Curriculum · 커리큘럼
본 커리큘럼은 내부감사 환경에서 AI와 Claude Code를 효과적으로 활용할 수 있도록 구성되었습니다.
내부감사 업무의 변화와 Claude Code의 핵심 개념을 이해하고, 데이터 분석·감사보고서 작성·감사계획 수립 등 실제 업무 자동화를 실습합니다. 마지막으로 데이터 보호와 AI 결과 검증 등 기업에서 AI를 안전하게 활용하기 위한 원칙을 학습합니다.
Lecture Notes · 강의 내용
이번 강의는 수강생들이 Claude Code에 직접 프롬프트를 입력하고, 내부감사 업무를 자동화하는 시스템을 만들어보는 것을 목표로 진행했습니다. AI 기능을 소개하는 데 그치지 않고, 감사인의 업무 지식과 판단 기준을 구체적인 프롬프트로 표현해 실제로 작동하는 결과물을 구현하는 데 중점을 두었습니다.
강의에서는 감사 데이터의 구조를 파악하는 단계부터 정합성 검증, 이상 거래 탐지, 결과 문서화까지 전 과정을 직접 실습했습니다. 중복 지급, 분할 거래, 휴일 승인, 전결 한도 근접 거래 등을 탐지하고, 분석 근거와 예외 항목을 보고서 형태로 정리하는 시스템을 구현했습니다. 법인카드 결제 내역과 위치정보를 결합한 분석, 과거 지적사항을 활용한 감사계획 수립 등 실제 내부감사 업무에 적용할 수 있는 사례도 함께 다뤘습니다.
특히 수강생들이 코딩 경험에 관계없이 자연어 프롬프트만으로 분석 절차와 프로그램을 단계적으로 구현해가는 과정이 인상적이었습니다. 업무의 목적, 판정 기준, 결과물의 형식, 원본 보호 조건을 얼마나 명확하게 정의하느냐에 따라 결과의 품질이 달라진다는 점을 직접 확인할 수 있었습니다. 이를 통해 프롬프트는 단순한 질문이 아니라 감사 절차와 통제 기준을 자동화 시스템에 반영하는 설계도라는 점을 전달하고자 했습니다.
완성된 결과물을 개인용 분석 파일로 끝내지 않고, 데이터베이스와 로그인·권한 관리, 버전관리, 배포 환경을 연계해 팀이 함께 사용할 수 있는 감사 시스템으로 확장하는 방향도 소개했습니다. 아울러 기업 데이터 보호, 원본 보존, 결과 검증, 프롬프트 인젝션 대응 등 AI 기반 감사 시스템을 안전하게 운영하기 위해 필요한 통제 원칙도 강조했습니다.
이번 강의를 통해 수강생들이 AI를 단순히 사용하는 수준을 넘어, 자신의 감사 경험과 방법론을 프롬프트로 구조화하고 업무에 필요한 자동화 시스템을 직접 만들 수 있다는 가능성을 체감했기를 바랍니다. 앞으로도 반복적인 업무는 AI가 효율적으로 수행하고, 감사인은 결과의 검토와 전문적인 판단에 집중할 수 있도록 실무 중심의 교육을 이어가겠습니다.