금융 실사에 AI를 투입한다는 것 — 정확도가 전부인 영역

투자 판단을 위한 실사(due diligence)는 틀리면 안 되는 영역입니다. 그래서 AI 도입이 늦었고, 도입 방식도 다릅니다.

무엇이 어려운가

• 문서가 길고 형식이 제각각 (재무제표, 계약서, 각주, 부속 명세)
• 중요한 정보가 각주나 예외 조항에 숨어 있음
• 숫자 하나를 잘못 읽으면 결론이 뒤집힘
• "찾지 못한 것"이 "없는 것"과 같지 않음

마지막 항목이 특히 까다롭습니다. 누락은 오답보다 발견하기 어렵습니다.

실무에서 통하는 설계

1. 근거 추적을 강제한다

모든 주장에 출처 위치를 함께 요구합니다.

각 항목마다 어느 문서 몇 페이지에서 나온 정보인지 반드시 표기해줘.
근거를 찾을 수 없으면 "미확인"으로 표기하고 추정하지 마.

이 한 줄이 신뢰도를 크게 바꿉니다.

2. 추출과 판단을 분리한다

• 1단계 — 문서에서 사실만 추출 (숫자, 조항, 날짜)
• 2단계 — 추출된 사실을 바탕으로 분석

한 번에 하면 어디서 틀렸는지 알 수 없습니다. 나누면 검증 지점이 생깁니다.

3. 교차 검증을 붙인다

같은 항목을 서로 다른 방식으로 두 번 확인하고, 결과가 다르면 사람에게 올립니다. 불일치 자체가 유용한 신호입니다.

4. 체크리스트를 고정한다

무엇을 봐야 하는지 목록을 고정하면 누락이 줄어듭니다. Skill로 만들어 두기 좋은 대표적인 사례입니다.

사람이 반드시 하는 것

• 중요도 판단 — 이 리스크가 딜을 깰 수준인지
• 맥락 해석 — 업계 관행상 정상인지 이상인지
• 최종 책임 — 결론에 대한 책임은 사람이 집니다

다른 산업에 옮길 수 있는 것

이 설계는 금융에만 해당하지 않습니다. 정확도가 중요하고 근거가 문서에 있는 모든 영역에 적용됩니다.

• 법무 계약 검토
• 규제 준수 확인
• 의료 기록 정리
• 감사 대응

공통 원칙은 하나입니다. 근거를 요구하고, 모르면 모른다고 말하게 하고, 판단은 사람이 한다.