AI 기반 내부감사, 부정 탐지 모델의 '설명 불가능성'을 어떻게 극복할 것인가?AI 기반 내부감사, 부정 탐지 모델의 '설명 불가능성'을 어떻게 극복할 것인가?

AI 기반 부정 탐지 모델의 '블랙박스' 문제를 극복하는 핵심 전략은 두 가지 축으로 구성된다. 국소적·전역적 해석 기법을 감사 프로세스에 제도적으로 내재화하고, 그 결과를 전문가의 현장 지식으로 교차 검증하는 이중 구조를 구축하는 것이다. 설명 불가능성은 단순한 기술적 한계가 아니라 감사 결과의 신뢰성과 피감기관의 수용성을 동시에 훼손하는 구조적 결함이며, 설명가능성 확보는 AI 감사 거버넌스의 선택 사항이 아닌 필수 요건이다.

설명가능성의 범위는 AI 모델의 내부 작동 원리를 이해하는 수준에 머물지 않는다. 감사인이 특정 거래를 부정으로 판단한 논리적 근거를 외부에 제시하고, 해당 판단이 편향에 오염되지 않았음을 입증하는 것까지 포괄한다. 이는 피감기관이 결과를 수용하여 실질적 개선으로 이어지게 하는 전제 조건이자, 규제 당국의 질의나 잠재적 법적 분쟁 상황에서 AI 기반 감사 프로세스의 정당성을 방어하는 핵심 근거다.

개별 부정 의심 거래에 대한 설명은 국소적 해석 기법으로 확보한다. LIME이나 SHAP과 같은 기법은 특정 예측 결과에 어떤 입력 변수가 결정적으로 작용했는지를 수치화하여, 감사인이 케이스 단위로 이상 징후 분류 근거를 추적할 수 있게 한다. 실무 활용의 핵심은 기법 선택 자체가 아니라, 산출된 설명이 실제 감사 논리와 정합성을 갖추는지를 감사인이 능동적으로 검증하는 태도에 있다. 기법이 제시하는 변수 기여도를 그대로 수용하는 것이 아니라, 해당 거래의 업무 맥락과 대조하여 설명의 타당성을 확인하는 과정이 필수적이다.

모델 전체의 의사결정 경향과 잠재적 편향을 진단하기 위해서는 전역적 해석 기법이 병행되어야 한다. 피처 중요도 분석을 통해 모델이 전반적으로 어떤 변수에 가중치를 두는지 파악하고, 부분 의존성 분석 등을 활용하면 특정 변수의 변화가 예측에 미치는 영향을 체계적으로 확인할 수 있다. 이는 국소적 해석이 포착하지 못하는 모델의 구조적 편향을 사전에 식별하고, 설계·튜닝 단계에서 감사 목적에 부합하도록 모델을 교정하는 근거로 기능한다.

비정형 데이터 영역에서는 거대언어모델(LLM)이 설명가능성을 보완하는 유효한 수단이 된다. 계약서, 이메일, 내부 보고서 등 텍스트 기반 자료에서 이상 징후를 탐지하고 그 근거를 자연어로 서술함으로써, 수치 기반 설명만으로는 포착하기 어려운 맥락적 정보를 감사인에게 전달할 수 있다. 다만 LLM이 생성하는 설명은 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 생성하는 환각(hallucination) 위험을 내포하므로, 출력 결과에 대한 사실 검증 절차를 감사 워크플로에 명시적으로 포함시켜야 한다.

설명가능성 확보 과정에서 경계해야 할 핵심 함정은 '설명하는 것'과 '정확하게 설명하는 것'을 동일시하는 오류다. 해석 기법 자체의 근사적 특성으로 인해 복잡한 모델의 내부 논리가 왜곡 전달될 수 있으며, 이 경우 잘못된 설명이 오히려 감사 판단의 오류를 구조화하는 역효과를 낳는다. 이를 방지하기 위해서는 모델이 제시하는 설명을 항상 잠정적 가설로 다루고, 실제 비즈니스 맥락 및 기존 감사 경험에서 축적된 판단 기준과의 체계적 교차 확인을 통해 설명의 일관성과 타당성을 반복 검증해야 한다. AI의 판단은 이러한 전문가적 감독 아래에서만 감사 근거로서의 정당성을 획득한다.

이 같은 설명가능성 확보 체계는 규제 준수 관점에서도 전략적 함의를 갖는다. 알고리즘 의사결정에 대한 설명 책임을 점차 명문화하는 국제적 규제 흐름 속에서, 설명가능성의 내재화는 사후 대응이 아닌 선제적 거버넌스 구축의 차원으로 접근해야 한다. 앞서 논의한 기술적 검증 체계가 조직 차원의 책임 구조와 결합될 때, AI 시스템이 조직의 윤리적 가치와 정합하도록 감독하는 AI 감사 거버넌스의 본질적 역할이 완성된다.

궁극적으로 AI 기반 내부감사 조직이 지향해야 할 상태는 설명가능성 기법을 도입하는 것이 아니라, 그것을 감사 프로세스 전반에 제도적으로 내재화하는 것이다. 국소적·전역적 해석 기법의 체계적 적용, 전문가 교차 검증을 통한 설명의 타당성 확보, 그리고 이를 뒷받침하는 감사인의 AI 해석 역량과 명확한 책임 구조의 정립—이 세 요소가 상호 강화될 때, AI는 비로소 내부감사의 신뢰할 수 있는 조력자로 자리매김한다.

