인공지능(AI)과 조직 정체성

AI 에이전트가 조직을 대신하여 서비스를 찾고, 정보를 교환하며, 결제를 시작함에 따라 다음과 같은 실질적인 의문이 제기됩니다. 상대방은 해당 에이전트 뒤에 어떤 조직이 있는지, 그리고 그 에이전트가 어떤 권한을 가지고 있는지 어떻게 확인할 수 있을까요? 법인식별기호(LEI)는 검증된 법인참조정보와 연계된 전 세계적으로 표준화된 식별자를 제공합니다. 검증 가능한 LEI(vLEI)는 이러한 기반을 디지털 상호작용 영역으로 확장하여, 거래 상대방이 조직의 정체성과 해당 조직을 대리하여 행동하는 사람들의 권한을 컴퓨터를 통해 검증할 수 있도록 합니다.

GLEIF는 이 인프라가 특히 결제 분야에서 AI 에이전트의 위임된 권한에 대한 향후 접근 방식을 어떻게 지원할 수 있을지 검토하고 있습니다. 이러한 신흥 분야와 더불어, 표준화된 LEI 참조 데이터는 이미 AI 기반의 법인 분류를 지원하고 있습니다. 이러한 응용 사례들은 AI 에이전트가 조치를 취할 때 권한을 검증하는 것과 AI 기반 분석에 사용되는 조직 데이터를 개선하는 것 등 서로 다른 요구 사항을 해결합니다.

결제 분야의 에이전트형 AI: 신원 및 위임된 권한 검증

조직이 결제 업무를 소프트웨어에 위임할 수 있지만, 거래 상대방은 여전히 누가 해당 에이전트에게 권한을 부여했는지, 에이전트가 어떤 조치를 취할 수 있는지, 그리고 그러한 권한이 어떻게 검증되는지에 대한 증거가 필요합니다. 법인식별기호는 관련된 법인을 식별합니다. 기존의 vLEI 자격 증명을 통해 조직의 신원 및 해당 법인을 대신하여 행동하는 개인의 역할과 권한을 컴퓨터를 통해 검증할 수 있습니다. 특정 AI 에이전트를 조직 및 그 조직이 허용한 조치와 연결하려면 거래 시점에 추가적인 위임 증거와 통제 수단이 필요합니다.

GLEIF의 2026년 9월 작업 보고서인 “지급 분야에서의 에이전트형 AI: 상호운용 가능한 신뢰 및 통제 구축”은 가능한 접근 방식 중 하나를 탐구합니다. 이 보고서는 AI 에이전트의 암호화 식별자를 검증된 조직 및 권한을 부여받은 개인과 연결하는 동시에, 허용된 업무, 거래 한도 및 유효 기간을 명시할 수 있는 ‘에이전트 위임 자격 증명(AMC)’ 제안을 검토합니다. 예를 들어, 기업의 재무 담당자는 에이전트에게 정의된 공급업체 대금 지급을 실행할 수 있는 권한을 부여할 수 있으며, 결제 서비스 제공자는 실행 전에 승인 체인을 검증하고 거래 시점의 통제 조치를 적용할 수 있습니다. 이 논문은 또한 권한 취소, 감사 기록, 개인정보 보호 및 상호운용성에 대해서도 검토합니다. AMC는 여전히 추가 연구 및 테스트를 위한 제안 단계에 머물러 있습니다. 이는 현재 vLEI 생태계 내에서 발급되는 자격 증명도 아니며, 확정된 산업 표준도 아닙니다.

AI 기반 데이터 분석: 법인명 이해(LENU)

법적 형태는 관할권, 언어 및 명명 규칙에 따라 다양하여 일관되게 분류하기 어렵습니다. ISO 20275를 기반으로 하는 법인 법적 형태 코드 목록은 각 법인의 법적 형태에 4자리의 영숫자 코드를 할당합니다. GLEIF는 Sociovestix Labs와 협력하여 법인명 이해(LENU)를 개발했습니다. LENU는 오픈소스 머신러닝 도구로, 법인의 명칭을 바탕으로 법적 형태를 예측하고 이에 상응하는 ELF 코드를 제안합니다. LENU는 표준화된 LEI 참조 데이터를 사용하여 관할권별 모델을 학습하며, 다음을 지원할 수 있습니다:

• 언어 및 명명 규칙에 관계없이 보다 일관된 법적 형태 분류.
• 기록에 서로 다른 레이블이 사용될 때 더 나은 법인체 매칭 및 데이터 통합.
• 후속 처리를 위한 법인 형태 데이터 준비 시 수작업 부담 감소.
• 제안된 ELF 코드가 기존 LEI 기록의 코드와 다를 때 수행되는 데이터 품질 검토.

이러한 기계 판독 가능한 분류는 조직이 분석, 온보딩 및 기타 디지털 프로세스를 위해 보다 일관된 법인 데이터를 준비하는 데 도움이 됩니다. 다음 GLEIF Explains 동영상은 LENU를 소개합니다.

LENU는 GitHub에서 이용할 수 있는 오픈소스 Python 라이브러리이며, 관할권별 모델은 Hugging Face에서도 제공됩니다. 트랜스포머 기반 모델을 통해 다양한 언어와 관할권의 법인명을 처리할 수 있습니다.

GLEIF는 LENU의 예측 결과와 기존 LEI 기록 간에 명백한 불일치를 식별할 경우, 해당 LEI 발급 기관에 데이터 이의를 제기하여 필요한 경우 확인 및 수정을 요청할 수 있습니다. 업데이트된 참조 데이터는 이후 모델 버전에 반영될 수 있습니다.

GLEIF, 세인트갈렌 대학교(University of St. Gallen), Sociovestix Labs는 이 접근 방식과 데이터 표준화 및 법인체 매칭을 지원할 잠재력을 분석한 과학 연구 논문 “Transformer-based Entity Legal Form Classification”을 발표했습니다.

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