안녕하세요. 유니입니다.
토끼 귀를 흔들며 인사하는 유니 캐릭터
오늘은 전에 만들었던 PolicyFlow 데모를 다시 열어보고, 실제 업무에서 사용할 수 있는 흐름에 조금 더 가깝게 다듬어봤습니다.
시작은 아주 단순했습니다. 회사 약관이나 개인정보처리방침을 수정하다 보면 이런 생각이 들 때가 있습니다.
법령이 바뀌면 우리 약관의 어느 부분을 고쳐야 할까?
이 내용은 누가 확인하고, 관련 부서에는 어떻게 전달해야 할까?
전담 법무팀이나 개인정보 담당자가 없는 회사에서는 법령 변경을 계속 확인하는 일도 어렵지만, 변경 내용을 우리 문서와 연결하고 마케팅·개발·CS 부서가 해야 할 일로 바꾸는 과정이 더 어렵다고 느꼈습니다.
그래서 약관을 넣으면 확인이 필요한 항목, 공식 근거, 담당자의 다음 행동을 정리해 주는 PolicyFlow를 만들고 있습니다. 오늘은 이 아이디어를 7단계 화면으로 정리해봤습니다.
현재 결과는 실제 법률 판단이 아니라 제품 흐름을 확인하기 위한 데모 데이터입니다. AI는 점검 후보와 근거를 제안하고, 최종 판단은 담당자 또는 전문가가 해야 합니다.
오늘 다시 다듬은 핵심
처음 데모는 AI가 확인 항목 세 개를 보여주는 데 집중했습니다. 오늘은 여기에서 한 단계 더 나아가, 사용자가 결과를 왜 믿을 수 있는지와 분석 이후 누가 무엇을 해야 하는지가 보이도록 구조를 다시 정리했습니다.
점검 결과마다 확인 이유와 우선순위를 표시했습니다.
관련 법령의 구체적인 조항과 공식 출처 링크를 연결했습니다.
확신하기 어려운 내용은 단정하지 않고 ‘추가 검토’ 대상으로 구분했습니다.
결과를 Word·Excel 보고서로 받아 담당자에게 전달하는 흐름을 넣었습니다.
AI의 결과는 법률 판단이 아니라 검토를 돕는 후보라는 점을 분명하게 표시했습니다.
1. 먼저 ‘무엇을 보여줘야 믿을 수 있을까?’를 정리했습니다
처음에는 약관을 잘 써주는 AI를 생각했습니다. 하지만 곰곰이 생각해보니 담당자에게 더 필요한 것은 그럴듯한 문장보다 왜 확인해야 하는지, 어떤 법령을 봐야 하는지, 다음에는 무엇을 해야 하는지였습니다.
이 부분을 더 깊게 고민하게 된 계기는 다이앤 버디님이 “AI가 제시한 근거를 사용자는 어떻게 신뢰할 수 있을까요?”라고 질문해주신 것이었습니다. 저도 만들면서 계속 마음에 걸렸던 부분이었는데, 질문을 듣고 보니 단순히 법령 이름만 붙이는 것으로는 충분하지 않겠다는 생각이 들었습니다.
그래서 PolicyFlow에서는 AI가 결론만 말하는 대신 아 래 내용을 함께 보여주도록 방향을 잡았습니다.
확인이 필요한 이유와 우선순위
관련 법령과 구체적인 조항
사용자가 직접 열어볼 수 있는 공식 출처 링크
AI가 확신할 수 없는 내용은 ‘추가 검토’로 구분
최종 판단은 담당자 또는 전문가가 한다는 안내
결국 신뢰는 AI가 자신 있게 말하는 데서 생기는 것이 아니라, 사용자가 근거를 직접 확인하고 판단 과정을 따라갈 수 있을 때 생긴다고 생각했습니다. 다이앤 버디님의 질문 덕분에 이 부분을 화면과 서비스 원칙에 더 분명하게 반영할 수 있었습니다.
그래서 분석 결과 화면의 첫 시안에는 우선순위, 점검 이유, 근거 법령과 공식 링크를 한 화면에 담았습니다.
PolicyFlow 초기 분석 결과 시안
2. 문서 입력부터 담당자 공유까지 흐름을 세 단계로 줄였습니다
처음에는 로그인, 관리자 페이지, 승인 절차, 부서별 알림, 법령 변경 자동 감지까지 모두 넣고 싶었습니다. 그런데 기능이 많아질수록 무엇을 검증하려는 제품인지 흐려졌습니다.
