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LLM 파이프라인의 규제 준수(Compliance)와 결정론적 규칙의 균형
LLM이 도출한 결과의 근거를 증명해야 하는 RegTech 프로젝트에서 결정론적 시스템을 결합해 추론의 신뢰성을 확보한 사례.
요약
규제 기술(RegTech) 프로젝트에서 규제 요건을 기반으로 직원별 맞춤 교육을 생성하는 과정에서 LLM을 단순 도입할 경우 설명 가능성 문제가 발생합니다. 특정 교육이 왜 해당 역할에 배정되었는지에 대한 근거와 추론 과정을 역추적하기 어렵다는 점이 가장 큰 한계로 지적되었습니다. 단순히 규제 문서를 LLM에 입력하여 결과를 도출하는 방식은 규제 준수 시스템에서 요구하는 투명성과 책임성을 충족하기 어렵습니다. 이에 대한 대안으로 규제 소스 분석, 역할 매핑, 위험 식별, 증거 검색 과정을 구조화하는 단계적 파이프라인 설계가 필요합니다. 결국 규제 준수 업무에서는 LLM의 유연성보다 결정론적 규칙(deterministic rules)과 논리적 추적성이 보장된 시스템 설계가 핵심입니다.
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원문 제목 Where would you draw the line between LLMs and deterministic rules in compliance?
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