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Responsible AI / 책임 있는 AI

신뢰할 수 있는 형태의 AI,
가장 신중해야 할 인사 영역에서.

AI가 다루는 것은 사람의 평가·보상·커리어에 관련된 민감한 데이터입니다. WorkVell은 AI를 '속도'보다 먼저 '신뢰'로 설계합니다. 권한·출처·감독·데이터 보호라는 틀 안에서만 Vell의 에이전트가 움직입니다.

고객 데이터를 학습에 쓰지 않음권한을 넘지 않음최종 판단은 사람이모든 것을 감사 가능하게

최종 업데이트: 2026년 5월

WHY IT MATTERS

책임 있는 AI는 기능이 아니라 전제입니다

인사 데이터를 다루는 이상, AI의 신뢰성은 '있으면 좋은 것'이 아닙니다. WorkVell이 중시하는 4가지 가치입니다.

01

사람 중심의 신뢰

사용자가 자신의 데이터가 어디서 어떻게 쓰이는지 파악·제어할 수 있습니다. AI는 사람의 판단을 대체하지 않고 돕습니다.

02

더 나은 의사결정

근거와 함께 제시하는 답변으로, 감이 아니라 데이터에 기반한 판단을 뒷받침. 오류는 출처를 따라가 검증할 수 있습니다.

03

규제 대응의 민첩함

각국의 노동법·개인정보 보호(일본·EU·미국·아시아)에 대응하는 설계. 규제 변화에 혁신을 멈추지 않고 대응합니다.

04

리스크 최소화

권한·감사·데이터 경계를 엔지니어링으로 강제. '편리하지만 위험한' 상황을 구조로 방지합니다.

OUR PRINCIPLES

우리가 지키는 4가지 원칙

WorkVell의 AI 개발을 관통하는 지침입니다. 새로운 AI 기능은 모두 이 원칙 아래 설계·검토됩니다.

인간의 가능성을 높이기

AI는 정형 작업을 맡아 사람이 더 가치 있는 일에 집중하게 하는 도구입니다. 의사결정의 주역은 언제나 사람입니다.

사회에 좋은 영향을

현장의 부담을 낮추고 공정한 노무 운영을 지원함으로써 기업·직원·사회에 기여하는 AI를 지향합니다.

공정성과 투명성

예상치 못한 결과나 편향의 리스크를 검토하고, 답변에는 근거와 출처를 덧붙입니다. 블랙박스식 단정은 하지 않습니다.

프라이버시와 보안

민감한 개인정보를 최우선으로 보호. 암호화·접근 제어·데이터 경계를 전제로 AI를 적용합니다.

IN PRACTICE

원칙을 구현으로

이념만으로는 AI를 신뢰할 수 없습니다. WorkVell은 다음 3가지 실천으로 원칙을 담보합니다.

설계 단계부터 안전하게

평가부터 제공까지 안전성과 보안을 최우선으로 내장. 고객 데이터를 외부 공개 모델 학습에 넘기지 않습니다.

사람 중심·다양성 배려

연령·IT 스킬·언어·접근성이 다른 다양한 사용자를 상정. 26개 언어에 대응해 누구나 쓸 수 있는 형태를 지향합니다.

설명 가능할 것

어떻게 만들어졌고 무엇에 근거해 답했는지 명시. 답변의 근거·출처를 따라갈 수 있게 하고, 추측을 사실로 단정하지 않습니다.

SAFEGUARDS

구조로 지키는 4가지 약속

정책은 선언만으로는 의미가 없습니다. WorkVell의 AI는 다음 가드레일 안에서만 작동합니다.

고객 데이터를 학습에 쓰지 않음

고객 데이터는 테넌트 경계 안에서 다루며 외부 모델 학습에 사용하지 않습니다. 리전 요건에도 대응하는 설계입니다.

