
키라 시스템즈
Kira Systems
방대한 법률 계약서에서 핵심 데이터를 정밀하게 추출하고 리스크를 분석하는 AI 기반 계약 지능 플랫폼
검증된 사실
- 최근 변경
- 2026-03-01 Litera가 Kira 2026년 3월 릴리스 노트를 공개하여 자연어로 리뷰 데이터를 질의하는 Grid Chat과 생성형 스마트 필드 등 GenAI 강화 계약 분석 기능을 추가했습니다. 소스: h
2026-06-15 직접 확인 · 자동 검증 데이터
제품 화면

2026-06-15 확인
도구 선택 가이드
키라 시스템즈는 방대한 법률 계약서에서 핵심 데이터를 정밀하게 추출하고 리스크를 분석하는 AI 기반 계약 지능 플랫폼. 특히 10년 이상 축적한 법률 AI 학습 데이터에 최신 LLM을 결합한 하이브리드 구조로 추출 정확도를 끌어올립니다.
추천 대상
- 90% 이상의 데이터 추출 정확도를 검증된 수치로 제시합니다.
- 리테라(Litera) 제품군과 연동되어 계약 검토 워크플로우를 한 흐름으로 이어갈 수 있습니다.
- SOC2 Type II 등 기업용 보안 표준을 충족해 사내 도입 심사를 통과하기 쉽습니다.
피해야 할 경우
- 엔터프라이즈 급 솔루션으로 소규모 법인에는 다소 높은 도입 비용
- 고도화된 맞춤형 AI 모델 학습(Quick Study) 시 발생하는 학습 곡선
- 투명하지 않은 가격 정책으로 인한 직접 문의 및 견적 필요성
가격 정보
Litera에 인수된 이후 별도의 공개 가격표 없이 기업별 맞춤형 가격 모델을 운영하고 있다. 계약 분석의 복잡성과 처리량에 따라 비용이 결정되며, 상세 가격 확인을 위해서는 영업 팀에 직접 문의하여 견적을 받아야 한다. 무료 체험판이나 프리미엄(Freemium) 모델은 공식적으로 제공하지 않는 것으로 확인된다.
활용 사례AI 요약
M&A(기업 인수합병) 과정에서의 방대한 계약 실사 및 리스크 분석
기업 법무팀의 규제 준수(Compliance) 및 계약 포트폴리오 관리
부동산 리스 계약서의 핵심 정보 추출 및 요약(Lease Abstraction)
최근 업데이트와 소식
- 버전 업데이트Litera, Kira에 하이브리드 생성형/독자 AI 계약 검토 도입
Litera가 Kira의 AI 역량을 하이브리드 생성형 AI/독자 모델 방식으로 확장했습니다. 100만 건 이상 법률 계약으로 학습한 독자 AI와 생성형 AI를 결합해 계약 분석에서 90% 이상 정확도를 제공하며, Fortune 100의 71%가 Kira를 사용합니다.
근거: [APPROX_DATE] Litera가 2026년 1월 Kira에 하이브리드 생성형 AI/독자 모델 계약 검토 방식을 도입했습니다.
- 인수Litera, 머신러닝 계약 분석 기업 Kira Systems 인수
Litera가 머신러닝 계약 검토·분석 소프트웨어 선두 기업 Kira Systems 인수에 합의했습니다. Kira는 2011년 토론토에서 창업했으며, 인수의 일환으로 기업 시장용 AI 기술을 상용화하는 Zuva가 분사됐습니다.
근거: Litera가 2021년 8월 10일 머신러닝 계약 분석 기업 Kira Systems 인수 합의를 발표했습니다.
소개AI 요약
차별점AI 요약
활용 워크플로우
핵심 차별점: 1,400개 이상의 변호사 학습 필드와 최신 GenAI를 결합한 하이브리드 AI로, 압도적인 정확도와 프로젝트별 거버넌스 제어를 동시에 제공하는 유일한 플랫폼입니다.
주요 기능AI 요약
- 기존 머신러닝과 생성형 AI를 결합한 하이브리드 AI 아키텍처 (90%+ 추출 정확도)
- 1,400개 이상의 사전 학습된 법률 조항 및 데이터 필드 라이브러리
- 자연어 프롬프트로 맞춤형 필드를 생성하는 Generative Smart Fields
- 프로젝트별 생성형 AI 기능 활성화/비활성화 거버넌스 제어
- Grid Chat: 검토 데이터 전체를 자연어로 쿼리하는 기능 (2026년 출시 예정)
- 100개 이상의 언어 지원 및 대규모 문서 일괄 분석
장점 & 단점AI 분석
공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다
장점
단점
- 엔터프라이즈 급 솔루션으로 소규모 법인에는 다소 높은 도입 비용
- 고도화된 맞춤형 AI 모델 학습(Quick Study) 시 발생하는 학습 곡선
- 투명하지 않은 가격 정책으로 인한 직접 문의 및 견적 필요성
- 높은 가격 모델로 인한 비용 문제
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