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7개의 결과
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https://blog.humease.com/ • 2026. 8. 25.
신뢰만으론 부족하다? 컴플라이언스 입증을 위한 증거 확보법
많은 기업이 규정 교육이나 서약서만으로 컴플라이언스를 다 했다고 믿으시더라고요. 하지만 막상 감사나 소송 단계에 들어가면 '입증할 데이터'가 없어서 당황하는 경우가 많거든요. Corporate Compliance Insights의 'The Compliance Confidence Gap' 보고서를 봐도, 기업의 자가 진단 결과…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 8. 24.
AI 인프라의 핵심, 데이터 주권 어떻게 확보할까?
내 데이터 지키는 AI, ‘소버린 인퍼런스’가 답일까? 데이터를 모델 쪽으로 옮겨서 AI를 돌리던 시대는 이제 끝났다고 봐요. 클라우데라가 강조한 ‘소버린 인퍼런스’ 의 관점에서 보면, 이제는 데이터가 있는 그 자리에서 바로 추론을 수행하는 게 AI 경쟁력의 핵심이거든요. 데이터 주권을 꽉 쥐면서 성능까지 챙기는 게 기업의 생존 전략이 된 셈이죠. …
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https://blog.humease.com/ • 2026. 8. 23.
"채팅방의 덫", 오프채널 리스크 해결하는 아카이빙 전략
채팅방 방치했다간 과징금 폭탄? 오프채널 대응법 CIRO의 2026년 집행 보고서 내용을 보면, 요즘 규제 당국은 단순히 규정을 어겼느냐를 넘어 '감독을 제대로 했느냐(Failure to Supervise)'를 아주 깐깐하게 봅니다. 직원들이 회사 공식 채널이 아니라 개인 메신저나 외부 툴로 업무 이야기를 나누는 '오프채널(Of…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 8. 20.
강해진 규제와 AI 감사, 전략 없는 도입은 위험할까?
전략 없는 AI 감사, 규제 기관에 걸릴까? 요즘 감사 현장 가보면 AI 도입 속도가 정말 빨라요. 그런데 정작 '어떻게' 쓸지에 대한 전략은 없는 경우가 많더라고요. Corporate Compliance Insights 의 보도를 봐도 알 수 있듯이, 전략 없는 도입은 위험합니다. 특히 CIRO의 2026년 집행 보고서 가 강조하는 &#…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 8. 19.
AI 도입, 성능보다 '데이터 보안'이 우선인 이유
OpenAI가 최신 모델들에 '제로 데이터 보존(Zero Data Retention, ZDR)' 정책을 도입했다는 소식이 들려왔어요. 이제 기업들이 AI를 고를 때 '얼마나 똑똑한가'라는 성능의 영역보다 '내 데이터를 얼마나 안전하게 다루는가'라는 신뢰의 영역을 더 중요하게 본다는 게 확실해진 셈이죠. AI가…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 8. 18.
법적 조사와 감사, 데이터 증거 제출 어떻게 준비할까?
법적 조사나 감사에서 가장 위험한 건 '데이터가 없는 것'이 아니라 '데이터를 어떻게 찾았는지 증명하지 못하는 것'이거든요. Global Relay의 리포트 만 봐도 알 수 있어요. 특히 금융권에서는 레코드키핑(Recordkeeping)을 제대로 지켰느냐가 기업의 생존을 결정짓는 수준까지 왔으니까요. 백업만 잘하면 법적 증…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 8. 17.
개별 AI 툴의 종말? 통합 AI 생태계가 B2B의 답인 이유
AI 툴 구독, 이제 그만해도 될까요? 최근 AI 자동화 스타트업 릴레이(Relay)가 문을 닫고 팀원 전체가 구글 크롬 팀에 합류했다는 소식이 들려왔어요. 이건 단순히 한 회사가 실패한 게 아니라, AI 서비스의 판도가 바뀌고 있다는 신호거든요. 이제는 따로 쓰는 '툴'이 아니라, 우리가 쓰는 프로그램 안에 완전히 녹아든 '내장…