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use-case별 AI 도입 검토
계약서 검토·RAG·고객상담·코드 생성 등 AI 도입 use-case별 5축 위험도 분석.
AI 계약서 검토
AI를 활용한 계약서 검토·자동 issue 추출은 변호사법, 클라이언트 비밀 유지, 결과 책임 측면에서 주의가 필요합니다.
사내 RAG·내부 검색
내부 문서를 벡터DB에 색인하여 LLM이 검색·요약하는 RAG는 데이터 흐름·접근 권한·국외이전 점검이 핵심입니다.
AI 고객상담 자동화
민원·상담 자동 응답은 고객 동의·답변 품질·민원 라우팅 의무가 있습니다. 금융소비자보호법의 분쟁 처리 의무와 충돌하지 않아야 합니다.
AI 코드 생성
Copilot·Cursor 등 코드 생성 도구는 라이선스·소스 유출·취약점 자동 도입 risk가 있습니다.
내부문서 요약
회의록·보고서·정책 문서를 AI로 요약하는 작업은 비밀 유지, 정확도, 책임 분담이 핵심입니다.
컴플라이언스 모니터링
거래·메시지 자동 모니터링에 AI를 적용하면 효율은 높지만, 오탐·과탐과 개인정보 처리 의무가 따릅니다.
리스크 평가
신용·시장·운영 리스크를 AI로 평가하면 정확도·설명가능성이 중요합니다.
마케팅 콘텐츠 자동 생성
광고·SNS·상품 설명을 AI로 생성하면 부당광고·과장광고·저작권 위반 risk가 있습니다.
번역·로컬라이제이션
AI 번역은 비용 절감 효과가 크지만, 법률·의료·금융 분야는 오역으로 인한 손해와 비밀 유지 risk가 있습니다.
회의록 자동화
음성을 STT로 받아 LLM이 요약하는 회의록 자동화는 음성 데이터 처리·정확도·법적 효력 관점이 있습니다.