CEO Corner

답변에는 과거와 현재가 동시에 필요할 수 있습니다.

앞서 든 가상의 보험계약자 사례로 돌아가 보겠습니다. 보험계약은 2008년에 체결되었고 이후 변경 약정이 추가되었습니다. 그 뒤 계약 포트폴리오의 소유권이 이전되었으며, 보험사는 올해 새로운 계약 관리 절차를 도입했습니다. 금액 산정에는 해당 계정의 적절한 현재 잔액과 평가일도 반영해야 합니다.

이 모든 것에 대한 답을 제공하는 단일 "최신 버전"은 없습니다.

현재 고객 서비스 지침이 단순히 이전 계약 자격을 변경한다고 가정할 수는 없습니다. 마찬가지로, 오래된 계약이 직원들이 중단된 운영 절차를 사용해야 한다는 의미는 아닙니다. 해당 법률 및 계약 해석은 자격을 갖춘 전문가에게 있습니다. 기술은 자격을 갖춘 전문가가 승인한 규칙을 보존하고 적용해야 합니다.

이 경우에는 보험계약 관리 시스템이나 검증된 계산 서비스를 통해 견적을 작성해야 합니다. AI는 관련 증거를 수집하고, 계산 입력을 설명하고, 충돌을 강조할 수 있습니다. 검색된 산문에서 금전적 가치를 즉흥적으로 만들어서는 안 됩니다.

장기보험에서는 특히나 그 구별이 중요합니다. 포트폴리오는 고객 서비스, 청구 및 보고 책임이 계속되는 동안 새로운 비즈니스 수락을 중단할 수 있습니다. 현대화는 보험사의 최신 상품과 차별화되는 차이점을 포함하여 해당 보험 포트폴리오의 의무를 이행해야 합니다. 기술적으로 성공적인 마이그레이션은 여전히 ​​해당 비즈니스 의미가 불완전하게 표현될 수 있습니다.

경력자들이 문서 사이에서 하는 업무

두 문서가 일치하지 않는 경우 유능한 직원은 최신 문서를 선택하는 것 이상의 일을 합니다. 그들은 관계를 조사합니다. 하나는 일반 규칙이고 다른 하나는 승인된 예외입니까? 다른 관할권과 관련이 있습니까? 변경이 승인되었으나 구현되지 않았습니까? 불일치가 비즈니스 결정이 필요한 실제 결함입니까?

이러한 소스를 부드러운 단락으로 혼합하는 시스템은 승인된 리뷰어가 확인해야 하는 불일치를 숨길 수 있습니다. 유창성은 원인을 해결하지 않고도 불확실성의 눈에 보이는 징후를 제거할 수 있습니다.

이것이 제가 검색 프로세스를 설계하기 전에 숙련된 직원의 작업을 검토하는 이유입니다. 명백한 출처가 잘못된 경우를 포함하여 몇 가지 어려운 사례에 대해 전문가에게 설명을 요청하세요. 그들이 사용한 구별과 이를 뒷받침하는 증거를 기록하십시오. 비공식적인 해결 방법에도 도전하십시오. 오랜 관행은 자동으로 승인된 규칙이 아닙니다.

결과 자산은 문서 폴더보다 더 유용합니다. 불확실성을 해결하도록 승인된 사람과 함께 어떤 결정에 어떤 정보가 적용되는지에 대한 유지된 계정입니다. 이러한 지식은 AI뿐만 아니라 직원 교육, 시스템 전환, 운영 일관성을 향상시킬 수 있습니다.

목표는 원칙적으로 모든 전문적 판단을 인코딩하는 것이 아닙니다. 일부 사례는 진정으로 모호한 상태로 남아 있습니다. 좋은 디자인은 이러한 사례를 조기에 인식하고 해결되지 않은 사항을 설명하며 적절한 자격을 갖춘 전문가에게 결정을 내릴 수 있는 증거와 권한을 제공합니다.

합병을 하면 문제가 눈에 띄게 됩니다. 에이전트 AI로 인해 긴급 상황 발생

인수한 사업체를 통합하는 은행이 관련 문제에 직면합니다. 두 명의 고객이 동일한 계정 유형을 보유하고 있는 것처럼 보일 수 있지만 계약, 가격 조정 또는 고객 서비스 예외가 다를 수 있습니다. 통합된 고객 기록은 그들의 대우가 동일해야 한다는 것을 입증하지 않습니다.

가상 수수료 조회에서 보조원은 인수한 고객 그룹에 대해 유지된 유효한 약정을 간과하면서 인수 은행의 현재 관세를 찾을 수 있습니다. 해결책은 단지 관세를 더 자주 갱신하는 것이 아니라 지배적인 합의와 승인된 대우를 확립하는 것입니다. 기록이 충돌하는 경우 대응이나 조정이 승인되기 전에 케이스를 해결해야 합니다.

