1. Why Vertical AI?
이제는 우리에게 ChatGPT, Claude, Gemini 등은 너무도 익숙합니다. 그런데 막상 전문가 분야로 들어가다보면 실무에서는 다소 아쉽고 부족하다는 느낌, 한 번쯤 받아보셨을 겁니다.
위와 같은 범용 AI는 모든 것을 조금씩 아는 제너럴리스트입니다.
반면 오늘 소개할 Vertical AI 는 특정 산업의 지식과 스킬, 다양한 사례들을 내장한 스페셜리스트라고 보면 됩니다. 예를 들어, 법률 계약서를 검토하고, 의사의 진료 기록을 자동 정리하고, 물류 경로를 실시간으로 최적화하는, 그 분야에서만 오래 경험한 깊이가 있습니다.
그렇기 때문에 우리가 비즈니스적으로 전문 솔루션이 필요할 때는 이와 같은 Vertical AI 솔루션을 찾게 되는 이유가 됩니다.
이 글에서는 법률 및 헬스케어, 금융, 영업, 부동산, 교육, 건설, 물류, 보안 등 총 10개 산업의 대표 솔루션 20종을 정리해 보려고 합니다.
각 솔루션별로 심층 분석은 별도로 연재할 예정이며, 이번에는 전체 흐름을 빠르게 파악하고 비교하는데 적합할 것입니다.
주의할 점
한 가지 주의할 점은, 오늘 소개할 솔루션들이 대부분 미국 시장과 산업에 특화된 솔루션이라는 부분입니다. 즉, 법률도 국내 보단 미국 법률과 사례를 학습시켰기 때문에 우리가 바로 적용하기에는 어려움이 있습니다. 그럼에도 이러한 솔루션이 성공하고 성장하면, 결국 빠르게 한국 시장에도 침투하여 개발될 것이라 생각되며, 우리가 집중해야 할 이유가 됩니다.
2. Vertical AI 종류
Vertical AI 시장은 이미 빠르게 움직이고 있습니다.
2025년 기준 116억 달러 규모이며, 2035년까지 연평균 20.8% 성장해 약 773억 달러에 달할 전망입니다. 2025년 한 해에만 약 35억 달러가 투자됐는데, 이는 전년 대비 약 3배 수준입니다. 그 중 헬스케어가 전체의 43%를 차지하며 가장 빠른 성장세를 보였습니다.
이렇게 빠르게 성장한 이유는 바로, 범용 AI는 의료 기록의 의학 용어, 계약서의 법률 언어, 물류 데이터의 산업 규격을 제대로 처리하지 못하기 때문입니다.
각 파트별로 이 문제를 각 솔루션이 어떻게 해결하고 있는 지도 함께 살펴보면 좋을 것 같습니다.
(1) 법률 (Legal)
Core AI 특징 : 법률 문서 분석, 계약서 초안 작성, 판례 리서치 자동화
Harvey는 OpenAI 모델 기반으로 법률 데이터를 학습한 생성형 AI 플랫폼으로, 계약서 분석, 실사(due diligence), 소송 준비 등 법률 전문가들의 반복 업무를 줄여주고 자동화합니다.
2025년 벤치마크 연구에 따르면, Harvey는 문서 분석 및 데이터 추출 속도가 변호사 대비 최대 80배 빠른 것으로 나타났습니다.
Microsoft Azure 클라우드 인프라 기반으로 운영되며, CLM 플랫폼, 문서 관리 시스템 등 핵심 법률 기술 스택과 API로 연동됩니다. Am Law 100 대형 로펌과 Fortune 500 기업 법무팀에 최적화되어 있습니다.
즉, 한국 시장이 아닌 미국 및 글로벌 시장에 적합합니다. 그럼에도 주목해야 할 것은 이러한 솔루션을 벤치마킹해서 한국에도 조만간 출시 될 것을 기대해볼 수 있습니다.
② Clio AI
Core AI 특징 : 사건 관리 데이터 기반 일정 자동화, 청구서 생성, 문서 요약
Clio의 Manage AI는 법률 사무소의 일상적인 업무를 자동화하는 AI 기능이 특징입니다.
