일반적인 데이터 검증은 값이 허용되는지 묻습니다. 날짜는 날짜여야 하고, 금액은 양수여야 하며, 코드는 목록에 있어야 합니다.
비즈니스 규칙 검증(business rule validation)은 레코드나 그 레코드로 내린 결정이 기업의 운영 규칙에 맞는지 묻습니다. 할인은 가입 기간이 기준을 넘을 때만 적용되고, 보험금 청구는 유예 기간 안에서만 지급되며, 한도를 넘는 주문은 2차 승인이 필요하다는 식입니다.
AI 업무에서 검증할 만한 규칙은 다음과 같습니다.
- 누가 어떤 결과를 받을지 정하는 자격 요건
- 관행으로 적용하는 조건까지 포함한 가격·할인 조건
- 승인 한도와 2차 확인이 필요한 사례
- 기업이 다르게 처리하는 예외와 그 이유
비즈니스 규칙 검증은 데이터 검증과 어떻게 다른가요?
- 데이터 검증은 유형, 형식, 범위, 필수 필드, 관계처럼 정의된 규칙에 값이 맞는지 확인합니다. 누군가 문서로 정리한 비즈니스 규칙은 이 규칙에 포함될 수 있습니다.
- 비즈니스 규칙 검증은 아직 어떤 검사에도 반영되지 않은 규칙까지 포함해, 레코드와 결과가 업무 논리에 맞는지 확인합니다. 그러려면 프로세스 담당자가 규칙을 직접 설명해야 합니다.
- 데이터가 모든 검증 규칙을 통과해도 비즈니스 규칙에는 어긋날 수 있습니다. 규칙이 데이터로 드러나는 곳에 기록되어 있지 않을 수 있기 때문입니다.
AI 업무에서 비즈니스 규칙 검증은 어디서 문제가 되나요?
가격 안내 어시스턴트가 모든 데이터 검사를 통과한 뒤, 고객 우대 조건을 받는 고객에게 표준 가격을 제시합니다. 이 조건은 고객 담당자의 메모에만 기록되어 있습니다. 규칙은 존재하고 매주 적용되지만, 어시스턴트의 출력을 그 규칙에 비춰 검증한 사람은 없었습니다. 검사에서 읽을 수 있는 곳에 규칙을 적어 둔 적이 없기 때문입니다.
해결은 담당자와 함께 규칙을 문서로 정리하고, 업무 검증에 쓸 필드와 테스트 케이스로 바꾸는 데서 시작합니다. AI가 비즈니스 규칙과 예외를 놓치는 이유에서는 이런 규칙이 주로 어디에 있는지, 업무를 배포하기 전에 어떻게 찾아내는지 설명합니다.