그래서 사용 흐름을 아래처럼 단순하게 줄였습니다.
운영 중인 정책 문서를 입력한다.
확인 항목과 공식 근거를 검토한다.
결과와 보고서를 담당자에게 전달한다.
문서 입력부터 공유까지의 PolicyFlow 사용 흐름
3. 첫 화면에서는 기능보다 문제를 먼저 설명했습니다
서비스를 처음 보는 사람이 “이게 무슨 도구지?”라고 고민하지 않도록 프로모션 화면부터 다시 정리했습니다.
최신 핵심 문구는 “법령 변경을, 우리 서비스에 필요한 조치로 바꾸세요”입니다. 약관 분석 자체보다, 분석 결과를 담당자가 실제로 움직일 수 있는 일로 바꿔준다는 점을 강조했습니다.
PolicyFlow 프로모션 페이지
4. 약관 원문과 업종을 넣는 화면을 다시 캡처했습니다
약관 입력 화면에서는 실제 약관 문구와 업종·서비스 유형을 함께 받도록 구성했습니다. 같은 문구라도 쇼핑몰, 교육, 광고, 헬스케어처럼 업종에 따라 확인해야 할 법과 가이드가 달라질 수 있기 때문입니다.
화면 오른쪽에는 PolicyFlow가 먼저 정리할 항목을 보여줬습니다.
빠졌을 가능성이 있는 고지 항목
확인해야 할 공식 근거
담당자와 관련 부서가 검토할 다음 행동
5. 분석 결과는 ‘문제 있음’이 아니라 근거와 우선순위로 보여줬습니다
결과 화면은 즉시 확인, 추가 검토, 참고로 나눴습니다. 각 항목에는 관련 법령 조항과 국가법령정보센터 확인 링크를 함께 표시했습니다.
담당자가 AI의 답을 그대로 믿는 구조가 아니라, 공식 출처를 열어 직접 확인할 수 있는 출발점을 제공하는 것이 중요하다고 생각했습니다.
현재 데모에서는 각 결과의 ‘국가법령정보센터에서 확인’ 링크를 누르면 관련 법령 검색 화면으로 이동하도록 연결했습니다. 아직 법령 API가 분석 결과를 실시간으로 생성하는 구조는 아니지만, 적어도 사용자가 AI의 설명만 보고 판단하지 않도록 공식 자료로 가는 경로를 화면에 넣었습니다.
공식 근거와 우선순위를 보여주는 분석 결과
6. Codex와 대화하면서 ‘말로 코딩’한 과정이 가장 재미있었습니다
이번 작업에서 가장 재미있었던 점은 코드를 직접 타이핑하기보다 Codex에게 계속 말로 설명하며 화면을 고쳤다는 점입니다.
“업종을 선택할 수 있게 해줘.”
“결과에는 공식 링크가 보여야 해.”
“Word와 Excel로 받을 수 있으면 좋겠어.”
“드롭다운과 입력창이 실제 업무 도구처럼 자연스러워 야 해.”
이렇게 이야기하면 화면이 만들어지고, 브라우저에서 확인한 뒤 다시 어색한 부분을 말로 수정했습니다. 기획 → 구현 → 화면 확인 → 수정 요청을 대화로 반복하니, 코딩이라기보다 옆자리 동료와 제품을 함께 다듬는 느낌이었습니다.
왼쪽이 처음 참고한 시안이고, 오른쪽이 대화를 반복해 구현한 화면입니다.
초기 시안과 Codex 구현 화면 비교
7. 마지막에는 담당자 전달까지 이어지도록 만들었습니다
분석 결과를 담당자 혼자 보고 끝내면 실제 업무는 바뀌지 않습니다. 그래서 마지막 단계에는 Word·Excel 보고서, 검토 완료 상태와 담당자 전달 흐름을 넣었습니다. 데모에서도 Word 문서와 Excel용 CSV 파일을 내려받을 수 있도록 구현해, 결과가 화면 안에서 끝나지 않고 실제 업무 문서로 이어지는 경험을 확인했습니다.
현재는 데모이기 때문에 실제 알림 발송까지 연결하지는 않았지만, 다음 버전에서는 개인정보 담당자와 관련 부서가 검토 결과를 받고 반영 여부를 남길 수 있도록 확장하고 싶습니다.
