AI 기반 계약 검토 솔루션의 고객 획득 비용(CAC)은 평균 12만 원을 상회하며, 전환율 1% 미만의 벽에 직면한다. 국세청은 소프트웨어 용역 제공자의 기타소득을 사업소득으로 분류, 최대 49.5%의 세율을 적용하는 사례를 확대하고 있다.
AI 계약 자동화, 신기루에 불과한가
인공지능을 활용한 계약서 초안 작성 및 검토 자동화는 ‘디지털 노마드’와 ‘N잡러’에게 새로운 수익 모델로 각광받는다. 최소한의 개입으로 지속적인 현금 흐름을 창출할 수 있다는 환상이 시장을 지배하기 때문이다. 초기 개발 단계에 투입된 시간과 비용을 매몰 비용으로 인지하지 못하고, 막연한 성공 가능성에만 베팅하는 현상이 관측된다.
실체는 다르다. SaaS(Software as a Service) 형태의 법률 서비스는 단순 코딩 지식만으로 구축할 수 있는 영역이 아니다. 법률 자문의 신뢰성을 담보하기 위한 알고리즘 고도화와 데이터셋 확보에 천문학적인 비용이 발생하며, 이는 고스란히 손익분기점(BEP) 달성 기간의 연장으로 이어진다.
수익 제로의 늪: 플랫폼 종속성과 법적 리스크
야심차게 출시한 자동화 솔루션은 대부분 유의미한 수익을 창출하지 못하고 소멸한다. 이는 단순히 마케팅의 부재가 아닌, 구조적 결함에서 기인하는 문제이다. 시장의 냉혹한 데이터는 수익화의 본질이 기술 구현이 아닌 신뢰 자본의 구축에 있음을 명확히 보여준다.
1. 알고리즘의 배신: 낮은 전환율과 높은 이탈률
계약서라는 특수성은 사용자에게 극도로 높은 수준의 신뢰도를 요구한다. 아무리 정교한 AI라도 법적 분쟁의 가능성을 완벽히 제거할 수 없다는 인식이 지배적이다. 이로 인해 잠재 고객을 웹사이트로 유입시키는 데 성공하더라도, 실제 결제로 이어지는 전환율은 0.8% 미만에 머무는 경우가 대부분이다. 사용자는 무료 체험 버전에서 핵심 가치를 느끼지 못하면 즉시 이탈하며, 이는 마케팅 비용의 직접적인 손실로 귀결된다. 결국 수익은 발생하지 않고 광고비만 소진하는 악순환이 반복되는 구조이다.
2. 세금 폭탄의 진실: 사업소득 전환의 그림자
소액의 수익이 발생하더라도 안심할 수 없다. 국세청은 플랫폼을 통해 반복적·계속적으로 발생하는 소득을 기타소득이 아닌 사업소득으로 판단하는 경향을 강화하고 있다. 국세청의 최근 유권해석에 따르면, 용역 제공의 물적 시설이나 고용인 유무와 관계없이 영리 목적의 독립성이 인정되면 사업소득으로 과세한다. 이는 8.8%의 원천징수로 끝날 것으로 기대했던 기타소득이, 최대 49.5%에 달하는 종합소득세율과 국민연금·건강보험료 추징으로 이어질 수 있음을 의미한다. N잡으로 얻은 미미한 수익이 본업 소득과 합산되어 세금 폭탄으로 돌아오는 최악의 시나리오가 현실이 된다.
지속 가능한 수익 모델의 재설계
시장의 냉정한 현실을 직시하고, 생존을 위한 전략 수정은 필수적이다. 보편적인 다수를 노리는 B2C 모델 대신, 명확한 지불 능력을 갖춘 특정 집단을 타겟하는 외과수술식 접근이 요구된다. 이는 수익화의 본질을 ‘규모의 경제’에서 ‘가치의 경제’로 전환하는 핵심 과정이다.
1. 니치 마켓 공략과 B2B 솔루션화
불특정 다수를 위한 범용 계약서 템플릿 제공은 이미 레드오션이다. 대신 스타트업 투자 계약, MCN 크리에이터 전속 계약, IT 프로젝트 외주 계약 등 특정 산업군에 특화된 독소조항 검토 솔루션으로 피봇팅(Pivoting)해야 한다. 명확한 문제점을 가진 소수의 기업 고객은 서비스의 가치를 즉각적으로 인지하며, 이는 높은 리텐션과 안정적인 월간 반복 매출(MRR)로 연결된다. 고용노동부의 플랫폼 종사자 보호 대책에서 강조되는 불공정 계약 문제를 해결하는 솔루션으로 포지셔닝하는 것도 유효한 전략이다.
