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Dev.toAI/ML
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NLP 기반 규제 감지로 탐지 시간 8.3시간 및 2 FTE 인력 대체
Building a Compliance Early Warning System
AI 요약
Context
EU AI Act 및 DSGVO 등 빈번한 법규 변화로 인한 고액 과징금 리스크 존재. 수동 모니터링의 한계로 인해 200개 이상의 데이터 소스를 실시간으로 추적할 자동화 시스템 필요성 증대.
Technical Solution
- Scrapy 및 Playwright 기반의 Custom Spiders를 구축하여 소스별 맞춤형 HTML 파싱 구조 설계
- 주요 섹션에 대한 Hash Comparison 방식을 도입하여 데이터 변경 사항을 효율적으로 식별
- BGH 판례 데이터를 Fine-tuning한 BERT 기반 Legal NLP 모델을 통해 규제 유형 및 영향도 자동 분류
- Impact Level에 따른 Alert Layer를 계층화하여 알림 빈도와 채널을 차등 적용하는 필터링 로직 구현
- 영향도(Informational, Procedural, Substantive) 분류를 통해 정보 밀도를 높인 맞춤형 알림 체계 구축
실천 포인트
1. 소스별 HTML 구조 변경에 대응 가능한 Dedicated Spider 설계 여부 확인
2. 단순 키워드 매칭 대신 도메인 특화 데이터로 Fine-tuning된 BERT 모델 검토
3. 중요도 기반의 알림 계층화(Tiering)를 통한 사용자 알림 피로도 최적화