감정평가서 수치만큼은 AI를 못 믿는 변호사들을 위한 팩트체크 AI, 로컬독스

"AI가 텍스트는 잘 읽던데, 표 안의 숫자는 왜 자꾸 틀리죠?"

소송 준비를 하다 보면 이런 순간이 찾아옵니다.

준비서면 제출 하루 전날 밤. 회계감정서 47페이지, 손해배상 계산서 31개의 표. 요약 텍스트는 이미 AI가 정리해줬는데, 결국 숫자만은 직접 한 줄 한 줄 눈으로 확인하고 계십니다. 연 이자율이 맞는지, 기간 계산이 제대로 됐는지, 스캔본 표 안의 수치가 바르게 인식됐는지.

틀리면 어떤 일이 벌어지는지, 변호사님은 누구보다 잘 아십니다.

많은 변호사분들이 이미 AI를 업무에 활용하고 있습니다. 법령 요약, 판례 검색, 준비서면 초안. 텍스트 작업은 분명 편해졌습니다. 그런데 유독 감정평가서, 손해계산서, 회계감정서처럼 표와 수치가 핵심인 문서 앞에서는 AI를 한 번 더 직접 검증하게 됩니다.

AI를 쓰고 있으면서도 AI를 믿지 못해 직접 재확인하는 이중 작업. 그 이유는 분명합니다.

변호사가 AI를 쓰면서도 숫자 문서는 직접 확인하는 이유

챗GPT나 Gemini로 감정평가서를 한 번이라도 분석해 보신 분이라면 아실 겁니다. 텍스트 요약은 꽤 그럴듯하게 나옵니다. 그런데 표 안의 숫자를 물어보면 이야기가 달라집니다.

"7,482만 원"이 "7,428 원"으로 바뀌어 있거나, 이자 계산 기간이 실제 문서와 다르게 제시되거나, 스캔된 PDF 속 표를 아예 인식하지 못하고 "해당 내용을 찾을 수 없습니다"라고 답하는 상황이 반복됩니다.

문제는 이런 오류가 조용히 일어난다는 점입니다. AI는 틀린 숫자를 내놓으면서도 전혀 틀린 것처럼 보이지 않게 자신감 있게 답변합니다. 그래서 결국 변호사님은 AI의 답변을 받은 후에도 다시 원문을 직접 열어 확인합니다.

AI를 쓴 시간 + 직접 확인하는 시간 = 이중 작업이 되어버리는 것입니다.

이건 특정 AI가 나쁜 것이 아니라, 챗GPT·Gemini·NotebookLM 같은 범용 AI 도구들이 법률 문서의 표와 이미지 속 수치를 정밀하게 처리하도록 설계되지 않았기 때문입니다. 텍스트 요약과 수치 정확도는 완전히 다른 능력입니다.

챗GPT · Gemini · NotebookLM vs 로컬독스 비교표: 법률 실무 4개 기준

소송·민사 변호사가 실무에서 실제로 마주치는 네 가지 핵심 기준으로 비교했습니다.

챗GPT·Gemini·NotebookLM은 일상적인 텍스트 요약과 문서 정리에는 충분히 유용합니다. 그러나 감정평가서의 감정액, 손해계산서의 연 이자율, 회계감정서의 수치 표처럼 단 하나도 틀려서는 안 되는 숫자 문서 검토에는 구조적으로 적합하지 않습니다. 이 도구들은 법률 수치 문서를 위해 설계된 것이 아니니까요.

로컬독스가 변호사 실무에서 다르게 작동하는 4가지 순간

① 감정평가서 수치 정확 추출 + 출처 페이지를 함께 알려줍니다

감정평가서 47페이지 중 감정액이 등장하는 페이지, 감정 기준일, 비교 사례 지번과 단가. 로컬독스는 이 수치들을 원문 그대로 추출하고, "○○ 감정평가서 23페이지에 명시된 수치입니다" 처럼 어느 문서의 몇 페이지에서 가져온 것인지 정확하게 알려줍니다. 출처 버튼을 누르면 원문 어디에서 발췌했는지 하이라이트하여 보여줍니다.

준비서면에 수치를 옮겨 적을 때, 원문을 다시 열어 찾아볼 필요가 없어집니다. 로컬독스가 짚어준 페이지만 열면 바로 검증이 가능합니다.

② 손해배상 계산서. 이자율과 수식을 해석하지 않고, 그대로 읽어냅니다

손해배상 계산서에는 연 이자율, 지연손해금 계산 기간, 부대청구 산정 방식 등 복잡한 수치 구조가 담겨 있습니다. 일반 AI는 이 수치들을 "이해"하려다 계산 과정에서 오류를 만들어내지만, 로컬독스는 문서에 적힌 수식과 수치를 임의로 변환하지 않고 원문 그대로 읽어 출처와 함께 제시합니다. 해석이 아닌 정확한 추출이기 때문에 틀릴 여지가 없습니다.

③ 이미지·스캔본 표 안의 수치도 놓치지 않습니다

법원 제출용 감정서나 회계감정서는 스캔된 PDF로 제출되는 경우가 많습니다. 이미지 형태의 표 안에 담긴 수치도 로컬독스는 놓치지 않습니다. 챗GPT가 "이미지에서 텍스트를 추출할 수 없습니다"라고 멈추는 바로 그 순간, 로컬독스는 스캔본 표 안의 숫자를 읽어내고 출처 페이지와 함께 답합니다.

지금 이 상황에 해당하신다면, 로컬독스를 써보실 때가 됐습니다.

아래 네 가지 중 하나라도 해당되신다면, 지금 사용 중인 AI 도구가 수치 문서 검토에 최적화되어 있지 않은 것입니다.

• [ ] 감정평가서나 손해계산서를 AI로 분석한 후에도, 수치만큼은 직접 원문을 열어 재확인하고 있다

• [ ] AI가 제시한 숫자가 실제 문서와 달랐던 경험이 한 번 이상 있다

• [ ] 스캔된 PDF나 이미지 형태의 표를 AI가 인식하지 못해 결국 직접 읽은 적이 있다

• [ ] 수치 출처가 어느 페이지인지 AI가 정확히 알려주지 않아, 원문을 직접 찾아헤맨 적이 있다

정확한 수치 검토가 더 단단한 사건 준비를 만듭니다

법률 문서에서 텍스트 오류와 수치 오류는 무게가 다릅니다. 텍스트 오류는 다시 쓸 수 있지만, 준비서면에 잘못 기재된 수치 하나는 기일에서 치명적인 허점이 됩니다.

AI가 법률 실무에 도움이 된다는 것은 이제 분명해졌습니다. 그러나 어떤 AI를 쓰느냐에 따라, 그 도움이 믿을 수 있는 것인지 아닌지가 갈립니다.

로컬독스는 감정평가서의 수치를, 손해계산서의 이자율을, 스캔된 표 안의 숫자를 정확하게 읽고 어느 페이지에서 나온 것인지 함께 알려줍니다. AI를 쓰고 나서 다시 직접 확인하는 이중 작업이 사라지는 순간, 변호사님의 시간은 더 중요한 곳에 쓰일 수 있습니다.

증거 검색 AI, 법률 AI로서 로컬독스가 실제로 어떻게 작동하는지, 사무소 문서로 직접 확인해 보세요.

👉 우리 사무소 문서로 직접 사용해 보기

참고자료

1. McKinsey & Company — The social economy: Unlocking value and productivity through social technologies

2. ChatGPT 환각 발생률 및 GPT-5 벤치마크 — OpenAI Research

3. NotebookLM 소스 제한 및 처리 사양 — Google NotebookLM 공식 안내