규제 준수를 위한 Explainable AI 기반 금융 모니터링 아키텍처 설계

Context

금융 AI의 높은 정확도에도 불구하고 결정 근거를 제시하지 못하는 블랙박스 모델의 한계 발생. 규제 기관(FINRA, FCA 등)의 문서화된 추론 요구사항을 충족하지 못하는 기존 시스템의 규제 리스크 분석.

Technical Solution

• Regulatory Data Ingestion 단계에서 Provenance Tracking을 도입하여 소스, 버전, 유효 날짜를 포함한 데이터 이력 관리
• Rule-based 엔진과 LLM(Claude)의 계층적 결합을 통한 빠른 필터링 및 고밀도 문맥 분석 수행
• 결정 경로의 모든 단계에서 Human-readable decision record를 생성하는 스키마 설계로 사후 추적성 확보
• Immutable decision log 구조를 통한 데이터 위변조 방지 및 감사 대응력 강화
• 분석가 Override 시 강제적인 사유 기록 메커니즘을 통한 감사 노출 최소화

Key Takeaway

규제 환경의 AI 설계는 모델의 성능보다 결정의 투명성과 이력의 불변성이 시스템의 성패를 결정하는 핵심 제약 사항임.