AI를 활용한 10,000건의 라틴 아메리카 부동산 등기 정리 전략 및 피드백 요청

안녕하세요. 긴 글이라 죄송합니다(네, 이 글을 더 잘 작성하기 위해 AI 도구를 사용했습니다).

저는 최근 파산한 다른 부동산 회사로부터 엄청난 양의 데이터를 물려받은 부동산 회사와 함께 일하고 있습니다. 지난 몇 달 동안 이 문제를 해결할 계획을 세우고 이제 어느 정도 견고한 결과물을 얻었습니다. 구축 작업에 본격적으로 착수하기 전에 여러분의 피드백을 듣고 싶어 공유합니다.

배경

브라질의 한 부동산 회사가 수십 년에 걸쳐 10개 이상의 지방 자치 단체에 걸쳐 약 10,000개의 부동산 등기를 축적했습니다. 그들은 수년간 많은 분할 구역을 개발했고, 그 과정에서 다른 부동산 회사들을 흡수하며 각자의 토지 포트폴리오를 가져왔습니다. 절반은 하나의 법인 아래, 절반은 관련 법인 아래에 있습니다. 60년대에 설립된 회사라 아무도 정확히 무엇을 가지고 있는지 모릅니다.

수십 년간의 부실한 관리로 인해 남겨진 문제들은 다음과 같습니다:

• 수백 건의 미등록 "서랍 계약"(등기소에 제출되지 않은 비공식 매매)
• 동일 부동산에 대한 이중 매매
• 회사로부터 영수증을 받지 못하고 제3자를 통해 대금을 지불했다고 주장하는 매수자들
• 사기 계약 및 위조된 위임장
• 불법 점유 및 침입
• 약 500건의 진행 중인 소송(점유취득시효 청구, 강제 판결, 퇴거, 이중 매매 분쟁, 집단 소송 2건)
• 여러 지방 자치 단체에 걸친 파편화된 세금 체납
• 물리적 문서 아카이브의 상당 부분이 과거 경영진의 관행으로 인해 현재 경찰 조사 증거물로 압수됨

회사는 이전에 이를 정리하려고 시도했지만 실패했습니다. 현재 목표는 30~60일 이내에 통합된 전체 그림을 파악하는 것입니다. 팀은 변호사 6명과 운영자 3명으로 구성되어 있습니다.

우리가 결정한 것(그리고 그 이유)

첫 번째 본능은 데이터베이스, 자동화 등 전체 인프라를 미리 구축하는 것이었습니다. 하지만 우리는 아직 문제의 형태를 정확히 알지 못하기 때문에 이를 미뤘습니다. 데이터도 이해하지 못한 채 파이프라인을 구축하면 결국 세 번은 다시 만들게 되기 때문입니다.

그래서 Claude의 도움을 받아 다음과 같은 단계별 계획을 세웠습니다:

강력한 정보 수집기 구축(이게 합리적인지, 아니면 과도하게 복잡하게 만드는 것인지 궁금합니다)

1단계 - 물리적 스캔(통찰 단계에서 이미 완료되어야 함)

문서는 이미 지방 자치 단체별로 부분적으로 정리되어 있을 것입니다. ADF(자동 문서 공급 장치)가 있는 문서 스캐너를 보유하고 있습니다. 계획은 지방 자치 단체별로 배치 스캔을 수행하고, 파일 이름을 간단한 규칙으로 지정하는 것입니다: [municipality]_[document-type]_[sequence]

2단계 - OCR

Google Document AI, Mistral OCR 3, AWS Textract 또는 더 합리적인 도구를 통해 OCR을 실행합니다. 질문: 라틴 아메리카의 훼손된 등기 문서에 특화된 도구를 사용해 본 적이 있는 분 계신가요?

3단계 - 탐색(인프라 구축 전)

이 부분이 가장 불확실한 결정입니다. 데이터베이스 설정으로 바로 뛰어드는 대신, OCR 출력물을 대규모 컨텍스트 윈도우를 가진 AI 도구에 직접 입력하고 먼저 개방형 질문을 던질 계획입니다:

• **Gemini 3.1 Pro (NotebookLM 또는 기타 인터페이스)**를 사용한 광범위한 배치 분석: "둘 이상의 매수자와 연결된 부지는 무엇인가?", "날짜가 일치하지 않는 계약서 표시", "의심스러운 이름이나 활동의 클러스터 식별", "우리가 보지 못하는 문제와 해결책을 찾는 데 도움을 달라"