포스코이엔씨, '19조 규모 누적손실' AI로 해결한 방법 제시

계약검토 미흡 해결 위해 AI 기반 건설 프로젝트 검토 솔루션 '포스닥' 개발

국내 건설사의 해외 프로젝트 누적 손실은 19조원에 달한다. 이로 인해 해외 사업의 20%에서 적자가 발생하며 건설사들의 재무 건전성 악화를 유발한다.

누적 손실의 핵심 원인은 사업의 요구사항 및 계약 내용을 정확히 파악하지 못하는 계약 검토 미흡에서 발생한다. 포스코이앤씨는 이를 근본적으로 해결하기 위해 인공지능(AI)을 활용한 계약 문서 검토 솔루션을 개발했다.

3일 포스코이엔씨 연구개발(R&D)센터 스마트컨스트럭션그룹 조우철 차장은 마이크로소프트에서 개최한 AI 트랜스포메이션위크에서 대규모 언어모델(LLM) 기반 서비스 '포스닥(POSDAC)'의 개발 사례를 소개했다.

포스코이엔씨 연구개발(R&D)센터 스마트컨스트럭션그룹 조우철 차장(이미지=마이크로소프트)

포스코이엔씨에서 조사한 내용에 따르면 국내 건설사들은 지난 10여 년간 해외 프로젝트에서 약 19조 원 규모의 손실을 기록했다. 이 손실은 대규모 계약 프로젝트에서 발생한 것으로, 건설업계의 글로벌 경쟁력에 큰 타격을 입혔다.

계약서 조항의 불명확한 이해와 발주자의 요구사항을 제대로 반영하지 못하는 계약 검토 미흡과 발주 요구사항의 부적절한 반영과 프로젝트 지연으로 인한 추가 비용 지출 등이 원인으로 꼽혔다.

조 차장은 계약 검토가 제대로 이뤄지지 않는 이유로 시간적 제약과 과도한 업무량 때문이라고 지적했다.

그는 "대규모 프로젝트의 입찰 및 계약 검토 기간은 평균적으로 1~2주에 불과하며 이 기간 동안 약 3천 장 이상의 계약 문서에 대해 기술적, 법적 조항을 검토해야 한다"며 "이 과정에서 오류가 가능성이 증가한다"고 설명했다.

포스닥은 방대한 계약 문서를 효율적으로 분석하고 잠재적 리스크를 도출하는 것을 목표로 마이크로소프트의 애저 클라우드 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 구축했다.

검색 증강 생성(RAG) 기술과 제조 환경에 특화된 데이터 학습으로 계약 문서의 조항을 정확하게 파악할 수 있도록 정확성을 높였다.

조 차장은 "제조 산업에서만 주로 사용하는 약 2만여개의 단어를 추가로 학습시켜 문서 검토 단계의 혼선을 줄였다"며 "또한 AI가 모든 업무를 자동으로 처리하는 것이 아니라 AI는 정확한 검토를 위한 근거를 제공하고 사람이 모든 의사결정을 하는 협력관계를 구축하는 것에 집중했다"고 설명했다.

지난 9월 포스닥을 도입한 이후 기존 2주 걸리던 검토 기간을 20% 수준으로 단축하며 계약 검토 리스크를 최소화할 수 있었다. 계약 문서 외에도 법률 자문 및 기술 문서 검토로 범위를 확대할 계획이다.

포스코이엔씨는 사용자의 피드백을 반영해 지속적으로 시스템을 개발해 대외 서비스로 확대하는 것도 고려하고 있으며, 현재 2건의 특허 출원도 완료했다.

조우철 차장은 "현재 솔루션의 성능과 기능을 개선하기 위해 다양한 기술 적용을 검토하고 있다"며 "특히 멀티모달 데이터 처리 및 복합 추론 에이전트 기술 주의 깊게 보고 있다"고 말했다.

이를 통해 "텍스트를 비롯해 아니라 음성 및 기타 비정형 데이터를 분석할 수 있는 서비스도 선보일 수 있도록 노력할 것"이라고 밝혔다.