사이버 보안 부터 법규 준수까지, 리스크 관리의 중요성을 인식하는 기업들에게도  AI 리스크는 상대적으로 간과되고 있다.  혁신과 자동화의 물결속에 운영의 많은 부분에  AI  솔루션이 증가하고, Chat GPT, DALL-E등 새로운 솔루션의 AI가 급증하는 상황에서  KPMG에서 최근 미국에 본사를 둔 140여 대기업의 중역 대상으로 AI 설문을 실시하였다.  

7개 산업, 매출 10억 불 이상 기업 임원들 대상의 조사에 의하면 응답자중 82%가 AI에 대한 명확한 정의가 내려져있으며, 73%는 예측 분석 모델에 대한 리스크 관리 감독이 충분치 않다며, 관련 자원과 예산 및 기술적 수단 부족이 리스크 관리의 걸림돌이 되고 있다고 답했다. 

85%는 AI 와  예측 분석 모델의 활용은 계속 증가할 것으로 보고 있으며, 84%는 이러한 모델에 대한 감사의 필요성이 향후 1-4년내 의무사항이 될것이라고 예측했다.

설문대상자들은 AI에 대한 리스크를  아래 여섯가지로 분류했다.

Data의 정확성: 사용중인 데이터가 올바르고 최상의 것이고, 완전한 것인가?

통계적 유효성: 측정되도록 설계된것을  측정한 것인가?  

모델의 정확성: 모델은 얼마나 자주 정확한 결과를 도출하는가?

투명성:경영진은 예측이 만들어지는 방식에 대해 동의하는가?

공정성: 뜻하지 않게 노출되는  차별은 인종이나 성별등을 토대로 하는가?

회복 탄력성 및 신뢰성: 예측은 사소하거나 고의적이 아닌 데이터 변경에 의해서도 부정적으로  왜곡되는가?

링크: https://advisory-marketing.us.kpmg.com/speed/ai-survey-23.html

첨부: 영문보고서