AI 기반 부정 탐지 모델의 '블랙박스' 문제를 극복하는 핵심 전략은 두 가지 축으로 구성된다. 국소적·전역적 해석 기법을 감사 프로세스에 제도적으로 내재화하고, 그 결과를 전문가의 현장 지식으로 교차 검증하는 이중 구조를 구축하는 것이다. 설명 불가능성은 단순한 기술적 한계가 아니라 감사 결과의 신뢰성과 피감기관의 수용성을 동시에 훼손하는 구조적 결함이며, 설명가능성 확보는 AI 감사 거버넌스의 선택 사항이 아닌 필수 요건이다.

설명가능성의 범위는 AI 모델의 내부 작동 원리를 이해하는 수준에 머물지 않는다. 감사인이 특정 거래를 부정으로 판단한 논리적 근거를 외부에 제시하고, 해당 판단이 편향에 오염되지 않았음을 입증하는 것까지 포괄한다. 이는 피감기관이 결과를 수용하여 실질적 개선으로 이어지게 하는 전제 조건이자, 규제 당국의 질의나 잠재적 법적 분쟁 상황에서 AI 기반 감사 프로세스의 정당성을 방어하는 핵심 근거다.

개별 부정 의심 거래에 대한 설명은 국소적 해석 기법으로 확보한다. LIME이나 SHAP과 같은 기법은 특정 예측 결과에 어떤 입력 변수가 결정적으로 작용했는지를 수치화하여, 감사인이 케이스 단위로 이상 징후 분류 근거를 추적할 수 있게 한다. 실무 활용의 핵심은 기법 선택 자체가 아니라, 산출된 설명이 실제 감사 논리와 정합성을 갖추는지를 감사인이 능동적으로 검증하는 태도에 있다. 기법이 제시하는 변수 기여도를 그대로 수용하는 것이 아니라, 해당 거래의 업무 맥락과 대조하여 설명의 타당성을 확인하는 과정이 필수적이다.

모델 전체의 의사결정 경향과 잠재적 편향을 진단하기 위해서는 전역적 해석 기법이 병행되어야 한다. 피처 중요도 분석을 통해 모델이 전반적으로 어떤 변수에 가중치를 두는지 파악하고, 부분 의존성 분석 등을 활용하면 특정 변수의 변화가 예측에 미치는 영향을 체계적으로 확인할 수 있다. 이는 국소적 해석이 포착하지 못하는 모델의 구조적 편향을 사전에 식별하고, 설계·튜닝 단계에서 감사 목적에 부합하도록 모델을 교정하는 근거로 기능한다.

비정형 데이터 영역에서는 거대언어모델(LLM)이 설명가능성을 보완하는 유효한 수단이 된다. 계약서, 이메일, 내부 보고서 등 텍스트 기반 자료에서 이상 징후를 탐지하고 그 근거를 자연어로 서술함으로써, 수치 기반 설명만으로는 포착하기 어려운 맥락적 정보를 감사인에게 전달할 수 있다. 다만 LLM이 생성하는 설명은 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 생성하는 환각(hallucination) 위험을 내포하므로, 출력 결과에 대한 사실 검증 절차를 감사 워크플로에 명시적으로 포함시켜야 한다.

설명가능성 확보 과정에서 경계해야 할 핵심 함정은 '설명하는 것'과 '정확하게 설명하는 것'을 동일시하는 오류다. 해석 기법 자체의 근사적 특성으로 인해 복잡한 모델의 내부 논리가 왜곡 전달될 수 있으며, 이 경우 잘못된 설명이 오히려 감사 판단의 오류를 구조화하는 역효과를 낳는다. 이를 방지하기 위해서는 모델이 제시하는 설명을 항상 잠정적 가설로 다루고, 실제 비즈니스 맥락 및 기존 감사 경험에서 축적된 판단 기준과의 체계적 교차 확인을 통해 설명의 일관성과 타당성을 반복 검증해야 한다. AI의 판단은 이러한 전문가적 감독 아래에서만 감사 근거로서의 정당성을 획득한다.

이 같은 설명가능성 확보 체계는 규제 준수 관점에서도 전략적 함의를 갖는다. 알고리즘 의사결정에 대한 설명 책임을 점차 명문화하는 국제적 규제 흐름 속에서, 설명가능성의 내재화는 사후 대응이 아닌 선제적 거버넌스 구축의 차원으로 접근해야 한다. 앞서 논의한 기술적 검증 체계가 조직 차원의 책임 구조와 결합될 때, AI 시스템이 조직의 윤리적 가치와 정합하도록 감독하는 AI 감사 거버넌스의 본질적 역할이 완성된다.

궁극적으로 AI 기반 내부감사 조직이 지향해야 할 상태는 설명가능성 기법을 도입하는 것이 아니라, 그것을 감사 프로세스 전반에 제도적으로 내재화하는 것이다. 국소적·전역적 해석 기법의 체계적 적용, 전문가 교차 검증을 통한 설명의 타당성 확보, 그리고 이를 뒷받침하는 감사인의 AI 해석 역량과 명확한 책임 구조의 정립—이 세 요소가 상호 강화될 때, AI는 비로소 내부감사의 신뢰할 수 있는 조력자로 자리매김한다.