이는 인수 계획에 전략적 영향을 미칩니다. 기록 이동에 대한 예산을 책정하지만 일선 직원에게 의미 조정을 맡기는 비즈니스 사례에서는 상당한 통합 부담이 해결되지 않은 상태로 남을 수 있습니다. AI 투자는 통합 인터페이스 뒤에 눈에 띄지 않게 만드는 것이 아니라 그러한 부담을 드러내고 줄이는 데 도움이 되어야 합니다.

BCBS 239에 대한 바젤 위원회의 2026년 1월 뉴스레터에서는 합병, 신제품, 단편화된 데이터 자산 및 데이터 계보를 지속적인 구현 문제로 식별합니다. 이는 새로운 AI 요구 사항이 아닌 위험 데이터 관행에 대한 정보 제공용 토론입니다. 여기서 관련성은 비즈니스 변화, 데이터 의미 및 지속적인 관리 소유권 간의 연결입니다.

바젤 위원회, 2026년 1월

Agentic AI는 잘못된 해석이 답을 넘어설 수 있기 때문에 위험성을 높입니다. 검색 에이전트는 증거를 제공하고, 두 번째 에이전트는 권장 사항을 준비하고, 세 번째 에이전트는 허용된 워크플로를 시작합니다. 해당 에이전트 간의 합의는 모두 적용할 수 없는 동일한 소스에 의존하는 경우 약한 안심입니다. 시스템에는 어떤 증거가 적합하고 어떤 조치가 승인되는지 결정하기 위한 공통적이고 통제된 기반이 필요합니다.

아키텍처는 결정의 기초를 보존해야 합니다.

검색 증강 생성(RAG)은 검색된 정보를 모델의 응답으로 가져옵니다. 답변을 더 쉽게 추적할 수 있지만 관련성만으로는 적용 가능성이 설정되지 않습니다. 관련성이 높은 단락은 여전히 ​​잘못된 계약이나 고객 모집단과 관련될 수 있습니다.

우리가 제안한 디자인은 사례 확립, 적용 가능한 증거 선택, 설명 생성, 모든 조치 승인이라는 네 가지 책임을 분리합니다. 모델은 해당 프로세스 내에서 기여할 수 있습니다. 자체적으로 접근 권한을 부여하거나 자체 권한의 한계를 결정할 책임이 있어서는 안 됩니다.

원본 Genellipse 다이어그램. 라벨은 영어로 되어 있습니다. 첨부된 설명은 선택한 언어로 제공됩니다.

설명 및 가정 읽기

신뢰할 수 있는 사례 맥락, 승인된 출처 및 승인된 금융 시스템이 뚜렷한 입력을 제공합니다.

제한된 AI가 설명을 준비하기 전에 독립적인 자격 확인을 통해 적용 가능한 소스, 액세스 권한 및 유효 날짜를 설정합니다.

자격을 갖춘 승인된 검토자가 예외를 처리합니다. 실행 전에 워크플로는 권한, 소스 유효성 및 현재 상태를 다시 확인합니다. 증거는 모든 단계에서 유지됩니다.

처음에는 신뢰할 수 있는 시스템이 정책 또는 계정 ID, 제품, 시장 및 관련 날짜를 제공합니다. 승인된 규칙은 사용자와 워크플로가 액세스할 수 있는 소스와 적용되는 버전을 결정합니다. 적합한 자료만 답변 생성 단계에 들어갑니다. 메타데이터 필터는 사용 가능한 기술 메커니즘 중 하나입니다. Microsoft의 검색 문서에는 정의된 기준에 따른 콘텐츠 필터링이 설명되어 있습니다. 어려운 비즈니스 작업은 여전히 ​​이러한 기준에 동의하고 유지하는 것입니다.

Microsoft: 검색 필터

현재 잔액과 재무 계산은 자체 승인된 시스템 연결을 따릅니다. 증거 기록은 설명을 계약 버전, 검색된 자료, 계산 결과, 해결되지 않은 예외 및 승인에 연결해야 합니다. 이는 승인된 검토자에게 성적표보다 더 유용한 것, 즉 결정이 어떻게 내려졌는지 이해하기 위한 기초를 제공합니다.

중대한 결과를 초래하는 조치를 취하기 전에 시스템이 다시 확인합니다. 소스가 철회되거나 계정이 변경되거나 승인이 만료되는 동안 추천은 대기열에서 대기할 수 있습니다. 작업이 실행될 때 권한과 상태가 여전히 유효해야 합니다. 기존 API와 Model Context Protocol(MCP) 도구 모두 이 원칙이 필요합니다. 두 연결 유형 모두 자체적으로 비즈니스 권한을 생성하지 않습니다.

