고품질 조직 데이터에 접근하고 이를 신뢰할 수 있는 능력은 글로벌 경제 전반에 걸쳐 더 나은 의사 결정을 가능하게 합니다. 이것이 바로 GLEIF가 글로벌 LEI 색인, 통계, 보고서부터 거버넌스 정책, 뉴스 등에 이르기까지 광범위한 신뢰할 수 있는 정보를 공개하는 이유입니다.
그러나 정보가 API, 데이터베이스, 문서, 웹 페이지 등 다양한 곳에 분산되어 있어, 신속하고 신뢰할 수 있는 답변을 찾는 일부 사용자에게는 이러한 서로 다른 진입점을 탐색하는 것이 어렵고 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
이러한 이의 제기와 GLEIF의 신뢰할 수 있는 정보를 외부 AI 솔루션이 더 쉽게 활용할 수 있도록 할 기회 덕분에 GLEIF AI 검색 이 개발되었습니다. 이 새로운 기능은 대화형 인터페이스와 구조화된 검색 파이프라인을 결합하여 검색 과정을 간소화하고 접근성을 향상시킴으로써, 사용자가 복잡하고 분산된 데이터와 상호작용하는 방식을 혁신합니다.
또한 이 기능은 신뢰를 핵심으로 삼아, 사용자가 신뢰할 수 있는 명확하고 출처가 확실한 답변을 제공합니다. 최근 설문조사 결과에 따르면, 사용자들은 고품질의 기초 데이터에 기반하고 투명한 출처 인용을 뒷받침하며 명확한 설명이 포함된 AI 생성 답변을 가장 신뢰하는 것으로 나타났습니다. 이는 신뢰할 수 있는 AI 기반 검색을 지원할 수 있는, 신뢰할 수 있고 잘 구조화된 데이터를 제공하는 데 있어 GLEIF의 역할이 얼마나 중요한지를 다시 한번 강조합니다.
이는 GLEIF의 블로그 시리즈 중 'Metric in Motion' 편에서 다룬 검증(corroboration) 주제와도 일맥상통합니다. AI 기반 디지털 경제에서 신뢰는 단순히 데이터에 대한 접근성뿐만 아니라, 해당 데이터의 출처, 검증 과정, 그리고 권위 있는 참고 자료로 거슬러 올라갈 수 있는지 여부를 아는 데에도 달려 있습니다. GLEIF AI Search는 이 원칙을 정보 탐색에 적용하여, 사용자가 파편화된 정보에서 벗어나 이해, 검증 및 활용이 더 쉬운 답변으로 나아갈 수 있도록 돕습니다.
작동 원리
GLEIF AI Search는 세 가지 핵심 계층이 원활하게 연동되는 통합 시스템입니다:
채팅 인터페이스는 GLEIF AI Search의 사용자 접점 계층입니다. 이 인터페이스는 사용자가 시스템과 자연스럽게 소통할 수 있도록 깔끔하고 직관적이며 대화형 방식을 제공하며, '스마트', '웹사이트 및 문서', '뉴스 및 업데이트', '데이터 및 통계', 'LEI 기록' 등 다양한 어시스턴트 모드 중에서 선택할 수 있게 합니다. 각 모드는 특정 유형의 질의나 작업에 맞춰 설계되어, 사용자의 의도에 따라 안내를 받으면서도 유연하게 대응할 수 있는 상호작용을 보장합니다.
사용자 인터페이스 뒤편에는 각 사용자 쿼리를 처리하는 오케스트레이션 레이어가 있습니다. 이 레이어는 선택된 어시스턴트 모드를 활성화하고, 요청을 대규모 언어 모델로 전달하며, 응답을 제공하기 전에 관련 정보를 검색하고 검증하는 데 필요한 도구들을 조정합니다.
중요한 점은 이 계층이 독립적으로 작동하지 않는다는 것입니다. 이 계층은 모델 단독으로 답변이 생성되지 않도록 동적으로 지원하며, 다양한 커넥터에서 제공하는 관련 데이터, 문서 및 웹 콘텐츠를 바탕으로 답변이 도출되도록 합니다. 이러한 조화를 통해 모델의 출력은 맥락을 고려한 신뢰할 수 있는 답변으로 변환됩니다.
커넥터는 오케스트레이션 계층과 기반 데이터 및 콘텐츠 소스 간의 가교 역할을 합니다. MCP(Model Context Protocol) 서버로 구현된 이 커넥터들은 시스템이 구조화되고 재사용 가능한 방식으로 외부 소스에 접근하고 상호작용할 수 있도록 합니다. 이를 통해 GLEIF AI 검색이 정적인 지식에 국한되지 않고 GLEIF 데이터, API, 문서 및 웹 콘텐츠에서 최신 관련 정보를 활용할 수 있도록 보장합니다. 현재 사용 가능한 커넥터는 다음과 같습니다:
웹 검색 및 가져오기: AI가 GLEIF 웹사이트(gleif.org)에서 콘텐츠를 검색, 가져오고 처리할 수 있게 합니다. 이는 GLEIF의 활동, 뉴스, 거버넌스 및 일반 정보에 대한 질문을 지원합니다.
