AI 리더의 시선에서 본 AI Canvas – ⑨

신뢰 가능한 AI 결과물을 위한 AI Canvas가 해답입니다

AI 기반 업무 혁신에서 가장 중요한 요소 중 하나는 품질과 신뢰성입니다. 생성형 AI나 예측 모델이 아무리 뛰어나도 결과물이 정확하지 않거나 불확실하면 실무에서 활용하기 어렵습니다.

AI Canvas는 이러한 문제를 해결하여 기업이 신뢰 가능한 AI 결과물을 안전하게 활용할 수 있도록 지원합니다.

고민 1. 생성 AI 보고서의 할루시네이션(=환각) 문제를 검증할 수 있을까?

AI가 작성한 보고서는 때때로 사실과 다른 정보를 포함할 수 있습니다. 특히 금융, 공공, 연구 등 전문 영역에서 작은 오류나 부정확한 정보도 큰 문제로 이어질 수 있습니다. 잘못된 데이터가 포함된 보고서를 기반으로 의사결정을 내리면 기업의 신뢰도는 물론 비즈니스 성과에도 영향을 줄 수 있습니다. 그렇기 때문에 AI가 생성한 보고서의 내용이 사실에 기반한 것인지 신뢰할 수 있는 출처를 바탕으로 작성되었는지를 검증하는 과정이 필수적입니다.

👉 AI Canvas의 해법

AI Canvas에서는 신뢰도 높은 출처 기반 검증 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 스탠퍼드, MIT 등 신뢰할 수 있는 자료를 기반으로 보고서 초안을 생성하고 인용 및 검증을 추가해 할루시네이션을 최소화합니다. 이를 통해 기업은 신뢰도 높은 데이터 기반 초안을 만들고 자동 인용 및 사실 검증까지 포함하여 검증 가능한 보고서와 문서를 안전하게 자동화할 수 있습니다.

고민 2. 외부 뉴스 데이터를 수집할 때,원치 않는 맥락의 기사를 걸러낼 수 있을까?

뉴스나 외부 데이터를 수집할 때 단순히 키워드 검색만으로는 업무에 맞는 정보를 충분히 걸러내기 어렵습니다. 원치 않는 맥락의 기사나 불필요한 정보가 포함되면 분석 결과의 품질이 떨어지고 의사결정 과정에서 오류가 발생할 가능성이 높습니다. 특히 빠르게 변하는 시장 상황이나 정책 관련 뉴스를 분석할 때는 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터만 수집하는 것이 매우 중요합니다.

👉 AI Canvas의 해법

AI Canvas는 2단계 검증 방식을 통해 외부 데이터 수집의 정확도를 높이고 있습니다.

1. 고급 크롤링 노드를 사용하여 원하는 맥락의 기사만 1차로 수집

2. 경량 LLM을 활용해 1차 수집된 기사가 실제 업무 목적에 부합하는지 2차 검증

이 과정을 통해 정교한 필터링과 검증을 수행함으로써 외부 데이터의 품질과 신뢰성을 강화하고 기업은 정확한 정보 기반 분석을 수행할 수 있습니다.

고민 3. 민감정보 처리와 안전한 콘텐츠 필터링은 가능한가?

금융권이나 공공기관 등에서는 개인정보, 민감정보 등을 다루고 있습니다. AI를 활용하면서 이러한 정보를 안전하게 처리하지 않으면 법적·규제적 위험뿐만 아니라 기업 신뢰에도 큰 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 AI 운영 환경에서는 민감정보 보호와 안전한 콘텐츠 필터링이 반드시 필요합니다.

👉 AI Canvas의 해법

AI Canvas는 콘텐츠 필터링과 개인정보 마스킹 기능을 노드 형태로 제공하여 데이터를 안전하게 처리할 수 있습니다. 중소벤처기업진흥공단 등 공공기관 납품 사례를 기반으로 보안 가이드라인을 표준화하여 제공할 수 있어서 개인정보 마스킹, 노드 기반 통합 필터링을 수행할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 보안과 규제 준수를 지키면서 안전하게 AI를 운영할 수 있습니다.

AI 품질과 신뢰성, AI Canvas가 해답입니다

신뢰할 수 없는 AI는 혁신을 방해하지만 AI Canvas는 검증, 필터링, 보안까지 통합된 신뢰형 AI 환경을 제공합니다. 이를 통해 기업은 신뢰 가능한 AI 결과물로 의사결정을 강화하고 안정적인 AI 활용 생태계를 구축할 수 있습니다.