권한을 넘지 않음

AI는 사용자의 RBAC 권한 범위에서만 데이터에 접근합니다. 보여서는 안 되는 정보는 AI에게도 보이지 않습니다.

최종 판단은 사람이

AI는 제안·초안·집계를 맡고 승인이나 평가 같은 결정은 사람이 합니다. AI가 독단으로 확정 처리를 하지 않습니다.

모든 것을 감사 가능하게

AI가 수행한 조회·실행은 모두 감사 로그에 기록. 누구의 요청으로 무엇을 했는지 나중에 추적·검증할 수 있습니다.

HOW IT WORKS

Vell은 이 경로 안에서만 작동합니다

요청부터 기록까지. 모든 처리가 권한·테넌트 경계·사람의 승인·감사를 거칩니다.

고객 데이터를 외부 모델 학습에 사용하지 않습니다
  1. 01

    사용자의 요청

    직원·관리자의 질문이나 작업

  2. 02

    RBAC 권한 확인

    조회 권한 범위만 통과

  3. 03

    Vell이 처리 (테넌트 경계 내)

    데이터가 경계 밖으로 나가지 않음

  4. 04

    사람의 승인

    확정·평가 등의 판단은 사람이 수행

  5. 05

    감사 로그에 기록

    누가 요청해 무엇을 했는지 추적 가능

GOVERNANCE

거버넌스와 제3자 기준

책임 있는 AI는 사내의 선의뿐 아니라 외부 기준과 프로세스로 뒷받침합니다.

리스크 기반 검토

새로운 AI 기능은 영향도에 따른 리스크 평가를 거쳐 제공합니다. 고위험 처리일수록 신중한 검토를 부과합니다.

프라이버시 바이 디자인

개인정보 보호를 설계 단계부터 내장하고, 암호화·최소 권한·데이터 경계를 기본으로 합니다.

사람에 의한 감독과 시정

AI 출력은 사람이 확인·수정할 수 있다는 전제로 운영. 문제가 있으면 신속히 기능을 중지·시정합니다.

준수를 염두에 둔 기준
데이터 암호화
저장 시·전송 시
다요소 인증·SSO
TOTP / 패스키 / OIDC
권한 관리 (RBAC)
역할별 접근 제어
감사 로그
중요 작업을 기록
FAQ

책임 있는 AI에 대해 자주 묻는 질문

AI 취급에 대해 문의가 많은 점을 모았습니다.

Q입력한 데이터가 AI 학습에 사용되나요?+
A

아니요. 고객 데이터는 테넌트 경계 안에서 처리하며 외부 모델 학습에 사용하지 않습니다. AI에 대한 입력도 이 방침의 대상입니다.

QAI가 권한이 없는 데이터를 보는 일은 없나요?+
A

없습니다. AI는 사용자의 RBAC 권한 범위에서만 데이터에 접근합니다. 열람 권한이 없는 정보는 AI에게도 전달되지 않습니다.

QAI의 답변은 어디까지 신뢰할 수 있나요?+
A

규정·데이터에 기반한 답변에는 출처를 첨부해 근거를 따라갈 수 있게 돌려줍니다. 추측을 단정하지 않고, 불확실한 것은 솔직히 그 사실을 전합니다.

QAI가 자동으로 승인이나 평가를 확정하나요?+
A

아니요. AI는 집계·초안·제안을 맡고 승인·평가 같은 최종 판단은 사람이 합니다. AI가 독단으로 확정 처리를 하지 않습니다.

QAI가 틀렸을 경우 어떻게 되나요?+
A

모든 AI 작업은 감사 로그에 남아 나중에 추적·검증할 수 있습니다. 문제가 있는 기능은 신속히 중지·시정하는 운영으로 하고 있습니다.

AI의 신뢰성에 대해 더 알아보기.

귀사의 컴플라이언스 요건·데이터 보호 방침에 맞춰 WorkVell의 AI 취급을 설명드립니다. 편하게 문의해 주세요.