업데이트: 수정 요청

AI가 분석한 결과가 항상 완벽할 수는 없습니다. 현장에서 데이터를 다루는 사람들이 오류를 가장 먼저 발견하지만, 모든 피드백이 AI 학습에 반영되어야 하는 것은 아닙니다.

이번 업데이트는 누구나 AI 분석 결과에 피드백을 남길 수 있으면서도, 비즈니스 로직을 잘 아는 담당자가 검토 후 승인한 피드백만 AI 학습에 반영되도록 하는 수정 요청 기능을 추가했습니다. 이상하거나 불필요한 데이터가 학습되는 것을 방지하고, 좋은 데이터만 지속적으로 축적할 수 있습니다.

왜 필요한가?

AI는 지속적인 피드백을 통해 진화합니다. 하지만 모든 피드백이 좋은 피드백은 아닙니다.

외주 고객센터 직원이 품질 평가 결과에 피드백을 남기고 싶을 때, 제조 현장 담당자가 AI의 불량 원인 분류에서 오류를 발견했을 때, 파트너사 직원이 데이터 라벨링 오류를 발견했을 때. 이들의 피드백은 소중하지만, 비즈니스 맥락을 완전히 이해하지 못한 수정이 그대로 반영되면 오히려 AI의 성능이 저하될 수 있습니다.

수정 요청은 이 문제를 해결합니다. 누구나 오류를 발견하면 시스템 안에서 수정을 제안할 수 있고, 비즈니스 로직을 잘 아는 담당자가 검토 후 타당한 피드백만 승인합니다. 피드백 수집의 문턱은 낮추면서, AI 학습 데이터의 품질은 높게 유지할 수 있습니다.

수정 요청의 흐름

수정 요청은 간단한 3단계로 이루어집니다.

요청 생성: 데이터 상세보기에서 수정이 필요한 속성을 클릭하고, 변경할 값과 사유를 입력한 뒤 수정 요청 버튼을 클릭합니다. 직접 수정 권한이 없는 사용자에게 이 옵션이 표시됩니다.

알림 및 검토: 요청이 생성되면 관리자에게 알림이 전송됩니다. 관리자는 온톨로지 메뉴의 수정 요청 페이지에서 요청자, 대상 데이터, 변경 전/후 값, 변경 사유를 한눈에 확인할 수 있습니다.

승인 또는 거절: 관리자가 요청을 승인하면 데이터가 변경되고, 수정 기록(Change Log)이 자동 생성되며, AI 학습에 반영됩니다. 거절하면 요청은 완료 처리되고 데이터는 변경되지 않습니다.

활용 시나리오

수정 요청은 역할과 도메인을 넘어 다양한 상황에서 활용됩니다.

AI 분석 품질 평가(QA)

AI가 분류한 결과를 사람이 검토하고 Accept/Reject를 판단하는 품질 평가 과정에서, 수정이 필요한 건을 바로 요청으로 남길 수 있습니다. QA 담당자에게 직접 수정 권한을 주지 않아도 되고, 품질 평가 기록이 시스템에 남아 AI 모델 개선의 근거 자료가 됩니다.

외부 인력의 피드백 반영

외주 센터, 협력사, 파트너사 등 외부 인력이 데이터를 다루는 경우, 직접 수정 권한을 부여하기 어렵습니다. 수정 요청을 통해 외부 인력도 오류를 보고할 수 있고, 내부 관리자가 검토 후 필요한 수정만 선별적으로 반영할 수 있습니다.

현장과 본사 간 협업

제조 현장의 품질 담당자, 물류 센터 운영팀, 영업 지점 담당자 등 현장 인력이 AI 분석 오류를 발견하면 바로 수정을 요청할 수 있습니다. 본사 관리자는 요청을 일괄 검토하고 타당한 건만 승인하여 데이터 품질을 중앙에서 관리할 수 있습니다.