법원 문서에서 기한을 추출해 캘린더 이벤트로 전환하고, 청구서 초안 생성 및 승인 라우팅까지 처리할 수 있습니다. 2025년에는 글로벌 법률 리서치 AI 기업 vLex를 10억 달러에 인수하며, 판례 리서치 기능을 대폭 강화했습니다.
QuickBooks, Google Local Services, Microsoft Teams, Gmail, SpeakWrite 등 다양한 서드파티 툴과 연동을 지원합니다. 소규모 사무소부터 중견 로펌까지 폭넓게 활용되고 있으며, 특히 모든 커뮤니케이션을 하나의 플랫폼에서 처리하고자 하는 팀에 적합합니다.
(2) 헬스케어
헬스케어는 2025년 Vertical AI 투자의 43%를 차지할 만큼 성장이 가장 빠른 분야입니다. 특히 의사들의 행정 업무 부담을 줄이고 환자와의 시간을 늘리는 ‘임상 문서 자동화’가 핵심 트렌드로 자리잡고 있습니다.
① Abridge
Core AI 특징 : 의사와 환자 대화를 실시간으로 SOAP 노트 등 구조화된 임상 문서로 자동 변환
참고 : SOAP Subjective(주관적 소견), Objective(객관적 소견), Assessment(평가), Plan(계획)
Abridge는 의사와 환자의 대화를 실시간으로 분석해 진료과목과 방문 유형에 맞는 SOAP 노트를 자동 생성하는 AI 플랫폼입니다. 평균 문서 작성 시간을 38%까지 단축하며, 2025년 기준 150개 이상의 대형 의료 시스템에 도입되었습니다.
Kaiser Permanente, Duke Health, Johns Hopkins Medicine 등 미국 대형 병원들과 파트너십을 맺고 있으며, 대형 병원에 최적화되어 있습니다.
장점 : 다국어 지원(영어, 스페인어, 중국어, 아랍어 등), Best in KLAS 2025·2026 수상, 엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수 프레임워크 제공
② Nabla AI
Core AI 특징 : 진료 대화 기반 임상 노트 자동 생성, 실시간 ICD, CPT 코딩 제안
Nabla는 55개 이상의 전문과에 특화된 커스텀 템플릿을 제공하며, 5초 이내에 임상 노트를 생성합니다. 특히 의사마다 다른 기록 스타일에 맞게 세밀하게 조정이 가능한 커스터마이징 유연성이 강점입니다.
사용자의 90%가 생산성 향상을 느낀다고하며, 평균 하루 2시간의 문서 작업 시간을 절감한다고 합니다.
Epic, Cerner, athenahealth, NextGen, Greenway Health 등 모든 주요 EHRv(Electronic Health Record) 시스템과 연동되며, 35개 이상의 언어를 지원합니다. 2025년 10월에는 EHR 벤더가 수일 내 AI 기능을 추가할 수 있는 ‘Nabla Connect’ 모듈도 출시했습니다.
Pros: 고급 커스터마이징 기능, 광범위한 EHR 연동, 고객 데이터를 학습에 사용하지 않는 데이터 보안 정책(HIPAA, GDPR, SOC 2 인증)
(3) 금융
금융 분야에서 AI의 역할은 단순한 자동화를 넘어, 수천 개 기업의 재무 데이터를 실시간으로 분석하고 대출 심사와 리스크 평가까지 처리하는 수준으로 빠르게 진화하고 있습니다.
① Daloopa
Core AI 특징: SEC 공시·실적 보고서에서 재무 데이터를 자동 추출하고, 원클릭으로 재무 모델 업데이트
Daloopa는 AI와 인간 애널리스트를 결합해 향상된 재무 데이터를 제공하는 플랫폼으로, 3,000개 이상의 상장 기업 데이터를 커버합니다.
모든 데이터 포인트는 원본 출처(공시, 주석, 실적 발표 등)에 하이퍼링크로 연결되어 완전한 감사 추적이 가능합니다. 2025년 7월에는 Anthropic Claude 및 OpenAI와의 MCP(Model Context Protocol) 연동을 출시했으며, AI 에이전트 기반 재무 분석 워크플로우를 지원하기 시작했습니다.
