LLM으로 내부감사 문서를 읽는 법 — 실무 가이드

내부감사에서 LLM은 방대한 계약·메신저·이메일을 대신 읽어 위험 신호를 끌어내는 도구입니다. 어디에 쓰고 무엇을 검증해야 하는지 실무 관점으로 정리합니다.

내부감사에서 LLM의 역할은 한마디로 ‘대신 읽어주는 것’입니다. 수천 건의 계약·품의·메신저를 사람이 다 읽을 수는 없지만, LLM은 핵심 쟁점과 이상한 표현을 선별·요약해 감사인을 고위험 구간으로 안내합니다.

활용 지점은 셋입니다. (1) 대량 문서의 분류·요약, (2) ‘이해충돌·리베이트 정황’처럼 규칙 기반 탐지가 놓치는 의미 기반 신호 포착, (3) 방대한 메신저·이메일에서 사건 타임라인 재구성. 모두 사람이 일일이 하기 어려운 ‘읽기’를 압축해 줍니다.

그러나 반드시 검증해야 합니다. LLM은 그럴듯한 오답(환각)을 낼 수 있어, 모든 ‘의심’은 원문 근거로 되짚어야 합니다. 증거능력을 위해 출력의 근거(원문 위치)를 남기는 설계가 필수이며, 이것이 ‘AI가 찾고 사람이 증명한다’는 원칙입니다.

결론적으로 LLM은 감사인을 대체하지 않고 ‘먼저 읽어주는 조수’입니다. 도입의 성패는 모델 성능이 아니라, 데이터 연결과 검증 절차를 어떻게 설계하느냐에 달려 있습니다.

글쓴이 · 박재현 (Park Jae-hyun)

LLM·AI 기반 내부감사 · 디지털 포렌식 전문가 · Ethic Code Engineer