5. Risk Assessment (리스크 검토)

AI 도입의 잠재적 위험을 어떻게 관리할 것인가?

1. 정의: AI 프로젝트의 성공을 저해할 수 있는 리스크를 식별하고 완화 방안을 마련.
2. 평가 포인트:
3. 기술 리스크: AI 솔루션의 성능, 안정성, 구현 가능성은 어떤가?
4. (예: 모델 오류, 시스템 다운타임)
5. 조직 리스크: 이해관계자 반대, 인력 부족, 변화 저항은 없는가?
6. (예: 팀의 AI 수용도, 교육 필요성)
7. 규제 및 적법성 리스크: 데이터 사용이 법적/윤리적 기준을 충족하는가?
8. (예: GDPR 준수, 개인정보 보호법 위반 여부)
9. 세부 고려사항:
10. 데이터 수집/저장/처리가 규제 준수(GDPR, 한국 개인정보보호법 등) 확인.
11. 고객 동의, 데이터 익명화 여부 점검.
12. 위반 시 벌금, 평판 손실 가능성 평가.
13. 완화 방안: 각 리스크에 대한 대응책은 무엇인가?
14. (예: 파일럿 테스트, 교육 프로그램, 법률 검토)
15. 예시:
16. 고객 문의 챗봇:
17. 기술 리스크: "챗봇 답변 오류로 고객 불만 증가 가능."
18. 완화: "1개월 파일럿 테스트로 오류율 5% 미만 확인."
19. 조직 리스크: "고객 지원 팀의 AI 도입 우려."
20. 완화: "2주간 주 2회 교육, 시범 운영 후 피드백 반영."
21. 규제 리스크: "고객 문의 데이터에 개인정보 포함 → GDPR 위반 가능성."
22. 완화: "데이터 익명화 처리, 법률 팀 검토 완료."
23. 재고 예측 모델:
24. 기술 리스크: "예측 오류로 재고 부족 발생 가능."
25. 완화: "과거 데이터로 모델 정확도 90% 이상 검증."
26. 조직 리스크: "물류 팀의 데이터 입력 부정확성."
27. 완화: "데이터 입력 프로세스 표준화, 3주 교육."
28. 규제 리스크: "외부 시장 데이터 사용 시 계약 위반 가능성."
29. 완화: "데이터 제공 계약서 검토, 법적 자문."
30. 참고:
31. 리스크 검토는 프로젝트 실패 가능성을 줄이고 신뢰를 확보합니다.
32. 특히 데이터 규제 준수는 법적/비용 리스크를 방지하는 핵심.