Excel 플러그인, API, 그리고 Claude, GPT 등 주요 LLM과의 MCP 연동을 통해 기존 리서치 방식으로도 사용하기 용이합니다. 주로 헤지펀드, 프라이빗에쿼티, 투자은행, 기업 전략팀 등 기관 투자자에게 최적화되어 있습니다.
Pros: 데이터 감사 추적 기능, 원클릭 모델 업데이트, 타 플랫폼 대비 기업당 10배 이상의 데이터 포인트 제공, 높은 데이터 정확도
② Ocrolus
Core AI 특징: 은행 명세서, 급여 명세서, 세금 신고서 등 금융 문서 자동 분류·추출 및 부정 문서 탐지
Ocrolus는 모기지, 중소기업 대출, 소비자 금융 등 대출 워크플로우에 특화된 Vertical AI 플랫폼으로, AI 모델과 인간 휴먼을 결합한 하이브리드 방식으로 99% 이상의 데이터 정확도를 목표로 합니다.
150개 이상의 모기지 대출 기관이 도입하고 있으며, PayPal, SoFi, LendingClub 등이 실사용 고객입니다.
대출 심사 시스템(LOS)과의 연동이 가능하며, Encompass(모기지), Plaid(은행 검증) 등 주요 금융 인프라와 직접 통합됩니다. 모기지 대출사, 핀테크 기업, 소비자 금융사 등 금융 문서를 대량으로 처리해야 하는 조직에 적합합니다.
Pros: 비정형 문서를 구조화된 데이터로 변환하는 높은 정확도, 부정 문서 탐지 기능, 대출 특화 현금 흐름 분석 기능 제공
(4) 영업
이번에는 테크뷰에서도 소개해드린 적이 있는 영업 관련 솔루션 입니다.
① Gong
Core AI 특징 : 전화, 이메일, 미팅을 실시간으로 분석해 딜 거래 분석, 파이프라인 예측, 담당자별 코칭 등
Gong은 모든 영업 관련된 대화와 이메일 내역 등을 캡처하고 분석해 바이어의 감정 변화나 경쟁사 언급, 딜 리스크를 자동으로 감지합니다.
AI가 상위 영업 담당자의 행동 패턴을 학습해 팀 전체의 코칭으로 활용할 수 있으며, 파이프라인 예측 정확도가 높아 분석 기능이 뛰어납니다.
Salesforce, HubSpot, Zoom, Slack, Microsoft Teams, Gmail, Outlook 등 주요 세일즈 및 커뮤니케이션 툴과 연동됩니다. 중대형 영업팀, RevOps 조직, 고가·복잡한 B2B 영업 사이클을 운영하는 팀에 최적화되어 있습니다.
Pros: 세일즈 인사이트 제공, 신규 담당자 온보딩 가속화, 엔터프라이즈급 보안(SOC 2, GDPR) 지원, 방대한 CRM 연동 생태계
Core AI 특징: 2억 7,500만+ 컨택 DB 기반 리드 발굴, AI 리서치·이메일 작성·리드 스코어링, 멀티채널 등
Apollo는 리드 발굴부터 이메일 시퀀스, 다이얼러, CRM 연동까지 아웃바운드 영업의 전 과정을 하나의 플랫폼에서 처리합니다. AI Research 기능은 LinkedIn 프로필과 기업 뉴스를 분석해 개인화된 아웃리치 포인트를 자동으로 생성하고, AI Lead Scoring은 전환 가능성이 높은 리드를 우선순위화 하여 세일즈 확률을 높이도록 지원합니다.
Salesforce, HubSpot, Outreach, Salesloft, Marketo, LinkedIn, Zapier 등과 연동되며, Chrome 확장 프로그램으로 LinkedIn에서 바로 리드를 수집하고 추가할 수 있습니다. 사업개발팀, 스타트업부터 중견기업까지 아웃바운드 영업 규모를 확장하고자 하는 조직에 적합합니다.
Pros: 무료 플랜 제공, 유료 플랜은 Basic $49/월부터 시작해 가격 대비 기능이 풍부하며, 리드 발굴, 이메일 발송, 컨택 등을 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있는 통합성이 강점입니다.
