, 한 법률 합의 계약서를 업로드하면, Collaborator Agent가 문서 유형을 판단하고 다른 에이전트에게 분석 작업을 분배합니다. 약 95초 내에 계약 조건, 리스크 분석, 민감도 플래그와 같은 정보가 종합 리포트로 생성되며, 이는 기존 수작업(2~4시간)에 비해 획기적인 성능 향상을 제공합니다.

배포 및 구성 가이드: 실전 활용 방법

이 시스템의 구축은 AWS CloudFormation 템플릿을 활용해 자동화할 수 있습니다. 다음 절차를 통해 배포가 이루어집니다.

1. AWS CloudFormation 콘솔에서 배포 스택 실행
2. 런칭 후 출력 탭에서 Agent ID 및 Alias ID 확인
3. 로컬 환경에 Python 3.8+, AWS CLI 설치하여 초기 구성
4. Streamlit 기반 프론트엔드 UI 다운로드 및 실행
5. 에이전트 구성 정보를 입력하고 저장

Streamlit UI를 통해 PDF, DOCX, TXT 등 다양한 문서를 업로드하고 실시간으로 분석 결과를 확인할 수 있으며, 구성 파라미터 저장도 간편하게 수행됩니다.

도입 고려사항 및 자동화 전략

이 솔루션은 강력한 자동화 기능을 제공하지만, 실제 법률 환경에 맞춘 정책과 전략적 고려가 필요합니다. 다음은 활용 시 유의할 점입니다.

• AI 자동화의 법적 신뢰성 확보: 변호사-의뢰인 간 비밀 유지, GDPR 및 지역 규정 준수
• 견고한 감사 추적성 확보: AI 판단에 대한 입력-결과 기록 보관
• AI 신뢰 점수 기반 인간 검토 타이밍 결정
• 다양한 문서 포맷과 품질 차이 대응을 위한 전처리 전략 마련
• 기존 법무 시스템과의 통합 고려

또한 전체 배포 시에는 점진적 자동화를 권장합니다. 예를 들어 계약서, 일반 이메일부터 자동화 적용을 시작하고, 점차 전체 사례 문서로 확장하는 방식이 리스크를 최소화할 수 있습니다. 반복되는 분석 작업은 AI가 담당하고, 전략적 판단은 인간이 내리는 협업 구조가 최선의 운영 모델입니다.

대표적인 성공 사례로는 미국 금융 산업 기관의 도입 사례가 있습니다. 기존에는 448페이지 분량 감독 문서를 수작업으로 검토하는 데 연간 10,000시간 이상 소요되었지만, Amazon Bedrock 기반 자동화를 통해 외부 감사 시간은 70% 줄고, 연간 자체 리뷰 수도 증가해 더 높은 품질의 컴플라이언스 체계를 구현했습니다.

결론

Amazon Bedrock Agents의 멀티 에이전트 협업 아키텍처와 실시간 처리는 법률 분야 문서 자동화의 새로운 표준을 제시합니다. 분석 자동화부터 메타데이터 추출, 계약 리스크 판별까지 다양한 기능을 통합적으로 제공하며, 구성도 유연하고 확장 가능합니다. 수작업 중심의 eDiscovery를 AI 기반 고도화로 전환하고자 하는 조직에게는 지금이 최적의 도입 시점입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-intelligent-ediscovery-solution-using-amazon-bedrock-agents/