문서 검색: 정책 문서 및 거버넌스 프레임워크와 같은 공식 GLEIF 문서 모음을 기반으로 구축된 벡터 기반 검색 시스템에 연결합니다. 질문이 이러한 문서의 내용과 관련이 있을 경우, AI가 해당 문서를 검색하여 관련 구절을 인용할 수 있습니다.
GLEIF API 커넥터: 공식 공개 GLEIF API와 직접연동되어 글로벌 LEI 색인에 대한 실시간 액세스를 제공합니다. 이를 통해 AI는 LEI를 기반으로 개별 법인을 조회하고, 이름으로 법인을 검색하며, 상세한 등록 정보 및 관계 데이터를 가져올 수 있습니다.
LEI 통계 커넥터: 글로벌 LEI 시스템과 관련된 집계된 통계에 연결됩니다. 이를 통해 시스템은 국가별 유효 LEI 수, 시간 경과에 따른 발급 동향, 성장률, 법인 유형 또는 관할 구역별 분포와 같은 구조화된 분석 데이터를 조회할 수 있습니다.
중요한 점은 이러한 MCP 서버가 모듈식이며 재사용 가능하고 상호 운용되도록 설계되었다는 것입니다. 또한 ChatGPT, Claude 등 외부 AI 환경에도 통합될 수 있습니다. GLEIF는 이미 이러한 기능을 기반으로 스킬을 정의했으며, 는 이를 GLEIF 웹페이지 에 공개했습니다. 향후 GLEIF는 더 많은 MCP 서버를 추가하여 사용 가능한 커넥터의 수를 늘리고, 시스템의 기능을 더욱 확장하며, 더 광범위한 사용자 요구를 충족할 계획입니다.
GLEIF AI의 이점
GLEIF AI 검색 및 관련 커넥터는 LEI 및 GLEIF 정보에 대한 접근, 이해, 활용을 용이하게 하도록 설계되어 전 세계 데이터 사용자에게 상당한 이점을 제공합니다:
AI 검색의 잠재력 활용
AI 기반 검색이 계속 진화함에 따라, 그 진정한 가치는 단순한 속도나 편의성 그 이상으로 정의될 것입니다. 중요한 것은 신뢰할 수 있고 출처가 투명하며 문맥적으로 관련성이 높은 데이터를 바탕으로 일관되게 답변을 제공하는 능력입니다.
GLEIF AI 검색은 신뢰할 수 있는 데이터와 지능형 검색 메커니즘을 결합함으로써 이러한 요구 사항을 충족하고, 복잡한 정보에 대한 접근과 활용을 용이하게 하는 방법을 보여줍니다. 사용자의 질문을 공식 데이터, 문서 및 웹 콘텐츠와 연결함으로써, 분산된 정보를 이해하기 쉽고 검증하며 실행에 옮기기 쉬운 답변으로 전환하여, 디지털 혁신의 근본적인 기둥인 신뢰성과 데이터 무결성을 강화합니다.
앞으로 이 접근 방식은 다양한 AI 환경에서 GLEIF 데이터의 폭넓은 활용을 뒷받침할 수 있습니다. 정보의 접근성, 투명성, 검증 가능성을 높임으로써, GLEIF AI Search는 디지털 시스템에 대한 신뢰를 강화하고 더 나은 정보에 기반한 의사결정을 지원할 수 있습니다.
블로그 게시물에 댓글을 추가하려면 영어 GLEIF 웹사이트 블로그 기능을 이용하여 댓글을 추가해주십시오. 이름과 성을 써서 자신이 누구인지 밝혀주십시오. 이름은 댓글 옆에 표시됩니다. 이메일 주소는 공개되지 않습니다. 토론 게시판을 이용하거나 게시물을 등록하는 것은 GLEIF 블로그 정책 약관을 준수하는 것에 동의하는 행위이므로, 해당 약관을 주의 깊게 읽어주십시오.
조니차 마놀로바는 Global Legal Entity Identifier Foundation(GLEIF) 데이터 품질 관리 및 데이터 과학 팀을 이끌고 있습니다. 2018년 4월부터 혁신적인 데이터 분석 접근 방식을 도입하여 확립된 데이터 품질 및 데이터 거버넌스 프레임워크를 향상하고 개선하는 일을 맡고 있습니다. 과거에는 PwC Forensics의 국제 금융 조사에서 포렌식 데이터 분석 프로젝트를 관리했습니다. 독일 마르부르크 필리프 대학교에서 기계 학습에 중점을 둔 컴퓨터 공학 학위를 이수했습니다.