(5) 부동산
부동산 분야에서 AI는 매물 탐색과 시세 조회를 넘어, 기관 투자자 수준의 물건 분석과 리스크 예측까지 담당하는 수준으로 진화했습니다. 특히 수백만 건의 거래 데이터와 경제 지표를 실시간으로 학습하는 AI 모델은 사람이 수일 걸리던 분석을 수초 내로 처리할 수 있습니다.
Core AI 특징 : 100개 이상의 데이터 소스를 분석해 상업용 부동산 자산의 리스크, 수익률, 미래 가치를 예측하는 AI 투자 관리 플랫폼
Skyline AI는 Sequoia Capital, JLL Spark, DWS Group 등의 투자를 받은 상업용 부동산 특화 AI 플랫폼으로, 100개 이상의 데이터 소스를 분석해 기관급 자산의 리스크, 수익률, 미래 가치를 예측합니다.
온라인 리뷰 데이터, 위치 정보, 임대 트렌드 등 비정형 데이터까지 학습해 기존 방식으로는 발견하기 어려운 투자 기회를 포착하는 것이 핵심 강점입니다.
헤지펀드, 기관 부동산 투자사에 최적화되어 있으며 특히 미국 기관급 상업용 부동산(멀티패밀리, 오피스, 리테일 등) 투자에 특화되어 있습니다.
Pros: 비정형 데이터 포함 100개 이상 데이터 소스 분석, Sequoia, JLL 백업의 검증된 신뢰성, 기존 투자 판단 대비 훨씬 빠른 분석 속도
② HouseCanary
Core AI 특징: 미국 전역 1억 3,600만 건 이상의 부동산 데이터를 기반으로 한 AI 자동 가치 평가(AVM), 시장 예측, 임대 수익 분석
HouseCanary의 자동 가치 평가 모델(AVM)은 중위 절대 오차율(MdAPE) 2.8%로 업계 최고 수준의 정확도를 자랑합니다.
CanaryAI 플랫폼은 단순 현재 시세를 넘어 미래 가격 흐름, 재고 변화, 임대 수익률까지 예측해 투자 판단을 지원하고 있습니다.
물건 하나당 1,000개 이상의 데이터 포인트를 처리하며, 기관 투자자들이 인수 결정에 활용할 수 있도록 예측 신뢰도 점수(confidence score)도 함께 제공하고 있습니다.
주요 부동산 관리 및 중개 플랫폼, CRM 시스템, 외부 분석 툴과의 통합을 지원하며 API 액세스를 통해 커스텀 연동도 가능합니다.
모기지 대출사, 기관 투자자, 감정평가사, 헤지펀드 및 REIT 등 데이터 기반 의사결정이 필요한 금융 및 투자 전문가에게 적합합니다.
Pros: 업계 최고 수준의 AVM 정확도, 미국 50개 주 전체 커버리지, 직관적인 UX와 빠른 온보딩, 포트폴리오 전반에 걸친 실시간 모니터링 기능
3. 1편을 마치며..
지금까지 법률, 헬스케어, 금융, 영업, 부동산 5개 분야의 대표 Vertical AI 솔루션 10종을 살펴봤습니다.
각 솔루션이 공통적으로 보여주는 흐름이 있습니다.
단순히 AI를 활용하는 수준이 아니라, 해당 산업의 규정이나 고유의 언어, 워크플로우를 설계 단계부터 반영했다는 점입니다.
Harvey가 변호사법을 이해하고, Abridge가 SOAP 노트 형식을 알고, Ocrolus가 모기지 서류를 구분하는 것처럼 말입니다.
이것이 범용 AI와 Vertical AI의 결정적인 차이입니다.
2편에서는 어떤 솔루션을 다루나요?
2편에서는 교육, 건설, HR & 채용, 물류, 사이버보안 5개 분야의 대표 솔루션 10종을 소개할 예정입니다. 범용 AI가 아직 깊이 침투하지 못한 영역일수록, Vertical AI의 존재감이 더 강조될 것입니다.
아래 테크뷰 홈페이지를 통해 활용 가능한 다양한 AI 솔루션도 체크해보세요.
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