같은 AI 모델도 사용하는 업무에 따라 검증을 달리한다

별도의 적용 제안 설계 검색과 품질 판정 보조를 서로 다른 AI 용도로 관리한다 참고 원문 발행처: McKinsey 원제: Evolving model risk management in the age of AI 원문: https://www.mckinsey.com/capabilities/risk-and-resilience/our-insights/evolving-model-risk-management-in-the-age-of-ai 같은 모델을 쓰더라도 영향과 검증 요건을 구분 제안 범위 · 동일 모델 기반 2개 업무 · 시험 환경 실행 권한 변경 없는 용도별 위험·검증 설계 용도·영향 정의 설계 문서 검색과 품질 판정 보조의 사용자·결정·오류 결과·데이터를 각각 등록 검증 패키지 구성 검색에는 근거·개정 일치를, 품질 보조에는 결함 누락·불확실성·사람 검토 조건을 추가 변경·재검증 기준 모델·검색 자료·프롬프트·규칙 변경마다 영향 범위와 회귀 시험을 지정 효과와 품질을 함께 확인 목록 완결성 업무별 데이터·모델·프롬프트·도구 의존이 기록된 비율 중요 오류 검출 정의한 위험 시나리오를 검증 시험이 탐지한 비율 변경 재검증 영향 있는 변경 중 필요한 시험·승인을 마친 비율 근거·권한·승인 경계 검증 독립성 개발 담당과 별도 검토자가 중요한 위험·통과 기준을 확인 업무 승인 품질 출하·안전 판정은 해당 전문가의 기존 권한 유지 적용 한계 시험 데이터와 운영 조건 차이를 기록하고 범위 밖 결과를 보류 용도·위험 목록 → 검증 기준·표본 → 독립 검토 → 변경 후 회귀 확인 우리의 적용 제안 · 은행 규제 요건을 제조업의 법적 의무로 해석하지 않음 별도의 적용 제안 · 같은 모델, 서로 다른 시험과 승인 책임. 동일 모델이 설계 문서 검색과 품질 판정 보조로 나뉜다. 검색은 근거 · 개정 일치, 품질 보조는 결함 누락 · 불확실성 · 사람 검토를 확인한다. 점선 아래 변경·재검증 기준은 두 용도에 공통으로 적용하며 검증 독립성과 업무 승인 책임을 유지한다.