Internal Audit & Fraud Investigation
표본이 아닌 전수로, 추정이 아닌 증거로The full population, not a sample — evidence, not assumption
내부감사·부정조사는 조직 내부의 부정·비위 징후를 찾아내고 사실을 규명해 재발을 막는 일입니다. 박재현은 디지털 포렌식을 내부감사에 접목한 실무를 이끌며, 표본이 아닌 전수 데이터 분석과 증거 기반 조사로 부정을 규명합니다. 한국전력공사·에스알(SR) 감사자문위원으로도 활동합니다.Internal audit and fraud investigation detect signs of misconduct inside an organization, establish the facts and prevent recurrence. Park Jae-hyun leads practice that brings digital forensics into internal audit — analyzing the full population of data rather than samples and proving fraud with evidence. He also serves as an audit advisor to KEPCO and SR.
전통적 내부감사는 표본(sampling)에 의존해 전체의 일부만 봅니다. 데이터 기반 내부감사는 전표·결재·메신저·접근로그 등 전수 데이터를 분석하고, LLM으로 대량 문서를 읽어 이상행위와 부정 패턴을 선별합니다. 감사인은 ‘의심 구간’에 집중하고, 부정조사는 징후 포착 → 증거 보전 → 포렌식 분석 → 면담 → 보고 순서로 사실을 확정합니다.
핵심은 ‘AI가 찾고, 사람이 증명한다’입니다. 탐지 결과의 거짓양성을 관리하고 판단 근거를 설명할 수 있어야 징계·수사로 이어집니다. 박재현 상무는 이 방법론을 논문 「내부감사에 디지털포렌식 기법을 활용하여 업무 부정 적발 시스템 구축방안 연구」(시큐리티연구 제76호, 2023, 제1저자), 한국감사협회 감사저널 기고(2024), 공저 『감사 혁신, 포렌식이 답이다』(2018)로 정리했습니다.
현재 한국전력공사 리스크관리 평가분야 감사자문위원(2025~)과 에스알(SR) 감사자문위원회 자문위원(2025~)으로 공공기관 감사를 자문하고, LLM 기반 내부감사 자문 시스템 ‘AI Audit Advisor’와 AI 감사 인터뷰 플랫폼을 직접 설계·개발했습니다.
Traditional internal audit relies on sampling and sees only a fraction of the whole. Data-driven internal audit analyzes the full population — vouchers, approvals, messenger logs, access logs — and uses LLMs to read large volumes of documents and flag anomalies and fraud patterns. Auditors focus on the 'zones of suspicion,' and a fraud investigation establishes the facts through signal detection → evidence preservation → forensic analysis → interviews → reporting.
The principle is 'AI finds, humans prove.' False positives must be managed and the basis of each finding must be explainable for it to lead to discipline or investigation. Park Jae-hyun set out this methodology in the paper 'A Study on Building a Fraud Detection System Using Digital Forensic Techniques in Internal Audit' (Security Research No. 76, 2023, first author), an article in the Korea Audit Association's Audit Journal (2024), and the co-authored book 'Audit Innovation: Forensics Is the Answer' (2018).
He currently advises public-sector audit as an audit advisory member for risk-management evaluation at KEPCO (2025–) and on SR's audit advisory committee (2025–), and has designed and built AI Audit Advisor — an LLM-based internal-audit advisory system — and an AI audit-interview platform.
Q&A
표본이 아니라 전수를 본다는 점이 다릅니다. AI가 전체 거래·로그에서 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 automatically flags anomalies across all transactions and logs, it catches fraud that sampling-based audits structurally miss — letting auditors focus on the high-risk zones.
징후 포착 → 증거 보전(원본 확보·해시 기록) → 포렌식 분석 → 관련자 면담 → 사실 확정·보고 순서가 기본입니다. 면담보다 증거 보전을 먼저 해야 자료 삭제·말 맞추기를 막을 수 있습니다.The basic sequence is signal detection → evidence preservation (securing originals and recording hashes) → forensic analysis → interviews → establishing facts and reporting. Preserving evidence before interviews prevents deletion of data and coordination of stories.
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.”
Resources
Insights
디지털 포렌식 조사의 핵심 장애물인 와이핑의 작동 원리와 단순 삭제와의 차이, 그리고 감사 현장에서 고의성을 입증하는 검증 체계를 다룹니다.디지털 포렌식 조사의 핵심 장애물인 와이핑의 작동 원리와 단순 삭제와의 차이, 그리고 감사 현장에서 고의성을 입증하는 검증 체계를 다룹니다.
This article covers how wiping, a key obstacle in digital forensic investigations, works, how it differs from simple deletion, and the verification framework for proving intent in the field of audit.This article covers how wiping, a key obstacle in digital forensic investigations, works, how it differs from simple deletion, and the verification framework for proving intent in the field of audit.
IT검사업무안내서를 준수 기준선으로 유지하되, 디지털 포렌식과 AI 기반 선별 분석을 결합해 위험 기반의 증거 중심 감사 체계로 확장하는 방법을 정리한 실무 가이드입니다.IT검사업무안내서를 준수 기준선으로 유지하되, 디지털 포렌식과 AI 기반 선별 분석을 결합해 위험 기반의 증거 중심 감사 체계로 확장하는 방법을 정리한 실무 가이드입니다.
This practical guide explains how to keep the IT Inspection Guidelines as a compliance baseline while combining digital forensics with AI-based triage analysis to extend it into a risk-based, evidence-centered audit framework.This practical guide explains how to keep the IT Inspection Guidelines as a compliance baseline while combining digital forensics with AI-based triage analysis to extend it into a risk-based, evidence-centered audit framework.
IT검사업무안내서의 핵심 통제 영역을 분석하고, IT 일반통제와 응용통제를 시스템 로그와 디지털 포렌식 관점에서 실증 검증하는 점검 항목과 증거 방어 원칙을 제시합니다.IT검사업무안내서의 핵심 통제 영역을 분석하고, IT 일반통제와 응용통제를 시스템 로그와 디지털 포렌식 관점에서 실증 검증하는 점검 항목과 증거 방어 원칙을 제시합니다.
This article analyzes the key control areas of the IT Inspection Manual and sets out the inspection items and evidence-defense principles needed to verify IT general controls and application controls empirically, from the perspective of system logs and digital forensics.This article analyzes the key control areas of the IT Inspection Manual and sets out the inspection items and evidence-defense principles needed to verify IT general controls and application controls empirically, from the perspective of system logs and digital forensics.
AI로 사내 맞춤형 포렌식 스크립트를 구현하더라도, 법적 증거력과 객관성을 입증하기 위해 제3자 KOLAS 공인 인정기관의 감정 체계 확보가 필수적입니다.AI로 사내 맞춤형 포렌식 스크립트를 구현하더라도, 법적 증거력과 객관성을 입증하기 위해 제3자 KOLAS 공인 인정기관의 감정 체계 확보가 필수적입니다.
Even when AI is used to build custom in-house forensic scripts, you still need an examination framework run by a third-party, KOLAS-accredited body to demonstrate legal evidentiary value and objectivity.Even when AI is used to build custom in-house forensic scripts, you still need an examination framework run by a third-party, KOLAS-accredited body to demonstrate legal evidentiary value and objectivity.