AI 기반 규정 준수 모니터링

규제 산업에서는 준수가 분기별 체크리스트가 아니라 상시 대응 과제가 됐다. CBI 조사에서는 영국 기업의 **38%**가 규제 업무가 급증했다고 답했고, 일부 기업의 연간 준수 비용은 £50 million에 달했다. GDPR 벌금도 2024년 €1.2 billion을 기록했다.

수동 감사와 단편적인 LLM 도구만으로는 이런 압박을 따라가기 어렵다. 규제, 정책, 계약이 서로 다른 시스템과 형식에 흩어져 있고, 조항별 검토는 느리고 오류가 많으며 감사 주기 사이의 위험이 보이지 않는다.

대안은 준수를 planning-based AI의 다단계 워크플로로 운영하는 방식이다.

• 규제 문서를 long-context processing으로 통째로 읽고 조항 구조를 추출한다.
• retrieval과 symbolic matching으로 계약, 정책, 제3자 문서를 매핑한다.
• verifier가 정합성, 모호성, 리스크를 점수화하고 근거를 남긴다.
• clause-level redline과 업데이트안을 제안하고, 모든 결정을 추적 로그로 기록한다.

사례의 항공우주 제조사는 47개 조항이 바뀐 규제 공지를 받았을 때 1,500개 계약과 정책을 자동 대조했다. 수작업 부담은 85% 줄었고, 감사 가능한 대응을 몇 시간 안에 정리했으며, 규제 대응 리드타임도 3주 앞당겼다.

핵심은 준수를 일회성 리뷰가 아니라 항상 켜진 시스템으로 바꾸는 것이다. 이런 체계는 VPC나 온프레미스에 배치할 수 있어 금융, 의료, 방산처럼 민감한 환경에서도 적용할 수 있다.