AI Trust 센터

국내외 인증 취득을 원스톱으로 지원하며, 진단부터 문서·운영 증빙 정리, 보완·모의 점검, 임직원 안내까지 전 과정을 체계적으로 수행합니다.

• 진단·갭 분석: 현 수준–요구사항 매핑, 우선순위·로드맵 수립
• 문서·증빙 정비: 정책·절차·표준운영문서, 운영 로그·증거 패키징
• 모의 심사·보완: 프리-심사, 빈출 지적 사전 개선, 시정조치 실행 지원
• 임직원 준비·사후 운영: 인터뷰 코칭·교육, 내부심사 체계, 인증 유지·갱신 지원

AI가 이해할 수 있는 형태로 데이터를 생성·관리·최신화하는 체계를 구축해 모델 개발 속도와 성능을 최소 비용으로 극대화합니다.

• 표준·메타데이터: 문서 작성 규칙, 메타정보·분류/태깅 표준, 벡터화·검색 준비
• 비즈니스 용어/AI 비즈메타: 용어 정의·의미 맵핑, 동의어·금칙어 관리로 오해 최소화
• 정형 데이터 품질: 데이터 매핑·계보, 품질 규칙·검증, 골든 소스 운영
• 운영 조직·정책·시스템: 역할·책임, 변경관리·승인 흐름, 지식저장소·카탈로그 정착

기존 IT에 AI 전용 점검 포인트를 더해 빠른 출시와 안전한 운영을 동시에 달성하는 MLOps · ModelOps 기반의 통합 거버넌스를 제공합니다.

• MLOps·ModelOps: 모델·데이터 버전/승인 이력, 자동 테스트·배포, 릴리스 게이트
• 모니터링·대응: 성능 드리프트·이상 징후 감시, 롤백·일시중지 기준·절차
• 생성형 AI 안전 루틴: 사전 심의–출시–운영 점검, 설명·고지 관행 반영
• 표준화·정착: AI 전용 체크리스트·템플릿, 현행 도구 통합, 파일럿→확산 교육·코칭

서비스 유형과 위험도에 맞춘 방법론과 지표로 신뢰성과 책임성을 수치화하여, 출시 전·후 전 주기 품질 관리를 지원합니다.

• 공통 품질 지표: 정합성·사실성, 윤리·안전, 편향성, 프롬프트 민감도 평가
• 용처별 프레임워크: 대화형/검색·요약/분류·추론/비전·생성 등 맞춤 지표·절차
• 데이터셋·검증: 테스트세트 설계, 레드팀 시나리오, 휴먼-인-더-루프 평가
• 운영 성능 관리: 온라인 실험·A/B, 성능 저하 탐지와 개선 루프, 경영 리포팅

현업·개발·데이터·법무·준법이 함께 참여하는 운영형 보안 체계를 통해 AI 특화 위험을 설계–운영–사후까지 끊김 없이 관리합니다.

• 입력·출력 보호: 민감정보 마스킹·필터링, 맥락·지식 유출 방지, 콘텐츠 안전성 점검
• 지식 저장소 무결성: 접근·권한 통제, 버전·감사 추적, 위·변조 방지 통제
• 위협 대응: 프롬프트 인젝션 탐지·차단, 모델·데이터 공급망 위험 점검, 외부 서비스 연계 사전 심사
• 영향평가·훈련: 개인정보·AI 영향평가 연계, 사고 대응 훈련·정기 점검으로 실전 대응력 강화