국제AI교육원 · AI 경영시스템 사례 학습
ISO 42001 실제 사례 10선
AI 거버넌스를 질문과 증거로 읽습니다.
국내외 조직의 공개 자료를 통해 AI 위험관리, 공급자 책임, 사람의 검토와 운영 기록을 살펴보세요. ISO 42001 심사원 교육 수강생, 심사자와 피심사자가 자기 업무에 가까운 사례부터 학습할 수 있도록 묶었습니다.
각 글은 인증서, 인증기관 사례연구 또는 조직 공식 발표를 바탕으로 합니다. 회사가 설명한 효과와 확인된 사실을 구분하며, 심사 질문과 가상 실습은 별도로 구성했습니다. 공개 발표만으로 현재 인증의 유효성이나 모든 제품의 안전성을 보증하지 않습니다.
위험과 책임을 정할 때
기존 체계, 영상 AI의 목적, 위험수준과 책임을 함께 살펴봅니다.
CASE 01 · Unique AG
정보보호에서 AI 위험·영향평가로
기존 관리체계에 AI의 환각·편향과 영향을 어떻게 더할지 살펴봅니다.
기존 위험평가에서 추가로 확인할 AI 위험은 무엇인가요?
인증기관 사례연구와 회사 설명을 구분해 읽습니다.
사례 읽기
CASE 04 · 한화비전
영상 AI의 기능·목적별 위험
같은 영상 AI라도 기능과 사용 목적에 따라 달라지는 영향을 확인합니다.
탐지·가림 기능이 저장과 외부 제공에서도 같은 방식으로 작동하나요?
인증서 범위와 교육용 기능 점검 질문을 나누어 읽습니다.
사례 읽기
CASE 06 · 카카오뱅크
AI 위험수준과 검토 책임
위험평가 결과가 검토·승인 책임과 운영에 어떻게 이어지는지 묻습니다.
AI의 사용 목적이 달라지면 누가 위험수준을 다시 판단하나요?
초기 DIS 기준 발표와 이후 인증 설명을 구분합니다.
사례 읽기사람의 검토와 변경을 확인할 때
서류 검토와 제품 변경, AI 에이전트의 실행을 따라갑니다.
CASE 02 · 식품안전정보원
AI 서류 검토와 사람의 확인
원본 서류와 추출·번역 결과, 사람의 판단 기록을 연결합니다.
자동검토 결과를 누가 어떤 근거로 수정하거나 보류하나요?
기관 발표를 근거로 하며 내부 절차는 교육용 질문으로 확장했습니다.
사례 읽기
CASE 05 · LG전자
AI 제품의 생애주기와 변경 관리
제품 업데이트 전후의 영향 검토, 시험과 승인 기록을 연결합니다.
기능이 바뀐 뒤에도 이전 시험 결과를 그대로 적용할 수 있나요?
과거 발표 당시 조직·대상과 현재 상태를 구분합니다.
사례 읽기
CASE 08 · UiPath
AI 에이전트의 사람 개입과 실행 기록
검토 요청, 사람의 결정, 실제 실행 기록을 한 건으로 연결합니다.
승인이 필요한 작업에서 검토 요청에 답이 없으면 어떻게 되나요?
인증서에 열거된 서비스와 역할의 범위에서 읽습니다.
사례 읽기공급자·데이터·사용 범위를 점검할 때
서비스 범위, 자료의 처리 경로, 조직의 AI 사용 현황을 연결합니다.
CASE 03 · 삼성SDS
공급자 인증 범위와 이용 조직의 책임
공급자의 인증 정보와 우리 조직의 AI 사용 계획을 대조합니다.
계약한 서비스와 인증서 범위가 어떻게 연결되나요?
서비스 소개를 제품별 별도 인증으로 확대하지 않습니다.
사례 읽기
CASE 07 · 한화생명
학습 데이터·입력 자료·로그 관리
자료의 출처와 목적부터 처리·보관·접근 조건까지 따라갑니다.
이름을 지운 자료라면 입력과 보관 조건도 확인했나요?
회사 발표의 관리체계 설명과 실제 보안 성능을 구분합니다.
사례 읽기
CASE 09 · KPMG
AI 사용 목록과 법인별 인증 범위
도구 이름에서 더 나아가 사용 부서·목적·책임과 변경을 확인합니다.
같은 AI를 다른 부서가 다른 목적으로 쓰면 목록과 검토는 어떻게 바뀌나요?
캐나다 중심 사례이며 다른 회원 법인의 인증으로 확대하지 않습니다.
사례 읽기심사증거를 준비할 때
질문에 답할 원본과 실행 기록을 연결하며 학습을 마무리합니다.
CASE 10 · StackAware
운영 기록을 심사증거로 제시하기
원본·버전·기준일·접근권한과 검토용 자료의 연결을 확인합니다.
요약 보고서에서 평가·결정·실행 기록까지 따라갈 수 있나요?
인증기관 고객 사례이며 회사의 인증 준비 지원 사업도 고려합니다.
사례 읽기ISO 42001 심사원 교육에 이렇게 활용하세요
한 번에 10편을 모두 읽기보다 우리 조직의 AI 업무 한 건을 정하고 관련 사례를 골라 보세요.
- 사실과 설명을 나눕니다. 공개 자료로 확인한 내용, 조직이 설명한 효과, 아직 모르는 정보를 표시합니다.
- 질문을 증거와 연결합니다. 책임자의 답변을 들은 뒤 어떤 기록·표본·시연으로 확인할지 적습니다.
- 판단 조건을 설명합니다. 어떤 요구사항과 증거가 충족되면 판단할 수 있는지 말합니다. 미확인 정보만으로 부적합을 단정하지 않습니다.
- 우리 조직에 적용합니다. AI의 목적·데이터·책임·검토·변경 중 한 항목을 골라 실제 운영에서 확인할 자료를 정합니다.
심사자는 질문과 추가 확인을, 피심사자는 운영 근거와 설명을 준비합니다. 교육에서는 실제 민감정보 대신 가상 자료를 사용해 같은 확인 과정을 연습할 수 있습니다.
연결해서 읽기
정보보호·개인정보 사례에서 AI 거버넌스로
AI가 사용하는 데이터와 서비스의 책임을 더 살펴보려면 ISO 27001·27701 실제 사례를 함께 읽어 보세요. 접근권한과 보호조치에 관한 질문을 AI의 목적·영향·사람의 판단으로 확장할 수 있습니다.
ISO 27001·27701 실제 사례 10선 보기 →
조항을 이해하는 것을 넘어 Process·Risk·Evidence를 연결하는 심사 역량을 훈련합니다.
국제AI교육원은 요구사항의 이해, 프로세스 분석, 객관적 증거 확인과 심사 판단을 사례로 학습하는 ISO 심사원 교육을 운영합니다.