법이 바뀌면 클라우드 SaaS(구독형 소프트웨어 — 인터넷으로 연결해 쓰는 서비스)는 편합니다. 운영사 서버에서 데이터가 알아서 갱신되니, 사용자는 어제와 똑같이 로그인만 해도 오늘 아침 개정된 조항이 이미 반영돼 있습니다.
폐쇄망(외부 인터넷이 차단된 내부망)은 사정이 완전히 다릅니다. 보안 심의 때문에 바깥 인터넷과 선이 끊겨 있으니, '서버가 알아서 갱신한다'는 개념 자체가 성립하지 않습니다. 쉽게 비유하면, 인터넷 없는 사무실에 놓인 종이 법전과 같습니다. 아무리 좋은 개정판이 나와도 누군가 새 페이지를 뽑아 그 자리에 끼워 넣고 낡은 페이지를 빼기 전까지는, 그 법전은 계속 옛날 조문을 펼쳐 보여 줍니다.
이 글의 결론부터 말하면 이렇습니다. 폐쇄망 AI의 최신성은 '더 좋은 모델'이 아니라 '개정된 법령·분쟁조정례·공시 데이터를 매달 누가 책임지고 넣느냐'로 결정됩니다.
PoC 4주 뒤 3~6개월, AI가 '옛 기준'으로 답하기 시작한다
4주 PoC(개념검증 — 도입 전 소규모로 효과를 확인하는 단계)를 마칠 때 AI는 똑똑합니다. 최신 보험업감독규정(금융당국이 정한 보험회사 감독 세부 기준)과 상법 조항, 그 시점의 분쟁조정례(금융분쟁조정위원회가 분쟁 사건에 내린 조정 결정 사례)를 넣어 두었으니까요.
문제는 3~6개월 뒤에 조용히 시작됩니다. 그사이 감독규정 일부가 개정되고, 새로운 분쟁조정례가 쌓이고, 상법 관련 해석 기준이 바뀝니다. 그런데 폐쇄망 안의 AI는 인터넷이 없으니 이 변화를 스스로 알 길이 없습니다. 결과적으로 반년 전 기준으로 지급심사 초안을 만들고, 약관 QA에 답하기 시작합니다.
여기서 오해하기 쉬운 지점이 하나 있습니다. 이건 모델 성능 문제가 아닙니다. LLM(대규모 언어모델 — 문장을 이해하고 생성하는 AI)이 갑자기 멍청해진 게 아니라, 참고할 데이터가 옛날 것에 멈춰 있는 겁니다. 즉 이것은 '데이터 운영(공급)' 문제입니다. 모델을 더 큰 것으로 교체해도 해결되지 않고, 최신 데이터를 넣어 줘야만 해결됩니다.
해법: 증분 꾸러미(델타 패키지)를 매달 안전하게 반입한다
폐쇄망을 최신으로 유지하는 현실적인 방법은 사실상 하나입니다. 바뀐 부분만 모은 '증분 꾸러미(델타 패키지 — 전체가 아니라 변경분만 담은 갱신 파일)'를 정기적으로, 통제된 절차로 내부망에 들여오는 것입니다. 전체 데이터를 매번 새로 밀어 넣는 게 아니라, 이번 달에 바뀐 조문과 새로 나온 분쟁조정례만 골라 안전하게 반입합니다.
이때 각 데이터에는 세 가지 태그가 반드시 붙어 있어야 합니다.
- 출처: 금융분쟁조정위원회 조정번호, 법령 조문 번호(예: 상법 제651조의2)처럼 '어디서 온 근거인가'.
- 기준일: 시행일·공시일처럼 '언제부터 효력이 있는가'.
- 개정 이력: 무엇이 언제 어떻게 바뀌었는가.
왜 태그가 중요할까요. 감사·컴플라이언스 대응 때문입니다. 나중에 "이 심사 의견은 어느 시점 기준으로 나온 것이냐"는 질문을 받으면, 태그가 있어야 "○년 ○월 시행 개정분까지 반영, 근거는 조정번호 ○○"라고 답할 수 있습니다. 태그 없는 데이터는 화면상 최신처럼 보여도, 정작 감사에서 근거를 대지 못합니다.
운영: 이 갱신을 '누가·언제·어떻게' 책임지는가
증분 공급은 한 번 세팅하고 끝나는 일이 아닙니다. 매달 반복되는 운영이고, 여기서 진짜 질문은 '누가·언제·어떻게'입니다. 반입할 때마다 확인해야 하는 것들을 입문자용으로 정리하면 다음과 같습니다.
| 점검 항목 | 무엇을 확인하나 | 놓치면 생기는 일 |
|---|---|---|
| 기준일 최신성 확인 | 이번 꾸러미의 시행일·공시일이 실제 최신 개정분까지인가 | 개정이 났는데도 옛 기준으로 답함 |
| 개정분 diff 검토 | 바뀐 조문의 변경 전후 차이(diff — 변경 전후 비교)를 사람이 확인 | 엉뚱한 개정분·중복분이 섞여 들어감 |
| 출처 태그 누락 점검 | 출처·기준일·개정 이력 태그가 빠짐없이 붙었는가 | 감사 때 근거를 못 댐 |
그리고 문제가 생겼을 때 되돌릴 수 있어야 합니다. 잘못된 꾸러미가 반입됐을 때 직전 정상 상태로 롤백(직전 정상 버전으로 되돌리기)하는 절차까지 갖춰져 있어야 비로소 '운영'이라고 부를 수 있습니다. 최종 판단은 언제나 심사·정산 담당자(사람)의 몫이지만, 그 담당자가 딛고 서는 데이터가 최신이 아니라면 판단의 출발점부터 흔들립니다.
파이프라인 검증부터 월 단위 공급까지 한 팀이
이 구조는 한 번에 완성되지 않습니다. 알티스(RT'S)의 컨설팅·운영은 이 흐름을 단계로 나눠 맡습니다. 먼저 4주 PoC로 증분 공급 파이프라인이 실제 폐쇄망 환경에서 도는지부터 검증하고, 고객사 인프라(온프레미스·프라이빗 클라우드·하이브리드)에 맞춰 맞춤 구축한 뒤, 같은 팀이 이후 월 단위 증분 공급·검증·롤백을 SLA(서비스 수준 협약 — 무엇을 언제까지 어떤 품질로 할지 정해 둔 약속)로 운영합니다. 여기에 데이터 API는 법령·감독규정, 분쟁조정례, 상품·약관 공시 같은 공개·공시 데이터를 출처·기준일·개정 이력과 함께 정제·증분 공급하는 역할을 맡습니다.
정리하면, 폐쇄망 AI가 '옛 기준'으로 답하지 않게 하는 힘은 모델 교체가 아니라 매달의 데이터 운영에 있습니다. 종이 법전에 새 페이지를 끼워 넣는 사람이 정해져 있어야 하듯, 개정분을 누가·언제·어떻게 넣을지가 SLA로 명확해야 합니다.
폐쇄망·온프레미스 환경에서 법령·분쟁조정례·공시 데이터의 증분 공급 운영이 고민이라면, 도입 문의는 contactus@rs-team.com / 070-7715-5789, 서비스 소개는 ins.aixis.kr에서 확인하실 수 있습니다.