AI 도입은 했는데, 거버넌스는 26%뿐?
기업 10곳 중 2~3곳만 AI 도입 속도에 맞는 거버넌스 체계를 갖췄다고 해요. Corporate Compliance Insights에 따르면, AI 도입과 거버넌스 프레임워크가 완전히 일치한다고 답한 기업은 딱 26%뿐이거든요. AI가 업무 효율을 높이는 속도는 엄청난데, 정작 그 데이터가 어떻게 남고 어떻게 증명될지에 대한 고민은 턱없이 부족한 상황이죠.
AI가 쓴 메일과 채팅, 나중에 법적 증거로 쓸 수 있을까요?
AI 에이전트가 고객과 상담하고, AI가 초안을 잡은 메일로 계약이 진행되는 시대잖아요. 여기서 실무자가 맞닥뜨릴 가장 큰 문제는 '책임 추적성'이에요. AI 답변 때문에 법적 분쟁이 났는데, 당시 AI가 어떤 데이터를 근거로 답했는지, 수정 과정은 어땠는지 증명하지 못하면 기업이 다 책임져야 하거든요.
Global Relay에서는 AI 컴플라이언스를 위해 AI를 사람처럼 취급하라고 조언해요. 쉽게 말해 AI가 만든 모든 데이터를 사람이 만든 것과 똑같이 기록하고 보관하라는 뜻이죠.
이럴 때 Enterprise Vault(EV) 같은 아카이빙 플랫폼이 필요해요. AI가 생성한 비정형 데이터를 캡처해서 WORM(한 번 쓰면 수정 못 하는) 스토리지에 저장하면, 나중에 데이터를 고치거나 지울 수 없어서 법정에서 제대로 먹히는 증거력이 생깁니다. 보존 기간 정책으로 규제별 데이터를 자동 관리하는 체계가 꼭 뒷받침되어야 하고요.
MS Teams나 SharePoint의 AI 대화 데이터, 어떻게 통합 관리하죠?
요즘 기업들은 M365 생태계에서 Copilot 같은 AI를 정말 많이 쓰시죠.
그런데 데이터가 Teams 채팅, SharePoint 문서, OneDrive 파일 등으로 여기저기 흩어져 저장된다는 게 문제예요. 감사나 소송 대응 때 이걸 일일이 다 뒤지는 건 사실상 불가능하거든요.
이렇게 흩어진 AI 커뮤니케이션 데이터를 한곳으로 모으려면 전문 수집 엔진이 있어야 해요. Merge1은 Microsoft Teams, SharePoint Online, OneDrive를 중심으로 120개 이상의 기업용 소스에서 데이터를 긁어모아 Enterprise Vault로 보내줍니다. AI와 나눈 대화나 AI가 만든 파일이 누락 없이 아카이브로 통합되니까, 관리자는 한 곳에서 모든 AI 활동 로그를 확인할 수 있어요.
AI 시대의 내부통제, '리걸홀드'가 중요한 이유
AI 도입 이후 데이터 양이 말도 못 하게 늘어났고, 검색해야 할 키워드도 훨씬 복잡해졌어요. 갑자기 소송이 걸리거나 규제 기관 조사가 시작됐는데, 실수로 데이터를 지웠거나 자동 파기 정책 때문에 사라졌다면? '스포일리에이션(증거 인멸)'이라는, 한 번 터지면 복구가 안 되는 리스크를 지게 됩니다.
이때 필요한 게 바로 리걸홀드(Legal Hold)예요. 특정 사건과 관련된 데이터를 보존 기간과 상관없이 강제로 묶어두는 조치죠.
Discovery Accelerator(DA)를 쓰면 아카이브 내에서 AI 관련 키워드나 참여자를 정밀하게 검색하고, 해당 데이터를 케이스별로 묶어 리뷰한 뒤 MSG나 EML 형식으로 내보낼 수 있습니다. 특히 MPIP 암호화 메일까지 복호화해서 내보낼 수 있어서, AI가 얽힌 복잡한 커뮤니케이션 경로를 명확하게 밝히는 데 유리하거든요.
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자주 묻는 질문
- Q: AI가 생성한 데이터도 일반 이메일처럼 보존 기간을 설정할 수 있나요?
A: 네, 가능합니다. Enterprise Vault의 리텐션 정책으로 데이터 성격에 따라 보존 기간을 다르게 설정하고, 기간이 만료된 데이터는 자동으로 파기해 스토리지 비용을 아끼면서 개인정보 보호법을 준수할 수 있어요. - Q: AI 챗봇이 Teams에서 나눈 대화 내용도 수집이 되나요?
A: 네, Merge1로 Microsoft Teams 데이터를 수집해서 아카이브로 보낼 수 있으므로 AI 챗봇과의 상호작용 내역도 안전하게 보관할 수 있습니다. - Q: WORM 스토리지가 왜 AI 컴플라이언스에 필요한가요?
A: AI 생성 데이터는 조작 가능성이 제기될 수 있거든요. WORM 스토리지는 한 번 기록되면 수정이 안 되기 때문에, 법정에서 데이터가 원본 그대로라는 무결성을 증명하는 핵심 근거가 됩니다.
요약: AI 도입 속도에 맞춰 거버넌스 체계를 잡는 건 이제 선택이 아니라 필수예요. 데이터 수집(Merge1) → 무결성 보존(EV) → 신속한 증거 추출(DA)로 이어지는 파이프라인을 만들어 AI 리스크를 관리하시기 바랍니다.
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