분석 결과 확인과 담당자 전달 완료 화면
지금 데모에서 확인할 수 있는 범위
현재 PolicyFlow 데모는 아래 흐름을 직접 확인할 수 있는 수준까지 만들었습니다.
프로모션 페이지에서 서비스 목적 확인
약관 원문 입력 및 업종 선택
세 가지 점검 결과와 공식 근거 확인
국가법령정보센터 공식 확인 경로 열기
Word 문서와 Excel용 CSV 보고서 다운로드
검토 완료와 담당자 공유 흐름 확인
반면 아래 기능은 아직 연결하지 않았습니다.
법제처·국가법령정보 API 또는 MCP를 활용한 실시간 법령 검색
실제 GPT 또는 다른 AI 모델을 이용한 약관 조항별 분석
회사 계정 로그인과 워크스페이스
관련 부서에 보내는 실제 알림과 승인 이력
결제와 구독 관리
따라서 지금 버전은 완성된 법률 서비스가 아니라, 약관 입력 → 근거 확인 → 보고서 전달이라는 핵심 사용 흐름을 검증하기 위한 MVP 데모입니다.
결과와 배운 점
이번에 다시 다듬으면서 법률·약관 관련 AI에서 가장 중요한 것은 답변을 멋지게 만드는 일이 아니라는 것을 느꼈습니다.
공식 출처를 함께 보여줘야 신뢰할 수 있습니다.
확신할 수 없는 항목은 단정하지 않고 추가 검토로 구분해야 합니다.
AI는 후보를 정리하고 최종 판단은 사람이 해야 합니다.
분석 결과가 실제 담당자와 관련 부서의 행동으로 이어져야 가치가 생깁니다.
처음부터 모든 기능을 만들기보다 핵심 흐름을 먼저 보여주는 것이 좋았습니다.
앞으로의 계획
다음 단계에서는 법제처·국가법령정보의 API 또는 MCP를 연결해 실제 공식 자료를 검색하고, 약관 조항별 영향 후보를 생성하는 POC를 만들어보고 싶습니다.
그다음에는 로그인, 회사 워크스페이스, 문서 버전 관리, 검토·승인, 관련 부서 알림을 차례로 붙일 계획입니다.
약관이나 개인정보처리방침을 관리하면서 “이걸 누가 계속 챙기지?”라고 생각해본 분들이 실제로 있는지 궁금합니다. 비슷한 업무를 해보신 분들의 경험과 의견도 듣고 싶어요! 😊
마무리하며, 감사한 분들
처음 아이디어를 구체화할 때 브랜든님이 알려주신 ‘컨셉수업 GPTs’에서 많은 영감을 받았습니다. 단순히 기능 을 더하는 것이 아니라, 이 아이디어가 어떤 페인포인트에서 시작됐고 누구에게 어떤 가치로 전달되어야 하는지를 단계별로 생각하는 데 큰 도움이 됐습니다. 좋은 도구를 알려주시고 아이디어를 비즈니스 관점으로 바라볼 수 있게 해주셔서 감사드립니다.
그리고 박무재 스터디장님께서 과정 내내 열정적으로 도와주신 덕분에 작업을 즐겁게 이어갈 수 있었습니다. 특히 결제 시스템을 설명해주신 내용이 어렵게만 느껴졌던 서비스 운영과 수익 구조를 훨씬 재미있게 이해하는 계기가 됐습니다. 실제 서비스로 발전시키려면 화면뿐 아니라 결제와 운영 구조까지 함께 생각해야 한다는 점도 배웠습니다.
아직 결제를 붙일 단계는 아니지만, 먼저 무료 데모로 실제 사용자의 반응을 확인하고, 반복적으로 필요한 기능이 무엇인지 검증한 뒤 유료화 범위를 정해야 한다는 방향도 생각해볼 수 있었습니다.
마지막으로 “근거를 어떻게 믿을 수 있을까?”라는 중요한 질문을 던져주신 다이앤 버디님께도 다시 한번 감사드립니다. 여러 분의 질문과 도움이 더해지면서 PolicyFlow가 단순한 약관 분석 화면에서, 신뢰할 수 있는 근거와 다음 행동을 연결하는 서비스로 조금씩 구체화되고 있습니다. 🙏
PolicyFlow 공개 서비스
완성된 MVP는 아래 링크에서 직접 확인할 수 있습니다.
로그인 없이 첫 화면과 서비스 흐름을 확인하고, 정책 문서 점검 데모를 직 접 체험할 수 있습니다.
