글로벌 IT 감사 및 거버넌스 전문 기관 ISACA는 최근 인공지능(AI) 시스템에 대한 고급 감사 역량을 인증하는 ‘Advanced in AI Audt™(AAIA™)’ 자격체계를 발표했다. 이는 AI 모델의 개발과 운영, 리스크 통제, 윤리 및 법적 요구사항을 종합적으로 감시할 수 있는 능력을 갖춘 전문가를 육성하기 위한 세계 최초의 고급 AI 감사 자격증이다.
AAIA는 기존의 CISA(Certified Information Systems Auditor, 정보시스템감사사), CIA(Internal Auditor, 내부감사사), CPA (회계사) 등 전통 감사 관련 자격들이 AI 시대에 요구되는 새로운 역할을 수행할 수 있도록 설계됐다. 특히, AI 시스템이 조직의 핵심 의사결정, 고객 응대, 서비스 제공 등에 직접 관여하게 되면서, 이에 대한 독립적이고 전문적인 감사 수요가 급격히 증가하고 있다는 배경에서 개발되었다.
시험은 다음 세 가지 도메인으로 구성된다:
▲ AI 거버넌스 및 리스크(Governance & Risk): 33%
▲ AI 운영 및 기술(Operations): 46%
▲ AI 감사 도구 및 기법(Audit Tools & Techniques): 21%
감사 영역 주요 내용 (예시)
1. AI 모델 편향 및 투명성 평가 AI 모델이 인종, 성별, 연령 등에 대해 편향된 판단을 하지 않는지 검토, (예) 채용 알고리즘이 특정 대학 출신을 과도하게 우대하는 경향 발견 → 모델 재조정 요구
2. AI 데이터 거버넌스 평가 데이터의 출처, 품질, 관리 체계를 감사하고 법적 요건 충족 여부 확인, (예) 고객 응대 챗봇이 비식별화되지 않은 개인정보 로그를 학습에 사용한 사례 적발
3. AI 라이프사이클 감사 설계(개발), 운영~폐기까지 각 단계별 통제 및 문서화 상태 점검, (예) 의료 AI 진단 솔루션이 버전업 이력 및 성능 변경 사항을 문서화하지 않은 문제 발견
4. AI 의사결정 책임 주체 평가 알고리즘 결과에 대해 인간이 적절히 개입 가능한 구조인지 검토, (예) 자동 보험 심사 AI가 ‘인간 검토 없음’ 구조로 설계되어, 클레임 과소지급 사례 발생
5. AI 모델 테스트 및 검증 평가 테스트 계획 수립, 반복 검증 절차 및 성능 기준 준수 여부 감사, (예) 금융 AI 신용점수 모델이 고위험군에 대해 테스트하지 않고 배포된 사례 지적
6. 윤리·규제 준수 감사 글로벌 AI 윤리 가이드라인, GDPR, EU AI Act 등 준수 여부 확인, (예) GDPR에 따라 데이터 주체의 설명권이 없다는 점이 문제되어 과징금 부과 위험 제기
7. AI 관련 사고 및 대응 체계 점검 AI 오류 발생 시 대응 프로세스, 책임 체계, 커뮤니케이션 체계 등 평가, (예) AI 영상 분석 도구의 오류로 경찰 오판 발생 → 적시 보고 및 리스크 통제 미흡 판정
8. 공급망/벤더 리스크 평가 외부 벤더가 제공한 AI 모듈의 신뢰성과 보안성 확인, (예) 외주 AI 모델이 백도어(Backdoor) 탑재 의심 → 제3자 감사를 통해 문제 조기 발견
9. AI 모델 입력 데이터 적절성 점검 학습 데이터가 충분하고, 유효하며, 의도한 목표에 적합한지 점검, (예) 고객 이탈 예측 모델에 최신 사용자 행동 로그가 반영되지 않아 정확도 저하
10. 직원/사용자 대상 AI 교육 및 인식 강화 점검 AI 사용 관련 내부 교육, 정책, 인식 제고 활동이 시행되었는지 감사, (예) 내부 직원 다수가 AI 의사결정 결과를 그대로 따르도록 강제되는 문화 문제 확인
즉, 이러한 감사 항목들은 전통적인 IT 감사와는 달리, ‘AI 기술의 결과’에 대한 책임 소재, 알고리즘 설명 가능성, 운영 리스크 통제력 등을 핵심적으로 다룬다. AAIA는 단순히 기술적 이해를 넘어서, 비즈니스 의사결정, 규제 대응, 윤리적 고려까지 아우르는 감사 체계 수립을 목표로 한다.
업계에서는 AAIA의 출범을 두고 "AI 시스템에 대한 규제가 본격화되면서 기업 내부에서 독립적인 AI 감사 역량 확보가 필수화되고 있다"는 평가가 나온다. 특히, EU AI Act나 미국 NIST의 AI Risk Management Framework와 같은 국제 규제, 표준의 등장으로 인해, AI 시스템을 사용하는 기업들은 단순한 성능 개선을 넘어서 윤리적이고 책임 있는 사용 여부를 증명해야 하는 상황에 놓였다.
출처: ISACA 공식 자료 및 ‘AAIA Exam Candidate Guide (2025년판)’