특기 · 특기심사
AI 감사
AI Audit
조직의 AI 사용을 감사 대상으로 정하고, 통제를 평가하고, 증거와 표본으로 검증하고, 모델·데이터 위험을 확인해 보고하는 능력을 검증합니다.
매일 수련 · 무료
10문항 · 25분 · 가입 없이 바로
심사 안내
- 심사 문항
- 35
- 심사 시간
- 60분
- 합격선
- 75점
- 권장 경험
- 흰띠(AI 기본기) 수준과 감사·내부통제 실무 경험
모든 문항은 5지선다로 OMR 답안지에 표기합니다. 복수 선택·진술 판정은 <보기> 조합형, 순서·연결은 배열형으로 나옵니다. 배점은 판단형(L3) 3점, 나머지 2점이며 원점수 100점 환산 후 1~9등급으로 판정합니다.
출제 영역
1. 감사 계획·범위와 AI 목록20%
2. 통제 설계와 운영 효과성20%
3. 증거 수집과 테스트·표본25%
4. 모델·데이터 위험 검증20%
5. 보고와 후속 조치15%
비율은 특기심사 기준입니다. 수련·모의심사의 영역 구성은 다를 수 있습니다.
무엇을 검증하나
- AI 사용 현황 목록을 만들고 위험 기반으로 감사 범위를 정한다
- AI 관련 통제의 설계와 운영 효과성을 평가한다
- AI 시스템의 증거를 수집하고 표본과 테스트를 설계한다
- 모델·데이터 위험(정확성, 편향, 변경 관리)을 검증한다
- 감사 결과를 보고하고 후속 조치를 추적한다
대상 응시자
- AI 시스템을 감사 범위에 넣는 내부감사·외부감사 담당자
- AI 통제를 설계·점검하는 리스크·컴플라이언스 담당자
- AI 거버넌스 보고를 받는 감사위원회 지원 조직
재무제표 감사 전반과 감사 의견 작성, 모델을 직접 개발·튜닝하는 일은 다루지 않습니다.
도메인 상세
도메인 1. 감사 계획·범위와 AI 목록
- 지식: AI 사용 현황 목록(인벤토리), 위험 기반 범위 설정, 섀도 AI 식별, 규제·기준 매핑(인공지능기본법, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001), 감사 업무 형태(보증·자문)와 객관성, 전문가와 이전 감사 결과 활용
- 기술: AI 목록의 빈틈 찾기, 위험에 따라 감사 대상과 깊이 정하기
도메인 2. 통제 설계와 운영 효과성
- 지식: 사람의 검토 통제와 형식적 승인, 접근·변경 관리 통제, 벤더 관리 통제와 서비스 조직 보고서, 자동 통제와 기준선, 설계 평가와 운영 평가의 차이
- 기술: 통제 설계의 결함과 운영상 예외 구분, 형식적인 사람 검토를 찾아내는 테스트 고르기
도메인 3. 증거 수집과 테스트·표본
- 지식: 증거의 적합성과 충분성, 표본 추출 방법과 크기, 로그와 재현 가능성, 회사가 만든 정보의 정확성·완전성, AI가 만든 증거(피감 조직의 AI 요약, 감사인이 쓰는 AI 도구)의 신뢰도
- 기술: 감사 목적에 맞는 표본 설계, AI 출력 로그로 통제 운영을 재수행
도메인 4. 모델·데이터 위험 검증
- 지식: 정확도·오류율 지표와 기준선, 편향과 집단별 성능, 데이터 출처와 품질, 모델 변경·드리프트와 재검증
- 기술: 모델 성능 주장을 증거로 검증, 변경 이후 재검증이 필요한 경우 판단
도메인 5. 보고와 후속 조치
- 지식: 발견 사항의 기준·현황·원인·영향, 위험 등급과 우선순위, 경영진 대응과 기한, 후속 감사
- 기술: 발견 사항을 근거와 함께 보고서로 쓰기, 후속 조치의 완료를 증거로 확인
공식 문서
PCAOB
U.S. GAO
특기 수련서 · AI 감사
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