먼저 풀어야 할 병목
- 상품·준법·업무 규정이 여러 저장소에 있어 직원 답변 근거를 찾는 시간이 김
- KYC 서류의 OCR 결과를 어떤 항목에서 사람이 재검토해야 하는지 불명확함
- 영업점 태블릿의 촬영·복사·외부앱·분실 정책이 지점마다 다름
- AI 이상거래 점수가 자동 거절로 오해되거나 근거를 설명하기 어려움
금융 AI는 정확도보다 거버넌스·보안·근거·보조수단성·인간 승인 구조를 먼저 설계해야 합니다. 내부 규정 검색이나 문서 분류처럼 범위를 좁히고 입력·출력·모델·승인·감사로그를 모두 추적할 수 있어야 합니다.
아래 내용은 실제 고객 성과가 아닌 가상 설계 예시입니다. 수치는 구축 실적이나 보장이 아니라 PoC에서 확인할 측정 항목입니다.
제품·API 지원 여부는 모델과 라이선스에 따라 달라지므로, 아래 구성은 현장 진단 후 확정합니다.
각 예시는 현재 흐름, 데이터, 삼성 디바이스, AI의 역할, 사람의 승인, PoC 측정 방법까지 연결합니다.
준법지원팀 매니저 · 가상 담당자 박수아

상품설명서·내규·FAQ가 여러 시스템에 있고 개정주기가 다른 금융회사
상담 직원이 오래된 문서를 인용하거나 AI가 근거 없이 요약해 잘못 안내할 위험이 있다.
목표값과 합격 기준은 기준선 측정 후 고객과 합의하며, 개선 결과를 보장하지 않습니다.
정보보호 담당자 · 가상 담당자 최진욱

출장상담과 영업점 창구에서 고객 서류를 조회·촬영하는 Galaxy 태블릿을 운영하는 금융사
업무앱 외 사용, 개인 클라우드 업로드, 분실 시 로컬자료 잔존을 지점별 수기점검에 의존한다.
목표값과 합격 기준은 기준선 측정 후 고객과 합의하며, 개선 결과를 보장하지 않습니다.
고객확인 업무팀장 · 가상 담당자 정유라

법인 고객의 사업자등록증·정관·주주명부 등 형식이 다양한 서류를 수기로 입력하는 금융기관
OCR 값이 맞아 보이면 원문 대조가 생략되거나 저신뢰 필드의 재검토 우선순위를 알기 어렵다.
목표값과 합격 기준은 기준선 측정 후 고객과 합의하며, 개선 결과를 보장하지 않습니다.
금융사기대응 분석가 · 가상 담당자 이재훈

규칙과 모델 알람을 분석가가 검토해 거래 제한·고객 확인 여부를 결정하는 조직
알람이 많고 이유가 분산되어 우선순위를 정하기 어렵지만 모델 점수만으로 고객 거래를 막을 수 없다.
목표값과 합격 기준은 기준선 측정 후 고객과 합의하며, 개선 결과를 보장하지 않습니다.
금융 AI 거버넌스·책임자·위험등급·승인 절차
망분리·클라우드·모델·데이터 반출 정책
개인·신용정보 최소화와 목적별 권한·보존기간
답변 근거·모델버전·입출력·직원 최종결정 감사로그
오탐·편향·장애 시 자동화를 멈추고 기존 업무로 복귀하는 절차
이 페이지의 설계는 직원 판단 지원을 전제로 합니다. 고객에게 중대한 영향을 주는 결정은 관련 법령·금융 AI 원칙·내부 모형위험관리와 설명·이의제기·인간 승인 요건을 별도로 검토해야 합니다.
아키텍처 가능성은 데이터 등급, 처리 위치, 접속통제, 로그, 모델 공급망과 감독기관·내부 정책에 달려 있습니다. 공개 SaaS 사용을 전제로 하지 않고 허용 경계부터 설계합니다.
아닙니다. Knox는 지원 기기·라이선스 범위의 단말 보안·관리 계층이며 IAM, 앱 보안, 네트워크, DLP, 관제, 운영절차와 함께 구성해야 합니다.
실제 지원 모델, 라이선스, API와 규제 요건은 계약 및 설계 시점에 달라질 수 있어 착수 전에 재검증합니다.
ERP 제품명보다 지금 수기로 남는 업무, 반복되는 예외, 현장에서 쓰는 디바이스부터 함께 확인하겠습니다.
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