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BHSN, AI 계약 관리 서비스 ‘앨리비 큐’ 출시… 계약 체결 이후 후속 업무 자동 관리

리걸AI 기업 BHSN이 계약 체결 후 발생하는 복잡한 후속 업무를 자동 관리하는 서비스 '앨리비 큐(allibee Cue)'를 선보였습니다. AI가 계약서 핵심 내용을 추출하고 조건부 조항까지 해석하여 지급, 갱신, 통지 등 중요한 일정을 놓치지 않도록 돕습니다. 분산된 계약 관리로 인한 기업의 업무 공백 문제를 해결하며 효율성을 높일 것으로 기대됩니다.

5일 전·2026.06.08·읽기 1·Platum

리걸AI 전문 기업 BHSN(비에이치에스엔)이 계약 체결 이후 발생하는 다양한 후속 업무를 인공지능(AI)으로 자동 관리해주는 서비스 '앨리비 큐(allibee Cue)'를 공식 출시했습니다. 이 서비스는 단순히 계약서를 보관하는 것을 넘어, 대금 지급, 계약 갱신, 통지 의무, 검수 등 계약 이후의 복잡한 업무들을 체계적으로 관리하여 기업의 업무 효율성을 크게 높이는 데 중점을 둡니다.

많은 기업이 계약서를 이메일, 공유 폴더, 개인 PC 등 여러 곳에 분산하여 관리하면서 인사 이동이나 담당자 변경 시 기존 계약 내용과 후속 업무 현황 파악에 어려움을 겪는 것이 현실입니다. 이러한 비효율적인 관리 방식은 대금 지급일이나 갱신일 누락, 계약상 의무 미이행과 같은 심각한 업무 공백으로 이어지곤 합니다. 앨리비 큐는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기반 계약서 체결본 관리, 계약 검토 및 리스크 분석, 그리고 계약 이행 관리 기능을 통합적으로 제공합니다. AI가 계약 상대방, 기간, 금액, 갱신 조건 등 20여 가지 핵심 항목을 자동 추출하여 사용자가 한눈에 파악할 수 있도록 돕고, 특히 '납품 완료일로부터 45일 이내'와 같이 문맥에 따라 해석해야 하는 조건부 조항까지 정확하게 분석하는 것이 강점입니다. AI가 도출한 지급일, 갱신일, 통지 의무 등의 정보는 구글 캘린더나 슬랙(Slack)과 연동되어 담당자에게 필요한 시점에 자동 알림을 보내고, 각 단계별 수행자와 완료 일시를 기록하여 업무의 투명성과 연속성을 보장합니다.

앨리비 큐의 출시는 계약 관리의 패러다임을 변화시킬 중요한 전환점이 될 것으로 보입니다. 기업들은 계약 체결 전 법률 검토에는 많은 시간과 비용을 투자하지만, 체결 이후의 관리는 여전히 수작업에 의존하며 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이 서비스는 이러한 사각지대를 해소하여 업무 누락을 방지하고, 담당자 변경이나 조직 개편 상황에서도 계약 관련 업무의 연속성을 유지할 수 있도록 지원합니다. BHSN은 CJ제일제당, 한화솔루션 등 국내 주요 기업에 이미 서비스를 공급하며 신뢰를 쌓았고, 국제 표준 보안 인증(ISO/IEC 27001·27017)을 획득하여 데이터 보안에도 만전을 기하고 있습니다. 앞으로 전자서명, 계약서 작성, 계약 검토 기능과 연계하여 계약 업무의 전 과정을 통합 지원하는 서비스로 확장할 계획이어서, 기업의 법률 및 행정 업무 효율성을 한층 더 끌어올릴 잠재력을 가지고 있습니다.

1인 창업자를 위한 기회 분석
AI 분석 · 참고용이며 검증이 필요합니다
4/10
보통
4점인가

기존 대기업 시장에 이미 서비스가 존재하며, 법률 및 AI 전문성, 보안 인증 등 1인이 진입하기에는 진입 장벽이 높습니다.

문제 / 미충족 수요

많은 기업이 계약 체결 후의 복잡한 후속 업무를 수작업에 의존하며, 이로 인해 중요한 일정을 놓치거나 업무 공백이 발생하는 문제가 있습니다.

한국 시장
국내 있음BHSN 외에도 국내에 유사한 리걸테크(LegalTech) 서비스가 존재하며, 대기업 시장은 이미 경쟁이 시작되었습니다.
수익 모델

B2B SaaS 구독 · 돈 내는 주체: 기업의 법무팀, 계약 관리 담당 부서, 경영지원팀

1인 실현 가능성
2/5

법률 및 AI 전문성이 높게 요구되며, 대기업 대상 영업 및 보안 인증 등 1인이 감당하기 어려운 요소가 많습니다.

진입 지점 (Wedge)

특정 산업군(예: 건설, 제조)의 조건부 계약 조항 해석 및 알림에 특화된 AI 기반 계약 후속 관리 솔루션 개발

이번 주 첫 실험

특정 산업군의 계약서 샘플을 수집하고, 조건부 조항 목록을 정리하여 AI 학습 데이터셋 구성 가능성을 탐색합니다.

Original source
이 글은 Platum의 기사를 yozm.tech가 한국어로 재작성한 버전입니다.
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