2. 디지털 자산의 감가상각과 유지보수 비용
한 번 개발하면 끝나는 자동화 수익 모델은 존재하지 않는다. 법률, 판례, 시행령은 끊임없이 변화하며, 이는 AI 모델의 지속적인 업데이트와 재학습을 강제한다. 이는 명백한 유지보수 비용이며, 수익률을 계산할 때 반드시 반영해야 할 고정 지출이다. 업데이트가 중단된 법률 AI는 시간이 지날수록 가치가 하락하는 ‘디지털 자산의 감가상각’을 겪는다. 결국 초기 개발 비용만큼이나 치명적인 운영 비용 리스크를 통제하는 것이 장기적 생존의 관건이다.
규제 환경 변화와 시장의 미래
AI가 생성한 법률 자문의 책임 소재를 둘러싼 논쟁은 이제 시작이다. 향후 변호사법 위반, 개인정보보호법 강화 등 예측 불가능한 규제 리스크가 시장을 재편할 가능성이 높다. 단순 자동화 기술에 의존하는 수익 모델은 규제의 파도 앞에서 좌초할 수밖에 없다. 기술적 우위가 아닌, 특정 도메인에 대한 깊은 이해와 법적 리스크를 헤지(Hedge)할 수 있는 전문가 네트워크를 확보한 플레이어만이 이 시장에서 생존할 것으로 전망된다.
자주 묻는 질문
AI가 생성한 계약서 초안이 법적 분쟁 시 효력이 있는가?
AI 생성물 자체는 법적 효력을 갖지 못하며, 계약 당사자의 서명 날인이 있어야 유효하다. 다만, AI가 제안한 문구의 해석을 두고 분쟁이 발생할 경우, 서비스 제공자는 법적 책임을 회피하기 어렵다. 이용약관에 면책조항을 명시하는 것이 최소한의 방어 장치이다.
월 100만 원 이하 소액 수익도 사업자 등록이 필수인가?
소득 금액과 무관하게 ‘계속적, 반복적’으로 영리 활동을 한다면 사업자 등록이 원칙이다. 국세청은 소득 발생 빈도와 기간을 기준으로 사업성을 판단한다. 미등록 상태로 소득이 누적될 경우, 가산세를 포함한 세금 추징 리스크가 존재한다.
해외 클라이언트에게 솔루션을 제공했을 때 부가가치세(VAT) 처리는 어떻게 하는가?
소프트웨어 같은 무형의 서비스를 국외에 제공하는 경우, 부가가치세법상 ‘영세율’이 적용되어 부가세가 과세되지 않는다. 단, 이를 증명할 수 있는 외화입금증명서 등 객관적인 증빙 서류를 반드시 갖추어야 한다. 영세율 신고를 하지 않으면 불이익을 받을 수 있다.
AI 모델 학습에 사용한 데이터의 저작권 문제 발생 시 책임 소재는?
웹 크롤링 등을 통해 수집한 불특정 다수의 계약서 데이터를 무단으로 학습에 사용했다면 저작권 침해 소지가 크다. 이 경우, 서비스 개발자 및 운영자가 1차적 책임을 진다. 공개된 데이터라도 상업적 이용 허용 범위를 명확히 확인해야 하며, 법적 분쟁을 피하기 위해 라이선스를 구매하거나 자체 생성한 데이터를 사용하는 것이 안전하다.
서비스 구독료 책정 시, 적정 LTV/CAC 비율은 어느 정도로 설정해야 하는가?
SaaS 비즈니스에서 이상적인 고객생애가치(LTV)와 고객획득비용(CAC)의 비율은 3:1 이상으로 본다. 즉, 고객 1명을 유치하는 데 1만 원을 썼다면, 그 고객이 서비스를 이탈하기 전까지 최소 3만 원 이상의 수익을 창출해야 한다는 의미이다. 이 비율을 맞추지 못하면 비즈니스는 지속 가능성을 잃고 현금 흐름 문제에 직면한다.