소스를 변경한다는 것은 결과를 관리한다는 것을 의미합니다

영향력 있는 업무에 응답하면 지식 유지 관리가 운영 책임이 됩니다. 정오에 절차가 철회되었다고 가정해 보겠습니다. 영향을 받은 자료는 이미 색인, 번역된 사본, 캐시된 답변 및 완료되지 않은 여러 사례에 존재할 수 있습니다. 마스터 파일을 교체하면 문제의 한 부분만 해결됩니다.

조직은 이러한 종속성을 식별하고, 부적절한 추가 사용을 방지하고, 변경 사항이 전파되었는지 확인하고, 재평가가 필요한 보류 중인 사례를 결정해야 합니다. 결정이 이미 실행된 경우 지식 기반을 변경해도 복구되지 않습니다. 승인된 팀은 결과와 시정 조치를 평가해야 합니다.

역사적 증거는 적절한 보관 및 접근 방식에 따라 계속 이용 가능해야 합니다. 보존해야 할 두 가지 다른 질문이 있습니다. 현재 결정을 좌우하는 것이 무엇인지, 그리고 이전 결정이 내려졌을 때 어떤 정보를 사용할 수 있었는지입니다. 유효 날짜와 시스템에 입력된 날짜 변경 사항을 모두 기록하면 해당 질문을 별도로 유지하는 데 도움이 됩니다.

누군가 전체 프로세스를 소유해야 합니다. 사업주가 적용 가능성을 승인합니다. 엔지니어링을 통해 전파를 확인합니다. 운영에서는 영향을 받은 사례를 처리합니다. 위험, 규정 준수 및 법률 전문가는 각자의 권한 내에서 결과를 평가합니다. 서비스 소유자는 이러한 책임 간의 격차를 해결해야 합니다. NIST의 관리 지침에는 배포 후 모니터링 및 변경 관리가 포함됩니다. 여기에 설명된 운영 방식은 우리가 제안한 애플리케이션입니다.

NIST 관리

감독 수준은 오류의 결과를 반영해야 합니다. EIOPA의 2025년 8월 의견은 보험의 AI 거버넌스에 대한 위험 기반의 비례적인 접근 방식을 취합니다. 나의 실질적인 해석은 일반적인 정보 대응과 보험 계약자의 돈에 영향을 미치는 조치에는 서로 다른 수준의 증거, 승인 및 통제가 필요하다는 것입니다. 의견은 국가 감독관에게 전달됩니다. 이는 어떤 플랫폼의 인증도 아닙니다.

EIOPA 의견

전체 결정에 드는 비용 측정

결과를 조정하고 수정하고 설명하는 사람들을 무시하고 더 빠른 준비를 계산한다면 생산성 주장은 불완전합니다. 작업 이동의 위험도 있습니다. 보조자는 더 많은 요청을 처리하지만 전문가는 점점 더 많은 어려운 예외 대기열을 상속받습니다.

따라서 비즈니스 사례에서는 지식을 유용하게 유지하는 데 드는 비용을 포함하여 전체 여정을 측정해야 합니다. 다음 월별 예는 가상입니다. 해당 입력은 Genellipse 결과나 예측이 아닌 토론 가정입니다.

총 용량의 차이는 324시간입니다. 소스를 유지 관리하고 추가 검토를 수행하는 데 60시간이 추가로 필요한 경우 264시간이 남습니다. 이러한 시간은 실제 비용이 변경되는 경우에만 재정적 절약이 됩니다. 대신 더 많은 양, 더 짧은 대기 시간 또는 더 나은 서비스를 지원할 수 있습니다. 구현, 플랫폼 및 기타 운영 비용은 여전히 ​​투자 계산에 포함됩니다.

대상자에게는 개입으로 인해 개선이 발생했다는 증거도 필요합니다. 동등한 제품 그룹 및 케이스 유형을 비교하십시오. 볼륨, 인력, 복잡성의 변화를 고려하세요. 반복 연락이 단순히 다른 채널로 이동한 것은 아닌지 확인하세요. 평균 개선은 소규모 상속 포트폴리오의 악화를 숨길 수 있습니다.

단일 정확도만으로는 품질을 평가할 수 없습니다. 오류는 결과적으로 다릅니다. 잘못된 설명과 잘못된 지불 지시는 동일한 비중을 가져서는 안됩니다. 보험 계약 생성, 관할권, 예외 유형 및 조치 심각도별로 어려운 사례를 테스트합니다. 해결되지 않은 예외와 해당 기간을 추적하세요. 모든 것을 연기하는 어시스턴트는 운영 가치를 거의 제공하지 않으면서 조심스러울 수 있기 때문입니다. 유용한 평가는 시스템이 성공한 부분과 사람들이 개입할 수 있는 역량이 여전히 필요한 부분을 모두 보여줍니다.