법무법인 대륜의 경쟁력

• 법원, 검찰, 경찰 재직한 평균 법조경력 20년 이상 베테랑 변호사가 사건 총괄
• 고객의 상황 및 사건 규모에 따라 3~20인의 전문가 TF 구성
• 내 사건을 최우선으로 검토해주는 전담 변호사들이 세밀한 답변 지원

• 국내 최고 AI 소프트웨어 기업과 협력해 인공지능 판결 분석 프로그램 개발
• 대륜이 수임한 사건 기반·자체 입수한 광범위한 하급심 판결문을 통한 머신러닝
• 데이터 분석 결과를 바탕으로 고객 사건의 흐름을 예측해 승소 가능성 극대화
• 이외 기업 고객의 법적 리스크 사전 관리·예비적 전략 수립으로 빠른 대응 방식 도출

로펌 내 분야별 230명 이상의 전문변호사

• 법원, 검찰, 경찰 경력 보유한 베테랑 전문변호사의 노하우 제공
• 기업, 형사, 민사, 가사 등 분야별 전문가 최대 20명이 팀 구성
• 관할 지역 포함 전국에서 사건별 가장 최적화된 변호사들로 팀 구성

사건 해결을 위한 변호사들의 끊임없는 브레인스토밍

• 사건을 담당하는 3~20인의 전문가 TF가 모두 회의에 참여해 답을 찾는 시스템
• 상담, 서면 작성, 공판 변론 등 사건 단계마다 모든 담당 변호사가 논의 진행
• 전 지역에 포진한 변호사들이 대면회의, 실시간 화상회의를 거쳐 고객 맞춤형 해결책 도출

대륜 로펌 소속 회계사, 세무사, 변리사, 노무사 협업

• 회계, 세무, 특허, 노무 등 특수분야 전문가의 사건 공동 검토
• 대륜 소속 전문가들과 함께 신속하게 협업해 해결 방안을 제공
• 다른 기업에 별도 의뢰하는 번거로움까지 완벽 해소

• 문의 접수와 동시에 전문변호사가 상담 진행
• 상담 전문가의 사전 검토 및 판단을 거쳐 알맞은 사건 담당 변호사 연결
• 다수의 변호사가 고객 한 명의 사건을 검토한 뒤 서면부터 빠르게 작성해 소송 시간 단축
• 수사와 재판 변호, 합의 및 조정 등 사건별 절차마다 변호사가 조력
• 타 법률사무소의 소송 진행과정도 재진단하여 시정 가능한 방안을 제안

• 지난 3년간 기준 상담 총합 137,668건으로 쌓은 소송 데이터베이스
• 소송 DB 분석하여 고객 상황에 적합한 대응 방식을 빠르게 도출

• 평균 수임 건수 2.5배 이상 민·형사·가사·행정사건을 다뤄본 특정변호사
• 본안 사건 60건 이상, 신청 사건 120건 이상 수임해 사건의 흐름을 완벽히 통찰
• 대한변호사협회가 공인한 특정변호사가 가장 많이 소속된 로펌

• 회계사, 세무사, 변리사, 노무사 등 대륜 소속 전문가 연계 선임 가능
• 경찰 경력 변호사 및 탐정 자격 취득한 자체 전문조사관이 증거 수집
• 그룹이 보유한 최신식 장비로 삭제 데이터를 복원해 변론에 활용
• 학교폭력·스토킹 피해자, 노사분규 대처 등 고객의 신변보호를 위한 경호요원 파견

필요할 때 언제든 도움을 요청할 수 있는 로펌

• 전국 어디서든 찾을 수 있는 42개 사무소 운영
• 고객이 전국 어디에 계시든 가장 가까이에 있는 전문변호사가 즉시 대응
• 서울 주사무소에서 사건 총괄하여 전국 각 지역 사건의 변호의 퀄리티를 유지

단 4%만이 충족한 유한 법무법인

• 1,500곳이 넘는 법무법인 중 단 4%만이 지닌 유한 법무법인의 자격
• 변호사 수와 자본금 규모를 충족해야만 유한법인으로 등록 가능
• 변호과오 발생 시 손해배상을 보장하는 ‘변호사 책임제’ 시행

• 평일 저녁은 물론 주말, 공휴일에도 전문변호사가 즉시 법률상담 진행
• 24시간 대응 시스템 운영하여 급박한 경찰조사에 전문변호사가 곧바로 동행
• 사건 진행 상황을 고객에게 정기적으로 보고하는 시스템 운영
• 변호사와 커뮤니케이션 요청 시 전담 변호사와 담당팀이 답신·회신하여 24시간 고객과 소통

• 명확한 보수기준 및 수임료 정찰제 도입
• 불필요한 소송 부대비용 및 추가 지출 절대 없음
• 법률서비스 제공 이후 비용 분쟁이 없어 고객들의 실질적인 만족도 향상

• 국내 로펌 최초 ‘고객만족센터’ 신설, 수 천 건 만족후기 누적
• 고객이 묻기 전, 먼저 사건 진행 상황을 알려주는 양방향 커뮤니케이션 시스템
• 고객 요청시 전문 심리상담사의 멘탈 케어 프로그램 지원
• 소송 종결 뒤에도 철저한 사후관리 및 피드백 반영하여 고객 만족도 상승