Q.AI 기반 내부감사는 기존 내부감사와 무엇이 다른가요?
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.
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LLM & AI-Driven Internal Audit
LLM·AI 기반 내부감사
데이터로 감사하고, 코드로 윤리를 지킨다
LLM·AI 기반 내부감사는 거래·로그·문서의 이상 신호를 자동 탐지하고 방대한 텍스트를 LLM으로 분석해, 표본 감사가 놓치던 부정을 전수에 가깝게 잡아내는 감사 방식입니다.
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.
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Q&A
LLM·AI 기반 내부감사 핵심 Q&A
Q.AI 감사 결과는 신뢰할 수 있나요?
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.
Data
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Perspective
관점
“AI는 의심을 제기하고, 포렌식은 그것을 증명한다.”
Insights
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