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제3자 소송 자금 조달과 인공지능을 이용한 법적 위험 예측에 대한 연구 = A study on third-party litigation financing and legal risk prediction using artificial intelligence
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2023
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Korean
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61-87(27쪽)
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Risk management is an important concept that has been overlooked in the field of law. However, it is crucial to understand the significance of risk and probability, which go beyond simple numerical values. The introduction of risk management has contributed to mankind's prosperity by overcoming various challenges and limitations.
In legal services, lawyers with strong predictive abilities are in high demand. They distinguish themselves by anticipating future events for clients, reducing their anxieties and devising plans to avoid potential harm or loss. This is achieved through experience and a deep understanding of the legal field, not intuition. Newer lawyers may have a high level of predictive power initially, but it decreases over time as changes in practice occur.
Artificial intelligence algorithms have been used to predict legal risks, using past cases as a basis. These algorithms use various techniques to predict future outcomes, but the primary difference lies in their purpose.
Legal services come with significant costs, such as attorney fees, when resolving disputes through experts or litigation. This is why third-party litigation financing, also known as legal finance, has emerged as a solution to high litigation costs.
However, investor risk must also be considered in legal finance. Assessing the risk associated with investing large sums of money in a lawsuit is crucial to the success of third-party litigation financing. The ability to predict the outcome of a lawsuit would greatly benefit this industry.
Studies to predict the outcome of litigation have been conducted, using past judgments as input data and training AI algorithms, such as text analysis and classification algorithms. While these algorithms have improved, it remains unclear if the text-based analysis of judgments is reliable and if the prediction results can be used for actual decision-making.
To build trust in decision-making, an algorithm must be developed that can analyze causation and make convincing predictions in terms of correlation and causality. This would bring a paradigm shift in the field of law and revolutionize the resolution of legal disputes.
법 분야의 위험 또는 위험 관리의 중요성은 다른 분야에 비해 간과되어온 측면이 없지 않다. 그동안 다른 분야에서 위험 관리의 중요성을 인식하고, 위험 관리를 통해 이뤄낸 성과를 보면 아쉽다. 위험과 확률은 단순한 숫자적인 의미를 뛰어넘는다. 인류는 위험 또는 위험 관리라는 개념을 도입함으로써, 온갖 난관과 갖가지 제약을 뛰어넘고, 오늘날의 번영을 이루었다고 해도 과언이 아니다.
위험 관리의 최우선 과제는 위험의 예측이다. 법률서비스 시장에서 탁월한 성과를 내는 변호사는 예측능력이 뛰어나다. 이들은 사건 당사자에게 향후 전개될 사건의 방향을 예견함으로써, 미래에 대한 불안감을 해소하고, 나아가 사건 결과의 예측을 토대로 당사자가 직면한 손해나 손실을 피하는 방책을 도모할 수 있도록 함으로써, 그렇지 못한 변호사와 차별화된다. 이들이 그와 같은 예측을 하고, 손해나 손실을 피할 수 있는 길을 제시할 수 있는 것은 본능이나 직감이 아니라 법률 분야에 종사하면서 터득한 경험과 그것을 바탕으로 한 예측능력 때문이며, 이러한 능력은 변호사의 경우, 대체로 개업한 지 얼마 되지 않는 소위 전관 변호사들에게 두드러진다. 이러한 변호사들도 시간이 지나면 예측능력이 떨어지는데, 실무 관행의 변화 등이 어쩔 수 없기 때문이다.
다른 분야의 위험 관리의 최근 동향은 인공지능의 알고리즘의 도입에 의한 예측의 확대다. 인공지능 알고리즘은 예측에 있어서 탁월하다. 따라서 법 분야 위험의 예측에도 인공지능 알고리즘의 예측 기능을 사용하는 것을 모색할 필요가 있다.
사실 법 분야에서는 계약 위험 등 다양한 위험이 존재한다. 이러한 위험의 예측과 관리에 인공지능 알고리즘의 도입이 필요하다는 것에는 큰 의문은 없다. 그러나 이러한 일상적인 위험의 예측과 관리와는 대별되는 분야가 있다. 바로 소송 결과를 예측하는 문제다. 소송 결과의 예측은 단순한 호기심의 차원이 아니다. 그것이 가지고 있는 경제적 부가가치가 엄청나기 때문이다.
법률 분쟁이 발생하였을 때 법률전문가의 도움을 받아 이를 해결하거나 민사소송을 통해 이를 해결하기 위하여 변호사보수 등 법률서비스에 수반되는 비용이 발생한다. 일반 소송은 물론이고, 집단소송과 같은 경우는 막대한 비용이 소요되는 경우가 많아 현실적으로 소송제기까지는 여러 가지 어려움이 있기 마련이다. 이와 같은 소송비용의 해결 방안의 하나로 제3자 소송 자금 조달 또는 법률금융·소송금융이 등장했다.
법률금융 즉 제3자 소송 자금조달의 경우 투자자의 위험이라는 문제도 해결되어야 한다. 막대한 자금을 투입되고, 소송의 승패에 따라 막대한 손실을 가져올 수도 있는 제3자 소송 자금 조달의 위험에 대한 평가가 따라야 한다. 그러한 위험은 소송의 승패와 직결되므로, 소송의 승패를 예측할 수 있는 방안이 있으면 제3자 소송 자금 조달의 활성화에 기여할 수 있을 것이다.
최근까지 소송결과를 예측하려는 연구들이 심심찮게 이어지고 있다. 거의 모든 연구가 과거 판결문을 입력 데이터로 삼아 인공지능 알고리즘의 일종인 텍스트 분석 알고리즘과 분류 알고리즘을 이용하여 학습을 시킨 후, 새로운 사건에 대한 판결 결과를 예측하려는 점에서 대동소이하다. 과거 판결문이나 소송 정보 중에서 어떤 변수를 입력변수로 할 것인가 하는 특성 선택과 데이터 전처리 과정에서만 차이가 날 뿐, 텍스트 ...
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