AI Empowered Forensic Evidence Review

EY가 제공하는 서비스

• LLM 기반의 문맥 이해 및 자동화된 정밀 검토: 기존의 단순 키워드 검색 방식은 핵심 문서임에도 키워드가 없어 누락되거나, 반대로 검토 실익이 없는 문서까지 과도하게 검출되는 한계가 있었습니다. EY는 대규모 언어 모델(LLM)을 도입하여 검토자의 의도와 문서의 맥락을 파악하는 지능형 검토 환경을 제공합니다. AI가 전자문서를 자동으로 요약하고 검토 의견을 선제적으로 제안함으로써, 전문가는 사건의 핵심 쟁점에만 집중할 수 있습니다. 이는 방대한 데이터를 처리해야 하는 조사 환경에서 검토 시간을 획기적으로 단축하고, 압도적인 효율성을 제공합니다.

• RAG 기술을 활용한 신뢰할 수 있는 증거 검색: 사용자가 자연어로 질문하면 AI는 가장 연관성이 높은 문서를 즉시 추출하고, 해당 문서의 어느 부분이 답변의 근거가 되었는지를 명확히 인용(Citation)하여 제시합니다. 이를 통해 AI의 환각(Hallucination) 현상을 방지하고, 법적 절차나 내부 감사에서 신뢰할 수 있는 객관적인 결과를 보장합니다.

• 데이터 유형에 최적화된 특화 에이전트(Specialized Agents) 활용: 텍스트 문서뿐만 아니라 오디오, 이미지 등 검토가 까다로운 비정형 데이터까지 포괄적으로 대응하기 위해 목적별로 개발된 에이전트들을 활용합니다. 외부 자원 공유 없는 독립된 보안 환경에서 구동되는 Secure STT(음성 데이터 변환), Intelligent OCR(저해상도/필기체 문자 복원) 등의 에이전트들이 유기적으로 협업하여, 기존 방식으로는 발견하기 어려웠던 다양한 포맷의 데이터 속 증거까지 탐지해 냅니다.

Key Features

AI Empowered Forensic Evidence Review의 모든 에이전트는 EY의 독립된 내부 인프라에서 구동됩니다. 데이터 학습부터 분석, 추론에 이르는 모든 과정에서 어떠한 데이터도 외부로 전송되지 않는 기밀성을 보장합니다.

• AI Reviewer: 리뷰 프로토콜을 학습하여 문서의 적합성을 판단하고 분류 근거를 제시하는 검토 에이전트
  문서 내의 문맥을 AI가 검토 및 요약하여 해당 문서가 사건과 관련이 있는지(Relevance), 혹은 변호사-의뢰인 간의 비밀 특권(Privilege) 대상인지를 판별합니다. 결과적으로 문서 분류와 함께 "왜 이 문서가 중요한지"에 대한 논리적인 주석을 자동으로 생성하여 검토 시간을 획기적으로 단축합니다.
   

• AI Assistant: 사내 데이터를 실시간으로 참조하여 거짓 없는 근거 기반의 답변을 제공하는 대화형 에이전트
  사용자가 자연어로 질문을 던지면, 에이전트는 수집된 내부 전자문서 및 데이터베이스를 즉시 검색하여 답변을 생성합니다. 특히 답변의 출처가 되는 원문 파일과 구체적인 페이지를 인용(Citation) 형태로 함께 제시하여, 사용자가 정보의 사실 여부를 즉시 교차 검증할 수 있도록 지원합니다.
   

• Secure STT: 비정형 음성 데이터를 정형화된 텍스트 자산으로 변환하는 에이전트
  녹취록, 인터뷰, 통화 내역 등 검색이 불가능했던 오디오 데이터를 텍스트로 시각화합니다. 이를 통해 수십 시간 분량의 음성 파일에서도 특정 발언이나 키워드를 텍스트 검색하듯 즉시 찾아낼 수 있습니다.
   

• Intelligent OCR: 광학 인식 기술에 LLM의 문맥 추론을 더해 기존 OCR의 한계를 보완하는 에이전트
  기존 OCR 기술로는 인식이 어려웠던 저해상도 스캔 문서, 노이즈가 심한 팩스, 흘려 쓴 손글씨 등을 정밀하게 판독합니다. 단순히 글자 모양만 보는 것이 아니라, LLM이 문장 전체의 흐름과 문맥을 파악하여 식별하기 어려운 글자를 유추하고 보정합니다. 또한 표, 영수증, 계약서 등 복잡한 서식(Layout) 정보까지 유지하며 텍스트로 변환합니다.