규제 산업에서 AI 도입이 확대됨에 따라 기업의 교육, 인증, 내부 통제 시스템에서도 기술 기반의 규정 준수(컴플라이언스) 요구가 강화되고 있다. 특히 제약, 의료기기, 금융 등 고도 규제 환경에서는 교육 콘텐츠의 메시지 하나까지 법적 책임이 따르는 상황이다. 이에 따라 기존의 주관적 평가 방식은 객관성과 재현성에 한계를 드러내고 있으며, 자동화된 검증 체계가 요구되고 있다.

영업, 상업, 교육 및 컴플라이언스용 대규모 연습, 코칭 및 인증 AI 플랫폼 퀀티파이드(Quantified)가 규정 준수 점수화(Compliance Scoring) 기술을 새롭게 공개하며, AI 기반 자동 컴플라이언스 검증의 표준화를 위한 컴플라이언스 스코어링(Compliance Scoring) 기능을 출시했다.

이 기능은 모든 담당자가 첫날부터 규제 표준을 충족하도록 보장한다. 고객 데이터를 보호하는 프라이빗 LLM 아키텍처가 포함된 컴플라이언스 우선 접근 방식을 기반으로 구축됐다.

자동 규정 준수 점수화 기술로 신뢰성과 감사 대응력 확보

컴플라이언스 스코어링은 규제 대상 산업의 교육 및 인증 과정에서 각 학습자의 응답이 기업의 지침과 규제 기준을 충족하는지를 자동으로 점검하는 기능이다. 이는 프라이빗 대규모 언어 모델(LLM) 아키텍처를 기반으로 하며, FDA와 같은 규제기관의 지침을 사전에 반영한 AI 기반 팩트 체커 역할을 수행한다. 교육 관리자마다 기준이 달라졌던 기존 인적 평가 방식의 한계를 극복하고, 자동 채점이 간과했던 미묘한 규제 표현까지 감지할 수 있도록 설계되었다.

퀀티파이드의 점수화 엔진은 신뢰도, 명확성, 콘텐츠 정확성에 더해 필수 용어 포함 여부 및 금지 표현 사용 여부까지 평가한다. 규정을 위반하거나 필수 용어를 누락한 응답은 다른 요소가 우수하더라도 자동으로 실패 처리된다. 이를 통해 법적 위험을 줄이는 동시에, 감사를 대비한 반복 가능하고 방어 가능한 평가 기준을 제공한다. 이 기술은 교육 초기 단계부터 규정 준수를 내재화함으로써 담당자 교육 품질을 높이고 제품 또는 서비스의 출시 소요 기간을 단축시키는 데 기여한다.

컴플라이언스 스코어링 기술은 각 영업 담당자가 수행한 활동과 언어 사용에 대한 디지털 기록을 자동 생성하며, 이는 컴플라이언스 부서가 실시간 감사 대응이 가능한 추적 정보를 확보할 수 있도록 지원한다. 모든 담당자가 동일한 점수 기준으로 작업하므로, 영업·교육·컴플라이언스 조직 간의 신뢰 기반 협업 구조가 형성된다. 관리자는 기술 코칭에 집중할 수 있게 되고, 인증 과정과 신제품 출시가 동시에 가속화되는 효과를 얻을 수 있다. 아울러 규정을 위반하는 메시지가 고객에게 전달되는 것을 방지하여 브랜드 가치와 환자 안전까지 보호할 수 있다.

퀀티파이드는 컴플라이언스 스코어링 도입 이전부터 비공개 LLM, 세분화된 데이터 통제, SOC 2 Type II 인증 등 고도화된 보안 및 거버넌스 체계를 구축해 왔다. 이번 기능 강화로 사용자는 더 이상 수동으로 규정 준수를 확인할 필요 없이, 자동화된 신뢰 가능한 교육 검증을 수행할 수 있다. 이는 특히 규제 기관 보고나 내부 감사에서 기업이 법적 책임을 최소화하면서도 효율적인 운영을 보장할 수 있도록 지원하는 기술적 근거가 된다.

해당 기술은 앞으로 다양한 고위험 산업에서 AI의 신뢰성과 컴플라이언스 관리의 접점을 구체화하는 기준으로 작용할 가능성이 있다.