LLM & AI-Driven Internal Audit
데이터로 감사하고, 코드로 윤리를 지킨다Audit with data, protect ethics with code
LLM·AI 기반 내부감사는 거래·로그·문서의 이상 신호를 자동 탐지하고 방대한 텍스트를 LLM으로 분석해, 표본 감사가 놓치던 부정을 전수에 가깝게 잡아내는 감사 방식입니다.LLM·AI-driven internal audit automatically detects anomalies across transactions, logs and documents and reads large volumes of text with LLMs — catching fraud that sampling-based audits miss, at near-full coverage.
전통적 내부감사는 표본(sampling)에 의존해 전체의 일부만 봅니다. LLM·AI 기반 내부감사는 전표·결재·메신저·접근로그 등 전수 데이터를 분석하고, 특히 LLM으로 대량의 문서·메신저 내용을 읽어 이상행위와 부정 패턴을 자동 선별합니다. 감사인은 ‘의심 구간’에 집중합니다.
핵심은 탐지 모델의 거짓양성 관리와 설명가능성(XAI)입니다. AI가 의심을 제기하면, 그 근거를 감사인이 검증·설명할 수 있어야 결과가 징계·수사로 이어집니다. ‘AI가 찾고, 사람이 증명한다’가 원칙입니다.
박재현 상무는 디지털 포렌식으로 확보한 증거와 AI 탐지를 결합해, 부정을 추정이 아닌 증거로 규명하는 ‘AI 포렌식 내부감사’ 방법론을 정립·전파하고 있습니다. 나아가 이 방법론을 LLM·AI 기반 내부감사 자문 시스템 ‘AI Audit Advisor’로 직접 설계·개발하여 제품화했습니다.
Traditional internal audit relies on sampling and sees only a fraction of the whole. LLM·AI-driven internal audit analyzes the full population of data — vouchers, approvals, messenger logs, access logs — and uses LLMs to read large volumes of documents and chat content, automatically flagging anomalies and fraud patterns. Auditors then focus on the 'zones of suspicion.'
The key is managing false positives and ensuring explainability (XAI). When AI raises a suspicion, auditors must be able to verify and explain its basis for the finding to lead to discipline or investigation. The principle is: 'AI finds, humans prove.'
Park Jae-hyun combines evidence secured through digital forensics with AI detection to establish and disseminate an 'AI forensic internal audit' methodology that proves fraud with evidence rather than assumption. He further productized this methodology as AI Audit Advisor — an LLM·AI internal-audit advisory system he designed and built himself.
Q&A
표본이 아니라 전수를 본다는 점이 다릅니다. AI가 전체 거래·로그를 학습해 이상 신호를 자동 선별하므로, 표본 감사가 구조적으로 놓치던 부정을 더 넓게 포착하고 감사인은 고위험 구간에 집중할 수 있습니다.It examines the full population instead of a sample. Because AI learns across all transactions and logs to automatically flag anomalies, it catches fraud that sampling-based audits structurally miss — letting auditors focus on the high-risk zones.
AI의 ‘의심 제기’와 사람의 ‘증거 검증’을 분리하면 신뢰할 수 있습니다. 모델이 근거를 제시하고 감사인이 포렌식으로 검증·설명할 수 있어야 하며, 설명가능성이 확보돼야 징계·소송에서 증거능력이 유지됩니다.Yes, when you separate the AI's 'raising of suspicion' from the human's 'verification of evidence.' The model must present its basis and the auditor must be able to verify and explain it forensically; only with explainability does admissibility hold up in discipline or litigation.
Data
Perspective
“AI는 의심을 제기하고, 포렌식은 그것을 증명한다.AI raises the suspicion; forensics proves it.”
Insights
LLM을 활용해 내부감사 상시모니터링 시나리오를 말로 지시하고 자동 생성·분석하는 실질적인 구축 전략과 고려사항을 제시합니다.LLM을 활용해 내부감사 상시모니터링 시나리오를 말로 지시하고 자동 생성·분석하는 실질적인 구축 전략과 고려사항을 제시합니다.
This article presents a practical strategy and key considerations for building a continuous internal-audit monitoring system in which LLMs receive natural-language instructions to automatically generate audit scenarios and execute analyses.This article presents a practical strategy and key considerations for building a continuous internal-audit monitoring system in which LLMs receive natural-language instructions to automatically generate audit scenarios and execute analyses.
AI 기반 부정 탐지 모델의 설명가능성 확보는 신뢰성 높은 내부감사와 윤리적 AI 활용의 핵심이며, 국소적·전역적 해석 기법의 체계적 내재화와 전문가 교차 검증의 이중 구조로 구현된다.AI 기반 부정 탐지 모델의 설명가능성 확보는 신뢰성 높은 내부감사와 윤리적 AI 활용의 핵심이며, 국소적·전역적 해석 기법의 체계적 내재화와 전문가 교차 검증의 이중 구조로 구현된다.
AI 기반 내부감사를 성공적으로 시작하려면 데이터 수집부터 윤리적 검증까지 단계별 체크리스트가 필요합니다. 함께 핵심 준비 과정을 차근차근 살펴볼게요.AI 기반 내부감사를 성공적으로 시작하려면 데이터 수집부터 윤리적 검증까지 단계별 체크리스트가 필요합니다. 함께 핵심 준비 과정을 차근차근 살펴볼게요.
AI와 LLM을 통해 윤리경영을 실천하는 방법을 상세히 설명합니다.AI와 LLM을 통해 윤리경영을 실천하는 방법을 상세히 설명합니다.
AI 기반 디지털 포렌식은 사후 검증 중심의 기존 감사를 넘어, 전수 데이터 분석과 실시간 이상행위 탐지로 내부통제의 패러다임을 함께 근본적으로 바꿔나가고 있어요.AI 기반 디지털 포렌식은 사후 검증 중심의 기존 감사를 넘어, 전수 데이터 분석과 실시간 이상행위 탐지로 내부통제의 패러다임을 함께 근본적으로 바꿔나가고 있어요.
이상행위 탐지부터 규제 준수 자동화까지, AI와 LLM은 내부감사의 구조적 한계를 넘어 윤리경영을 실질적으로 코드화하는 수단이 된다.이상행위 탐지부터 규제 준수 자동화까지, AI와 LLM은 내부감사의 구조적 한계를 넘어 윤리경영을 실질적으로 코드화하는 수단이 된다.
데이터 수집·정제부터 모델 설계, 실시간 모니터링까지 — AI 기반 이상거래 탐지의 핵심 실무 절차와 주의사항을 단계별로 정리한다.데이터 수집·정제부터 모델 설계, 실시간 모니터링까지 — AI 기반 이상거래 탐지의 핵심 실무 절차와 주의사항을 단계별로 정리한다.