AI Infrastructure
업무와 보안 환경에 맞는 AI 컴퓨팅 기반
GPU·NPU 공급과 온프레미스
AI 인프라 구축
AI/AX l Overview
AI/AX
기관의 AI 전환을 구축 가능한 체계로
인프라·솔루션·컨설팅을 연결해 기관의 데이터와 업무에 맞는 AI 활용 환경을 만들고,
업무·데이터·보안 환경을 이해해 필요한 기술과 실행 방안을 하나의 체계로 제공합니다
AI 활용을 위한 세 가지 기반
AI Solutions
내부 데이터를 활용하는 업무형 AI
WhyAI 등 솔루션 개발·공급과
업무 시스템 연계
AX Consulting
도입부터 확산까지 실행 가능한 전략
업무 발굴·환경 진단·PoC·
로드맵과 운영 고도화
기획부터 운영·확산까지 전 과정을 함께합니다
기관의 목표와 데이터, 인프라, 보안 환경을 함께 검토하여 실행 가능한 순서로 전환을 추진합니다
01
업무 발굴
02
환경 진단
03
로드맵 수립
04
PoC·구축
05
검증·운영
06
확산·고도화
명확한 목표와 데이터 품질, 이해관계자 협업을 기준으로 단계별 실행 가능성을 높입니다
AI·DX 경험과 인프라 이해로 전환을 현실화합니다
기술을 공급하는 데서 끝나지 않고 기관의 환경에서 실제로 운영되는 AI 체계를 지향합니다
기술 혁신을 주도하는 AI 도입,
망설이지 마세요
AI가 제공하는 비전은 거부하기 어려울 만큼 매력적입니다. 하지만 동시에 AI에는 분명한 위험요소 또한 존재합니다. 이 때 필요한 안전망이 바로 AI 거버넌스입니다. AI는 인간의 편견과 오류에 취약하기 때문에, 잠재적 위험을 줄이려면 구조적이고 체계적인 접근이 필요합니다. AI 거버넌스는 이러한 접근 방식 중 하나로, AI의 활동이 윤리적 기준과 사회적 기대에 부합하도록 프로세스·표준·보호 장치를 마련합니다. 잘 설계된 AI 거버넌스의 감독 프로세스는 편향, 개인정보 침해, 오·남용과 같은 위험을 예방하고 해결하는 동시에, 혁신과 신뢰를 함께 이끌어냅니다.
Whynet은 단순한 법적 준수를 넘어 사회적 책임을 포함한 책임 있는 AI 활용을 추구합니다. 고객과 기술을 재정적·법적·평판적 위험으로부터 보호하며, 신뢰할 수 있는 성장을 지속적으로 지원하겠습니다.
AI의 목적은 인간의 역량을
강화하는데 있습니다
데이터와 인사이트는
고객의 권리이자 자산입니다
AI 시스템은 투명하고
설명 가능해야 합니다
책임 있는 AI 가버넌스를 위한
프레임워크
| 대상업무 | 안정적 운영 확보 | 위험 관리와 신뢰 확보 | 규제 및 기준 준수 강화 | 이해관계자 요구 충족 |
|
계획 (Planning) |
조직 전반의 AI 활용도를 측정할 수 있는 핵심 지표 정의 |
AI 공정성과 설명 가능성을 점검할 수 있는 기존 프로세스 검토 |
현재 규정과 잠재적 AI 규제 간의 차이 분석 |
책임감 있는 AI 활용에 필요한 핵심 역량과 요건을 검토하고, 비즈니스 목표에 맞춰 조정 |
|
구축 (Build) |
기존 프로세스에 대한 추적 및 감사 가능성 확보 |
AI 전 생애주기에 걸쳐 업데이트된 프로세스와 점검 체계 운영 |
모델 설명서 작성 및 접근성 보장 |
책임 있는 AI 구현을 위해 필요한 역할, 역량 및 학습 과제 지정 |
|
운영·생성 (Operate & Generate) |
모델 메타데이터 자동 문서화 및 관리 체계 마련 |
AI 공정성·설명 가능성·품질을 지속적으로 검증하고, 정기적으로 정책 개선 |
추가적인 부담 없이 규정 준수를 강화할 수 있는 환경 지원 |
내·외부 이해관계자의 승인을 기반으로 확장 및 지속 가능한 워크플로우 구성 |
위험 관리
위험 수준 별 준수항목 차등 적용
* 필수 준수
* 기존 운영 절차 준용
고위험
윤리원칙 검토
감독통제 절차
학습 데이터
편향성
개인·민감 정보 보호
설명 가능성
공정성
성능
고객보호
보안
중위험
윤리원칙 검토
감독통제 절차
학습 데이터
편향성
개인·민감 정보 보호
설명 가능성
공정성
성능
고객보호
보안
AI 가버넌스 프레임워크
01
AI
Strategy
add
02
Risk
add
03
Process
add
04
Oversight
add
05
Monitoring
EU AI Act 위험관리 프레임워크를 기반으로 필수 준수항목을 차등 적용함과 더불어
국내 금융당국의 법·규제를 반영하여 AI 리스크로부터 고객을 보호합니다.
규정 준수
AI 서비스와 시스템을 설계·운영할 때는 국내외에 적용되는 AI 관련 법·제도와 규제 프레임워크를 분석하고, 법령에서 요구하는 구체적인 준수 사항과 기준을 반영해야 합니다. 또한 공정성, 성능, 설명가능성 등 AI의 핵심 속성에 대한 국내외 기준서를 참고해 기획·개발·운영 단계별 가이드라인을 수립하고 일관되게 적용할 필요가 합니다.
단계별 체계 구축
네트워크와 IT 인프라가 계획·구축·운영·개선의 전 주기에 걸쳐 안정적으로 관리될 수 있도록 라이프사이클 기반의 단계별 AI 거버넌스를 적용하고, 실시간 모니터링과 로그 수집·분석, 업데이트 및 교체 관리 전 과정에 표준화된 거버넌스 체계를 운영함으로써 안정성·확장성·보안성을 모두 충족하는 서비스를 제공해야 합니다.
위험 수준에 맞는 보안과 정책 기준을 적용합니다
국내 AI 기본법과 공공부문 지침을 바탕으로 기관의 보안정책과 개인정보 보호 기준을 반영합니다
GOVERNANCE CONTROLS
사람의 감독과 책임 체계
01설명 가능성과 감사기록
02데이터 보호와 접근통제
03지속적인 모니터링과 개선
04
국가법령정보센터
AI 기본법
행정안전부 · NIA
공공부문 AI 도입·활용 가이드
개인정보보호위원회
생성형 AI 개인정보 처리 안내서
KISA 실증 사례집
N2SF·기관 보안정책
※ 적용 법령과 보안 기준은 구축 대상 및 기관 환경에 따라 협의
