Model Score를 넘어 Governance 기반 Decision Policy Engine으로의 전환

Context

단순히 ROC-AUC 등 통계적 지표에 의존한 모델 배포가 실제 운영 환경의 Queue Overload 및 Customer Friction을 유발하는 한계 직면. 모델의 확률값(Score)과 비즈니스 액션 사이의 연결 고리인 Threshold가 거버넌스 없이 파편화되어 관리되는 구조적 결함 분석.

Technical Solution

• 모델 스코어를 직접 사용하는 구조에서 Threshold Policy Engine을 통한 추상화 계층 도입
• Feature Store와 Model Scoring API를 분리하여 Training-Serving Skew 방지 및 일관된 데이터 제공
• Capacity Guardrail을 Policy Engine에 통합하여 Threshold 변경에 따른 운영 리소스(인력, 시간) 부하 사전 제어
• Decision Routing 및 Outcome Capture 레이어를 구축하여 결정 경로의 추적성과 설명 가능성 확보
• Threshold Registry와 Governance Workflow를 통한 승인 기반의 정책 배포 및 즉각적인 Rollback 체계 설계
• 단순 모델 모니터링을 넘어 Alert Volume, SLA, Override Rate 등 운영 지표 중심의 모니터링 체계 확장