Athena, 부동산 거래에서 변호사와 협력할 AI 에이전트 개발 위해 250만 달러 유치

Athena가 상업용 부동산 거래를 위한 AI 기반 법률 서비스를 구축하기 위해 a16z Speedrun이 주도한 250만 달러 규모의 프리시드 투자를 유치했다. 11월 3일 발표된 이번 투자금은 자체 개발 에이전트가 법률 업무를 준비하고, 제휴 법률회사 소속의 숙련된 변호사들이 고객에게 제공되는 자문과 문서에 대한 책임을 지는 모델을 뒷받침한다.

회사는 출범 후 두 달 만에 고객 22곳과 계약을 맺었다고 밝혔다. 발표에 따르면 제휴 법률회사인 Athena Circle은 거래 건별로 정액 수수료를 부과하며, 최근 거래에서 고객이 지불한 금액보다 일반적으로 30~50% 낮다. Athena는 외부 법률회사에 AI 구독 서비스를 판매하는 대신, 기술과 서비스 제공 방식을 서로 맞물리도록 구축하고 있다.

AI 기반 법률 서비스에 대한 투자

상업용 부동산 인수에는 매매 계약, 실사, 금융 문서, 거래 종결 요건이 연이어 수반된다. 첫 초안을 빠르게 작성하는 것만으로는 충분하지 않다. 이를 검토하는 변호사가 쟁점을 파악하고 조건을 협상하며 완성된 업무 결과에 책임을 질 수 있어야 한다.

Athena의 공동 창업자 겸 CEO인 Cem Ucan은 “대부분의 법률 AI 기업은 기존 법률회사에 도구를 판매합니다. 우리는 다른 접근법을 택했습니다”라며 “우리의 AI는 처음부터 AI를 중심으로 설계된 법률회사와 긴밀히 협력합니다. 숙련된 변호사들은 실제로 거래를 진전시키는 판단과 협상에 집중합니다”라고 말했다.

정액 수수료 구조는 운영 모델을 기술 이야기의 일부로 만든다. 거래 가격이 합의된 경우, 반복 업무를 줄이면 고객에게 추가 청구 시간을 구매하게 하지 않고도 법률회사의 수익성을 개선할 수 있다. 발표에서 주장한 비용 절감 효과는 모든 경쟁 법률회사와 비교한 보편적인 할인율이 아니라 고객의 과거 거래 비용과 비교한 것이다.

에이전트가 변호사를 위해 업무를 준비하는 방식

Athena에 따르면 에이전트는 계약서를 거래 조건과 대조해 검토하고, 불일치 사항을 찾아내며, 수정안을 작성하고 고객과 주고받을 문안을 준비한다. 또한 과거 거래 사례를 참고해 고객의 협상 선호를 반영한다. 변호사는 결과물을 검토하고 법률적 판단을 내리며, 전달 전에 모든 업무를 승인한다.

이 접근법의 핵심은 피드백 순환 구조다. 변호사의 수정 사항과 고객의 선호를 기록해 이후 업무에 필요한 작업량을 줄인다. 이는 축적된 맥락을 활용해 법률 업무 흐름을 개선한다는 설명이다. 발표에서는 기반 모델 제공업체나 평가 데이터셋을 공개하지 않았으며, 개별 수정 사항이 모델 가중치를 업데이트하는지도 밝히지 않았다.

Athena의 공동 창업자 겸 CTO인 Kieran John Keenan은 “저는 변호사가 AI 에이전트의 업무를 얼마나 빠르게 검토하고 자신 있게 책임질 수 있는지를 기준으로 우리의 진척을 평가합니다. 몇 분 만에 작성된 초안이라도 변호사에게 몇 시간의 작업을 남길 수 있습니다. 검토를 더 효율적으로 만드는 것이야말로 고객이 대형 로펌에 기대하는 품질을 유지하면서 더 빠른 법률 서비스를 제공하도록 우리 플랫폼이 돕는 방식입니다”라고 말했다.

