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핵심 요약
자연어 지시만으로 복잡한 리스크 평가 기준을 이해하고 웹 검색과 내부 문서를 결합해 전문 보고서를 작성하는 에이전트를 구축할 수 있다. 이를 통해 수동 작업 시간을 획기적으로 단축하고 평가의 일관성을 확보한다.
배경
기업의 재무 팀은 외부 벤더와의 계약 전 방대한 실사 과정을 거쳐야 하며, 이는 많은 시간과 인력이 소요되는 작업이다.
대상 독자
기업 재무 담당자, 리스크 관리 전문가, AI 에이전트 도입을 검토 중인 비즈니스 리더
의미 / 영향
기업 내 재무 및 법무 팀의 단순 반복적인 조사 업무가 AI 에이전트로 대체되어 전문 인력은 고도화된 전략 수립에 집중하게 된다. ChatGPT Enterprise 환경에서 보안이 유지된 상태로 내부 데이터와 외부 정보를 결합한 맞춤형 업무 자동화가 가속화될 것이다.
챕터별 상세
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Trove 에이전트 개념 및 워크플로 정의
Trove는 벤더의 세부 정보를 입력받아 웹 검색과 TPRM(제3자 리스크 관리) 연구 기술을 활용해 리스크를 평가하는 에이전트이다. Google Drive에 저장된 리스크 평가 기준 스프레드시트를 참조하여 일관된 기준을 적용한다. 최종 결과물로 전문적인 Google Docs 보고서를 자동 생성하도록 설계되었다. 이 과정은 재무 팀이 수동으로 수행하던 실사 작업을 자동화하여 효율성을 극대화한다.
TPRM은 Third-Party Risk Management의 약자로 외부 협력사로 인한 위험을 관리하는 체계이다.
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자연어를 활용한 에이전트 빌드 과정
사용자는 ChatGPT 빌더 인터페이스에서 자연어 프롬프트를 통해 에이전트의 역할과 필요한 도구를 정의한다. 시스템은 입력된 프롬프트를 분석하여 웹 검색, Google Drive, Google Docs 등 필요한 채널과 역량을 자동으로 구성한다. 별도의 코딩이나 기술적 엔지니어링 리소스 없이도 복잡한 업무 지침을 에이전트에게 학습시킬 수 있다. 빌더는 사용자의 의도를 파악해 에이전트의 행동 강령과 도구 사용 순서를 최적화한다.
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실제 벤더 리스크 분석 테스트 및 실행
구축된 Trove 에이전트에게 특정 기업(Acme)의 리스크 분석을 요청하여 성능을 검증한다. 에이전트는 실시간으로 웹을 검색해 최신 정보를 수집하고, 연결된 스프레드시트의 기준에 따라 보안, 재무, 운영 리스크를 등급별로 분류한다. 모든 판단 근거와 도구 호출 기록은 트레이스(Trace) 기능을 통해 투명하게 확인할 수 있다. 약 4분 미만의 짧은 시간 안에 수십 페이지 분량의 조사를 마치고 구조화된 보고서를 완성한다.
에이전트 트레이스는 AI가 어떤 단계에서 어떤 도구를 사용했는지 추적할 수 있게 해주는 기능이다.
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자동 생성된 리스크 평가 보고서 결과
최종 생성된 Google Docs 보고서에는 리스크 요약, 리스크 매트릭스, 세부 조사 결과가 포함된다. 보안, 재무, 운영 등 각 항목에 대해 'Moderate' 또는 'Low'와 같은 등급과 함께 구체적인 판단 사유가 명시된다. 에이전트는 단순 정보 나열을 넘어 규제 준수 여부와 잠재적 위협 요인까지 분석하여 제시한다. 분석가는 수동 조사 대신 에이전트가 작성한 보고서를 검토하고 최종 의사결정에만 집중할 수 있다.
실무 Takeaway
- 맞춤형 에이전트를 활용하면 수동으로 며칠씩 걸리던 벤더 실사 작업을 단 몇 분 만에 완료하여 업무 효율을 높일 수 있다
- Google Drive와 연동된 리스크 평가 기준표를 소스로 사용함으로써 AI의 자의적 판단을 방지하고 기업 표준에 맞는 일관된 평가가 가능하다
- 자연어 프롬프트만으로 복잡한 도구(웹 검색, 문서 작성)를 조합하는 워크플로를 구축할 수 있어 비개발 직군도 에이전트 생성이 가능하다
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 23.수집 2026. 04. 23.출처 타입 YOUTUBE
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