인턴십 사기 탐지 AI 시스템 'ShieldIntern' 개발기

실용적 조언

LLM 기반 사기 탐지 시스템 구축 시, 치명적인 위험 신호(예: 선불 수수료)에 대해서는 결정론적 규칙을 적용하여 모델의 판단 오류를 방지할 것.
사용자에게 결과만 제공하지 말고, 판단 근거를 카테고리별로 분해하여 제공하여 신뢰도를 높일 것.

LLM의 확률적 추론은 전문적인 사기 공고의 문구에 취약함. 이를 보완하기 위해 선불 수수료 요구 시 점수를 30점 미만으로 강제하는 결정론적 규칙을 도입함. 이 하이브리드 방식은 모델의 판단 오류를 방지하고 시스템의 신뢰도를 높임.

구조화된 프롬프트 엔지니어링을 통해 분석 일관성을 확보함. 단순히 '가짜인가'를 묻는 대신 재무 투명성, 디지털 발자국 등 4가지 평가 지표로 분석을 세분화함. 이 방식은 모델의 판단 일관성을 크게 향상시킴.

사용자 신뢰를 위해 결과의 설명 가능성을 강화함. 단순히 '가짜'라는 결과만 제공하는 대신, 긍정적 지표와 위험 요소를 카테고리별로 분해하여 제공함. 사용자는 시스템의 판단 근거를 이해할 때 더 높은 신뢰를 보임.

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