초기 성과는 검토와 처리 시간 단축에 초점

Athena에 따르면 초기 거래에서 자사 팀은 48시간이 채 되기 전에 매매 계약서를 전달했다. 보도자료는 첫 6주 동안 변호사의 검토 시간이 70% 넘게 줄었다고도 밝혔다. 이는 회사가 보고한 초기 성과이며, 모든 거래 유형에서 동일한 개선 효과가 나타난다는 것을 입증하는 독립적인 벤치마크는 아니다.

초안 작성과 검토를 구분하는 것은 중요하다. 문서를 빠르게 생성하더라도 모호한 표현이 포함되거나 협상으로 합의한 예외 사항이 누락될 수 있다. 변호사가 문서를 확인하고 승인하는 데 걸리는 시간을 줄이는 것은 생성 속도만 보는 것보다 운영 측면에서 더 유용한 지표다.

고객 경험은 익숙한 방식으로 유지하는 것을 목표로 한다. 고객은 변호사에게 문서를 보내고 완성된 법률 업무 결과를 받는다. 자동화는 이러한 관계의 이면에서 작동하며, 법률 서비스 제공자가 전문가로서 책임을 계속 진다.

Legora에서 시작해 거래 전 과정을 아우르는 플랫폼으로

Ucan과 Keenan은 Legora에서 만났다. Ucan은 대형 로펌과 Baker McKenzie 및 Legora에서 법률 혁신 업무를 담당한 경력이 있다. Keenan은 법학을 공부했고, 이전 스타트업에서 자동화된 법률 추론 시스템을 구축한 뒤 Legora의 초대 평가 엔지니어로 합류해 문서 작성, 리서치, 에이전트 기반 업무 흐름을 평가하는 일을 했다.

Keenan이 수백 건의 문서를 1차 실사 보고서로 변환하는 프로토타입을 구축하면서 Athena의 아이디어가 발전했다. Legora의 법률 리서치 에이전트와 더 폭넓은 리서치 기능을 개발한 José Braz는 창립 엔지니어로 Athena에 합류했다. 보도자료에 따르면 Keenan과 Braz는 회사의 거래 전 과정 플랫폼을 구축했다.

법률 실무, 평가 경험, 소프트웨어 엔지니어링의 결합은 제품을 실제로 구현하는 데 중요하다. 거래 업무 흐름에는 그럴듯한 답변만으로는 부족하다. 거래 사실과 문서 간 관계를 일관되게 다루고, 변호사의 판단이 필요한 지점을 파악해야 한다.

Athena의 공개 플랫폼이 제공하는 추가 기능

Athena의 웹사이트에 따르면, 파트너 주도로 진행되는 업무는 자체 개발한 내부 아키텍처를 기반으로 하며, 고정 수수료를 적용하고 실사, 계약서 작성 및 거래 종결에 중점을 둡니다. 또한 인수·합병, 벤처캐피털 자금 조달, 상업용 부동산을 아우르는 폭넓은 업무 영역도 소개합니다. 자금 조달 발표에서는 상업용 부동산을 초기 집중 분야로 제시하고, 향후 사업 확장은 목표로 설명합니다.

a16z Speedrun의 프로그램은 투자와 함께 고객사 소개, 채용 지원, 샌프란시스코 레지던시를 제공합니다. 이러한 지원을 바탕으로 Athena는 서비스 모델을 개발하는 과정에서 스타트업 육성 네트워크를 활용할 수 있지만, 발표 내용에는 신규 자금의 구체적인 배분 계획이 제시되지 않았습니다.

Athena의 제안은 효율성의 혜택을 누리도록 주변 사업 구조를 설계하면 AI가 법률 업무의 제공 방식을 바꿀 수 있다는 것입니다. 다음 과제는 변호사들이 법률적 판단을 계속 책임지는 가운데, 초기의 처리 시간 단축과 검토 효율 향상이 더 많은 고객과 더 복잡한 사안에서도 지속되는지 확인하는 것입니다.