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포괄적인 접근이
필요한 과제
최근 기업의 생성형 AI 도입이 급증하면서, AI가 비즈니스 가치 사슬(Value Chain)의 핵심 부분으로 자리 잡게 되었습니다. 그러나 AI 기술의 활용 확대는 기업에 새로운 보안 위험과 거버넌스 문제를 동시에 야기합니다. 기업은 AI 기술의 적용 단계마다 잠재적 리스크를 식별하고 관리할 수 있는 효과적인 보안 대응 체계와 거버넌스 구조를 구축해야 합니다. 이를 통해 고객 신뢰 확보와 규제 준수를 보장할 수 있으며, 기술적·문화적 리스크를 최소화하면서 AI의 긍정적인 효과를 극대화할 수 있습니다.
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Challenge
AI 거버넌스 관련
도전 과제
법적, 기술적 리스크
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AI 서비스의 과도한 개인정보 수집·분석으로 인한 개인정보보호 규제 위반
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생성형 AI 결과물의 저작권 귀속 문제, 허위 정보로 인한 이용자 피해 등
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데이터 편향으로 인한 부정확한 결과 도출
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AI 결정 과정의 불투명성, 모델 오작동으로 인한 안전 사고 등
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각종 리스크가 기업 평판 및 재무적 손실로 이어질 수 있음
AI 윤리 기준 수립의 어려움
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챗봇 편향 발언 사건이 이슈화 되면서, 기업들 AI 윤리 중요성 인지
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'신뢰할 수 있는 AI' 선언만 존재, 실제 제품/서비스 개발 적용 방안 모호
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전문가조차 추상적 정의만 제시, 실천 방안 제시 어려움 인정
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대다수 조직 자체 윤리 기준/교육 프로그램 부재
AI 결과에 대한 책임 소재 불명확
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AI 시스템 문제 발생 시 책임 주체 불분명 (개발자, 사용자, 공급자 중 누구인지 모호)
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법조계 "책임의 무책임화" 현상 지적, 사전 책임 설계 필요성 제기
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대부분 기업, 책임 소재 명문화 정책/프로세스 부재
관련 규제 해석의 모호성과 불확실성
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AI 거버넌스 관련 법 규제 정립 단계, 규제 요구 사항 해석 및 준수 모호
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인공 지능 기본법 2026년 시행 예정, 큰 방향만 제시, 세부 개발/운영 지침 미포함
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고위험 AI 사업자 안전성/신뢰성 확보 조치 의무 규정, 구체적 내용 하위 법령 위임,
윤곽 불투명 -
기업들 향후 세부 규정 예의주시, 시행 전 적용 의무 사항/대비책 파악 필요
Service
DIA NEXUS가 집중하는
최적화 서비스
AI 유즈케이스 분석
업무별로 AI 모델의 활용 사례(Use Case)를 파악해 기업의 AI 활용 수준과 비즈니스 성과를 분석하여 현재 상황을 진단
AI 거버넌스 체계 수립
AI 거버넌스 프레임워크 설계를
시작으로 관리 대상 기준 정의, 조직의 역할과 책임 정의, AI 운영 규정과 지침 정의 등을 통해
AI 거버넌스 프로세스 구축
AI 모델 진단 및 개선
AI 모델 중 진단이 필요한 대상을 선정하고,
이들 모델의 성능을 평가할 수 있는
검증 지표를 정의
